텍스트마이닝의 패턴은 분포, 빈도, 관계로 구성되고 군집화와 분류로 드러나서 결국 정보추출과 시각화가 이뤄진다. 다양한 방법으로 군집화와 분류되는데 본 연구에서는 연관분석을 통한 사회적 의견을 해석하고 주제모델링 기법으로 어떻게 주제가 나타나는 지도  분석하려고 한다.
좀더 구체적으로 텍스트 마이닝은 개념들이 나타나게 되는 패턴에 주목하게 되는데, 이 때의 패턴은 주로 분포(distribution or proportion), 빈도(frequent and near frequent set), 관계(association)를 통해 밝혀지고 묘사된다. 이렇게 패턴을 드러내는 세 가지 차원은 우선적으로 군집화(clustering)와 분류(categorization)라는 기법들에 의해 드러나게 되며, 이러한 차원들에서 분석한 결과를 바탕으로 정보추출(information extraction)과 시각화(visualization)가 이루어지게 된다. 이 때 군집화와 분류를 목적으로 하는 여러가지 구체적인 방법론들이 원용되게 되는데, 미리 어떤 이론적 분류를 정해두고 모은 데이터를 이에 따라 분류하는 방법부터 특정한 종류의 알고리듬을 사용하여 분류하고 군집화하는 방법까지 매우 다양한 방법들이 사용된다. 본 연구에서는 일단 모아진 웹 문서들을 바탕으로 다양한 방법의 분석과 시각화를 통하여 데이터의 특성을 파악한 후, 기계학습에서 자료들 사이의 공통된 특성을 파악하는 주된 방법론인 연관분석(association analysis)을 활용하여 사회적인 의견이 어떠한 형태로 나타나며, 이를 어떻게 해석할 것인가라는 질문에 답해보고자 한다. 한걸음 더 나아가 본 연구는 이른바 주제모델링(topic modeling)의 기법을 활용하여 제주 강정마을 사례와 관련된 여러 가지 정보들이 어떠한 주제로 나타나고 있는지에 대해서도 분석을 시도해 볼 것이다.