Dabei ist ein großer Vorteil von Knowledge Graphen, dass sie historische Daten in einer Weise abbilden, die sowohl menschen- als auch maschinenlesbar ist. Sie werden daher als <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">symbolische</hi> KI verstanden, die, im Gegensatz zu Formen der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">sub-symbolischen</hi> KI, wie maschinellem Lernen, eine explizite und von Domänenexpert:innen modellierte Repräsentation von Wissen darstellt (Sack 2021). Dadurch lassen sich die allgemeinen Herausforderungen historischer Daten leichter adressieren.