Die Integration von Data Science Methoden und Forschungsdatenmanagement in die Geisteswissenschaften erfordert die Entwicklung eines adäquaten Datenbegriffs sowie die Förderung des interdisziplinären Dialogs zwischen den Humanities und datenintensiven Disziplinen, um ein gemeinsames Verständnis und eine effektive Zusammenarbeit zu ermöglichen. Eine einheitliche Definition des Begriffs gibt es in den Geisteswissenschaften bisher nicht und auch die wissenschaftstheoretische Reflexion steht noch am Anfang. In der Posterpräsentation wird die These Geigers verfolgt, dass eine einheitliche, geisteswissenschaftliche Definition des Begriffs nicht unbedingt zielführend ist (2023, 1). Der Begriff könnte viel mehr als Reflexionsinstrument genutzt werden. Johanna Drucker schlägt beispielsweise vor den Begriff <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Capta</hi> dem Datenbegriff vorzuziehen, da damit der konstitutive und situierte Charakter der Wissensproduktion betont würde (2011, 2). Dagegen konstatiert Matthew Lavin, dass es nicht notwendig sei den Datenbegriff zu ersetzen, sondern es ausreichen würde von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">situated data</hi> auszugehen (2021). Damit rekurriert er auf Donna Haraways Begriff des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">situierten Wissens</hi> (1988), der die epistemologische Abhängigkeit der Forschenden von den gesellschaftlichen Kontextbedingungen beschreibt. Dieser kleine Ausschnitt des Diskurses über den Datenbegriff innerhalb der (digitalen) Geisteswissenschaften zeigt bereits das Potential, welches dieser Zugang zur Wirklichkeit, die forschend beschrieben wird, haben kann. Dabei bauen wir auf eine reiche Fachtradition auf, in welcher die epistemologischen Bedingungen der Wissensproduktion im Forschungsprozess reflektiert werden. Diese epistemologischen Fragestellungen müssen nun durch die Übersetzung der beforschten Wirklichkeit in ein Datum erweitert werden: Was lässt sich in Daten darstellen und welcher Teil unserer qualitativen Daten lässt sich nicht übersetzen? Eine Reflexion, die auch für die datenfernen Disziplinen von Interesse sein kann.