Poznati jutjuber Kolsto razvio je tehniku geolociranja koja istovremeno fascinira i deluje zastrašujuće. On je uspeo da pronađe tačnu lokaciju potpuno neprepoznatljivog video snimka tako što je analizirao gotovo nečujan zvuk aviona u pozadini.
Čitav metod oslanja se na Doplerov efekat i javno dostupne podatke o letovima.
Komercijalni i privatni avioni opremljeni su ADS-B transmiterima koji neprekidno šalju podatke o svojoj tačnoj poziciji, brzini i visini, a servisi za praćenje letova te podatke čine otvorenim za javnost.Pored toga, letelice sa elisama proizvode specifičan niskofrekventni zvuk koji mikrofoni lako beleže, čak i kada ga ljudsko uho uopšte ne registruje na snimku.
Da bi demonstrirao sistem u praksi, Kolsto je uzeo video snimak niske rezolucije na kom se vide samo neugledna stabla, snimljen 8. septembra negde na tlu Sjedinjenih Američkih Država.
U audio zapisu se na prvo slušanje čuju samo cvrkut ptica i ambijentalni šum. Međutim, detaljan prikaz spektrograma otkrio je dve specifične Doplerove krive - tragove preleta dva aviona u razmaku od tačno 920 sekundi.
Oblik ove krive na grafikonu otkriva brzinu letelice, njenu udaljenost od mikrofona, pa čak i to da li je avion u tom trenutku ubrzavao, usporavao ili menjao visinu.
Ukrštanjem ovih akustičkih podataka sa bazom obavljenih letova, Kolsto je prvobitnu listu od 70.000 mogućih lokacija sveo na 15.000, eliminišući oblasti u kojima je trebalo da se čuju i drugi avioni.
Zatim je primenio obrnuti proces - matematički je modelovao potencijalne krive leta, uporedio ih sa zapisom i izolovao samo jedan jedini mogući par letelica. Nekoliko trenutaka kasnije, uz pomoć servisa Google Street View, pronašao je tačnu bezbednosnu kameru koja je zabeležila kadar u šumi.
Iako ovaj metod zahteva bar okvirno vreme nastanka snimka kako se potraga ne bi pretvorila u traženje igle u plastu sena, eksperiment služi kao upozorenje. Čak i najtiši pozadinski šum na naizgled bezazlenom video snimku može da otkrije podatke koje autor nikada nije nameravao da podeli sa javnošću.
