Derartige Expansionsverfahren systematisch zu beschreiben, ist in den Geisteswissenschaften <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="vortrag-GIUSEftn2" type="note">2</ref> schwierig, besitzen Primär- und Metadaten <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="vortrag-GIUSEftn3" type="note">3</ref> hier doch meist komplexe und teils sogar exponentiell expandierende Datenstrukturen. Mehr noch: Forschungsfragen, die den geisteswissenschaftlichen Erkenntnisprozess motivieren, sind typischerweise multidimensional; sie reflektieren Zustände, aber zugleich auch historische Abläufe und Bezüge; sie interagieren i.d.R. dynamisch mit dem Erkenntnisinteresse. Das macht Modellierungen wie Datenanalysen um ein Vielfaches aufwendiger – und dies nicht nur für den Computer, der die primären Eingabedaten verarbeitet und neue sekundäre Daten generiert, sondern vor allem für die Forscher/innen, die beide Datentypen wieder miteinander abgleichen und für ihren Erkenntnisprozess fruchtbar machen wollen.