Daneben hat das Dissertationsvorhaben zum Ziel, diese Daten auch für die Beantwortung konkreter geschichtswissenschaftlicher Fragestellungen nutzbar zu machen. Methodisch und technisch erfordert dies die Integration des zu modellierenden multidimensionalen historischen Kontextwissens, in konkrete Analyseverfahren. In der Regel besteht Datenanalyse aus dem Erkennen von Mustern, die dann mit Hilfe von Domänenwissen von der Forscher:in kontextualisiert und interpretiert werden – die Einbindung von Kontextwissen und die eigentliche Auswertung sind somit voneinander getrennt. Mit Hilfe von Semantic Web Technologien und Linked Data wurden in der Informatik mehrere Ansätze zur direkten Einbeziehung von Kontextwissen in Datenauswertungen entwickelt (Ristoski und Paulheim 2016). Zu nennen sind hier beispielsweise automatisches Ableiten von implizitem Wissen durch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Inferencing</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Semantic Similarity</hi>, oder die Berechnung von auf Kontextwissen basierenden Erklärungsvorschlägen für in den Daten identifizierte Cluster mittels induktiver logischer Programmierung (Tiddi 2018). Zentral sind außerdem Potenziale des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Graph Embedding,</hi> bei dem Graphdaten in einen Vektorraum transformiert werden (Ristoski et al. 2019). Derartige Verfahren sollen im Rahmen der Dissertation erstmals für historische Daten erprobt werden. Sie können bestimmte historische (v.a. intermediale) Quellentypen überhaupt erst computergestützt analysierbar machen, im Sinne des Serendipitätsprinzips bei der Interpretation angewandtes Domänenwissen ergänzen, um neue Zusammenhänge zu erfassen, sowie Analysen komplexer Graphdatenbanken stärker skalieren.