Im ersten Teil diskutieren wir Algorithmen, die ausblenden, dass es sich bei unseren Daten um symbolische bzw. sprachliche Ausdrücke handelt. Sie werden gleichsam jeweils als “rohe” Datenmengen verstanden, die auf statistische Weisen vermessen werden können und es werden Übereinstimmungen in den Mustern oder in den Intervall-Längen zwischen spezifischen Datenpunkten gesucht.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">2</hi> Obwohl in allen Fällen bestimmte Besonderheiten des historischen Forschungsgegenstands zu Komplikationen führen, ist die Leistungsfähigkeit dieser Ansätze nicht zu unterschätzen. Denn ihre Unzulänglichkeiten sind weitgehend mit jenen besonderen Zusammenhängen historischer Texte verschränkt, in denen ohnehin manuell nach- oder vorgearbeitet werden muss, und es ist nicht von vornherein auszuschließen, dass es sich lohnen könnte, mit manuellem Aufwand die Texte besser vorzubereiten, um dann mit diesen Ansätzen sehr gute Ergebnisse erzielen zu können.