En septiembre de 2024, mientras el huracán Helene se acercaba a Florida, un estudiante universitario decidió abordar una carencia informativa del llamado «Waffle House Index», el indicador no oficial que FEMA utiliza desde hace años para calibrar la gravedad de los desastres naturales en Estados Unidos: la cadena de restaurantes Waffle House es célebre por mantener locales abiertos casi en cualquier circunstancia, de modo que su cierre se interpreta como señal de emergencia máxima. El problema, según explica el autor, es que no existía ningún índice público, ningún mapa en vivo ni contador oficial de restaurantes cerrados, solo menciones dispersas en artículos y páginas web.
Para solucionarlo, el estudiante aplicó ingeniería inversa al sitio de Waffle House, construido con Next.js y React Server Components. Tras rastrear el código fuente, localizó un archivo con datos JSON que listaba cada local, su nivel de actividad y, sobre todo, si estaba cerrado. Con Python para el scraping, un frontend en Next.js y Redis como caché, construyó wafflehouseindex[.]org, un mapa en tiempo real con los restaurantes operativos y cerrados.
El proyecto se viralizó tras ser compartido por el analista político Frank Luntz en Twitter, lo que llamó la atención del equipo de marketing y legal de la cadena. Waffle House respondió que la información era no oficial e incorrecta, bloqueó al autor en la red social y, poco después, le envió una orden de cese y desistimiento por uso no autorizado de sus marcas registradas. El estudiante respondió con tono desenfadado, recibió una réplica cordial y finalmente desmontó el sitio. Más tarde lo publicó en Hacker News, donde alcanzó la portada con cerca de 400 votos y superó las 22.000 lecturas.