Zur weiteren Bewertung der im Workshop generierten Schlagwörter wurde im Nachgang eine Befragung unter 13 Bachelor-Studierenden der Soziologie sowie mit einigen Monaten Abstand auch unter 10 der Teilnehmenden des Workshops selbst durchgeführt. Über die Schlagwortmengen und Chunks hinweg entstanden so 1.148 Bewertungen. Es sollte die Passung der acht verschiedenen Mengen an Schlagwörtern zu jedem Textabschnitt bewertet werden. Dazu lasen die Teilnehmenden sieben Textabschnitte und bewerteten die jeweiligen Schlagwörter auf einer Skala von eins bis fünf, wobei bei den Teilnehmenden des Workshops die Schlagwörter der eigenen Gruppe jeweils ausgelassen wurden. Mit Kontrolle der kategorialen Variablen (1) Gruppe im Workshop, (2) Befragungsgruppe (Bachelor-Studierende als Referenzkategorie) und (3) Chunk hatten die mithilfe des Topic Modelings erstellten Schlagwörter im multiplen linearen Regressionsmodell eine um 0,94 (p &lt; 0,001) schlechtere Bewertung auf der Skala von 1-5 als die rein menschlichen Schlagwörter. Das heißt, die Schlagwörter des Topic Modeling wurden statistisch höchst signifikant als schlechter bewertet. Allerdings variiert der Performance-Unterschied je nach Chunk: Für den Textabschnitt mit der geringsten Differenz zwischen maschinengestützter und menschlicher Annotation beträgt der Unterschied lediglich 0,18 und ist statistisch nicht signifikant. Daran wird deutlich, dass je nach Kontext des Textes Topic Modeling sehr gute Ergebnisse der inhaltlichen Vorstrukturierung liefern kann.