Parlorama se base sur les données objectives rendues publiques par les assemblées européennes. Procès verbaux, rapports, interventions, questions écrites, questions orales, etc (plus de 35 000 documents pour le Conseil régional D’Île-De-France, beaucoup plus encore pour le Parlement européen).

Grâce à des outils informatiques développés par l’équipe informatique de Parlorama, ces données sont recensées en temps réel,  puis regroupées, et analysées. Elle permettent de rendre compte de la performance individuelle des élus, mais aussi des groupes d’élus (par sexe, âge, groupe politique, professionnalisation, thèmes d’intervention, autant de critères possibles, permis par la structure des données).

Les fondations de Parlorama sont des robots conçus spécifiquement pour extraire des informations jugées pertinentes par les politologues impliqués dans leurs analyses. Après un premier passage exhaustif, ces informations sont mises à jour quotidiennement suivant le même principe ou en utilisant des flux RSS lorsqu’ils sont disponibles.

Les processus de mise a jour quotidienne sont lancés par des « cron jobs » le serveur de Parlorama étant une machine sous Linux.

Chaque contribution est indexée pour pouvoir faire l’objet de recherche rapide et associée à un identifiant unique dans la base de données correspondant à son, ou ses, contributeurs.

Lorsque la structure des données analysées change les processus échoue élégamment, avertissant Parlorama de la nécessaire révision du code pour tenir compte des susdits changements.

A ce jour Parlorama utilise exclusivement Python et quelques librairies externe:
+ Whoosh pour l’indexation et la recherche en texte intégral
+ lxml pour l’extraction de données sur le web
+ Univeral Feed Parser pour l’analyse des flux RSS
+ CherryPy pour sa présence sur le web

Le calcul des performances est permis grâce à une méthode créé spécialement par les équipes de Parlorama. Celle-ci est publique, une note technique étant disponible sur demande. Elle consiste en une combinaison de deux méthodes d’évaluation.

D’abord par sous-méthode de notation des critères. Ces critères peuvent être de nature multiples et sont classiquement regroupés à l’aide de coefficients de pondération. Cette sous-méthode ne dépend pour un individu donné que de ses performances propres (aspect absolu).

Ce regroupement est ensuite l’objet de la sous-méthode de notation de l’évaluation. Les critères peuvent être rassemblés en groupes de critères, et à chaque groupe de critères peut être attribué une évaluation calculée à partir des performances dans les critères concernés.

Cette sous-méthode, à partir de la performance de chaque individu, tient compte de la performance globale de l’ensemble des individus (aspect relatif). On est alors davantage dans une évaluation de type concours que dans une évaluation de type examen. Cette méthode peut porter sur un critère comme sur le regroupement de critères. Cette sous-méthode sous-entend un algorithme de classement des individus dans l’ordre de leur performance croissante.

En plus de l’analyse de ces performances, Parlorama a développé un outil informatique permettant de comprendre le travail des assemblées du point de vue sémantique. Dans ce cadre, l’ensemble des documents produits est analysé dynamiquement. Cet outil permet de comprendre en temps réel les thématiques étudiées par les assemblées, de comprendre leur évolution dans le temps, et de réaliser un pilotage sémantique de l’ensemble des assemblées étudiées.

A partir de ces données, des mises en perspectives et des analyses politologiques sont proposées par le comité scientifique de Parlorama et présidé par Stéphane Rozès (politologue, ancien Président de l’institut de sondage CSA).