Als kumulatives Projekt gliedert sich die Dissertation in mehrere Einzelarbeiten, die sich mit unterschiedlichen Aspekten von ZeugInnenaussagen befassen und verschiedene methodische Ansätze verfolgen. Zunächst wurde in einem bereits erschienenen Paper als wichtige Grundlage das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Genocide Transcript Corpus</hi> (GTC) erstellt, das Textdaten der drei größten ad-hoc Völkermordtribunale (Rote-Khmer-Tribunal, Internationaler Strafgerichtshof für das ehemalige Jugoslawien, Internationaler Strafgerichtshof für Ruanda) umfasst (Schirmer, Kruschwitz, Donabauer 2022). Ein zweites Paper (aktuell im Reviewverfahren) gibt in einem dreistufigen Mixed-Methods-Design mit NLP-Klassifikation, Sentiment-Analysen und qualitativer Inhaltsanalyse einen Überblick über verschiedene Methoden zur Analyse traumatischer Inhalte in ZeugInnenaussagen. Auf diesen beiden Papern aufbauend befasst sich der dritte Teil der Dissertation mit dem Training eines NLP-Algorithmus, der Textabschnitte mit Berichten traumatischer Erfahrungen automatisiert erkennt. Mit Hilfe eines qualitativen Ansatzes soll zudem herausgefunden werden, wie sich diese Passagen von anderen ZeugInnenaussagen unterscheiden. Im vierten Teil der Arbeit wird Topic Modeling (Blei, Ng, Jordan 2003) angewendet, um herauszufinden, welche thematischen Muster in einzelnen ZeugInnenaussagen zu finden sind. Dabei wird kritisch auf die Interpretierbarkeit von Topic Models eingegangen und es werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie durch auf Topic Modeling aufbauende statistische Analysen neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Die gefundenen Topics werden qualitativ überprüft. In einem abschließenden Paper werden die Ergebnisse zusammengeführt und auf verschiedene Völkermordtribunale angewandt, um Unterschiede zu berücksichtigen und durch einen breiteren Blickwinkel allgemeinere Schlussfolgerungen zu ermöglichen.