Für jede dieser Datendimensionen sind in der Folge diverse Aggregationen denkbar. So können Informationen von einzelnen Individuen und Objekten ausgehend zu signifikant größeren Datenkonstellationen aggregiert werden - wie zum Beispiel Gruppen, kulturellen Institutionen oder raum-zeitlichen Regionen (Figure 3, unten). Der essentiellen Bedeutung der zeitlichen Orientierung dieser Daten wird zudem durch multiple Enkodierungen Rechnung getragen, um Nutzer*innen verschiedene analytische Perspektiven mit komplementären Stärken und Schwächen zu offerieren.