Ein Großteil der Forschung in den digitalen Geisteswissenschaften beschäftigt sich mit Text. Es gibt hier eine fruchtbare interdisziplinäre Zusammenarbeit von Literaturwissenschaften und Computerlinguistik; im Umfeld des "Distant Reading” sind umfangreiche Werkzeuge entstanden, mit denen sich etwa stilometrische Analysen oder Topic Modeling computergestützt vornehmen lassen (Blei, 2012; Juola, 2006). Auch netzwerkanalytische Methoden aus der theoretischen Physik und computationalen Soziologie haben hier interessante neue Perspektiven eröffnet (Schich et al., 2014). Dagegen ist die digitale Analyse visuellen Materials noch relativ wenig entwickelt oder standardisiert, obwohl dieses für Disziplinen wie z.B. Kunstgeschichte oder Archäologie von zentralem Interesse ist. In den letzten Jahren wurden durch Entwicklungen im Bereich der Convolutional Neural Networks (CNN) die Möglichkeiten automatisierter Bildanalyse revolutioniert. Während in klassischen Ansätzen der maschinellen Bildverarbeitung ein hohes Ausmaß an Expertenwissen notwendig war, um Merkmale zu definieren, mit denen sich das Material sinnvoll beschreiben ließ ("engineered features"), lernen CNNs die Merkmale durch Fehlerrückführung (Backpropagation) selbst.