Auf der anderen Seite prägen visuelle Repräsentationen von Literatur schon lange ihre Institutionalisierung: Literarische Bewegungen werden in Schulbüchern in Form von Zeitleisten dargestellt, dramatische Handlungen mit der Freytagschen Pyramide abgebildet, und dies schon seit dem 19. Jahrhundert. Bereits diese Ansätze setzen sich zum Ziel, übergeordnete Strukturen anschaulich zu machen, die sich aus dem literarischen Text selbst ableiten lassen. Mit der bourdieuschen Literatursoziologie etablierte sich in den 60er Jahren die Vorstellung der Literatur als ein Feld, das von diversen Dynamiken durchzogen wird. Die digitalen Methoden, spätestens seit Morettis <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Graphs Maps Trees</hi> (2005), gehen in der räumlich-visuellen Exploration von Literatur weiter. Der Einsatz von Machine Learning-Methoden seit den 2010er Jahren führte einerseits zur Diversifizierung der Visualisierungsmethoden (WordClouds als Visualisierung von Topic Models, Netzwerke als Ergebnis von Named Entity Recognition oder Distanzgraphen aus stilometrischen Analysen), andererseits zur Repräsentation von immer abstrakteren Literaturphänomenen, bei denen der unmittelbare Zusammenhang mit dem literarischen Text nur mittels komplexer Rechenmethoden nachzuvollziehen ist. In diesem Zusammenhang haben sich Word Embeddings als eine mögliche vektorielle Repräsentationsmethode etabliert, die sich unmittelbar an die Semantik des literarischen Textes anlehnt. Wörter werden hier, basierend auf ihrem Kontext in Bezug auf andere Wörter im Text, als Vektoren dargestellt. Der resultierende Vektorraum bildet so semantische wie syntaktische Beziehungen zwischen Wörtern ab.