Die notwendigen Anpassungen der vorläufigen Modellinstanzen lassen sich mit Techniken aus der Informatik (insbes. maschinellen Lernverfahren) prinzipiell ohne weiteres umsetzen – dabei muss jedoch die Zielrichtung der Optimierung vorgegeben sein (beim maschinellen Lernen in der Regel unterschiedliche Eingabe- / Ausgabe-„Trainingsdatensätze“, anhand derer die Parameter für eine gegebene Modellklasse eingestellt werden). Und hier beginnt die eigentliche Herausforderung für eine echte fachübergreifende Methodenintegration: selbst wenn man – rein hypothetisch – für eine geisteswissenschaftliche <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Gesamt</hi>fragestellung eine ausreichende Menge von Eingabe- / Ausgabe-„Daten“ bereitstellen könnte (also eine Annotation der interpretatorischen Zielkategorien für repräsentative Texte / Textabschnitte), die eine Modell-Optimierung ermöglichen würde, müsste dieser (vermutlich extrem ressourcenintensive) Prozess für jede Studie neu vorgenommen werden, da die gleiche Gesamtfragestellung in den Geisteswissenschaften wohl niemals zweimal gestellt wird. Methodische Erkenntnisse zu empirischen Faktoren bei der Modellierung aus einer Studie ließen sich nur schwer auf eine andere übertragen. (Abgesehen davon dürfte mit der Bereitstellung einer vollständig adäquaten Zielannotation häufig auch die Gesamtfragestellung gelöst sein, so dass der Bedarf an einer komputationellen Modellierung hinfällig wird.)