Seit rund 20 Jahren steigt die online verfügbare Menge an digitalen Daten in unterschiedlichster Form und Qualität. Dies erleichtert den Geisteswissenschaftler|innen den Zugang zu neuen Materialien und senkt die Hemmschwelle sich mit Big Data zu beschäftigen und der „methodological monoculture of close reading“(Karsdorp et al. 2021, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">preface</hi>) zu entkommen. Dadurch müssen sie sich aber auch vermehrt mit den technischen, sprich, computergestützten Anwendungen und Programmiersprachen beschäftigen. Zudem müssen Daten meist noch gesammelt, von überflüssiger Information bereinigt und Ergebnisse visuell aufbereitet werden. Alle diese neuen Schritte sind je nach Datengrundlage aufwändig, da Techniken erst erlernt und korrekt angewendet werden müssen. Als zusätzlicher Faktor werden für Berechnungen großer Datenmengen fachfremde Methoden aus der Mathematik oder Informatik entlehnt. Die Anwendung dieser arithmetischen Methoden werden jedoch oftmals nicht ausreichend hinterfragt. Zusätzlich fehlt zur Überprüfung der Methoden auch die empirische Evidenz vor allem dann, wenn das Untersuchungsmaterial keine faktischen Hinweise liefern kann.