Das Poster wird erste anwendungsbezogene Erkenntnisse am Beispiel von Topic Modeling vorstellen. In den digitalen Geistes- und Geschichtswissenschaften ist die 2003 vorgestellte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Latent Dirichlet Allocation</hi> (LDA, Blei/Ng/Jordan 2003) hierfür am populärsten. Sie wird eingesetzt, um über die Identifikation statistisch signifikanter Sprachgebrauchsmuster in umfangreichen Textsammlungen beispielsweise die Entwicklung von Publikationstrends zu untersuchen (exemplarisch: Wehrheim 2019). Der frequente Einsatz von LDA scheint vor allem auf der hohen Verfügbarkeit zu basieren<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> und weniger auf einer Evaluation der Eignung im Vergleich zu anderen Ansätzen. Für historische Fragestellungen etwa, die insbesondere die Temporalität und Kontextgebundenheit der Quellen fokussieren, weist LDA einige Limitierungen auf: Die Topic-Modellierung, deren vorrangiger Zweck die maschinelle Klassifikation umfangreicher und unstrukturierter Daten ist, berücksichtigt weder Relationen zwischen den Topics noch die Historizität der Daten. Diese im Algorithmus inhärenten Einschränkungen waren vielfach Anlass für technische Weiterentwicklungen (überblickshaft: Chauhan/Shah 2021; Vayansky/Kumar 2020); der Stand der Methodenentwicklung wird in den digitalen Geistes- und Geschichtswissenschaften allerdings bislang kaum rezipiert. Hier werden vor allem die grundsätzlichen Herausforderungen und Konsequenzen diskutiert, die mit LDA einhergehen und entsprechende Workflows zur nachhaltigen Integration in den Forschungsprozess vorgeschlagen (u.a. Hodel/Möbus/Serif 2022; Uglanova/Gius 2020; Maier et al. 2018; Fechner/Weiß 2017; Andorfer 2017). Da die Wahl des konkreten Modellierungsverfahrens aber darüber entscheidet, welche Aussagen sich über die sprachliche Struktur einer Dokumentensammlung treffen lassen, soll das Poster durch eine methodenkritische Bestandsaufnahme auch andere Topic-Modeling-Algorithmen für die historische Forschung präsentieren.