Bedingt durch diese digitalen Methoden spielen Forschungsdaten unterschiedlichster Art eine zentrale Rolle für die CLS: Die Basis eines jeden Projektes stellt ein Korpus digitalisierter literarischer Texte dar. Dazu kommen weitere Arten von Forschungsdaten, unter anderem Textannotationen, zusammenfassende Statistiken und Visualisierungen, Metadaten und, bedingt durch den aktuellen Deep-Lerning-Trend in der Computerlinguistik, zunehmend auch komplexe statistische Sprachmodelle. Entsprechend zeichnet sich die Forschungsdatenmanagement-Bedarfslandschaft der CLS durch eine starke Heterogenität aus, die auch in vielen anderen Teildisziplinen der Geisteswissenschaften festzustellen ist (Pempe 2012). Der Umgang mit diesen Forschungsdaten über den gesamten Forschungsdatenlebenszyklus hinweg stellt dabei eine Grundbedingung wissenschaftlichen Fortschritts dar (Bryant, Lavoie & Maipas 2017) und ist nicht erst seit Bestrebungen hin zu einer fachlich getriebenen Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (RfII 2016, 2017) wesentlicher Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis (DFG 2019).<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" /> Für die Transparenz der wissenschaftlichen Methode und die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse ist ein fachspezifisches Management der zu Grunde liegenden Forschungsdaten im Sinne der FAIR-Prinzipien (Wilkinson et al. 2016) bis hin zur nachhaltigen Publikation und Archivierung auch in den CLS von zentraler Bedeutung. Einige spezifische Aspekte, wie die Verwendung nicht exakt reproduzierbarer, stochastischer Verfahren oder die oft komplexe rechtliche Situation der teilweise urheberrechtlich geschützten Primärdaten stellen hierbei besondere Herausforderungen dar (vgl. Schöch et al. 2020; Kleinkopf et al. 2021).