Für die Identifikation von textuellen Übereinstimmungen und Textähnlichkeiten (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">text reuse</hi>) findet sich ein breites Spektrum an computergestützten Methoden, die im Überblickspapier von Bär et al. (2012) grundlegend hinsichtlich (1) inhaltlicher, (2) struktureller und (3) stilistischer Ähnlichkeit kategorisiert werden. In dieser Studie verwenden wir den Smith-Waterman-Algorithmus (Smith & Waterman, 1981), ein Standard-Verfahren zur Identifikation von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">local alignments</hi>, also textuellen Übereinstimmungen auf der Inhaltsebene, das u.a. auch im Bereich der Bioinformatik für die Analyse von Genomsequenzen eingesetzt wird. Dabei werden auch graduelle Unschärfen wie etwa <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">gaps</hi>, also einzelne fehlende Worte in ansonsten größtenteils identischen Wortgruppen, berücksichtigt. Zur Analyse der Korpora wurden die R-Packages <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">TextMining</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">9</hi> für das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Preprocessing</hi> der Daten und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">TextReuse</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">10</hi> als Implementierung für den Smith-Waterman-Algorithmus verwendet. Beim <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Preprocessing</hi> wurde schnell deutlich, dass bspw. eine Stoppwortentfernung nicht sinnvoll ist, da diese teilweise sehr charakteristisch für Shakespeare-Zitate sind (Bsp.: „to be or not to be”). Auch von Stemming und Lemmatisierung wurde abgesehen, da dies zu sehr vielen falsch-positiven Treffern führt, die dann aufwendig durch manuelle Kontrolle ausgefiltert werden müssen.