Dabei möchte ich zeigen, dass die inhaltliche Arbeit mit Topic-Modeling Ergebnissen, angelehnt an die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Grounded Theory</hi>, explorativ erfolgen kann, indem ein großer, nur zu Teilen bekannter Datensatz, in diesem Fall das OHD Korpus, anhand eines Forschungsinteresses bzw. einer Forschungsthematik untersucht wird, um Informationen zu extrahieren und so Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die bei der Erarbeitung und zeitgleichen Beantwortung einer konkreten Fragestellung helfen können. Die Grounded Theory bietet ein qualitatives methodisches Vorgehen, um in einem iterativen Prozess unbekannte Daten induktiv zu analysieren und zu kategorisieren und durch weitere Verfeinerung dieser Schritte Zusammenhänge zu erkennen, um eine Fragestellung zu erarbeiten. Die Theorie wird dabei im Material, grounded, entwickelt (Charmaz 2014; Strübing 2014), erste Annäherungen an computationelle Verfahren bestehen (Baumer et al. 2017; Carlsen/Ralund 2022). Da die Berechnung eines Topic Models und die Analyse der Ergebnisse ebenfalls iterative und explorative Prozesse beinhaltet, kann eine Adaption hilfreich sein (Rosenthal, 2015; Przyborski/Wohlrab-Sahr, 2014).