Für tiefere Analysen der Konversationen zwischen Beratenden und Hilfesuchenden ist jedoch eine präzise automatische Identifikation bestimmter sprachlicher Aspekte erforderlich. Diese Aspekte umfassen unter anderem die thematisierten Probleme, die Art der Äußerungen (Frage, Antwort, Feedback, Bestätigung, Zurückweisung, Ratschlag usw.), Emotionen (Trauer, Schmerz, Freude, Wut), psychosoziale Verhaltensweisen und Merkmale (Empathie, Depression) sowie Phasen im Beratungsprozess (Wälte/Borg-Laufs 2018, Althoff u.a. 2016). Überwachte Lernverfahren, die einen manuell annotierten Trainingskorpus benötigen, können genutzt werden, um diese Aspekte zu identifizieren. Als Grundlage für überwachte maschinelle Lernverfahren wurde daher ein Trainingskorpus generiert, der von menschlichen Textinterpreten mit einem Kategoriensystem nach Mayring strukturiert wurde (Mayring 2015). Der Korpus umfasst einige tausend annotierte Äußerungen zu 10 Kategoriebereichen. Die manuelle Annotation der Texte erfolgt über ein kooperatives webgestütztes Verfahren mithilfe des Werkzeugs Webanno<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" />. Eine große Herausforderung stellt die Identifikation erfolgreicher Beratungsverläufe dar. Während in anderen Studien bewusst während der Beratung eine Erfolgseinschätzung bei den Ratsuchenden abgefragt wurde (Althoff u.a. 2016), liegen in den Forenverläufen entsprechende Informationen nicht systematisch vor. Neben der Berücksichtigung von entsprechenden Äußerungen im Kategoriensystem wurde im Rahmen der manuellen Annotation eine Experteneinschätzung des Erfolgs für die einzelnen Beratungsverläufe erstellt.