Dữ liệu xã hội của một người đề cập đến dữ liệu cá nhân mà họ tạo trực tuyến hoặc ngoại tuyến.[3] Một lượng lớn dữ liệu xã hội bao gồm ngôn ngữ, địa điểm và sở thích của một người, được chia sẻ thông qua phương tiện truyền thông xã hội và mạng xã hội. Người dùng tham gia nhiều nền tảng mạng xã hội và hồ sơ của họ trên các nền tảng này có thể được liên kết bằng các phương pháp khác nhau [4] để có thể hiểu được sở thích, vị trí, nội dung và bạn bè của họ. Nhìn chung, thông tin này có thể xây dựng hồ sơ xã hội của một người.

Đáp ứng mức độ hài lòng của người dùng trong việc thu thập thông tin ngày càng trở nên khó khăn hơn. Điều này là do quá nhiều nhân tố ngoại tác làm ảnh hưởng đến quá trình thu thập thông tin do dữ liệu trực tuyến ngày càng tăng mạnh. Hồ sơ xã hội là một cách tiếp cận mới để vượt qua được 2 thách thức:

• Đối mặt trong việc đáp ứng nhu cầu của người dùng thông qua việc tạo ra những tìm kiếm mang tính cá nhân hoá
• Liên tục thu thập hồ sơ người dùng được tao ra bằng việc sử dụng dữ liệu mạng xã hội.

Một nghiên cứu đã xem xét và phân loại người dùng dựa trên việc nhóm các thuộc hồ sơ xã hội của người dùng thành các nhóm hoặc theo cá nhân. Các kỹ thuật hiện có như các nguồn dữ liệu được sử dụng, các hạn chế và thách thức đã được nhấn mạnh. Các phương pháp tiếp cận nổi bật được áp dụng bao gồm Học máy - Machine Learning, Bản thể học - Ontology và logic mờ - Fuzzy logic. Dữ liệu truyền thông xã hội từ Twitter và Facebook được hầu hết trong nghiên cứu sử dụng để suy ra các thuộc tính xã hội của người dùng. Các tài liệu cho thấy các thuộc tính xã hội của người dùng, bao gồm tuổi tác, giới tính, vị trí nhà, sức khỏe, cảm xúc, quan điểm, mối quan hệ, và những ảnh hưởng khác cần được tìm hiểu sâu thêm nữa.[5]

Công cụ tìm kiếm meta (diện rộng) được cá nhân hóa

Nội dung trực tuyến ngày càng tăng đã dẫn đến việc hiệu quả trong việc đưa kết quả các công cụ tìm kiếm.[6][7] Công cụ tìm kiếm giờ đây không chỉ đơn giản là đáp ứng nhu cầu thông tin của người dùng. Một kết qủa tìm kiếm khả thi sẽ giúp tăng mức độ bao phủ của kết quả tìm kiếm và sẽ là được gọi là các công cụ tìm kiếm meta, hay còn gọi là việc thu thập thông tin từ nhiều công cụ tìm kiếm tập trung. Do đó, một vấn đề mới xuất hiện, đó là việc có quá nhiều dữ liệu và quá nhiều tác động khác được tạo ra trong quá trình thu thập dữ liệu. Do đó, một kỹ thuật mới gọi là công cụ tìm kiếm meta được cá nhân hóa xuất hiện, đề cập đến hồ sơ của người dùng (phần lớn là hồ sơ xã hội) để lọc kết quả tìm kiếm. Hồ sơ của người dùng có thể là sự kết hợp của một số thứ, nhưng không còn chỉ giới hạn ở "sở thích của người dùng, lịch sử tìm kiếm của người dùng" và dữ liệu mạng xã hội.” [6]