Diese initiale Trainingsmenge muss für eine valide Trendbestimmung mit Hilfe automatischer Textklassifikation noch deutlich erweitert werden. Um effizient mehr gute, das heißt die Kategorien gut beschreibende, Textbeispiele zu finden, wird ein Active-Learning-Ansatz angewendet. Dazu wird ein maschineller Lernalgorithmus auf Basis der aktuell annotierten Textbeispiele trainiert und auf die noch nicht annotierten Dokumente aus den 10.000 zuvor selektierten, potenziell relevanten Dokumenten angewendet. Auf der technologischen Ebene nutzen wir eine Support Vector Machine (SVM) mit einem linearen Kernel. Wir extrahieren eine große Vielfalt von Texteigenschaften (Features) aus den Trainingsbeispielen, um den Klassifikationsprozess auch generisch für andere Probleme nutzen zu können. Die extrahierten Feature-Strukturen beinhalten Wort-N-Gramme, Part-of-Speech-N-Gramme und binäre Features über das Vorhandensein von Begriffen in unseren zwei initial erstellten Diktionären (neoliberaler Sprachgebrauch und Argumentmarker). Wir wenden eine Chi-Square Feature-Selektion an, um für die eigentliche Klassifikation nur Kategorie-relevante Features zu verwenden und übergeben die so vorverarbeitete Trainingsmenge an den Klassifikator. Der Klassifikator liefert eine Menge an Absätze aus den bislang ungesehenen Zeitungsartikeln zurück, welche eine hinreichende Ähnlichkeit in Bezug auf die Merkmalsstrukturen der bereits annotierten Artikel aufweisen. Die Kodierer sind nun gefragt, eine Auswahl dieser Textbeispiele manuell zu evaluieren und so der Trainingsmenge neue Positiv- bzw. Negativ-Beispiele für die zwei Kategorien hinzuzufügen. In je zehn Iterationen dieses Prozesses, bei denen jeweils 200 gefundene Textstellen evaluiert wurden, wurde die initiale Trainingsmenge um 515 Absätze mit Argumentationszusammenhang und 540 Absätze mit Plausibilisierung erweitert.