Social Analytics Process v2.0 es un software informático que procesa, analiza y clasifica contenido usualmente procedente de las redes sociales a gran velocidad y lo almacena de forma optimizada para poder realizar posteriores análisis, agrupaciones y visualizaciones de datos en tiempo real. Entre los datos que se extraen podemos destacar aquellos proporcionados por las propias fuentes de información como son lugares, autores, likes (anotación colaborativa por los usuarios que gusta el contenido), número de seguidores de cada contenido y otros.

Social Analytics Listener v2.0 es una aplicación que permite la descarga de contenido de las redes sociales de modo organizado y estable. Esto es posible mediante el uso de las APIs (en inglés Application Program Interface) proporcionadas por redes sociales que permiten dos tipos de estrategias distintas de descarga. Una de ellas es enviar una consulta con ciertos términos para recuperar todo aquel contenido que contenga dichos términos y entonces recibir los contenidos pertinentes a medida que estos sean publicados en las redes. Este es el caso de Twitter.

Social Analytics Web Interface v2.0 es una aplicación web que permite visualizar y gestionar gráficas estadísticas avanzadas sobre contenido de las redes sociales, tanto a nivel histórico como en tiempo real. Esto es posible gracias al consumo de servicios webs estándares que ofrecen metadatos en formato JSON sobre analítica social, como es el caso de Social Analytics Process v2.0 (ver publicación en RUA). Social Analytics Web Interface v2.0 ofrece a nivel general las siguientes funcionalidades:

Social Analytics Database v2.0 es una base de datos cuyo objetivo principal es el almacenamiento de mensajes encontrados en las redes sociales, para generar análisis e informes sobre esos mensajes en tiempo real. Además, también se almacenan los temas a seguir (organizados en colecciones y entidades) y los parámetros de búsqueda, mediante los cuales se han obtenido dichos mensajes, con el fin de tener una mejor visión y organización de los informes generados. Para este fin, se utilizan dos tecnologías de bases de datos diferentes.

GPLSI Wikipedia Characterisation (Descubrimiento y vinculación de entidades a Wikipedia) constituye un servicio web con tecnología RESTful. Este servicio ofrece la funcionalidad de analizar contenidos textuales para descubrir menciones de entidades y enlazarlas a Wikipedia mediante el uso de DBpedia, su versión estructurada. Como resultado se obtiene una lista de sugerencias de URIs de DBpedia (cada URI se corresponde con una página de Wikipedia) por cada entidad, ordenadas por el grado de confianza (en el intervalo [0,1]).

GPLSI Sentiment Analysis v1.0 constituye un servicio web con tecnología RESTful que a su vez involucra librerías de programación útiles para sistemas de terceros. El objetivo de esta tecnología es analizar textos en idioma Inglés y detectar la polaridad de los sentimientos (estados de opinión) expresados. La funcionalidad para detectar la polaridad de los sentimientos implica dos niveles de granularidad: polaridad a nivel global (PNG) y polaridad a nivel de aspectos (PNA).

GPLSI Emotion Analysis v1.0 constituye un servicio web con tecnología RESTful que a su vez involucra librerías de programación útiles para sistemas de terceros. El objetivo de esta tecnología es analizar textos en idioma Inglés para detectar y clasificar las emociones expresadas. La Detección y Clasificación de Emociones en textos permite identificar y clasificar las emociones expresadas en un texto. La herramienta aquí descrita es capaz de discriminar entre el siguiente conjunto de emociones: alegría, tristeza, disgusto, miedo y sorpresa.