第二，网络意见领袖挖掘。网络意见领袖通常在虚拟社区中拥有较高威望，其产品信息评论能够有效传达给社区内的其他成员，并在一定程度上能影响该社区成员的消费决策。对企业来说，发掘意见领袖，并邀请他们体验产品，通过他们的社会影响力可以扩大销售业绩。利用意见挖掘技术，建立了一个评论挖掘模型用以评估在线评论者的影响力，并借此模型去搜寻有影响力的评论者（Li & Lin，2010）。而有研究者则把博客作为研究对象，利用信息检索技术，通过对博客内容、创作者、浏览者，以及他们间关系的检索从而识别出有影响力的意见领袖，继之跟踪并影响这些意见领袖及其博客（Li et al.，2011）。
第三，在线评论情感分析技术。情感分析是指通过分析产品评论的文本内容，挖掘消费者对产品的褒贬态度。生产商和经销商可以利用对互联网上产品评论信息的挖掘与分析，了解消费者对其产品或服务的信息反馈，以及消费者对自己与竞争对手的差异性评价，从而改进产品质量、提升服务体系，赢得竞争优势，获得经济价值，例如，亚马逊网站鼓励消费者在给出文字评论的同时，用星号数目表示对该商品的评价等级（Chung & Tseng，2012）。目前，借鉴信息检索、自然语言处理、文本挖掘、统计处理等方面的技术和方法，针对在线情感评论的挖掘日益受到重视，然而相关研究尚处在探索阶段。
