作成されたソフトウェアプラットフォームは、ソーシャルメディアやその他のインターネットソースをスキャンして、顧客（欧州委員会、エールフランス、その他の大口顧客）の評判に関するレポートを作成します。 このソフトウェアのほとんどと同様に、アプリケーションはセマンティクス、言語学、およびヒューリスティックを分析します。 しかし、マシンデータ分析を備えた他のシステムと同様に、彼らのツールはしばしば皮肉や皮肉などの人間の言葉の微妙な部分に問題を経験します-そして、このスポッターはこの問題を克服できたようです-たとえ彼らのリーダーが結果は理想とはほど遠いものであり、クルマを完全に信頼するには時期尚早です。 認識率は80％に達し、著者によると、数年前には同様の結果でさえ考えられませんでした-皮肉は50％のケースで認識されました。 著者は、このアルゴリズムは29の言語（ロシア語と中国語を含む）で動作し、ほとんどの場合、低レベルのサービスに関するメッセージの認識を処理する必要があると述べています。
ところで、 Slashdotによると 、Spotterだけでなく同様の問題に関与しています。IBM、Salesforce、および他のいくつかの大規模IT企業も、このall話を好むユーザーのコメントを認識できる分析ソフトウェアに積極的に取り組んでいます。
純粋に理論的には、このようなシステムは、企業の評判を評価し、紙ではなく市場でどの製品が良いと感じるかを見つける目的でのみ作成されます。 しかし、これは非常に理論的にのみである場合...
出典： bbc.co.uk 、 Slashdot