Die dafür notwendige Generierung einer geeigneten Datengrundlage ist ein anspruchsvoller Prozess, in dem anhand von Methoden aus dem Bereich des Text Mining zunächst die wesentlichen, auf den Untersuchungsgegenstand einwirkenden Faktoren identifiziert und analysiert werden müssen. Konkret sollen dabei u.a. Methoden wie Named Entity Recognition, Worthäufigkeits- oder Kookkurrenzanalysen angewendet werden, um vorab Kontakte, Aktivitäten, Aufenthalte, Tätigkeiten, persönliche oder politische Ereignisse zu identifizieren, welche mit Klaus Manns literarischer Produktivität in Zusammenhang stehen könnten. Anders als im Falle der Computersimulation kommen Text Mining-Methoden, -Werkzeuge und Programmbibliotheken im literaturwissenschaftlichen Kontext bereits ungleich häufiger zum Einsatz. Zur Komplexitätsreduktion werden die zugrundeliegenden Text Mining-Prozesse dabei jedoch oft als Black Box betrachtet, was den Nachteil birgt, dass das Zustandekommen der erzielten Ergebnisse nur schwer nachvollzogen werden kann. Um dem entgegenzuwirken sollen die im Rahmen von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">eXplore!</hi> benötigten Text Mining-Prozesse explizit in Form von Scientific Workflows (Taylor et al. 2014) definiert und ausgeführt werden. Die in den Digital Humanities vergleichsweise wenig verbreiteten Scientific Workflows dienen der systematischen und transparenten Automatisierung wiederkehrender Datenverarbeitungsprozesse und haben sich in den Naturwissenschaften als geeignetes Mittel erwiesen, wissenschaftliche Prozesse zu strukturieren, zu dokumentieren und damit die Reproduktion und Validierung von Ergebnissen erheblich zu erleichtern.