Die Gruppen, die zuerst die Topic Models betrachtet hatten, gingen gezielter an den qualitativen Arbeitsschritt. Allerdings wurde mehrfach darauf hingewiesen, dass parallel oder im Anschluss „Rücksprache mit dem Text gehalten“ werden müsse. Denn allein aus den Mustern des Topic Modelings könne man sich nicht erschließen, was die Interviewpartner:innen gemeint haben. Zudem würden sich hierdurch nur beschreibende Kategorien entwickeln, die um analytische Kategorien ergänzt werden müssten, wie sie für den qualitativen Interpretationsprozess typisch sind. Die Notwendigkeit der Verbindung von qualitativen und maschinellen Schritten wurde also mehrfach betont. Wie es ein Teilnehmender zusammenfasste: „Topic Modeling ist eine Suchmaschine, bei der ich Parameter gut beeinflussen kann. Es eignet sich, um Themenkomplexe zu finden, die ich mir danach anschauen kann.“ Dennoch kann Topic Modeling als der Grounded Theory in vielen Punkten entsprechend verstanden werden, da es ohne vorher gebildete Kategorien an Text herangeht und Cluster von Bedeutungen aus dem Text selbst herausstellt. Es eignet sich also für induktives Vorgehen, wie Kitchin (2014, 5) es in seiner <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">data driven science</hi> fordert und auch Salganik als <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">empirically driven theorizing</hi> (2018, 61) vorschlägt.