針對特定議題，找到相關(guān)的重要政治和社會(huì)人士，并了解該議題與他們的利害相關(guān)程度。其中一個(gè)方法叫“數(shù)據(jù)挖掘”（data mining），是依據(jù)文字位置和組合透露的信息，來了解重要人物的好惡。舉例來說，同一句子里出現(xiàn)了「俄羅斯」、「愛依斯特拉斯」、「抗議」，暗示俄羅斯和投資電力的愛依斯特拉斯公司之間，存在負(fù)面情緒。另一個(gè)工具是“自然語言分析”（natural language parsing）軟件，借由分辨語句構(gòu)造中的主詞、動(dòng)詞和受詞，提供更為精細(xì)的句型邏輯分析，進(jìn)而推論行動(dòng)或偏好的方向。
以下面句子為例：“愛依斯特拉斯公司建議提高電力稅率，喬治亞共和國消費(fèi)者聯(lián)盟對此感到憤怒?！?自然語言分析軟體會(huì)準(zhǔn)確辨認(rèn)「愛依斯特拉斯公司建議」、「喬治亞共和國消費(fèi)者聯(lián)盟」、「感到憤怒」當(dāng)中的文法關(guān)系，因而判斷報(bào)導(dǎo)對該公司有強(qiáng)烈的負(fù)面觀感。自然語言分析軟體還可區(qū)分出觀感的強(qiáng)烈程度，例如在上述句子中，如果以“不滿”取代“憤怒”，這個(gè)軟件就會(huì)分辨出，喬治亞共和國消費(fèi)者聯(lián)盟對愛依斯特拉斯公司有負(fù)面觀感，但較不強(qiáng)烈。