Für die Beantwortung der Forschungsfragen war zuerst die Literaturrecherche nötig, und zwar erstens zum Topic Modeling, zweitens zur Textsorte Brief und drittens zu dieser Korrespondenz. Um eine genauere Vorstellung zum Forschungsstand des Topic Modeling zu bekommen, wurden wissenschaftliche Aufsätze und Anwendungsbeispiele in Betracht gezogen, wie etwa Blei 2010, Jagarlamudi/Daumé 2010, Boyd-Graber/Blei 2012, Riddell 2015, Vulić et al. 2015, Bock et al. 2016, Andorfer 2017, Fechner/Weiß 2017, Schöch 2017, Murakami et al. 2017 und Arora et al. 2018. Zudem wird am genannten Korpus Topic Modeling mit Hilfe der Programmiersprache <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Python</hi> (Python Software Foundation 2001-2019), der Software MALLET (McCallum 2002-2019) und der Anweisungen der Jupyter-Notebooks von DARIAH-DE (DARIAH-DE 2019) vollzogen. Darüber hinaus werden verschiedene Tools zur Vorverarbeitung evaluiert – z. B. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">spaCy</hi> (Explosion AI 2019) und DTA::CAB (Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften 2011-2018) für die Lemmatisierung – sowie verschiedene Tools und Parameter für die Topic-Modellierung – z. B. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topics Explorer</hi> (DARIAH-DE 2018) – und die daraus resultierenden Ergebnisse und Erfahrungen verglichen.