Die Analyse der Topic Models erfolgte zunächst auf globaler Ebene. Dazu standen in vorher vorbereiteten Jupyter-Notebooks verschiedene Funktionen zur Verfügung: Topiclisten mit variabler Keyword-Anzahl, Balkendiagramme, welche die Topic-Verteilung zeigen, und Heatmaps, die einerseits die globale Verteilung der Topics auf die Interviews, andererseits die Verteilung der Topics über die in Textpassagen zerteilten Interviews im zeitlichen Verlauf zeigen. Zunächst wurden die Ergebnisse des Topic Modelings - also je eine Wortliste zu jedem der fünfzig Topics - einzeln gesichtet und dann in der Gruppe diskutiert. Topics mit Bezug zum Thema “Arbeit” wurden anschließend mit einem Schlagwort gelabelt. So wurde dem Topic „'chef', 'büro', 'angestellt', 'abteilung', 'thyssen', 'sekretärin', 'abteilungen', 'arbeit', 'herren', 'damen' [...]“ von einer Gruppe etwa die Kategorie “Anstellung/Verwaltung” zugewiesen, dem Topic „'betriebsrat', 'gewerkschaft', 'betrieb', 'kollegen', 'gewerkschaften', 'betriebsräte', 'vorsitzend', 'wählen', 'metall', 'belegschaft' [...]“ die Kategorie „Interessenvertretung/Betriebsperspektive“. Anschließend wurden mit Hilfe des Jupyter-Notebooks stichprobenartig Interviewpassagen ausgegeben, die den relevanten Topics zugeordnet waren, um die Qualität der Topics qualitativ zu überprüfen. Im nächsten Schritt gab die Workshopleitung die vorher ausgewählten Interviewpassagen bekannt, um den Vergleich mit den qualitativ arbeitenden Gruppen sicherzustellen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> Die Teilnehmenden sollten beurteilen, ob sie anhand ihrer in der freien Exploration gesammelten Eindrücke auch zu diesem Sample gelangt wären. Abschließend wurden die Oberbegriffe der stärksten Topics einer Textpassage (Chunk) in Catma an die Interviewtranskripte getagged. Die Vergabe der Topics für die jeweiligen Interviewpassagen konnten die Teilnehmenden ebenfalls dem Jupyter-Notebook entnehmen.