Es gibt keinen Grund, den Ergebnissen von maschinellen Lernverfahren im Allgemeinen und NLP-Tools im Besonderen blind zu vertrauen. Durch die konkreten Einblicke in den "Maschinenraum" von maschinellen Lernverfahren wird den Teilnehmenden ermöglicht, das Potenzial und die Grenzen statistischer Textanalysewerkzeuge realistischer einzuschätzen. Mittelfristig hoffen wir dadurch, den immer wieder auftretenden Frustrationen beim Einsatz automatischer Verfahren für die Textanalyse und deren teilweise wenig zufriedenstellender Ergebnis-Daten zu begegnen, aber auch die Nutzung und Interpretation der Ergebnisse von maschinellen Lernverfahren (d.h. in erster Linie von automatisch erzeugten Annotationen) zu fördern. Zu deren adäquater Nutzung, etwa in hermeneutischen Interpretationsschritten, ist der Einblick in die Funktionsweise der maschinellen Methoden unerlässlich. Insbesondere ist die Art und Herkunft der Trainingsdaten für die Qualität der maschinell produzierten Daten von Bedeutung, wie wir im Tutorial deutlich machen werden.