Schon der Versuch einer Definition des Begriffs „Daten“ zeigt, wie sehr Wissenschaftsforschung und DH sich hier berühren. Stellt bspw. Jonathan Geiger (2023) fest, dass sich „der Begriff […] in einem Spannungsfeld zwischen sprachlichen Definitionsversuchen, dem praktischen Umgang in Forschungskontexten und wissenschaftstheoretischen Reflexionen“ bewegt, so ist dieses Spannungsfeld gleichsam über weite Strecken mit dem der Wissenschaftsforschung identisch. Die eher soziologisch geprägte Wissenschaftsforschung nimmt die Forschungspraktiken in Bezug auf Daten in den Blick, während die stärker in der Philosophie verankerte Wissenschaftstheorie nach der Begriffsdefinition fragt. Auch die für die DH relevante und durch Johanna Drucker prominent in den Diskurs eingebrachte Unterscheidung von „Data“ und „Capta“ – wörtlich als „Gegebenes“ und „Gefangenes“ bzw. „Gesammeltes“ – weist weit über den Gegenstandsbereich der DH hinaus. Bereits im Artikel <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Humanities Approaches to Graphical Display</hi> grenzt sich Drucker (2011) von realistischen Positionen ab, indem sie festhält, dass bestimmte Formen der Visualisierung von Daten auf eine epistemologische Position festlegen, die von der Selbstevidenz der Phänomene ausgeht. Dem stellt sie die „Gemachtheit“ im Sinne eines konstruktivistischen Paradigmas (Kleymann, 2023a) von Daten gegenüber.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> Die von Christof Schöch vorgeschlagene Unterscheidung von Big und Smart Data (Schöch, 2013) ist ebenso interessant und weist auf einen notwendigen interdisziplinären Zugriff hin. Denn es geht nicht allein um definitorische Entscheidungen, sondern es müssen, um die Unterscheidung sinnvoll treffen zu können, auch die Praktiken in den Blick genommen werden, die z. B. mit Entstehung und Verarbeitung von Big bzw. Smart Data verbunden sind. (Schöch, 2013) Diese Praktiken – für Smart Data: Kuratieren, Strukturieren, Annotieren, mithin implizite Informationen offenlegen – sind dabei wiederum nicht gleichbedeutend mit DH-Methoden und daher nicht allein durch eine methodologische Reflexion zu klären. In ihrem Aufsatz „Big Data-Revolution oder Datenhybris? Überlegungen zum Datenpositivismus der Molekularbiologie“ zeigt Gabriele Gramelsberger (2017) Schwierigkeiten im Umgang mit Daten auf, die auch aus der DH-Praxis bekannt sind. Gramelsberger beschreibt Entwicklungen auf dem Gebiet der DNA-Sequenzierung, die in den Praktiken zum Teil überraschende Ähnlichkeiten mit HTR und automatisierter Annotation aufweisen – und mit diesen verbunden ähnliche Probleme, was den epistemischen Status der Daten bei großen Datenmengen angeht.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> Auch der ironische Auftakt „‘Why don’t we just focus on things we <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">can</hi> quantify?’ asks a computer scientist.“ (Moats, 2017: 19) eines Aufsatzes, der die Zusammenarbeit von Wissenschaftler:innen aus Medizin, Anthropologie, Informatik und STS untersucht, dürfte vielen DH-Forscher:innen nicht ganz fremd sein. Diese Beispiele zeigen, wie der Blick auf Datenerzeugung und -evaluation als Ausgangspunkt für den hier geplanten Austausch genutzt werden kann.