Die Grundlage für die maschinenlesbare Erschließung visuell-materieller Eigenschaften der Dokumente bilden die Strukturinformationen auf der Briefseite. Diese werden im Rahmen der Layoutanalyse, einem Teilschritt der HTR (Handwritten Text Recognition), semi-automatisch mittels OCR4all<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> (vgl. Reul et al. 2019) erfasst. Hierbei können Strukturen wie der Seitenspiegel, der Haupttext, Grußformeln, Briefköpfe etc. entweder manuell ausgezeichnet und typisiert oder ein automatisch generierter Vorschlag gezielt korrigiert werden, wobei manuell geprüfte Daten als Trainingsbeispiele für die fortlaufende Verbesserung der algorithmischen Methoden herangezogen werden können. Aus den so erzeugten Daten können anschließend die Informationen über die visuell erfassbaren Merkmale der Briefe automatisiert extrahiert werden, um im Rahmen statistischer Analysen Zusammenhänge zwischen Layout und Briefinhalt aufzudecken (vgl. Busch/Hegel 2017; Hurlbut 2013). So lassen sich z.B. statistische Mittelwerte für den Weißraum der Briefe einzelner Korrespondenzpartner:innen berechnen und miteinander vergleichen oder die Papierfarbe eines Briefs ins Verhältnis zu den innerhalb des Korpus üblichen Färbungen setzen.