Die Themen wurden mit Hilfe von Topic-Modeling aus dem OHD-Korpus errechnet, von einer Gruppe Oral Historians interpretiert, gelabelt und geclustert (Bayerschmidt/Möbus, im Erscheinen; Franken/Möbus 2024; Hodel et al., 2022;). Das Topic Model wurde mit einem LDA-Modell in MALLET berechnet, allerdings mit Hilfe eines aus Gensim entnommen Wrappers für die Programmiersprache Python. In einer aufwändigen Evaluationsroutine, die quantitative (Coherence-Scores) und qualitative Methoden (Scalable Readings von Topic-Listen und damit verknüpften Interviewpassagen) kombinierte, konnte für das zu diesem Zweck zusammengestellte OHD-Korpus (knapp 1.000 repräsentative Interviewtranskripte aus über 20 Forschungsprojekten) eine Anzahl von 100 Topics als optimal bestimmt werden. Das finale Labeln der Topiclisten durch eine Gruppe erfahrener Oral Historians zur besseren Darstellung im Online-Archiv war gleichzeitig die finale Qualitätssicherung.