تعتمد قواعد البيانات على تحليل البيانات الببليومترية والذكاء الاصطناعي لتحديد مدى بينية البحوث، ويتم ذلك من خلال تحقيق مجموعة شروط ومؤشرات كمية، تشمل:

1.      تصنيف البحث تحت أكثر من مجال علمي  (Multi-Subject Classification)

إذا كان البحث ينتمي إلى أكثر من تخصص وفقاً لتصنيف الموضوعات العلمية المعتمدة، فإنه يُعتبر بحثاً بينياً.

2.      تحليل شبكة الاستشهادات  (Citation Network Analysis)

تحلل قواعد البيانات المصادر التي استشهد بها البحث لتحديد ما إذا كانت من مجالات علمية مختلفة، فإذا استشهد البحث بمراجع من تخصصات متعددة، فهذا مؤشر قوي على كونه بحثاً بينياً.

3.      تحليل المؤلفين والتعاون البحثي (Author and Institutional Collaboration Analysis)

يتم تحليل خلفيات المؤلفين لمعرفة ما إذا كانوا من تخصصات علمية مختلفة، وتقييم التعاون البحثي بين المؤسسات والجامعات ذات التخصصات المختلفة.

4.      تحليل المجلة العلمية التي نشرت البحث  (Journal Classification and Scope)

تصنّف قواعد البيانات المجلات وفقاً للتخصصات التي تغطيها، فإذا كانت المجلة نفسها بينية، فإن الأبحاث المنشورة فيها غالباً تُعتبر بينية.

5.      تحليل التخصصات من خلال الكلمات المفتاحية والملخص  (Keyword and Abstract Analysis)

تستخدم قواعد البيانات تحليل النصوص لتحديد ما إذا كان البحث يستخدم مصطلحات من تخصصات متعددة.

6.      تحليل طبيعة المخرجات البحثية  (Research Output Metrics)

تقيم قواعد البيانات نتائج الأبحاث لمعرفة ما إذا كانت تقدم مساهمات جديدة في مجالات متعددة.​