Die Nutzungsszenarien von Named Entities (NE) erstrecken sich in den Digital Humanities von der semantischen Anreicherung digitalisierter Texte (Düring et al., 2022; Pfanzelter et. Al, 2021; Ehrmann et al., 2019) über weiterführende Untersuchungen mittels maschineller Verfahren wie Opinion Mining oder Topic Modeling (Labusch et al., 2024) bis hin zur Historischen Netzwerkanalyse (Bludau et al., 2022; Bludau et al., 2020). Es handelt sich dabei um einzelne Token bzw. eine Abfolge von Token im Text, die im Sinne des “rigid designator” nach Kripke (1980) einen eindeutigen Namen tragen, beispielsweise Eigennamen. Named Entities werden mittels computergestützter Verfahren wie der Named Entity Recognition (NER, s.a. Nadeau/Sekine, 2007) erkannt und z.B. als Personen, Orte oder Organisationen klassifiziert. Beim Entity Linking (EL) werden die Entitäten disambiguiert und mit Wissensbasen wie der Gemeinsamen Normdatei oder Wikidata verknüpft. Die Notwendigkeit einer Formalisierung für maschinelle Verfahren (vgl. Piotrowski, 2019; Rapp, 2017), etwa durch die Klassifizierung in vorab festgelegte Tagsets, führt jedoch zwangsweise dazu, dass im Falle einer Unsicherheit bei der Annotation eine unzulängliche Entscheidung zugunsten simulierter Eindeutigkeit getroffen werden muss. Auch Annotationsrichtlinien, die üblicherweise in einem iterativen Verfahren u.a. anhand der Besprechung solcher Unzulänglichkeiten fortlaufend verbessert werden (Reiter, 2020) und unter Umständen bereits sehr detaillierte Anweisungen enthalten, helfen bei dieser Problemstellung nur bedingt. Bei der Anwendung endlicher Regelwerke auf komplexe Gegenstände (z.B. historische Zeitungstexte) können immer wieder neue Fälle auftreten, die durch die Regeln nicht abgedeckt oder gar durch eindeutige Festlegungen entscheidbar sind. Dementsprechend kommt es in der Praxis zu Abweichungen und Unsicherheiten, die hinsichtlich der Vergleichbarkeit und Nachnutzbarkeit Probleme aufwerfen.