Die erhobenen Daten sollen mittels Topic Modeling untersucht werden. Es wird ein besonderer Fokus auf die sinnhafte linguistische Datenvorverarbeitung gelegt. Auf Grund des spezifischen Sprachgebrauchs in den Sozialen Medien sowie der Nutzung von Emoticons stellt insbesondere die Tokenisierung des Korpus eine besondere Herausforderung dar (Singh und Sachan, 2017). Mit Topic Modeling wird es möglich, aus den Bildunterschriften und Hashtags Topics zu extrahieren und diese anschließend zu analysieren. Dafür wird der Latent Dirichlet Allocation benutzt (Blei et al., 2018). Für das Projekt soll sich auf englischsprachige Posts bezogen werden. Da der #blackouttuesday transnational verwendet wurde, ist es allerdings schwierig, eine genau geographische Grenze zu ziehen. Da sich die Bewegung in den USA gegründet hat, wird angestrebt, den Language Identifier „en-US“ zu verwenden. Die Ergebnisse sollen mit Word Clouds, Diagrammen und weiteren visualisiert werden. So können bereichernde Einblicke in die Gedanken und Gefühle der Unterstützer*innen des Black Live Matter Movements mit besonderem Blick auf #blackouttuesday gegeben werden.