Der Vortrag bewegt sich an der Schnittstelle von Automatisierung und individuellen hermeneutischen Akten und damit entlang des Problems, wie im Markup eines Textes Entscheidungen getroffen werden können, welche Aspekte in einem Text relevant sind und die dem individuellen Text gerecht werden können. Wir möchten verschiedene Fallstudien aus englischsprachigen literarischen Texten vorstellen, etwa anhand von automatisierten Annotationssystemen wie x-ray, die oben geschilderte Probleme exemplarisch aufzeigen, die aber zugleich auch Synergieeffekte deutlich machen. Letztlich sollten bei dem Verhältnis von qualitativen Methoden des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">close reading</hi> und quantitativen Herangehensweisen die Nutzerfreundlichkeit sowie die Individualisierung im Vordergrund stehen. Diese Individualisierung ist dabei zweifach: zum einen bezieht sie sich auf Informationen aus Datenbanken, zum anderen auf den Text. Texte, die annotiert werden sollen, müssen mit Datenbanken korrelieren, und die erklärenden Annotationen müssen offenlegen, was im Text gemeint ist sowie was der potentielle Leser erfahren und wissen möchte. Eine solche Anreicherung von Texten ist von quantitativen Methoden bislang nicht zu leisten; umgekehrt sind qualitative Methoden momentan dadurch eingeschränkt, dass sie sich manueller Verfahren bedienen müssen. Das Zusammenspiel von Quantität und Qualität, von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">close</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">distant reading</hi>, erklärender Annotation und computergestützter Textanalyse öffnet neue Perspektiven im Bereich der Digital Humanities und kann auch einen Beitrag zu fächerübergreifenden Paradigmen leisten.