تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أصبحت الآن أكثر قوة في كل مكان من أي وقت مضى. مع النماذج السريعة النامية (العصبية) والبيانات الأكثر إتاحة دائما، فإن نماذج NLP الحالية لديها حق الوصول إلى مزيد من المعلومات من أي مكبر صوت بشري خلال حياتهم. ومع ذلك، سيكون من الصعب القول بأن نماذج NLP وصلت إلى سعة على مستوى بشري. في هذه الورقة الموضعية، نجادل بأن سبب القيود الحالية هو التركيز على محتوى المعلومات مع تجاهل العوامل الاجتماعية للغة. نظهر أن أنظمة NLP الحالية تنهار بشكل منهجي عند مواجهة تفسير العوامل الاجتماعية للغة. يؤدي هذا إلى حدود الطلبات الفرعية من المهام المتعلقة بالمعلومات ويمنع NLP من الوصول إلى أداء المستوى البشري. في الوقت نفسه، تظهر الأنظمة التي تدمج حتى الحد الأدنى من العوامل الاجتماعية بالفعل تحسينات ملحوظة. نقوم بإضفاء الطابع الرسمي على تصنيف سبع عوامل اجتماعية بناء على النظرية اللغوية وإثارة الإخفاقات الحالية والنجاحات الناشئة لكل منها. نقترح أن يتناول مجتمع NLP العوامل الاجتماعية للحصول على أقرب إلى هدف فهم اللغة يشبه الإنسان.