예를 들어 블로그의 글을 이용하여 경제 심리를 포착하는 지표를 작성하고자 한다면 문맥을 잘 학습하는 것으로 알려진 지도학습 모형을 사용하는 것이 바람직하다. 다만 지도학습방식을 사용하기 위해서는 잘 정비된 예시 문장을 사람이 평가하여 모형에 학습시키는 과정이 필요하고, 이 과정에서 많은 비용이 발생한다. 한편, 비지도학습 방식은 인터넷 포탈 검색문장의 경제 관련 토픽 변화 등을 파악하는데 사용될 수 있다. 사람들이 관심을 갖는 토픽이 어떻게 변화하는지를 파악하기 위해, 검색문장에 나타나는 텍스트간의 관계를 통계 분포로 근사하고, 이를 통해 텍스트를 주제별로 나누는(topic clustering) 것이 가능하다. 통계 모델링을 사용하는 대신 사람이 직접 추출하고자 하는 조건을 명시하여 텍스트 지표를 작성하는 방법(rule-based approach)도 가능하다. 이 경우, 추출하려는 주제와 관련된 단어들을 미리 정해 놓고, 이들 단어가 텍스트에 포함되는지 여부를 체크하여 지표를 작성할 수 있다. 미리 정해 놓은 단어를 이용하여 텍스트를 분류하는 방식을 특별히 사전접근법(lexical approach)이라고 한다. 사전접근법 방식은 문어체 텍스트 분석에 우수하며 해석이 직관적인 장점이 있다. 
기존 연구들은 뉴스 텍스트를 이용하여 지표를 작성하는 경우 목적에 맞게 다양한 방식의 접근법을 사용하였다. 샌프란시스코 연준은 사전접근법 방식으로 뉴스 기사를 긍정기사와 부정기사로 분류한 뒤 이 둘의 상대비율을 지수화한 뉴스심리지수를 개발하여 공개하고 있다. Baker et al.(2016)은 경제, 정책, 불확실성 등 세 영역의 단어군을 이용하여 사전 접근법 방식으로 경제불확실성 지수를 작성하는 방법을 제안하였다. Bybee et al.(2020)은 토픽모델링을 이용하여 분석한 경제 뉴스토픽 변화가 경기 변동(business cycle)을 설명하는 데 도움이 된다고 주장하였다. IMF의 Caldara et al.(2022)은 지정학적 리스크를 평가하기 위해 사전접근법 방식으로 리스크 지표를 작성하여 유의성을 검증한 바 있다. 또한 한국은행은 지도학습 방식으로 뉴스심리지수를 개발하여 실험적 통계로 공개하고 있다. 한국은행의 뉴스심리지수 작성 방법은 서범석 외(2022)가 자세히 소개하고 있다.