情緒分析的技術原理由來以久，但近數年才因應科技發展而開始成為市場焦點。其養份來自流動網絡、智能手機、社交平台等的發展，導致數據種類及量幾何級膨脹、數據儲存量及處理速度升級，以及逐步成熟的人工智能和機器學習技術。

    情緒分析的英文是Sentiment Analysis，雖名為“情緒”，但嚴格來說是一種群眾意見觀點的綜合分析。基本概念很簡單，但沒有情緒分析技術卻很難完成。舉個例，一間學校的學生有甚麼興趣？喜歡吃甚麼？答案可能很容易得到。若要處理全澳、整個廣東省、全中國的學生，情緒分析技術就要於海量的數據資料中歸納出有用的看法、意見等。

    留言對話成分析線索

    情緒分析技術對投資市場亦有啟示作用。基於“市場不是有效率的”（針對Efficient-market hypothesis）假設，特別是投資者並不是完全理性的；投資者對不同資訊會因個人情緒、經歷、朋輩影響、市場情緒等作出不同的解讀，反過來影響其他市場參與者。因此，市場參與者在不同社交平台或投資群組等的留言、對話就為分析提供線索。

    現階段行業專家的主要資料來源為各類英文財經新聞、社交平台如Twitter、Facebook等的帖子、留言等。各研究團隊各師各法，當中重點是把各財經新聞、新聞相關的留言、帖子及相關討論等，分類為正面、負面和中性，然後研究市場或個別資產的綜合情緒對交量額、資產價值、波動率等有何影響。市場上一直有很多不同的理論，例如“Buy On Rumor, Sell On News”等，情緒分析技術可算是提供證實的契機。