소비자 불만 내러티브에서 체계적인 비정상성을 탐지하기 위해 NLP 기반 절차를 개발하였다. 분류 알고리즘을 사용하여 정당한 불만을 식별하지만, 작고 빈번한 체계적 패턴의 비정상적인 불만에 대해서는 기술적 및 인적 한계로 인해 어려움이 있다. 따라서 분류 이후 단계에서 내러티브를 정량적 데이터로 변환하고 체계적 비정상성 탐지 지수를 사용하여 분석한다.