A escuta digital envolve dois componentes que a automação acelerou e alçou à uma escala maior: aquisição e análise de dados. Primeiro, os dados são coletados através de softwares chamados scrapers (n.d.t. – em português: "raspadores"), de posts nas redes sociais, tuítes conectados a uma hashtag, ou de certos grupos de pessoas no Twitter ou conteúdos de comentários em posts no Facebook. Dados sobre comportamentos também são coletados, os quais audam a mostrar os "engajamentos" na plataforma, como retuítes no Twitter e likes no Facebook. Essas interações podem ser classificadas como interações positivas ou negativas com um assunto.
Depois, esses dados são analisados usando algoritmos para deduzir diferentes partes da informação, como se um tuíte demonstra um sentimento positivo ou negativo, pela análise de palavras e contetxo no qual elas aparecem. Boa parte dessa análise se baseia em recentes avanços no processamento de linguagem natural (PLN), um tipo de inteligência artificial que é especializada na análise de grandes volumes de texto. O PLN é programado não apenas para reconhecer sentimentos positivos ou negativos de determinadas palavras, ou o contexto linguístico para o sentimento de uma mensagem, mas também para desenvolver novas regras à medida em que reliza mais e mais análises, o tornando ainda "mais inteligente" ao longo do tempo.
Tecnologias de escuta digital, mais do que substituir velhas ferramentas, são comumente usadas em conjunto com elas. Por exemplo, uma tradicional organização de pesquisas, YouGov, tem coletado opiniões públicas, através de emails ou outros métodos online, para partidos políticos, governos e empresas privadas. Em 2018, a YouGov comprou5 uma empresa de Inteligência Artificial chamada Portent.IO para complementar seu trabalho com os recursos de escuta digital da empresa adquirida. A Portent.IO, renomeada de YouGov Signal, realiza análises de texto e comportamento no Twitter6 para "destilar ideias-chave em torno do engajamento, das opiniões e da eficácia de mercado em geral". Isto é usado para ajudar a entender o quão bem vista é qualquer empresa, campanha ou indivíduo pelo público, o que pode ser útil para políticos entenderem como melhorar seu status aos olhos de potenciais eleitores.
Uma captura de tela do post pertencente a empresa Meltwater mostra suas avaliações de sentimentos sobre os candidatos presidenciais do Quênia, Uhuru Kenyatta e Rhaila Odinga. (A imagem mostra a proporção dos teores dos comentários em relação a cada candidato, se "positivo", "negativo" ou "neutro". E a legenda original afirma que embora as proporções sejam parecidas em termos absolutos os comentários negativos sobre Kenyatta são mais que o dobro dos feitos com relação à Odinga em redes sociais).
↘ Os dados podem ajudar campanhas a entenderem se um candidato ou uma questão é vista positiva ou negativamente, com que tipo de linguagem estão associados e o quanto se fala sobre elas/eles/isso.
↘ Os dados podem mostrar com quais problemas as pessoas se importam pela análise dos assuntos mais falados ou das hashtags mais citadas ao longo de um ciclo eleitoral.