Eine Klassifikation von Textabschnitten ist im DH-Kontext häufig „under construction“, da vorliegende Verfahren viele Varianten aufweisen, aber nicht domänen-spezifisch genug sind. Deshalb ist stets eine Evaluation mit dem konkreten Datensatz nötig. Zudem sind bei besonders kontextabhängigen Tasks, für die Sentimentanalysen ein verbreitetes Beispiel sind, Deep-Learning-Methoden performanter, dafür aber weniger interpretierbar als bspw. Lexikon-basierte Verfahren (Singh und Singh, 2021; Schmidt et al., 2022; Rebora et al., 2023). Eine mögliche Lösung sind Explainability-Modelle wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">LIME</hi> (Ribeiro et al., 2016), <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">SHAP</hi> (Lundberg und Lee, 2017) oder <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Transformer-Explainability</hi> (Chefer et al., 2021). Allerdings erfordern diese mitunter mehr Rechenleistung als das Finetuning eines Klassifikationsmodells (Brookshire und Reiter, 2024, 99f.). Nichtsdestotrotz lassen sie sich in einen an das Scalable Reading (vgl. Weitin 2017) angelehnten Workflow einbinden, mit dem Analysen iterativ in ihrer Validität verbessert werden können. Dieser wird im folgenden am Beispiel der Untersuchung von Polaritätsverläufen illustriert, welche sich bei biographischen Daten anbietet (Dennis-Henderson et al., 2020, 96; Koncar et al., 2020, 8–10; Faull und McGuire, 2022, 143f.).