Die Korpuskonstituierung ist für Projekte, die Verfahren des maschinellen Lernens einsetzen, ein Dreh- und Angelpunkt. Alle weiteren Verfahrensschritte und Ergebnisse wie z.B. die Performanz eines Classifiers oder Analyseergebnisse, die durch dessen Einsatz erzielt werden, werden vom genutzten Korpus massiv beeinflusst. Unser Konzept der Korpuskonstituierung greift sowohl arbeitspraktische Ansätze der Digital Humanities wie das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Random Sampling</hi> oder die opportunistische Auswahl als auch kritische Betrachtungen von Aspekten wie Representation-Bias und Empowerment auf. Mithilfe einer Citizen-Humanities-Komponente begegnen wir zentralen Herausforderungen beim Aufbau des Diversitäts-Korpus DisKo. Die strategische Korpuskonstituierung, die wir in unserem Vortrag präsentieren und zur Diskussion stellen wollen, ist dabei nicht nur ein optionaler Bestandteil, sondern wird zur Gelingensbedingung für eine möglichst diverse und ausgewogene Datenbasis.