Das vorgestellte Verfahren zeigt, wie sich Fehlklassifikationen, die für nachgelagerte Analyseschritte besonders relevant sind, durch eine Kombination aus Scalable-Reading- und Explainability-Ansätzen gezielt identifizieren und ggf. manuell korrigieren lassen. Denn zur Steigerung der Validität ist es durch Aggregierungsschritte nicht immer nötig, alle Datensätze zu bereinigen – und je nach personeller und technischer Ausstattung auch nicht immer umsetzbar. Auch wenn das Verfahren hier am Beispiel von Sentimentwerten illustriert wurde, ist es grundsätzlich auf beliebige Klassifikationsaufgaben anwendbar. Daher ist derzeit ein entsprechender Ausbau in Richtung nominal-skalierter Kategorien „under construction“. Zudem ist angedacht, die Modularisierung so konsequent umzusetzen, dass künftig neben beliebigen Klassifikationsmodellen auch bei den übrigen Modulen beliebige Komponenten angedockt werden können, um dem Variantenreichtum gerecht zu werden.