Damit einher geht eine komplexe Datengrundlage, die vielfältig geschachtelt ist: stehen etwa am Anfang einzelne Texte oder erste Interviews in ihren Transkriptionen im Mittelpunkt, so kann je nach Zuschnitt der Fragestellung später der Fokus auf Text-Bild-Kompositionen, eigenen Beobachtungen und deren Verschriftlichung, auf Dokumentationen mit Fotos oder Videos liegen oder sich im Bereich der digitalen Ethnographie hin zu Äußerungen in den sozialen Medien oder in Blogs erweitern (zur letzteren jüngsten Methodenentwicklung Hine 2015; Pink et al. 2016). Eben weil Erkenntnisse aufeinander aufbauen, werden Datensätze erst im Laufe der Erhebung und Analyse als relevant identifiziert und iterativ ergänzt. Viele andere DH-Forschungen hingegen betrachten das eigene Korpus relativ zu Beginn des Forschungsprozesses als abgeschlossen und nehmen nur noch in Ausnahmefällen weiteres Quellenmaterial hinzu. Die Kulturwissenschaften bringen damit eine spezifisch multimodale Datengrundlage in die Digital Humanities ein, die nicht nur verschiedene Standards je nach Datentyp notwendig macht, sondern auch die Kombination von unterschiedlichen analytischen Ansätzen. Denn das jeweils individuell wachsende Datenmaterial richtet sich nicht nach Datentypen oder möglichen Verfahren, sondern nach den mit diesen ermöglichten Erkenntnissen. Damit multiplizieren sich auch die Ansprüche an Forschende, die sich aus den Kulturwissenschaften kommend in die DH einbringen wollen: eine ganze Vielfalt an Möglichkeiten eröffnet sich, gleichzeitig sind nicht alle Ansätze für die spezifischen Korpora dabei gewinnbringend und sie müssen stets kombiniert werden, um dem Datenmaterial gerecht zu werden.