فضای مجازی و گستردگی استفاده از آن در زندگی بشر امروز، علاوه بر سرگرمی می تواند فواید زیادی از طریق استفاده از اطلاعات ذخیره شده در خود داشته باشد. نظرات، عقاید و احساسات بروز داده شده از افراد به نوعی جهت گیری ذهنی جامعه را در زمان ها و مکان های مختلف نشان می دهد. استخراج و تحلیل این موضوعات در طول زمان می‌تواند اطلاعات زیادی را در مورد نظرات و جهت‌گیری‌های فکری افراد و جامعه در اختیار تصمیم‌گیران و تصمیم‌سازان قرار دهد. از اینرو مدل‌سازی موضوعی داده‌های شبکه‌های اجتماعی به منظور استخراج موضوعات مورد بحث در بستر های مجازی- مانند توییتر و اینستاگرام – اهمیت بسزایی دارد. گفتگو های مجازی معمولا به کمک محتوای متنی رخ می‌دهند که در صورت تحلیل، می‌تواند گروههای اجتماعی و انجمن‌های شرکت کننده در این گفتگو‌ها را نیز مشخص کند. به همین دلیل ﺷﻨﺎﺧﺖ و اﺳﺘﺨﺮاج ﻣﻮﺿﻮﻋﺎت ﻣﻄﺮح ﺷﺪه در ﻣﺘون شبکه‌های اجتماعی ﯾﮑﯽ از ﻣﺴﺎﺋﻞ ﺑﻨﯿﺎدی در ﭘﺮدازش زﺑﺎن ﻃﺒﯿﻌﯽ اﺳﺖ.

ابزار مدلسازی موضوعی  با آنالیز داده های متنی بسترهای شبکه‌های اجتماعی -که به صورت پیوسته در حال تولید و انتشار هستند- گروه بندی آنها در دسته‌های موضوعی به درک بهتر و سریعتر آنچه در شبکه‌های اجتماعی رخ می‌دهد کمک می‌کند.