Die Analysen basieren auf dem ersten repräsentativen Corpus englischsprachiger Comicbücher, von uns „Graphic Narrative Corpus“ (GNC) genannt (Dunst, Hartel & Laubrock). Wie in früheren Arbeiten beschrieben (Hartel & Dunst), nutzen wir die Bag Error Rate (BER) für eine Abschätzung, ob die Qualität der erkannten Texte ausreichend gut ist, um diese für die Textanalysen heranzuziehen. Hierzu haben wir als Gold Standard rund 10% der Seiten einer Graphic Novel manuell annotiert. Wir betrachten in unseren Analysen die Multi-Menge (oft als „Bag“ bezeichnet) aller Wörter, also die ungeordnete Menge aller Wörter, wobei Wörter – im Gegensatz zur herkömmlichen Menge – in dieser Multimenge auch mehrfach vorkommen. Wir berechnen also für jedes in einem der beiden Texte enthaltenen Wörter die Differenzen der Häufigkeiten freq<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">T</hi>(w) für die Texte T=GS (Gold-Standard) und T=ET (erkannter Text), summieren diese auf, und normalisieren diese, in dem wir die Summe durch Gesamtanzahl aller Wörter im erkannten Text teilen: