<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn1" n="1"> Der Graph kann hier eingesehen, durchsucht und analysiert werden: <ref target="https://graphcommons.com/graphs/6f285a83-15eb-4edd-830c-cd26f48b493b">https://graphcommons.com/graphs/6f285a83-15eb-4edd-830c-cd26f48b493b</ref>. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn2" n="2"> Zusätzlich zur Automatisierung der Erkennung solch eher stereotyper Genderrollen ist es ein Desiderat im Projekt m*w auch Genderrollen einzubeziehen, die weniger stereotyp sind und sich darum der Klassifizierung in eine dieser drei Kategorien entziehen. Ein entscheidender Schritt in Richtung dieses Desiderats ist es aber erst einmal erfassen zu können, wie stereotype Genderzuschreibungen in literarischen Texten eigentlich beschaffen sind.</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn3" n="3"> Zum Clustering wird die in Graph Commons implementierte Louvain-Modularity-Methodik genutzt, die Knoten mit hoher Relationsdichte in den Fokus rückt (vgl. Graph Commons 2017).</note>