Beim Einsatz der maschinellen Textanalyse, die im Zentrum dieses Vortrags steht, sind mehrere methodische wie inhaltliche Herausforderungen hervorzuheben. Zum einen betrifft das die Qualität der von uns verwendeten Volltexte, zum anderen den sprachlichen Zuschnitt der Algorithmen. Die automatische Textanalyse des ONiT-Projekts basiert größtenteils auf zum Teil fehlerhaften Volltexten, die mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Optical Character Recognition</hi> (OCR)-Verfahren im Rahmen des Austrian-Books-Online-Projekts (ABO), einer Kooperation der Österreichischen Nationalbibliothek mit Google Books, erstellt wurden (Fritze und Krickl, 2020). Unsere bisherigen Experimente zeigen, dass die zugegebenermaßen ausbaufähige Qualität der vorliegenden Daten unsere Analysen zwar beeinträchtigt, jedoch nicht negiert.