针对特定议题，找到相关的重要政治和社会人士，并了解该议题与他们的利害相关程度。其中一个方法叫“数据挖掘”（data mining），是依据文字位置和组合透露的信息，来了解重要人物的好恶。举例来说，同一句子里出现了「俄罗斯」、「爱依斯特拉斯」、「抗议」，暗示俄罗斯和投资电力的爱依斯特拉斯公司之间，存在负面情绪。另一个工具是“自然语言分析”（natural language parsing）软件，借由分辨语句构造中的主词、动词和受词，提供更为精细的句型逻辑分析，进而推论行动或偏好的方向。
以下面句子为例：“爱依斯特拉斯公司建议提高电力税率，乔治亚共和国消费者联盟对此感到愤怒。” 自然语言分析软体会准确辨认「爱依斯特拉斯公司建议」、「乔治亚共和国消费者联盟」、「感到愤怒」当中的文法关系，因而判断报导对该公司有强烈的负面观感。自然语言分析软体还可区分出观感的强烈程度，例如在上述句子中，如果以“不满”取代“愤怒”，这个软件就会分辨出，乔治亚共和国消费者联盟对爱依斯特拉斯公司有负面观感，但较不强烈。