Die soziale Netzwerkanalyse ist in den Computational Literary Studies (CLS) seit mehreren Jahrzehnten als eine Methode etabliert, mit der Figurenbeziehungen in verschiedenen Textgattungen exploriert und analysiert werden. Der Fokus liegt dabei auf dramatischen Untersuchungsgegenständen (vgl. z.B. Szemes und Vida, 2024; Trilcke, 2013; Trilcke et al., 2024; Krautter und Vauth, 2023; Viehhauser, 2023); die Verwendung der Netzwerkanalyse für narrative Texte ist hingegen vergleichsweise selten. Dies liegt m.E. insbesondere daran, dass es um ein Vielfaches voraussetzungsreicher ist, die für Netzwerkanalysen benötigten Daten aus narrativen Texten zu extrahieren, als dies für Dramen der Fall ist. Während Netzwerkanalysen dramatischer Texte i.d.R. auf den Nebentextangaben basieren und daraus szenenbasierte Kookkurrenzen ableiten, bedarf es mehrerer komplexer Schritte, um die gleiche Art der Information aus Erzähltexten zu extrahieren. Die Mehrarbeit resultiert nicht nur aus komplexen Tasks wie Entitätenreferenzerkennung und Koreferenzauflösung, sondern auch aus dem Umstand, dass die relevanten Informationen mit anderen Aspekten auf <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Discours</hi>- und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Histoire</hi>-Ebene zusammenhängen können. Beispielsweise ergibt es nur dann Sinn, die Beziehungen zwischen Figuren zu analysieren, wenn man differenzieren kann, welche Figuren auf welcher Erzählebene agieren, oder wenn man weiß, welche Figuren handeln und welche ggf. nur erwähnt werden (etwa, wenn andere Figuren über sie sprechen). Aspekte wie Erzählebenen (Gius et al., 2019b/2021), Erzählerkommentare (Weimer et al., 2022) und Figurenrede (Brunner et al., 2020a/b; Krug et al., 2016) sind als eigene Untersuchungsgegenstände in den CLS durchaus formalisiert, systematisiert und analysiert worden, bisher aber nicht in Workflows für netzwerkanalytische Datenerhebungen integriert worden. Im vorliegenden Beitrag stelle ich daher ein modulares Vorgehensmodell vor, das geeignet ist, kookkurrenzbasierte Netzwerke zwischen Figuren aus Erzählungen zu extrahieren, und dabei andere relevante Aspekte narrativer Texte, die die Netzwerkdaten entscheidend beeinflussen, mitberücksichtigt.