Als wichtiger Faktor stellte sich auch die Qualität der OCR-Digitalisierung heraus. Bei Daten aus historischen Quellen (Schriftbild Sütterlin / Fraktur) werden auch mit aktueller Technologie aufgrund der verwendeten Schriftarten teilweise über 10 Prozent der Zeichen falsch erkannt, was bei der Auswertung der maschinell generierten Topics durch die Benutzer zu Problemen bei der Interpretation und Weiterverwendung führt. Daher muss die Frage gestellt werden, wie Daten zukünftig in den Vorverarbeitungsschritten aufbereitet werden, damit Topic Modelling und andere automatische Methoden zu hilfreichen und interpretierbaren Ergebnissen führen.