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Auf Grund der stetig wachsenden Menge an Daten gewinnt die automatische Datenanalyse durch Algorithmen zunehmend an Bedeutung. Im Speziellen trägt die Analyse von Texten ohne manuelles Zutun zu einer erhebliche Erleichterung der Extraktion von relevanten Informationen bei. Sprachliche Informationen können neben der Zuordnung zu Kategorien auf Regeln und Muster untersucht werden. Diese Art der Untersuchung fällt in den Bereich des Text Minings und in der vorliegenden Arbeit geht es darum, eine qualitative Inhaltsanalyse zum Thema Nachhaltigkeit nachzuempfinden. Es soll geprüft werden, in wie weit automatisierte Verfahren in der Lage sind, Ergebnisse einer bereits bestehenden Untersuchung zu erzielen. In der Durchführung werden mit der OpenSource Software RapidMiner vier Prozesse erstellt, die darauf abzielen, Zeitungsartikel auf ihren Inhalt zu analysieren. Unter anderem werden eine Assoziationsanalyse und eine Klassifikation realisiert, deren Ziel es ist, den Kontext und die Verwendung des Begriffes der Nachhaltigkeit in den Medien zu untersuchen. Die vorliegende Studie will prüfen, ob automatisierten Methoden im Vergleich zu manuellen Verfahren hinreichende Ergebnisse liefern können, sodass die hiesigen Resultate an denen der zu Grunde gelegten Studie von Fischer und Haucke gemessen werden sollen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Realisierung einer Inhaltsanalyse mit RapidMiner möglich ist und zu erheblichen Zeiteinsparungen gegenüber konventionellen Verfahren führt. Sie zeigen jedoch auch, dass sich die Minderung des Aufwandes in der Ergebnisqualität widerspiegelt und somit der alleinige Einsatz von Text Mining Verfahren zur Analyse von spezifischen Kontexten noch nicht ausreichend ist.