Um die quantitativen Ergebnisse ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">distant reading</hi>) mit den Dokumenten in Verbindungen setzen zu können, ermöglicht das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Plotly Dashboard </hi>die jeweiligen Textstellen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">close reading</hi>) hinter den Ergebnissen aufzurufen und diese so direkt mit in die Analyse einzubeziehen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">scalable reading</hi>) (Müller, 2020). Im Gegensatz zu den gängige Analysetools wie Voyant, AntConc, Catma oder das in der qualitativen Sozialforschung verbreitete MaxQDA , die umfangreiche Werkzeuge zur manuellen Annotation und Auswertung von Text- und Wortstatistiken bieten, liegt die Stärke des Topic-Modeling darin, automatisch Textstellen mithilfe der berechneten Topics zu annotieren. Dadurch können Inhalte von unbekannten Korpora erschlossen werden. Allerdings gibt es für die Analyse von Topic-Modelling Ergebnissen bisher keine Software-Lösungen, die die Ergebnisse direkt in Verbindungen mit den jeweiligen Textstellen setzt, weshalb eine eigene Lösung entwickelt wurde. Diese wird nachnutzbar zur Verfügung gestellt und hat somit einen eigenen Mehrwert.