Der zweigleisige Ansatz einer <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">local alignment</hi>- sowie einer gesonderten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">keyword</hi>-Suche bringt mit 193 intertextuellen Shakespearebezügen in unserem Dr. Who-Korpus eine beeindruckende Anzahl von Treffern, deren Identifikation manuell was Umfang und Arbeitsaufwand angeht, so nicht ohne Weiteres möglich gewesen wäre. Damit ergeben sich spannende Perspektiven für die Erweiterung des Ansatzes auf größere Korpora, mit weiteren Serien und Filmen. Gleichwohl muss angemerkt werden, dass der Löwenanteil der Treffer über den relativ trivialen Ansatz der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">keyword</hi>-Suche gefunden wurde. Von den insgesamt 193 Treffern stammen nur 8 aus dem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">local alignment</hi>-Ansatz. Bedenkt man den enormen Rechenaufwand (fast 200 Stunden mit Standard-Laptops) und den Aufwand der manuellen Filterung der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">alignments</hi>, so muss man den <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">local alignment</hi>-Ansatz in dieser Form doch deutlich hinterfragen. Denkbar wären hier für künftige Experimente weitere Optimierungen auf algorithmischer Seite, bspw. die Berücksichtigung von Wortarten-Ngrammen oder die Verwendung alternativer Algorithmen aus dem Bereich der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">content similarity</hi> (vgl. Bär et al., 2012). Weitere Verbesserungen sind auf Seite der Ergebnispräsentation (vgl. Burghardt & Wolff, 2015) möglich, welche die Beurteilung der Treffer deutlich erleichtern und damit beschleunigen könnte. Sinnvoll scheint auch eine Vorfilterung durch die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">keyword</hi>-Suche, d.h. nur diejenigen Episoden in denen bereits ein Shakespeare- <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">keyword</hi> erkannt wurde werden anschließend auch noch mit dem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">local alignment</hi>-Ansatz auf komplexere Zitate hin untersucht. Als nächste Schritte sollen deshalb systematisch Korrelationen zwischen komplexen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">alignments</hi> und einzelnen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">keywords</hi> in einem größeren Korpus untersucht werden.