Positionen des Data Feminism halten bereits insofern Einzug in die DH, als in den vergangenen Jahren Hegemonie-kritische Forschungsthemen wie Gender-sensible Datenmodellierung, Korpuskritik, Decolonializing DH usw. stärkere Berücksichtigung finden (Risam 2015, Wernimont 2015, Koh/Stommel 2018, Losh/Wernimont 2018, Kim/Koh 2021, Guiliano/Heitmann 2019, Mandell 2019, Risam/Bordalejo 2019). Da ein feministischer und intersektional angelegter Umgang mit Daten in der Regel mit einer Analyse von Machtstrukturen beginnt, bieten die DH einen besonders geeigneten Nährboden für diesen Ansatz. Grundsätzlich gilt es nicht nur, dem Gender Data Gap durch die Erhebung von Daten zu Frauen* entgegenzuwirken, sondern es müssen auch die bestehenden Kategorien, Klassifizierungen und Datenmodelle auf Grundlage intersektionaler feministischer Perspektiven kritisch hinterfragt und ggf. komplexer gestaltet werden (Kyvernitou/Bikakis 2017) – dazu gehören Überlegungen zu Marginalisierungen an der Intersektion von Gender und rassistischen, klassistischen, ableistischen und weiteren Diskriminierungserfahrungen. . Denn personenbezogenen Daten lassen sich in der Regel nicht durch Selbstbezeichnungen und/oder zusätzliche Befragungen ergänzen – Gender-bezogene Daten sind bei historischen Datensätzen in der Regel Zuschreibungen, die auf äußerlichen Merkmalen beruhen. In aller Regel erlauben diese Datensätze weder eine Unterscheidung zwischen biologischem Geschlecht und Gender, noch gehen sie über das binäre Geschlechtermodell hinaus. Data Feminism muss in den DH nicht nur den Data Gender Gap im Blick behalten und die Digitalisierung von bislang nicht digitalisierten Quellen forcieren, sondern auch bestehende Klassifizierungen, Datenmodelle und -kuratierungen kritisch hinterfragen.