Was verstehen wir im hier skizzierten Kontext unter Interpretierbarkeit? In dieser Studie gehen wir über die Klassifizierung von Keyness-Maßnahmen allein nach ihrer Leistung hinaus. Unter dem breiteren Paradigma von explainability (Erklärbarkeit) und interpretability (Interpretierbarkeit) von algorithmischen Methoden (u.a. Benois-Pineau et al. 2023), untersuchen wir die Ergebnislisten der Extraktion mit Keyness-Maßen. Insbesondere gleichen wir die Top 50 der distinktiven Wörter aus diesen Listen mit den von Fachwissenschaftler:innen erstellten Genreprofilen ab. Wir definieren dabei Interpretierbarkeit auf der Ebene der einzelnen Wörter: Ein distinktives Wort wird als interpretierbar definiert, wenn menschliche Annotator:innen es einem deskriptiven Genreprofil zuordnen kann. In einem ähnlichen Sinne haben Chang et al. (2009) einen Ansatz entwickelt, bei dem menschliche Annotator:innen die Aufgabe haben, aus einer Reihe von Topic Modeling Ergebnissen “the odd one out” (das nicht passende Wort innerhalb der Wortliste) zu identifizieren, als Operationalisierung der Interpretierbarkeit von Topic Modeling Ergebnissen. Bei der Beurteilung der Interpretierbarkeit lautet die übergreifende Frage außerdem: “Can we trust the model?” (Masís 2023, 6)? In unserem Fall lautet diese Frage demnach analog: Können wir dem Keyness-Maß (für diese Aufgabe im genannten Setting) vertrauen? Je höher der Anteil interpretierbarer Wörter ist, als desto zuverlässiger kann das Maß für ähnliche Aufgaben angesehen werden.