これらのアルゴリズムは、主観的および客観的な分類を含む作業における自動パターン認識および抽出の必要性を強調するものである。
特徴や側面.
強度ランク.
方法と特徴.
評価.
しかし、コンピュータシステムと人間の評価者の精度を比較することは、誤りの種類が異なるため、完全に適切とは言えない。たとえば、コンピュータシステムは、否定、誇張、冗談、皮肉など、一般的に人間が理解しやすい表現を不得手とすることがある。コンピュータシステムによる誤りの中には、人間にとってあまりに幼稚に見えるものもある。一般的に、学術研究から定義された感情分析の実用性は商業目的においては疑問視されている。その主な理由は、否定から肯定への単純な一次元の感情モデルでは、ブランドや企業の評判に及ぼす世論の影響を懸念する顧客にとって、十分に実用的な洞察を提供しないためである。
感情分析アルゴリズムの多くは、単純な用語を使用しているため、製品やサービスに関する感情を表現するのに課題を抱えている。しかし、文化的な要因、言語的なニュアンス、文脈の違いによる影響もあり、記述されたテキストを単純に賛成／反対の感情に変換する非常に困難を伴う。さらに、テキストの感情の解釈に関する人間どうしの意見の相違は、コンピュータにとってこの作業がいかに難しいかを表している。さらにテキストの長さが短いほど、その難しさが増してくる。
Twitterは短い文字列のために難しいが、マイクロブログ上の感情分析により、政治的感情の有効なオンライン指標となることが実証された。ツイートの政治的感情は、政党や政治家の政治的立場と密接に対応しており、Twitterメッセージの内容がオフラインの政治情勢を反映していることが示唆される。さらに、Twitterの感情分析は、医薬品の副作用や人間の生殖サイクルなど、公衆衛生に関する問題や背後にある世界的な世相を捉えられるのに有効であることが立証されている。