KAIST Users & Information 연구실에서는 대용량 데이터를 통해 전산학적으로 해결가능한 사회과학에서의 중요한 문제를 찾아내고, 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 기계학습(machine learning) 알고리즘을 개발한다. 특히, 기계학습과 텍스트 마이닝 기법을 도구로 온라인 소셜 네트워크의 대용량, 불규칙한 텍스트/메타데이터에서 의미있는 패턴을 찾아내는 연구를 수행한다. 최근 연구로 기계학습 분야에서는 비모수적 베이지안 토픽 모델(nonparametric Bayesian topic models)을 개발하여, ICML, IJCAI, AAAI, CIKM에 게재하였다. 전산사회과학 분야에서는 감정 순환(emotion cycles), 자기노출행동(self-disclosure behavior), 다언어사용(multilingualism)을 분석하여, ACL, AAAI ICWSM, ACM Hypertext에 연구 결과를 게재하였다.