Wir illustrieren das Potenzial dieses Ansatzes durch dessen Anwendung zur Bestimmung der relevantesten Topics in drei verschiedenen Datensätzen. Der erste Datensatz besteht aus der gesamten Transkription der Reden aus dem fünften Mandat des Europäischen Parlaments (1999-2004). Dieses Korpus (van Aggelen et al. 2016) wurde für Forschung im Bereich der Computational Political Science bereits intensiv eingesetzt (Hoyland und Godbout 2008; Proksch und Slapin 2010; Høyland et al. 2014) und hat enormes Potential für zukünftige politikgeschichtliche Forschungen. Das zweite Korpus ist der sogenannte Enron-Datensatz. Es handelt sich dabei um eine große Datenbank mit über 600.000 E-Mails, die von 158 Mitarbeiten der Enron Corporation erstellt und die später durch die Federal Energy Regulatory Commission während der Untersuchungen nach dem Zusammenbruch des Unternehmens akquiriert wurden. In den letzten zehn Jahren hat die NLP-Community diesen Datensatz unter Anwendung von netzwerk- und inhaltsbasierten Analysen intensiv untersucht. Unser Ziel ist es hierbei, die Qualität unseres Ansatzes anhand eines hochtechnischen und komplexen Datensatzes einer spezifischen Art (E-Mail), die in zukünftigen historischen Untersuchungen immer wichtiger werden wird, zu beleuchten. In Verbindung damit wurde als drittes Korpus der Hillary Clinton E-Mail-Datensatz ausgewählt. Er repräsentiert eine Kombination der beiden vorherigen Datensätze, da es sich um kurze Korrespondenzen via E-Mail handelt, die sich jedoch mehrheitlich auf politische Themen fokussieren.