Mit einem graphentheoretisch basierten Ansatz eröffnet sich ein neuer Zugang im Bereich Diagnostik: Während die Kodierung einzelner Informationen nur die Aggregation einzelner Variablen zulässt (also bspw.: Kommt Proposition x häufiger vor als Proposition y; kommt Proposition x immer mit Proposition y vor etc.?), erlauben Netzwerkmatrizen eine synoptische Visualisierung und damit einen direkten Zugang zur Struktur, zum propositionalen Aufbau und bspw. auch zur Analyse von Linearisierungsstrategien. Die folgenden Abbildungen zeigen beispielhaft Visualisierungen der transkribierten Bildergeschichten, die mit dem Programm <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">VisuaLyzer</hi> erzeugt wurden. Zunächst wurden die einzelnen Propositionen aufgelistet und die Matrizen aufgebaut. Die Knoten sind von links nach rechts in ihrer logischen (zeitlichen) Abfolge angeordnet. Sind mehrere Propositionen einem Zeitpunkt zugeordnet, werden sie übereinander angeordnet dargestellt. Die horizontalen Schichten des Graphen stellen die Kontexte dar, die vertikalen Schichten die Zeitpunkte. Die Nummern an den Pfeilen, also formal gesehen die gerichteten Kanten (die Bogen) des Graphen, geben die Position in der Erzählsequenz an. Unsere Wahrnehmung lässt es nicht zu, beim Lesen oder Hören Erzählverläufe zu erfassen und auf mögliche Unterschiede bei den Probandengruppen zu achten. Bereits nach wenigen Bildergeschichten bleibt lediglich ein Eindruck haften. Mit dem Graphen wird es aber möglich, die Struktur der Bildergeschichten zu visualisieren und damit analysieren zu können. Einige Beispiele sollen zeigen, wie unterschiedlich Erzählverläufe aussehen können: