Berry, Fagerjord 2017 – Digital humanities, pdf 
, 103–113
DE
Wer im Bereich der geisteswissenschaftlichen Informatik arbeitet, ist sich bereits der Notwendigkeit bewusst, digitale Systeme zu "bauen", zu kodieren und an einer hochtechnischen Praxis beteiligt zu sein. Schreibman, Siemans und Unsworth erklären, dass "es eine klare und direkte Beziehung zwischen den Interpretationsstrategien, die Geisteswissenschaftler anwenden, und den Werkzeugen gibt, die die Erforschung der ursprünglichen Artefakte auf der Grundlage dieser Interpretationsstrategien ermöglichen; oder einfacher ausgedrückt: Diejenigen, die in den digitalen Geisteswissenschaften arbeiten, vertreten seit langem die Ansicht, dass die Anwendung genauso wichtig ist wie die Theorie" (Schreibman et al. 2004: xxv).
Dieses Argument, dass die digitalen Geisteswissenschaften eher auf das Bauen als auf die Theorie ausgerichtet sind, birgt jedoch seine eigenen Gefahren für das Feld. Galloway fragt nämlich: "Ist es die Aufgabe von Forschern der digitalen Geisteswissenschaften, ihre Disziplinen so umzugestalten, dass sie symmetrisch zu dieser [digitalen] Infrastruktur sind? (Galloway 2014: 126). Der Aufbau von Werkzeugen und Systemen macht jedoch auf einer höheren Ebene deutlich, dass die Wissensrepräsentation ein grundlegendes Problem der digitalen Geisteswissenschaften bleibt. Diese Frage wird noch drängender, wenn wir sehen, dass die Ansätze und Methoden des Silicon Valley, quantitative Berechnungsmethoden für die Schaffung neuer Erfahrungen und Lebensstile zu nutzen, stark mit den Praktiken der geisteswissenschaftlichen Datenverarbeitung - z. B. Big Data - verbunden sind. Dennoch gibt es eine Unterscheidung zwischen Digital Humanities und Computerwissenschaften. Humanities Computing war das, was man als angewandtes Computing bezeichnen könnte, bei dem es nicht um den Forschungsschwerpunkt der Informatik ging, sondern darum, wie geisteswissenschaftliche Forschungsfragen durch die Anwendung von Rechentechnologie beantwortet werden können. In der Entwicklung ihrer frühen Praktiken rund um Kodierung, Archive und Werkzeuge haben die digitalen Geisteswissenschaften grundlegende Konzepte und Ideen entwickelt, die das Feld immer noch prägen und die sich weiterhin auf die Informatik, die Informations- und Bibliothekswissenschaften stützen, während Erkenntnisse aus den Medien- und Kommunikationswissenschaften, den Kulturwissenschaften, den neuen Medien und anderen verwandten Disziplinen weit weniger Beachtung finden.
Folglich neigen die digitalen Geisteswissenschaften zu einem szientistischen Technikbegriff, der sich mehr den Ingenieurwissenschaften und der Informatik als den Geisteswissenschaften verdankt. Dies äußert sich in einer eher mechanistischen Beschäftigung mit der Konstruktion digitaler Systeme und damit in einer Tendenz, die wir eher als Erklärung denn als Verständnis von Technologie bezeichnen könnten. Dies erklärt unserer Meinung nach in gewisser Weise das Interesse an den digitalen Geisteswissenschaften, an der zunehmenden Quantifizierung und Diskretisierung der Geisteswissenschaften und an der Fetischisierung großer Datenmengen als Ergebnis dieser Techniken. Es erklärt auch, warum die Praktiken rund um Big Data in den digitalen Geisteswissenschaften bisher so positiv aufgenommen wurden.