Der Graph in Abb. 5 zeigt ein interessantes Bild: Nur eine männliche und zwei weibliche Hauptfiguren werden stärker über Rollen als über Emotionen charakterisiert. Bei drei Hauptfiguren sind die Rollen- und Emotionsprofile relativ ausgeglichen. Sechs Protagonistinnen zeigen ein eindeutig stärker über Emotionen als über Rollen definiertes Profil. Es zeigt sich also eine leichte Tendenz zu einer stärkeren Rollenprofilierung der männlichen Hauptfiguren. Die Mehrzahl der Protagonistinnen wird stärker über Emotionen als über Rollen ausgestaltet. An dieser Stelle sind zwei methodenkritische Aspekte zu berücksichtigen: Erstens findet der hier vorgestellte Classifier nicht alle relevanten Entitäten; hier zeigt sich eine grundsätzliche Schwäche von NLP-Ansätzen zur Analyse von (literarischen) Texten. Zweitens führt der vorgestellte Mixed-Methods-Ansatz automatische, d.h. weniger zuverlässige, Annotationen mit manuellen zusammen. Da der Gender-Classifier mit einer Quote von 72% F1-Score nicht alle Vorkommnisse von Genderrollen annotiert, ist es möglich, dass die Figuren eigentlich mehr Genderrollen zugeschrieben bekommen, als hier gezeigt. Die Kontextsensitivität des Tools gewährleistet allerdings, dass sehr viele unterschiedliche Genderrollen automatisch annotiert werden, davon aber nicht immer unbedingt alle Vorkommnisse. Wir gehen darum davon aus, dass die Mehrheit der vorhandenen Genderrollen berücksichtigt werden konnte und der Gender-Classifier eine valide Tendenz der Verteilung aufzeigt. Auch ist bei der hier vorliegenden vergleichenden Analyse vor allem die Balance zu den anderen Texten bedeutsam.