Eine Datenbank bietet die besten Möglichkeiten, aus den Texten jede Art von Informationen zu gewinnen, auch solche, die für ihre Verwandtschaftsverhältnisse relevant sind. Man kann nämlich mit stärkeren und schnelleren Abfragewerkzeugen auf den Inhalt einer Datenbank zugreifen als auf einfache Textdateien. Die Daten werden bereits Eine Voraussetzung dafür ist bereits die strukturierte Art, wie die Daten abgelegt werden: in Feldern und Zeilen: in Zeilen (auch Datensätze genannt) werden die Werte der verschiedenen Eigenschaften einer Einheit angeordnet, in Feldern Werte derselben Eigenschaft für verschiedene Einheiten. Der Zugriff auf jeden beliebigen Wert ist dann über Feldnamen und Kriterien zur Auswahl bestimmter Datensätze möglich. Ein "relationales" Datenbankmanagementsystem (DMS) speichert zusätzlich Regeln für Beziehungen zwischen Daten in verschiedenen Feldern und Indizes über ausgewählte Felder. Dadurch schützt sie die Integrität der Daten gegenüber Eingabefehlern und beschleunigt das Suchen

Um die Daten auszuwerten, benutzt man genormte Abfragesprachen, allen voran "Standard Query Language" (SQL). Man gibt in SQL die Felder an, aus denen man Daten abfragen möchte und hat ansonsten praktisch unbegrenzte Möglichkeiten, durch Kriterien die Datensätze einzugrenzen, deren Werte berücksichtigt werden sollen; die gefundenen Werte kann man einzeln anzeigen lassen oder aber gleich ihre Summe, ihren Mittelwert oder was auch immer berechnen lassen; außer zum Abfragen von Daten kann man SQL auch benutzen, um bestimmte Daten zu ändern, zu löschen oder hinzuzufügen.

Ich habe für meine Untersuchung ein relationales DMS benutzt, das mir wie sehr vielen PC-Besitzern als Teil des Microsoft-Office-Softwarepakets nun einmal zur Verfügung gestanden hat: MS Access (in der Version 97). Es wird zwar landläufig nur zur Verwaltung von Kunden- oder Artikeldaten in kleinen und mittelgroßen Unternehmen eingesetzt, hat sich aber, vor allem durch die eingebaute Programmiersprache VBA als an die verschiedensten Erfordernisse der Textuntersuchung (zum Erstaunen auch erfahrener Access-Programmierer) hervorragend anpaßbar erwiesen. Da alle entscheidenden Schritte der Untersuchung aus SQL-Anweisungen bestehen, ist jedoch das ganze Projekt nicht auf MS Access angewiesen sondern ohne Probleme auf andere relationale DMS portierbar.

SALEMANS läßt die Verkettung der Textgruppen übrigens von einer Software namens PAUP durchführen, die in der biologischen Systematik entwickelt worden ist, um die Position von Pflanzen- oder Tierarten in der Entwicklungsgeschichte aufgrund von Ausprägungen einzelner Merkmale zu bestimmen. Dieses Programm ist leider nicht frei erhältlich, die für unsere Zwecke wichtigen Funktionen lassen sich aber in VBA gut nachbauen.

Sind die Texte erst einmal in einer Datenbank, kann man sie nicht nur statistisch auswerten, sondern auch sehr komfortabel nach bestimmten Stellen suchen, die man zum Nachweis von Verwandtschaft benötigt.