Topic Modeling ist eine Methode, um den Anteil verschiedener Themen in Dokumenten zu analysieren. Ein Thema ist dabei ein selbst definiertes Label für eine Liste von Wörtern, die besonders häufig zusammen auftreten. Als Algorithmus wurde Latent Dirichlet Allocation (LDA) gewählt (Blei et al., 2003). Das Topic Modeling wurde separat für die einzelnen Genres durchgeführt, um Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu untersuchen. Wir sind momentan noch am Anfang der Analyse der einzelnen Topics, aber neben Differenzen werden auch Topics gefunden, die ähnliche Konzepte widerspiegeln. Folgende Visualisierungen geben die Wortlisten wider, die wir jeweils als das Topic „Liebe“ in den einzelnen Genres benannt haben. Die Wortgröße gibt die Häufigkeit des Wortes im jeweiligen Sub-Korpus wider (Abbildung 8).