Allerdings wird im Machine Learning noch zu selten qualitativ evaluiert, um die automatisch generierten Ergebnisse zu validieren (Dobson 2021). Des Weiteren mangelt es in den DH an systematischen Studien, die computationelle und menschliche Inhaltserschließung vergleichen, auch wenn erste Ansätze bestehen (Andorfer 2017, Baumer 2017, Fechner/Weiß 2017, Andresen et al. 2020). Schließlich ist die Hemmschwelle zum Einstieg in die Verwendung digitaler Methoden bei qualitativ Forschenden besonders hoch (Franken 2020). Um diesen Desiderata und Vorbehalten zu begegnen, wurde das Potential des Topic Modeling für die Aufbereitung größerer Datenmengen nach Grounded Theory durch die Autor:innen systematisch getestet. In einem am Turing-Test orientierten Versuchsaufbau haben wir im Rahmen eines zweitägigen Workshops lebensgeschichtliche Interviews verschlagwortet - einmal klassisch qualitativ (also manuell), einmal auf Grundlage von Topic Modeling (also maschinell). Leitendes Erkenntnisinteresse des Workshops war, wie das maschinelle Verfahren qualitative Analysen bereichern kann, welche Unterschiede entstehen, wenn Interviewmaterialien durch ein Topic Modeling strukturiert gesichtet werden und wie sich Perspektiven auf (unbekannten) Text unterscheiden. Topic Modeling wurde als Verfahren gewählt, weil es einen intuitiven Zugang zu großen Textmengen ermöglicht und zudem mit Interviewtranskripten gut zurechtkommt (was viele computerlinguistische Verfahren aufgrund der abweichenden Satzstruktur bisher leider nur begrenzt tun). Es ging uns dabei nicht darum, Grounded Theory und Topic Modeling als vergleichbar zu setzen, sondern zu prüfen, wie sich die beiden Methoden ergänzen und wie sich Sinnstiftungsprozesse je nach Zugang ausgestalten. Die schlussendlichen Annotationen an den Transkripten wurden mit im Vorfeld vorbereiteten Projekten in Catma (Gius et al. 2022) durch die Gruppen umgesetzt.