An diese Idee der quantitativen und zugleich multidimensionalen Einteilung dramatischer Figuren versuchen wir im Folgenden mittels digitaler Analysetechniken anzuschließen (vgl. Fischer u.a. 2018). Dazu fassen wir das Problem der Figureneinteilung als Klassifikationsaufgabe. Zielsetzung ist es, titelgebende Dramenfiguren mit maschinellen Lernverfahren automatisch auszuzeichnen. Dadurch sind wir in der Lage, die genauen Einflussfaktoren zu prüfen und die Ergebnisse transparent zu evaluieren. Nach unserem Dafürhalten sind es zumindest drei Gründe, die titelgebende Dramenfiguren zu einer geeigneten Zielkategorie der Klassifikation machen. Den möglichen alternativen Konzepten mangelt es erstens an einer konsensfähigen Definition und Differenzierung. Das gilt insbesondere für die Begriffe ‚HeldIn‘ und ‚ProtagonistIn‘, die teilweise synonym verwendet werden (vgl. etwa Plett 2002: 21f., Jannidis 2004: 90, 104f.). Überdies ist gerade das Heldenkonzept stark von literaturgeschichtlichen Entwicklungen geprägt und somit historisch variabel (vgl. etwa Alt 1994: 167f., Platz-Waury 2007 [1997]: 591, Martus 2011: 15). Die intersubjektive Annotation der Figurenkategorien bereitet zweitens Schwierigkeiten, vor allem dann, will man ProtagonistInnen oder HeldInnen mit Blick auf ihre Bedeutung für die Handlung bzw. den zentralen Konflikt des Dramas bestimmen.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">1</hi> Zieht man dagegen die gegebenen Titelfiguren der Texte heran, entfällt dieses Annotationsproblem. Drittens lässt sich <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">a priori</hi> annehmen, dass titelgebende Figuren Eigenschaften verkörpern und im Text repräsentieren, die sie in vielen Fällen auch zu Hauptfiguren der Handlung machen.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">2</hi>