2) Die Analyse der Texte erfolgt im folgenden Schritt mithilfe von Word Embedding Modellen (hier word2vec; vgl. Mikolov et al. 2013). In einem Word Embedding Modell können Ähnlichkeiten zwischen verschiedenen Schlüsselwörtern effizient verglichen werden. Die algorithmische Grundlage bietet dabei die Verwendung der Wörter in einem festgesetzten Kontextfenster (vgl. Distributionshypothese nach Firth; vgl. Firth 1957). Durch den Abgleich von Schlüsselwörtern, die auf verschiedene Themen verweisen, können Schnittmengen und Unterschiede untersucht werden. Die Schlüsselwörter wurden hierzu aus den Wortfeldern Gewalt und sexuelle Inhalte gewählt, welche Wörter unter den (hier) 30 ähnlichsten zu einem Zielwort zu finden sind, beschreibt in gewisser Weise wie dieses Zielwort verwendet wird (vgl. Abb. 1). Für das Subkorpus der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Harry Potter</hi>-Reihe werden zudem dieselben Operationen auch für die Originaltexte durchgeführt. Abschließend wird ein Verfahren der Word Embedding basierten Sentiment Analyse nach SentiArt (vgl. Jacobs 2019; Brottrager et al. 2022) durchgeführt, welche anhand der Variablen Valence (emotionale Wertigkeit) und Arousal (emotionales Erregungspotential) Schlüsselwörter beschreibt.