Aus technischer Sicht umfasst das vorgestellte Verfahren die fünf Module <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Klassifikation</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Ordinal-Transformation</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Segmentierung</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Aggregierung</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Erklärung</hi>, wobei die ersten vier einem Distant-Reading-Ansatz folgen. So lassen sich etwa Polaritätsverläufe der zu untersuchenden historischen Biographien folgendermaßen operationalisieren: Zunächst weist ein passendes <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Klassifikations</hi>-Modell (Brookshire und Reiter, 2024) den Sätzen automatisch Sentiment-Labels zu. Anschließend werden diese nominalen Kategorien durch ein Mapping (negativ: -1, neutral: 0, positiv: 1) in ordinale (= Polarität) <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">transformiert</hi>. Im dritten Schritt erfolgt eine <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Segmentierung</hi> in bspw. gleichlange Textabschnitte (Steps), um Texte unterschiedlicher Länge miteinander vergleichen zu können. Abschließend werden die Werte pro Segment <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">aggregiert</hi> – üblicherweise mit Mittelwerten, was letztlich eine Parametrisierung ist –, um einen Gesamt-Verlauf der 360 Biographien zu erzeugen: