Der Ansatz des Active Learning im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ePol</hi>-Projekt zur Messung abstrakter Kategorien, welche bislang lediglich qualitativ beschrieben worden sind, kann zu einem Ansatz von semi-automatischer Inhaltsanalyse verallgemeinert werden, bei dem die Schritte 1. Dokumentidentifikation, 2. manuelle Kodierung und 3. automatische Kodierung in der beschriebenen Weise miteinander kombiniert werden. Für die Auswertung sehr großer Datenmengen erlaubt der Ansatz nicht nur die Beobachtung von komplexen Kategorien im Zeitverlauf, sondern auch, in Erweiterung des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ePol</hi>-Ansatzes mit einem größeren Kategorienschema, die Beobachtung des gemeinsamen Auftretens von Kategorien für inhaltliche Schlussfolgerungen auf sich gegenseitig bedingende Inhalte. Zusätzlich bietet die beliebige Facettierung der automatischen Analyse einer Vollerhebung Vorteile gegenüber manuellen Analysen, die auf vorab festgelegte Sampling-Strategien beschränkt sind.