Eine weitere Herausforderung besteht hier ausgerechnet in der erstrebenswerten Offenheit von Daten, die inzwischen bei allen Förderinstitutionen und -richtlinien verlangt wird: Für marginalisierte und oftmals sensible Daten kann diese Offenheit aus Datenschutzgründen jedoch schnell zum Ausschlusskriterium werden. Hier müssen förderpolitisch Lösungen implementiert werden, die eine Erschließung und wissenschaftliche Nutzung ermöglichen, ohne den Datenschutz zu verletzen. Nicht zuletzt stellen Fälle, in denen Frauen* oder unterrepräsentierte Gruppen in Datensätzen unsichtbar, schwer sichtbar oder überhaupt nicht vorhanden sind, eine schwer zu lösende Aufgabe dar. Was ist mit Fällen, in denen es nicht möglich ist, diese Lücke durch neue Datenerhebungen zu füllen? Kann man unterrepräsentierte Daten aus bestehenden Datensätzen interpolieren?