Statistische Verfahren liefern erste Erkenntnisse zu Worthäufigkeiten, zum Sprachgebrauch und zur Aktivität in den Foren. Unüberwachte maschinelle Lernverfahren wie das Topic Modeling (Blei 2012) werden eingesetzt, um latente Themenkreise zu identifizieren. Eine zeitliche Betrachtung von Topic Models kann wesentliche Aufschlüsse über Veränderungen in der Art und Weise der Kommunikation liefern. Darüber, ob und inwiefern sich diese Verfahren auch für sozialwissenschaftliche Texte eignen, gibt es bisher nur wenig Erkenntnisse und die auch nur im englischen Sprachraum. Ergänzend können mithilfe neuronaler Netze kontextabhängige semantische Repräsentationen von Worten und Äußerungen erstellt werden, sogenannte Word Embeddings (Mikolov u.a. 2013). Dabei wird ein Sprachmodell trainiert, das es ermöglicht, Äußerungen semantisch zu differenzieren und Assoziationen zu bilden. Auch hierbei kann es aufschlussreich sein, zeitliche Verschiebungen zu identifizieren.