<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Neben den teilweise sehr umfangreichen Handschriften- und Personenbeschreibungen enthalten insbesondere die Beziehungen zwischen den Datenobjekten für die Aristoteles-Forschung interessante Informationen. Im Rahmen der Handschriften- und Personenbeschreibungen wird durch die Beziehungen zunächst eine Kontextualisierung des Gegenstandes vorgenommen, welche die Einordnung und das Verständnis der jeweiligen Handschrift bzw. Person verbessert. Die Beziehungen selbst spannen letztlich ein Netzwerk auf, welches sich mit Hilfe von graph-basierten Werkzeugen filtern, visualisieren und analysieren lässt. Durch die Möglichkeit an einen solchen Graphen präzise Abfragen zu richten, lassen sich schließlich forschungsrelevante Fragen beantworten, deren Erforschung bisher nur durch zusätzliche mühsame Detailarbeit gelingen konnte</hi> und die weit über rein statistische Ansätze hinausgeht <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> Im Gegensatz zur facettierten Filterung, die </hi>bei der Filterung auf die direkte Beziehung zwischen zwei Objekten angewiesen ist, können graphbasierte Abfragen auch Abhängigkeiten mit längeren Beziehungspfaden finden und darstellen. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> Durch die gleichzeitige Visualisierung </hi>und damit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Kontextualisierung von Handschriften, Personen und Aristoteles Werken i</hi>n <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> einem gemeinsamen Netzwerk können die bekannten Verbindungen neu bewertet werden. Gerade die Möglichkeit zur Modellierung von multimodalen Netzwerken</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn6" n="6" /> in Graphdatenbanken bietet flexible Möglichkeiten den Forschungsgegenstand strukturiert zu erfassen und zu analysieren. Im Gegensatz zur historischen Netzwerkanalyse, bei der oft Algorithmen aus anderen Wissenschaftsbereichen wie z.B. der sozialen Netzwerkforschung angewendet werden, können sich Abfragen an eine Graphdatenbank sehr eng an der vom Wissenschaftler selbst gewählten Modellierung orientieren.