Mit mehr Respekt für die Transkriptionsarbeit sollte zudem ein stärkerer, auch interdisziplinärer Austausch zur Transkriptionspraxis einhergehen, bspw. über Fragen, ob TEI-XML das beste Datenmodell für eine rohe Transkription ist oder ob nicht – wie in OCR-D (vgl. Engl et al. 2020), OCR4all, eScriptorium,<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn9" n="9" /> Kraken<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn10" n="10" /> oder Transkribus (vgl. Kahle et al. 2017) – PAGE-XML (vgl. Pletschacher und Antonacopoulos 2010) die bessere Wahl ist; welche Vor- und Nachteile alternative Kodierungsformen für verschiedene Anwendungsfälle haben können; wer in derselben Domäne bereits nach welchen Richtlinien transkribiert hat und Erfahrungen teilen kann; ob es für eine etwaige semi-automatische Erfassung mithilfe von OCR bereits passend trainierte Modelle gibt; uvm. Es ist für die DH im Speziellen, aber auch für den wissenschaftlichen Diskurs insgesamt, ein Gewinn, wenn wir eine interdisziplinäre Diskussion zur Transkriptionspraxis weiterführen. Dadurch kann es uns gelingen, reflektierter mit Ground-Truth-Daten umzugehen, bei deren Erstellung und Qualitätsbestimmung es durch fehlende Richtlinien an Transparenz und universeller Anwendbarkeit fehlt (vgl. Boenig et al. 2018).