Documenten die een mening uiten zijn er in overvloed, vooral in het zogenaamde web 2.0-tijdperk van sociale media en sociale netwerken. Jae-Young Chang van de afdeling Computer Engineering aan de Hansung University, in Seoul, Zuid-Korea, suggereert dat er manieren moeten worden gevonden om de inhoud ervan samen te vatten voor een breed scala aan toepassingen.

Schrijven in de International Journal of Computational Vision and Robotics , hij wijst erop dat conventionele methoden voor het samenvatten van teksten niet goed werken met meerdere documenten die door verschillende schrijvers zijn geschreven. Hij heeft nu een algoritme voorgesteld dat de representatieve documenten uit een groot aantal documenten kan identificeren en extraheren. Het toepassen van het proces zou de eerste stap kunnen zijn naar een nieuwe benadering van "opinion mining, " die nuttig zou kunnen zijn in de politiek, marketing, opleiding, en vele andere gebieden van menselijk streven.

De aanpak omvat het detecteren van het sentiment van het belangrijkste - oordelende - document in een corpus en vervolgens de relevantie van anderen vanuit dit centrale punt rangschikken om een ​​samenvatting van de geuite meningen te kunnen construeren. Op filmrecensies werd een succesvolle proof of principle uitgevoerd. Dezelfde aanpak zou goed moeten werken met productrecensies en andere soorten meningen.