Hintergrund des Trainings eines Topic Modells war die Anforderung im Rahmen von OHD, automatisiert Schlagwörter für ein Suchregister und Zwischenüberschriften für die Interviewtranskripte erstellen zu können. Die Visualisierung von Interviewverläufen begegnet darüber hinaus dem Problem, dass User:innen in Online-Archiven über Volltextsuchen häufig zielgenaue Interviewausschnitte geliefert bekommen und der so wichtige Gesamtzusammenhang des Interviews aus dem Blick gerät (Leh, 2021). Die ICA kann auf einen Blick Kontextualisierung anbieten und darüber hinaus narrative Zusammenhänge aufzeigen, die bei isolierten Einzeltreffern nicht berücksichtigt werden (vgl. Abb. 1). Die X-Achse der Verlaufsmatrix bildet den zeitlichen Verlauf des Interviews in Minuten, die Y-Achse die Topics ab. Eine Stärke des Topic-Modeling ist, dass auch thematische Überlagerungen gezeigt werden können, da der gewählte Algorithmus (LDA) die Gewichtung sämtlicher Topics über jede Interviewpassage ausgibt. Die Kombination von Themenkorrelationen und Gesprächsdynamiken ermöglichen einen direkten Einblick in mögliche Zusammenhänge zwischen Gesprächsführung und Themenwechseln.