Obwohl zur Netzwerk-Visualisierung bereits zahlreiche Forschungsarbeiten und Anwendungen vorliegen, beziehen sich die hier dargestellten Techniken und Taxonomien zumeist auf allgemeine Graphvisualisierung (Hadlak et al. 2015; Lee et al. 2006; Nobre et al. 2019). Dies führt dazu, dass Anwendungen und Visualisierungen häufig nicht ausreichend spezifische Bedürfnisse, Herausforderungen und relevante Datenpraktiken der HNA-Forschung oder generell geisteswissenschaftliche Forschung beachten. Dazu gehören Probleme der Unsicherheit, Mehrdeutigkeit, Subjektivität (Drucker 2011) und wenige Methoden zur Darstellung von Provenienz (Hadlak et al. 2015). Einigen Herausforderungen in der Netzwerkforschung werden dabei unter anderem durch Nutzung von statistischen Methoden begegnet (z.B. Griffith et al. 2016; Scholtes 2017). Dennoch sehen wir auch im Bereich der Visualisierung Notwendigkeit an der Weiterentwicklung geeigneter Strategien. Bisherige Visualisierungsforschung zu Datenprovenienz dagegen konzentrierte sich auf naturwissenschaftliche Workflows (Ragan et al. 2016). Die Abbildung von Provenienz und die Offenlegung sowie die Verknüpfung mit Quellen stellen jedoch einer Metastudie zu Nutzeranforderungen von Forscher*innen der digitalen Geisteswissenschaften zufolge, zentrale Faktoren für die Glaubwürdigkeit und damit für das Vertrauen in eine Visualisierung dar (Lamqaddam et al. 2020). Weiterhin gibt es zunehmend Ansätze um diesen und ähnlichen Herausforderungen mit kritischen und für die Geisteswissenschaften geeigneten Visualisierungskonzepten zu begegnen (z.B. Kleymann & Stange 2021).