Für die Analyse großer Mengen qualitativer Textdaten stehen den Sozialwissenschaften unterschiedliche konventionelle und innovative Methoden der Inhalts- und Diskursanalyse zur Verfügung. Die klassische sozialwissenschaftliche Inhaltsanalyse kann methodisch mit Verfahren des überwachten maschinellen Lernens verbunden werden (Scharkow 2012). Zur effizienten Generierung von Trainingsbeispielen kann eine solche (semi-)automatische Textklassifikation zu einem Active Learning Prozess erweitert werden (Dumm / Niekler 2015). Dabei werden schrittweise vom Computer vorgeschlagene Textbeispiele als Kandidaten für eine inhaltsanalytische Kategorie manuell evaluiert, und der Klassifikationsprozess mit den manuell bewerteten Beispielen erneut ausgeführt. Auf diese Weise können schnell mehrere hundert repräsentative Beispiele für eine Kategorie in großen Textkollektionen identifiziert werden. Ein solches Untersuchungsdesign ist im Rahmen des Projekts „ePol - Postdemokratie und Neoliberalismus“ methodologisch entworfen und technisch umgesetzt worden (Wiedemann et al. 2013). Der Vortrag beschreibt Ergebnisse und Lessons Learned aus diesem Projekt.