Für das Stämme-Diagramm arbeiten wir zunächst mit Merkmalsgruppen wie der Grundform, ggf. einem äußeren Rahmen, zusätzlichen Außenelementen, der Rotation und einigen Aspekten der Verbindungen zwischen den Städte-Medaillons und den Stämmen. Hieraus ergeben sich (in unserer aktuellen zweiten Iteration des Experiments) 24 Merkmale, die in späteren Überarbeitungen noch weiter differenziert werden können. Diese Merkmale bilden die Spalten einer Verzeichnungstabelle mit aktuell 148 Handschriften, die das Diagramm enthalten und von denen uns Bilder vorliegen. Jedes Merkmal wird entweder als “abwesend” (0) oder “anwesend” (1) codiert. Von den grundsätzlichen Möglichkeiten, auch “not applicable” (“-”) oder “unklar” (“?”) zu codieren, machen wir einstweilen keinen Gebrauch, da aus den ersten Versuchen deutlich geworden ist, dass eine zweiwertige Codierung für den vorliegenden Fall ausreichend ist<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" />. Die so entstehende binäre Matrix wird in eine Nexus-Datei transformiert – ein von den meisten phylogenetischen Software-Anwendungen unterstütztes Format (Mertgens et al. 2024). Diese Programme nutzen wiederum verschiedene Algorithmen, um die Strukturen in den Daten zu berechnen. Zu den weiter verbreiteten Verfahren gehören dabei neighbor-joining, maximum likelihood oder Bayesian inference (vgl. Roelli et al. 2015). Wir benutzen nach Tests mit PAUP* (Swofford 2003), aktuell vor allem Splitstree (Huson und Bryant 2006), u.a. mit der cluster-Methode “UPGMA” (Abb. 4) und mit dem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(202122)">neighbor-joining Algorithmus (Abb. 5)</hi>, um erste Visualisierungen zu erzeugen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" target="ftn4" /> Auch wegen der heuristischen Natur von phylogenetischen Analysen ist die Nutzung mehrerer Methoden von wesentlicher Bedeutung, um dieselben Daten aus multiplen Perspektiven zu betrachten und mögliche Biases zu beiseitigen. Verschiedene Outputs können auf unterschiedliche Aspekte hinweisen und Kongruenzen in den Gruppierungen deuten auf eine höhere Zuverlässigkeit der Ergebnisse.