<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt">Die nötigen Kriterien beruhen auf der Relevanz, dem Umfang und der Verfügbarkeit der Informationen in der jeweiligen Analyseeinheit (Tweet, Post, Kommentar, Absatz usw.). Eine repräsentative Teilmenge wird anschließend manuell in relevante und nicht relevante Einheiten sortiert. Diese bilden die Grundlage und den Input für die Konstruktion dreier Modelle kognitiver Agenten (KA; Evidence-based Reasoning, EBR) (Koeman 2019, Tecuci et al. 2019, ITU 2019), die für die Hauptanalysekategorien (Erinnerungsbilder, Geschichtsbewusstsein und politische Bildung) entworfen wurden. Nach der Zuordnung einzelner Daten zu den Kategorien werden die KAs mit Hilfe des GPT-3-Modells (Generative Pre-trained Transformer 3) und der Theorie komplexer Netzwerke (Barabási 2016) trainiert. Sie ermöglichen es, das logische Denken zu trainieren, das die Hauptkategorien der Forschungsanalyse in der historischen Quelle interpretiert. Außerdem helfen sie bei der quantitativen Auswertung des Quellenkorpus und der Visualisierung der Verhaltensdynamik der sozialen Netzwerke. Die erhobenen Daten werden in einer internen Datenbank gespeichert und im Anschluss mit den Ergebnissen der qualitativen Interviews mit Zuschauer:innen aus Chile, Kolumbien und der USA abgeglichen.</hi>