In diesem Beitrag haben wir dargestellt, dass es vielfältige Diskurse zur Rolle und Funktion von Tools in den DH gibt. Wir sehen großes Potenzial bei systematischen, empirischen Analysen von Tools, um die bestehenden Diskussionen zu ergänzen. Die bisherige, erste Welle der Tool Studies setzt primär auf lexikonbasierte Verfahren (vgl. Barbot et al., 2019; Burghardt et al., 2022; Fischer & Moranville, 2020b, 2020a). Vereinzelt wurden auch einfache Ansätze aus dem Bereich des maschinellen Lernens (vgl. Burghardt et al., 2022; Henny-Krahmer & Jettka, 2022; Zarei, Alireza et al., 2022) erprobt. Mit ersten Experimenten, die das große Potenzial von Transformer-Architekturen in Kombination mit Kontext-Embeddings aufzeigen, hoffen wir bestehende Tool Studies einen Schritt weiter zu bringen. Wir planen weitere Experimente, bei denen wir zum einen das Korpus erweitern wollen, aber auch weitere Modelloptimierungen vornehmen wollen. U.a. soll künftig ein Klassifikationsschema nach dem Vorbild von TaDiRAH trainiert werden. Neben einer diachronen Vermessung von Tooltrends in den Digital Humanities, soll in letzter Instanz mit einem ausreichend generalisierten Klassifikator ein großes interdisziplinäres Korpus nach dem Vorbild von Luhmann & Burghardt (2021) bezüglich der dort vorkommenden Tools analysiert werden. Ziel wird es sein aufzuzeigen, welche Tools ggf. von anderen Disziplinen in die DH importiert wurden, welche Tools aus den DH erfolgreich exportiert wurden, und welche Tools ggf. DH-spezifisch sind, und in keiner anderen Disziplin vorkommen.