Mit der stetig wachsenden Verfügbarkeit von Filmen und Serien, die durch Streaming-Dienste wie Netflix und Amazon Prime in den letzten Jahren weiter befördert wurde, ergeben sich aus Perspektive der Filmanalyse ganz neue Möglichkeiten für quantitative Untersuchungen im Sinne des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">distant viewing</hi> (Arnold & Tilton, 2019). Wenngleich Film zunächst vor allem ein visuelles Medium ist, so werden in zunehmendem Maße auch Metadaten und insbesondere die Dialoge (vgl. Kozloff, 2000) in Form von online verfügbaren Untertiteln, Drehbüchern und Fan-Transkripten Gegenstand quantitativer Untersuchungen (vgl. Bednarek, 2020; Burghardt et al., 2016, 2019; Schmidt, 2014). Insbesondere die freie Datenbank <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">OpenSubtitles</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> hat sich hier als ertragreiche Datenquelle bewährt. Während die Daten von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">OpenSubtitles</hi> bislang vor allem im Bereich maschineller Übersetzung (vgl. Müller & Volk, 2013; Lison & Tiedemann, 2016; Tiedemann, 2016) Verwendung fanden, schlagen wir in diesem Artikel eine Nutzung im Sinne quantitativer Filmstilanalyse basierend auf Ähnlichkeitsvergleichen vor. Wir erweitern damit bestehende Arbeiten (Blackstock & Spitz, 2008; Nessel & Cimpa, 2011; Bougiatiotis & Giannakopolous, 2017), die sich ebenfalls mit Ähnlichkeitsvergleichen von Untertiteln beschäftigen, dabei aber jeweils mit relativ überschaubaren Korpora arbeiten oder sehr spezifische Ansätze der Ähnlichkeitsberechnung umsetzen.