Die ursprünglich aus den Sozialwissenschaften stammende Methode der (sozialen) Netzwerkanalyse wird bereits seit vielen Jahren in den CLS für die Analyse von Figurenrelationen, darunter Informations- und Machtstrukturen (Vauth, 2019; Krautter und Vauth, 2023), zur Klassifikation von Figurentypen (Krautter et al., 2020; Vauth, 2023) oder zur Unterscheidung dramatischer Formen (Trilcke, 2013; Szemes und Vida, 2024; Viehhauser, 2023) eingesetzt. Dem Gros der Beiträge ist gemein, dass sie sich dabei erstens auf dramatische Texte und zweitens auf die Szenen- oder Gesprächsstrukturen konzentrieren. Dies liegt u.a. daran, dass die notwendigen Informationen über die Textstruktur leicht greifbar sind: Die szenische Einteilung im Drama gibt Einheiten für Figurenkonfigurationen vor. Eine solch direkte und intuitive Datenerhebung ist für narrative Texte nicht möglich – weswegen es nach wie vor keinen gleichermaßen etablierten Zugang zur Erfassung von Kookkurrenzen zwischen Figuren gibt. Rochat und Kaplan (2014) verwenden beispielsweise einen Index bestehend aus Eigennamen und Seitenzahlen, um kookkurrenzbasierte Figurennetzwerke zu Rousseaus Autobiographie zu erstellen; sie nehmen immer dann eine Figurenrelation an, wenn zwei Figuren in einem Kontext von drei Seiten gemeinsam genannt werden. Argawal et al. (2012) stützen sich hingegen auf ein an Zeitungstexten entwickeltes Konzept von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Social Events</hi>, um Interaktionen in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Alice in Wonderland</hi> zu analysieren; Elson et al. (2010) extrahieren wiederum Konversationsnetzwerke basierend auf Dialog- und Sprecherannotationen in einem englischen Novellenkorpus. Ebenso stützt Vauth (2023) seine Analysen zu Kleist auf manuelle Sprecherannotationen (auch, um die Vergleichbarkeit mit den dramatischen Texten zu gewährleisten); Smeets (2021) erstellt wiederum Kookkurrenznetzwerke, verwendet dafür aber ausschließlich Eigennamen, die er sodann automatisch (aus einem entsprechend großen Korpus) extrahieren kann.