Die leitende Fragestellung des m*w-Projektes ist: Wie werden Genderrollen in der Literatur des 19. Jahrhunderts dargestellt und bewertet? Um uns dieser Fragestellung zu nähern, erstellen wir mithilfe einer Auswahl theoretischer Ansätze ein Modell. Dieses nutzen wir, um im überwachten Machine-Learning-Verfahren der Named Entity Recognition (NER) ein Tool darauf zu trainieren, Figuren und ihre Genderzuschreibungen automatisch zu erkennen. Die Ergebnisse des NER-Verfahrens nutzen wir um unser Modell weiter zu schärfen. Im abschließenden Close Reading der Novellen werden schließlich Genderbeschreibungen und -bewertungen analysiert und mit dem Modell abgeglichen. Grundsätzlich nehmen wir sowohl Modell als auch Korpus als variable bzw. dynamische Größen wahr, die sich für den Praxistest der Operationalisierung theoriebasierter Modelle zur Erforschung literarischer Genderrollen eignen.