Marcos Huerta, Ben Hamner'ın 2022'deki Kaggle projesinden ilham alarak, Wordle bulmacalarını sosyal medyada paylaşılan skorlardan çözmek için bir yöntem geliştirdi. Bu proje, kullanıcıların "Wordle 1,575 5/6 🟩🟨⬜⬜🟨" gibi paylaşımlarını analiz ederek günlük Wordle cevabını bulmayı amaçlıyor. Huerta, başlangıçta kendi yaklaşımının mevcut tüm Wordle'lar üzerinde %100 doğrulukla çalıştığına inanarak bu konuya büyük bir güvenle yaklaştı.
Sistemin temel çalışma prensibi, her bir skor deseninin (örneğin 🟩🟨⬜⬜🟨) belirli çözümler için diğerlerinden daha olası olmasıdır. Ayrıca, bazı desenler belirli çözümler için tamamen imkansızdır. Huerta, Kaggle projesindekiyle aynı kelime frekans verilerini kullanarak, bulunan desenlerin frekanslarının (yani, belirli bir çözüme yol açabilecek kelimelerin ne kadar yaygın olduğunun) bir toplamını oluşturur. Sadece eklemekle kalmayıp, aynı zamanda çıkarır da; örneğin, eğer bir desen belirli bir kelime için imkansızsa (örneğin, "query" kelimesi için ⬜🟩🟩🟩 deseni imkansızdır), o kelime aday listesinden bir ceza terimiyle çıkarılır.
Başlangıçta Twitter verilerini kullanan Huerta, kolay API erişimi sayesinde projesini Bluesky platformuna taşıdı. Bu geçişle birlikte kodunu modernize etti ve daha hızlı hale getirdi, özellikle ceza terimini yineleme sürecini optimize etti. Ancak Bluesky'dan elde edilen paylaşılan skor sayısının Twitter'a göre daha az olması (1000'e karşı 5000'den fazla) önemli bir değişiklik yarattı. Bu durum, analizde desenler için minimum bir sayım zorunluluğu olmaksızın, tek bir kez bile görünse her desenin analize dahil edilmesini gerektirdi. Huerta, bu yeni sistemle bulmacaları nasıl çözdüğünü ve yinelediğini görselleştirmeyi hedefliyor.
Sosyal medya paylaşımlarından elde edilen kısıtlı verilerle bile karmaşık bulmacaların yüksek doğrulukla çözülebileceğini gösteriyor.