특정 이슈에 대한 온라인미디어들의 담론 비교가 어려웠던 이유는 크게 두 가지였다. 첫째, 각 미디어에 올라온 방대한 텍스트 데이터를 모으거나 처리하는 데 공학기술적인 한계가 있었다. 둘째, 상당량의 데이터를 모았다고 하더라도 그 차이를 객관적으로 보여 주고 유의미한 비교 연구를 수행할 수 있는 방법이 충분히 개발되지 않았다. 그러나 오픈 API를 제공하는 소셜미디어의 확산 덕분에 웹 크롤링 (web crawling) 기술이 발전하고 대중화되면서 데이터 수집은 한결 용이해졌다. 또한 빅데이터 처리 기술이 발전하면서 방대한 양의 데이터를 구조화하고 처리하는 방식 역시 효율성이 높아졌다. 마지막으로, 최근 학계 및 비즈니스 영역에서 발전한 의미연결망 분석(semantic network analysis) 기법은 자동화된 알고리즘을 이용해 텍스트 데이터에서 키워드들의 핵심적인 연결망을 추출하고 단어 간의 위계와 카테고리를 정량화 및 가시화할 수 있다는 면에서 기존의 내용 분석 방법론에 비해 텍스트 데이터의 보다 객관적이고 직관적인 비교 분석을 가능케 한다.
과거 온라인미디어는  데이터 수집 및 처리의 한계와 객관적으로 비교 연구할 수 있는 방법이 개발되지 않아서  특정 이슈에 대한 담론 비교가 어려웠었다. 현재는 소셜미디어의 확산으로 데이터 처리 기술이 발전하고, 연결망 분석 기법의 발전으로 데이터의 객관적인 비교분석이 가능하게 되었다.