Sentiment Analyse ist eine Standard-Methode des Text Mining und prüft, was in Texten meinungsbehaftet behandelt wird. Damit ist es auch für Digital Humanities sehr interessant. Viele Ansätze basieren auf einfachen Listen, sogenannten Sentiment Lexika, welche sich aber nicht vollständig auf andere Domänen und auch kaum auf andere Zeiträume übertragen lassen. Dieser Beitrag zeigt beispielhaft, wie eine solche Liste methodisch für Schulbücher des 19. und frühen 20. Jhds. erstellt werden kann. Am Beispiel der Behandlung des Judentums in den historischen Schulbüchern wird gezeigt, dass automatische Ansätze des Text Mining alleine nicht ausreichen, um die Komplexität der Bewertung zu erfassen. Erst durch die Verknüpfung intellektueller und digitaler Ansätze entstehen interessante Ergebnisse. Zudem wird gezeigt, dass ein aktuelles Sentiment Lexikon für diese historischen Epoche ungeeignet ist.