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텍스트 마이닝은 주로 빅데이터, 혹은 사회연결망서비스(social network service: SNS)에 대한 관심이 시작되면서 연구의 방법론으로 조금씩 언급되는 추세에 있지만, 사실 거의 상상할 수 없을 정도 규모의 데이터를 빠른 속도로 처리하고 거기에 담겨 있는 정보를 보여준다는 의도에서의 연구, 즉 데이터 마이닝이라는 보다 큰 범주의 일부로 이미 존재하고 있던 방법이다(Feinerer, 2008; Toomey, 2014). 데이터 마이닝이라는 작업은 기본적으로 데이터를 발생시킨 모델의 발견을 목표로 하는 분석작업이며, 이를 위해서 데이터를 다양한 방식으로 조작하고 분석하게 된다. 뒤에서 설명할 텍스트 마이닝을 포함하는 데이터 마이닝은 주로 두 가지 작업을 통해 이루어지는데 첫 번째는 특성의 추출, 두 번째는 요약이다. 특성의 추출(feature extraction)이란 데이터에서 가장 주요한 특징들을 발견해내고 다른 데이터들은 무시하면서 분석을 진행하도록 하는 방식으로, 특별히 엄청난 데이터가 존재하지만, 정작 분석하는 사람의 의도나 질문과는 관계없는 데이터가 많은 가능성이 많은 빅데이터의 분석에 있어 가장 기본적이면서도 중요한 작업이라고 할 수 있다. 두번째 작업은 요약(summarization)인데 이는 데이터에 포함된 차원을 줄여 분석하는 사람이 보다 쉽게 이해할 수 있는 형태의 자료를 만드는 작업이다. 군집화(clustering)나 회귀식(regression)형태의 분석이 주로 이러한 분석 방법에 포함된다(Munzert, Rubba, Meibner, & Nyhuis, 2015; Zhao, 2013; Zhao & Cen, 2014).
빅데이터, 혹은 사회연결망서비스에 대한 관심이 시작되면서 언급되는 추세에 있는 텍스트 마이닝을 포함하는 데이터 마이닝은, 첫째로 데이터에서 가장 주요한 특징들을 발견해내는 특성의 추출과 둘째로 데이터에 포함된 차원을 줄이는 요약의 작업을 통해 이루어진다.