<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:10pt">Fasst man die Idee der komputationell/geisteswissenschaftlichen Methodenkombination sehr weit, fallen natürlich alle Arbeiten aus dem Spannungsfeld der DH darunter: Bevor Standard-Werkzeuge (auch ohne eine Möglichkeit der Adaptation) etwa für explorative oder heuristische Zwecke eingesetzt werden, werden sich die Forschenden ein Bild zu deren Vorhersagequalität auf dem studienspezifischen Material machen. Und bevor in einem Machine-Learning-Projekt mit großem Zeitaufwand Computermodelle für eine Analyseaufgabe und ein bestimmtes Korpus optimiert werden, vergewissern sich die Beteiligten in der Regel, dass die ableitbaren Befunde einen relevanten Beitrag zu Fachfragen leisten. Insofern schlägt sich das Nebeneinander der beiden Aspekte mittelbar auf jede DH-Methodendiskussion nieder (vgl. etwa die Diskussion von computergestützten Analyseverfahren in unterschiedlichen DH-Fachkontexten in Reiche et al. 2014 oder die Diskussion der Rolle der Informatik in den DH bei Heyer/Niekler/Wiedemann 2014 oder Deck 2018). Die praktischen und theoretischen Implikationen für das weitere Vorgehen unterscheiden sich jedoch abhängig davon, ob eine parallel komputationell/geisteswissenschaftlich reflektierte Modularisierung der Analysekonzepte im Kern des arbeitspraktischen Vorgehensmodells für ein DH-Projekt steht oder ob beispielsweise zunächst unüberwachte Verfahren explorativ eingesetzt werden (vgl. das in Allison et al. 2011 dokumentierte Experiment). Betroffen sind also zentrale methodische Fragen, etwa zur Rolle der Visualisierung im Erkenntnisprozess (hierzu fanden und finden vielfältige Diskurse statt, vgl. z.B. Ihde 1998, Schaal/Kath/Dumm 2016, Romele et al. 2018); auch die Frage nach dem Verhältnis zwischen “building” (als Erstellen von Computerprogrammen) und “studying” in den DH (vgl. die 2011 von Stephen Ramsay ausgelöste Kontroverse, Ramsay/Rockwell 2012) erhält in einem eng verzahnten Vorgehensmodell einen differenzierten Charakter.</hi>