<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">- Manuelle Kodierung und die halbautomatische Identifikation von der Äußerung kollektiver Identitäten in bewaffneten Konflikten, unterstützt durch maschinelles Lernen</hi>: Aus dem 460.917 Zeitungsartikel umfassenden Gesamtkorpus wurde ein Teilsample gezogen, das die wissenschaftlich üblichen Kriterien der Repräsentativität erfüllt. Auf diesem Teilsample wurde die manuelle Kodierung von insgesamt 5.000 Zeitungsartikeln durchgeführt. Die Unterstützung durch die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Complex Concept Builder</hi>-Oberfläche ermöglichte die gleichzeitige und kontinuierliche Supervision und Datenauswertung der Kodierungen. Die manuell kodierten Textpassagen dienten im Anschluss als Datengrundlage für das Machine Learning Verfahren. Es wurde ein Klassifikator für die halbautomatische Identifikation der Äußerung kollektiver Identitäten trainiert und anschließend auf den Gesamtkorpus von 460.917 Zeitungsartikeln angewendet.