Als Google im Jahre 2009 die erste Version des Ngram-Viewer publizierte, hat die Digital Humanities-Community recht schnell die positiven und negativen Aspekte dieses Werkzeugs analysiert: Die Möglichkeiten einer wort- und begriffsgeschichtlichen Forschung sind sprunghaft erweitert worden, wie auch der begleitende Aufsatz von Michel deutlich belegte (Michel et al. 2011). Dessen teilweise zu naive Umgang mit dem Quellenmaterial machte aber auch deutlich, dass die Autorinnen und Autoren kein Bewusstsein für die möglichen Fallen von korpusbasierten Forschungen hatten. Die wechselnde Zusammensetzung der zugrundeliegenden Textsammlung, die Unmöglichkeit auf die dahinterliegenden Texte zuzugreifen, das Fehlen von Metadaten für die Texte, falsche Jahreszahlen, OCR-Fehler u.a.m. sind dem Ngramm-Korpus wiederholt vorgeworfen worden (z.B. Underwood 2012). Die Arbeit von (Pechenick et al. 2015) hat gezeigt, wie die zunehmende Menge von wissenschaftlicher Literatur die Korpusanteile in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhundert merklich verschiebt; unklar bleibt allerdings, ob dies nicht auch eine gesellschaftliche Entwicklung reflektiert, also keineswegs nur als Manko zu betrachten ist. Besonders einschlägig ist die Arbeit (Koplenig 2017), in der Veränderungen der Korpuszusammensetzung während des zweiten Weltkriegs untersucht werden: „the German GB corpus was strongly biased toward volumes published in Switzerland during WWII“ (Koplenig 2017)