<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" xml:space="preserve">Bisher waren Bemühungen, theoretische Ansätze zur Metaphernforschung in praktischen informationstechnologischen Anwendungen, wie z.B. künstlichen Intelligenzen, zu implementieren wenig erfolgreich (vgl. Thaller 2021: 90). Auch der vorliegende Beitrag wird diese Lücke nicht schließen, dokumentiert aber den Versuch und zeigt auf, warum dieser scheitern musste. Mit dem Aufbau der relationalen Graphdatenbank literarischer Raummetaphern </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">laRa</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" xml:space="preserve"> wurde ein alternatives Recherche-Tool entworfen, das einerseits Einblicke in die Entwicklung, Etablierung und Konventionalisierung literarischer Raummetaphern gibt und andererseits literaturwissenschaftliche Fallstudien, bei denen Raummetaphern eine Rolle spielen, sinnvoll ergänzt. Der vorliegende Beitrag dokumentiert Training und Tests eines auf maschinellem Lernen basierenden Raum-Classifiers (Schumacher 2021a), der auch die Kategorie “Raummetapher” umfasst, und führt beispielhaft eine Metadaten-Netzwerkanalyse anhand der Raummetapher “Weg” durch. Auf diese Weise werden zwei digitale methodische Zugänge zum Phänomen literarischer Raummetaphern kontrastiert und gezeigt, wie Mixed-Methods-Ansätze und Cross-Validierung einer Methode durch eine andere gewinnbringend eingesetzt werden können. </hi>