Anhand von Beispielen aus der jüngeren Forschung in den Computational Literary Studies (u.a. Underwood 2019 und So 2019) möchte der Beitrag aufzeigen, dass Verfahren des überwachten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">machine learning</hi> auch gewinnbringend für Fragestellungen aus den Geisteswissenschaften eingesetzt werden können, die sich nicht auf die eindeutige Zuordnung von Items zu Klassen reduzieren lassen. Als hierfür nützlich erweisen sich Zugänge zu den beim <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">machine learning</hi> entstehenden Daten, die es beispielsweise erlauben, Grade der Unsicherheit zu modellieren, die Interpretierbarkeit von Algorithmen zu erhöhen oder statt der Kategorisierung das Verständnis des untersuchten Gegenstandsbereichs in den Vordergrund zu rücken. Das impliziert, dass nicht die Fragestellungen an die vorhandenen Verfahren des Machine Learning angepasst werden müssen, sondern umgekehrt, die Verfahren so eingesetzt oder modifiziert werden können, dass sie sich bestmöglich für den Erkenntnisgewinn in den Geisteswissenschaften eignen.