Im Sinne der iterativen Korpuserstellung wird untersucht, wie sich manuelles und automatisiertes Filtern miteinander verbinden lassen und was die jeweilige Form des Filterns auszeichnet. „Filtern“ wird dabei als ein Arbeitsschritt in der wissenschaftlichen Analyse von Daten verstanden, welches nach methodischen Prinzipien umgesetzt und zur Reduktion der im Alltag beobachtbaren Komplexität eingesetzt wird. Bei den automatisierten Ansätzen werden neben Information Retrieval (vgl. Klinke 2017; Manning et al. 2009) auch strukturelle Ansätze des Data und Text Mining für die Reduktion verfügbarer Informationen eingesetzt. Manuell wird entsprechend der Grounded Theory nach dem Prinzip des Theoretical Sampling gearbeitet, um wesentliche, also soziale Wirklichkeit setzende Dokumente bzw. Textabschnitte für die Analyse zu identifzieren. Während es bei automatisierten Ansätzen in der Tendenz darum geht, einen möglichst vollständigen Korpus aller relevanten Dokumente zu generieren, der wiederum eine Basis für weitere automatische Filteransätze bietet, erfolgt die manuelle Korpuserstellung hochgradig selektiv nach Relevanz bzw. Viabilität.