Tutkimuksen tavoitteena on yhtäältä tunnistaa sarkasmiin liittyviä piirteitä ja toisaalta luoda malli löydettyjen piirteiden pohjalta koneoppimisalgoritmia varten. Algoritmin tarkoituksena on tunnistaa sarkasmia automaattisesti. Sarkasmin piirteitä tutkitaan laadullisin menetelmin valitun korpuksen perusteella. Korpus koostuu kahden South Park -TV-sarjan ja kahden Archer-TV-sarjan jaksoista tehdyistä transkriptiosta. Analyysissä ei oteta huomioon kinesiikkaa eikä paralingvistiikkaa, sillä näiden piirteiden automaattinen tunnistus on monimutkaisuutensa tähden jätettävä omaksi tutkimushaarakseen. Analyysin tuloksena löydetään hankalasti tunnistettavaa sarkasmia, kuten sellaista, joka vaatii mielenteoriaa, sekä helpommin tunnistettavaa sarkasmia, jota värittää ristiriitaisuus yleistiedon kanssa, sarkasmin eksplisiittinen toteaminen tai relevanssin maksiimin rikkominen. Myös liioittelu ja ylenpalttisen positiiviset kuvaukset liittyvät sarkasmiin. Ohjattua koneoppimisalgoritmia varten kehitettään laskennallinen tapa eristää seuraava piirrejoukko syötteestä: leksikaalinen taso (kuten liioittelu), sentimentti, ristiriitaisuus yleistiedon kanssa sekä mielenteoria. Näiden piirteiden eristäminen ei kuitenkaan ole triviaalia, joten tutkimuksessa esitetään vain approksimaatioita piirteiden eristämiseen. Perustavanlaatuisempi piirteiden eristäminen vaatii huomattavan määrän lisätutkimusta, ja se jääkin tulevaisuuden tutkimussuunnaksi.