Die Modellierung von Vagheit und Unsicherheit in der sprachlichen Kategorisierung ist ein offenes Problem im Bereich des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning</hi>, eine drängende Herausforderung für die Computerlinguistik und eine Chance für die Rekonstruktion semiotisch komplexer kultureller Phänomene. Literaturgeschichte ist ein besonders interessanter Fall eines semiotisch komplexen kulturellen Systems. Pionierarbeit in der algorithmischen Modellierung kategorialer Vagheit in Fragen auf die Geschichte der Literatur wurde von Ted Underwood (2019b) als <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Perspectival</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Modeling</hi> geleistet, und zwar insbesondere an Beispielen historischer Genres. Underwoods wegweisender Gedanke besteht darin, aus der Not, dass der kulturelle Bias in den menschlich annotierten Trainingsdaten grundsätzlich zu einer Art <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Human Bias</hi> überwachter maschineller Lernverfahren führt, eine Tugend zu machen, indem Modelle auf den historischen Gebrauch von Gattungsbegriffen trainiert und vergleichend aufeinander beziehbar gemacht werden. Die Rekonstruktion von kulturellem Wissen über literarische Gattungen sollte sich daher als eine Rekonstruktion begrifflicher Unsicherheit verstehen. Modellierung auf der Grundlage überwachten maschinellen Lernens im Feld der Digital Humanities ist, wie bereits Underwood (2019a) herausgestellt hat, besonders geeignet, Formen der Unsicherheit zu beschreiben. Seine Modellierungen haben jedoch die Ebene der Semantik selbst nicht berücksichtigt. Der vorliegende Beitrag möchte einen neuen Schritt in Richtung einer Modellierung kulturellen Wissens durch eine originelle Verbindung von drei Techniken oder Ideen gehen. Dafür gilt es in Abschnitt 2 Vagheit und begriffliche Offenheit auf der Ebene historischer Semantik zu modellieren. Diese Modellierung wird in Abschnitt 3 für eine neuartige Projektionsmethode in der konkreten historischen Analyse der Erzählprosagattungen des 19. Jahrhunderts weiterentwickelt. Durchgeführt werden die entwickelten Methoden mit realen Daten aus einem neu aufgebauten Korpus von Journalprosa des 19. Jahrhunderts (Schröter et al., 2023). Abschnitt 4 führt mit einem weiteren Verfahren zur Messung komplexer Datenstrukturen eine plausibilisierende Triangulation durch, die im abschließenden Ausblick zu Fragen der Evaluation und Interpretierbarkeit der Ergebnisse führt. Die hierfür aufgegriffenen Techniken und Ideen sind die der perspektivischen Modellierung, also die Verwendung eines Unentscheidbarkeit berücksichtigenden Maßes für Vorhersagegenauigkeit im Bereich überwachten maschinellen Lernens, und die Verwendung von Label-Distributionen anstelle binärer <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Ground Truth</hi> Label.