「多次元尺度構成」プラットフォームは、対象間の距離や類似度から、それらの対象の座標を求めます。求められた座標のグラフから、どれとどれが近い位置にあるかを知ることができます。多次元尺度構成は、類似度（proximity, similarity）や距離（distance）などの距離行列を分析対象とし、低次元の空間に視覚化します。座標は、ストレス関数（類似度の実測値と予測値との差）を最小化することで求められます。
多次元尺度構成で「距離」といった場合は、都市間の地理的距離などの実際の距離を指すこともありますが、主観的・心理的な距離を指す場合がほとんどです。たとえば、製品の類似度、犯罪率の相関、複数の国の経済的類似度といった、何らかの方法で評価された類似度を指します。このような「距離」は、「類似度」（proximity, similarity）や「相違性」（dissimilarity）と呼ばれることもあります。なお、分析対象のデータが、距離行列ではなくて、属性をリストした元データである場合、まずその元データから距離行列を計算したのちに、多次元尺度構成が実行されます。
多次元尺度構成の詳細については、Borg and Groenen（2005）またはJackson（2003）を参照してください。