Das Korpus wurde zunächst mit dem Gender-Classifier annotiert, der in allen Texten männliche, weibliche und neutrale Figurenrollen markiert. Die Erkennungsgenauigkeit der genutzten Version erreicht über alle Kategorien hinweg bei gattungsspezifischem Testmaterial einen F1-Score von rund 72% (vgl. Schumacher 2021). Auf die automatische Vorannotation aufbauend, wurde in 25 Romanen mit dem Textanalysetool CATMA (Gius et al. 2021) eine taxonomiebasierte Emotionsanalyse durchgeführt. Die digitale manuelle Annotation funktioniert auf Grundlage eines für die Emotionsanalyse in literarischen Texten entworfenen Tagsets und hierfür entworfenen Guidelines (vgl. Flüh 2020). Die Emotionsanalyse bezog sich auf die Textstellen, an denen vom Gender-Classifier besonders zahlreiche Genderannotationen gemacht wurden. An diesen Gender-Peaks wurde jeweils das semantische Umfeld der Gender-Annotationen nach Emotionsinformationen untersucht. Wir fokussieren also das unmittelbare Textumfeld der Figurenreferenzen und bestimmen, ob und welche emotionstragenden Textstrukturen zu finden sind.