Mehr noch als die Visualisierung statischer Netzwerke stellt diejenige dynamischer im Grunde keine Option eines korpusbasierten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">distant reading </hi>dar. Sie ermöglicht zwar die anschauliche Modellierung einzelner Netzwerke, kann aber nur begrenzt Erkenntnisse über eine große Anzahl von Netzwerken liefern: Methoden, mit denen sich die auf algorithmischen Layouts basierenden Netzwerkgraphen kontrolliert miteinander vergleichen lassen, fehlen weitgehend; zudem kostet die Rezeption von dynamischen Visualisierungen – etwa der von Xanthos et al. 2016 präsentierten Prototypen – schlicht Zeit, wir haben es hier also eher mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">fast reading, </hi>denn mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">distant reading </hi>zu tun. Die Berechnung netzwerkanalytischer Maße und deren statistische Weiterverarbeitung bietet hingegen Möglichkeiten, aus einer dezidierten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">distant reading</hi>-Perspektive sowohl allgemeine Charakteristika der Netzwerke eines Korpus zu beschreiben als auch, vergleichend, spezifische formale Typen von Netzwerken innerhalb des Korpus zu identifizieren (entsprechend unserer Überlegungen zum <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Small World</hi>-Phänomen in statischen Netzwerken, siehe Trilcke et al. 2016).