法的支持者发现自下而上的方法不切实际。他们没有看到互联网上的所有页面都会被注释。这就是为什么他们提倡开发能够更好地理解文档中数据的应用程序。这包括能够从页面上下文中推断出实体的含义。但要特别考虑能够理解自然语言的应用程序。搜索引擎Hakia和Powerset是尝试理解人类理解的自然语言（目前为止只有英语）的应用程序示例。
但无论采用何种方法，网络都将变得越来越有意义。实体将聚集周围的属性和关系云。这就是信息过载的危险所在。我们只需要我们个人感兴趣的信息。因此，对个人定制信息的需求将变得越来越重要。
APML个人偏好可能在用户的控制之下。APML（注意力配置文件标记语言）工作组对此很 危地马拉WhatsApp 数据 关心。您可以在 APML 中以包含您个人偏好的文件形式查看您的个人资料。 Web 应用程序可以读取该文件，然后为您提供经过过滤的信息。
然而，更多的个人资料信息将超出用户的控制范围。谷歌、亚马逊和雅虎等组织目前也在记录访问者的点击行为。在语义网络中，这些信息将变得更加丰富。毕竟，人们对点击该网站的人了解更多。此外，网络正在变得无处不在，我们在生活中随处都会遇到它：在浏览器中、在手机上、在汽车中、在家里的设备中。 Web 应用程序正在越来越多的地方了解我们。因此，在您不知情的情况下建立的有关您的个人资料将非常庞大。最近RTL新闻上有一篇关于柏林一家迪斯科舞厅的报道，其中80个摄像头记录了游客的所有动作。在未来的场景中，通过面部识别将这些信息链接到互联网上的语义配置文件，您可以想象这种发展的范围。
下面的视频就是此类场景的一个众所周知的示例。
https://www.youtube.com/watch?v=_WqecXo1-Cc