Die Verteilung ist aber innerhalb eines Textes figurenspezifisch. In <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Oliver Twist</hi> wird die Hauptfigur beispielsweise am häufigsten mit Pronomen, am zweithäufigsten mit Eigennamen und nur selten mit Appellativen benannt, für Jack hingegen gibt es zwar ebenfalls überwiegend pronominale Referenzausdrücke, aber häufiger Appellative als Eigennamen; bei Mr. Bumble wiederum sind nur knapp 50% der Referenzen pronominal, die Mehrheit hingegen Eigen- und Gattungsnamen (s. Anhang). Tendenziell haben Nebenfiguren mit niedriger Frequenz weniger pronominale Referenzen als Hauptfiguren (s. Anhang). So eine Ungleichverteilung wird immer dann relevant, wenn <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">nicht</hi> alle Referenzausdrücke für die Extraktion der Entitäten berücksichtigt werden. Wenn also – oftmals aus Gründen der schnelleren Operationalisierbarkeit – auf pronominale Referenzen verzichtet wird, führt dies bei der Erfassung von Figurenvorkommen und -relationen zu Verzerrungen (tendenziell dahingehend, dass Nebenfiguren begünstigt und Hauptfiguren vernachlässigt werden). Darüber hinaus ist zu betonen, dass reine Named-Entity-Ansätze manche Figuren gar nicht erfassen können (insbesondere Figuren, die über ihre Rollen benannt sind, z.B. Vater/Arzt).