In einem illustrativen Anwendungsfall kombinierten Rusch et al. (2013) zwei statistische Methoden (Themenmodellierung und modellbasierte rekursive Partitionierung), um einen großen Textdatenkorpus zu analysieren, der fast 77.000 Ereignisberichte aus dem Afghanistan-Krieg im Zeitraum von 2004 bis 2009 umfasst, die von WikiLeaks veröffentlicht wurden. Die Themenmodellierung diente dazu, latente gemeinsame Themen zu identifizieren. Mittels rekursiver Partitionierung wurden die mit den Themen und verschiedenen Ereignismerkmalen verbundenen Todesraten geschätzt. In unserem Artikel a) skizzieren wir die in der Studie von Rusch et al. (2013) verwendeten Methoden, von denen vor allem eine auch heute noch weit verbreitet ist, um Textdaten quantitativ zu analysieren, b) fassen deren Kernergebnisse zusammen, c) zählen diverse Entscheidungen auf, die bei der Durchführung solcher Analysen zu treffen sind, und d) stellen diese Methoden sowie die zentralen Ergebnisse und Schlussfolgerungen des Originalartikels denen eines qualitativen Ansatzes gegenüber. Dabei stellen wir die unterschiedlichen Entscheidungsschritte statistischer und qualitativer Methoden im Prozess der Analyse dieses Datensatzes dar und diskutieren die methodischen Implikationen beider Ansätze. Insbesondere wurden die Ereignisberichte mit hermeneutischen Methoden analysiert, die ein tiefes, interpretatives Verständnis der Texte ermöglichen. Anschließend werden die methodologischen Schlussfolgerungen beider Ansätze hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit für Diskursanalysen bewertet.