Der Fokus des Projekts lag auf der Analyse von Text-ReUse sowie Sentiments in Zitationen und Paraphrasen. Vorhandene Ontologien wie CiTO <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="vortrag-MESSEftn2" type="note">2</ref> erwiesen sich aufgrund vieler für unsere Zwecke irrelevanter Kategorien als zu komplex und zeitaufwändig. Aus Effizienzgründen und auch um Erkenntnisse in Bezug auf Sentimentpolarität (Boland et al. 2013) nutzen zu können, haben wir uns primär auf drei Ausprägungen letzterer konzentriert: positiv, negativ und neutral. Weitere im Rahmen von Sentimentanalysen übliche Differenzierungen hinsichtlich z.B. gradueller Abstufung und Subjektivität (Pang und Lee 2008) wurden bewusst ausgeblendet. Nach ersten Annotationsversuchen wurde allerdings klar, dass zusätzliche Kategorien für Ambivalenz und Negationsstrukturen notwendig sind. Insgesamt 3382 Codes <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="vortrag-MESSEftn3" type="note">3</ref> wurden dabei interpretativ und kontextbezogen von soziologischen Experten in MaxQDA <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" target="vortrag-MESSEftn4" type="note">4</ref> auf Basis des zuvor beschriebenen Codeschemas annotiert. Im Verlauf dieses Prozesses wurden spezifische Charakteristika des Korpus deutlich, die bei der Analyse zu berücksichtigen waren: