Während die Analyse von Textcorpora oft bereits automatisiert möglich ist, bleibt eine automatische Analyse multimodaler Narrative derzeit eine Zukunftsvision. Im Fall von Comics und gezeichneter, sowie aus anderen Gründen nicht perspektivischer, Bilder gelingt die Objekt-Identifikation (etwa die Wiedererfassung eines vorab bekannten Charakters) nur mit viel Trainingsaufwand und recht hohen Fehlerzahlen. Auch bei der automatischen Erkennung Handschriften-ähnlicher Fonts versagen übliche Standard-OCRs. Daher führt der Weg über eine Annotation des Bild--Materials mit anschließender Analyse der Annotationen und Bild-Daten. Hierzu wird im Rahmen unseres Forschungsprojektes die XML-Sprache „Graphic Narrative Markup Language“ (GNML) entwickelt, welche die visuellen und textuellen Aspekte Graphischer Literatur beschreibt. GNML baut auf der „Text Encoding Initiative“ (TEI), und damit auf etablierten Standards, auf. Basierend auf den GNML-Annotationen können die in der graphischen Literatur enthaltenen Texte analysiert werden, Auswertungen der Bildinhalte vorgenommen, oder deren Kombination analysiert werden.