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デジタルヒューマニティーズ（DH ）は、コンピューティングまたはデジタル技術と人文科学の分野が交差する学術活動の領域です。これには、人文科学におけるデジタルリソースの体系的な使用と、その応用の分析が含まれます。[ 1 ] [ 2 ] DHは、共同的、学際的、かつ計算論的手法を用いた研究、教育、出版を含む、新しい学術活動の方法と定義できます。[ 3 ]印刷された言葉がもはや知識の生産と流通の主要な媒体ではないという認識のもと、デジタルツールと方法を人文科学の研究に導入します。[ 3 ]
DHは、新しいアプリケーションや技術を開発・使用することで、新しいタイプの教育を可能にすると同時に、文化遺産やデジタル文化への影響を研究・批判しています。[ 2 ] DHの特徴は、人文科学とデジタルとの双方向の関係を育むことです。この分野では、人文科学の研究に技術を活用すると同時に、技術を人文主義的な問いや検証の対象としています。
学者や実務家は、デジタル人文科学の定義を絶えず再定義している。この分野は絶えず進化しているため、特定の定義はすぐに時代遅れになったり、将来の可能性を不必要に制限したりする可能性がある。[ 4 ]『デジタル人文科学における議論』第2巻（2016年）では、この分野を定義することの難しさを認めている。「かつてこの分野の特徴であったデジタルアーカイブ、定量的分析、ツール構築プロジェクトに加え、現在では、大規模な画像セットの視覚化、歴史的遺物の3Dモデリング、『デジタルネイティブ』の学位論文、ハッシュタグ活動とその分析、代替現実ゲーム、モバイルメイカースペースなど、幅広い方法と実践を包含している。いわゆる『ビッグテント』DHでは、デジタル人文科学の仕事が具体的に何を意味するのかを明確に判断することが難しい場合がある。」[ 5 ]
歴史的に、デジタル人文科学は人文コンピューティングから発展し、その後、人文コンピューティング、ソーシャルコンピューティング、メディア研究などの他の分野と関連付けられるようになりました。具体的には、デジタル人文科学は、一次資料（主にテキスト）のオンラインコレクションのキュレーションから、大規模な文化データセットのデータマイニング、トピックモデリングまで、さまざまなトピックを包含しています。デジタル人文科学は、デジタル化された（修復された）資料とデジタルネイティブの資料の両方を取り入れ、伝統的な人文科学分野（修辞学、歴史、哲学、言語学、文学、芸術、考古学、音楽、文化研究など）と社会科学の方法論[ 6 ]を、コンピューティングによって提供されるツール（ハイパーテキスト、ハイパーメディア、データ視覚化、情報検索、データマイニング、統計、テキストマイニング、デジタルマッピングなど）およびデジタル出版と組み合わせます。ソフトウェア研究、プラットフォーム研究、批判的コード研究など、デジタル人文科学の関連するサブ分野が出現しています。デジタルヒューマニティーズと並行する分野には、ニューメディア研究や情報科学、メディア構成理論、ゲーム研究（特にデジタルヒューマニティーズプロジェクトの設計と制作に関連する分野）、文化分析などがある。各学問分野と各国には、デジタルヒューマニティーズの独自の歴史がある。[ 7 ]
ベリーとファゲルヨルドは、デジタル人文科学を再概念化する方法として、「デジタル人文科学スタック」という概念を提案している。これは、「デジタル人文科学を構成すると考えられるさまざまな活動、実践、スキル、テクノロジー、構造」をマッピングするものである。[ 8 ]これは、スタックという用語がコンピュータ科学や科学技術研究で使用されている方法に基づいている。ベリーとファゲルヨルドにとって、計算論的思考と知識表現がスタックの基盤であり、他の要素はこれらの上に構築される。[ 9 ]
実務上、デジタルヒューマニティーズにおける大きな違いは、処理されるデータに焦点を当てている点です。テキストデータの処理に関して、デジタルヒューマニティーズは、デジタル版、計算言語学、自然言語処理の長く広範な歴史に基づいており、独立した高度に専門化された技術スタック（主にテキストエンコーディングイニシアチブの仕様に集約される）を開発しました。この分野は、一般的にデジタルヒューマニティーズとは区別され、「デジタル文献学」または「計算文献学」と呼ばれることもあります。オブジェクトやアーティファクトのデジタル版の作成と分析のために、デジタル文献学者は、光学文字認識などのデジタル手法、方法、技術を利用でき、この分野をデジタル時代に適応させる機会を得ています。[ 10 ]
デジタル人文科学は、人文コンピューティングの分野から派生したもので、その起源は1940年代から50年代に遡り、1946年に始まったイエズス会学者ロベルト・ブサの先駆的な研究[ 11 ]と、1950年代初頭に始まった英文学教授ジョセフィン・マイルズの研究[ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]にまで遡ります。ブサと彼のチームはIBMと協力して、トマス・アクィナスの著作のコンピュータ生成コンコーダンスであるIndex Thomisticusを作成しました[ 3 ]。ブサの著作は、ジュリアンヌ・ナイハンとマルコ・パッサロッティによって収集され、翻訳されています[ 16 ] 。他の学者たちは、単語検索、ソート、カウントなどのタスクを自動化するためにメインフレームコンピュータを使用し始めました。これは、手書きまたはタイプされた索引カードでテキストから情報を処理するよりもはるかに高速でした。[ 3 ]同様の最初の進歩は、オーストリアのゲルハルト・シュペルが、デジタル・アッシリア学のためにズーゼのコンピュータを使用して達成した。[ 17 ]その後の数十年間で、考古学者、古典学者、歴史家、文学研究者、および他の分野の幅広い人文科学研究者が、人文科学研究を変革するために、出現した計算手法を適用した。[ 18 ] [ 19 ]
タラ・マクファーソンが指摘しているように、デジタル人文科学は、1960年代後半から1970年代にかけて始まった電子スクリーン文化との多くの芸術的・理論的関わりを通して発展した実践と視点も受け継いでいる。これらは、SIGGRAPHなどの組織によって開発された研究から、チャールズ＆レイ・イームズやEAT （Experiments in Art and Technology）のメンバーなどのアーティストによる作品まで多岐にわたる。イームズとEATは、技術革新と芸術を融合させた創造的な作品の中で、黎明期のコンピュータ文化とインターメディアリティを探求した。[ 20 ]
デジタル人文科学における最初の専門誌は、1966年に創刊された『Computers and the Humanities』でした。1973年には、考古学におけるコンピュータ応用と定量的手法協会（CAA）が設立されました。その後、1977年と1978年に、それぞれ文学言語コンピューティング協会（ALLC）とコンピュータと人文科学協会（ACH）が設立されました。[ 3 ]
まもなく、デジタルテキストにタグを付ける標準化されたプロトコルが必要となり、テキストエンコーディングイニシアチブ（TEI）が開発されました。[ 3 ] TEIプロジェクトは1987年に開始され、 TEIガイドラインの最初の完全版が1994年5月に公開されました。 [ 14 ] TEIは電子テキスト研究の分野を形成するのに役立ち、デジタル編集用のタグスキームである拡張マークアップ言語（XML）の開発につながりました。研究者たちはまた、印刷物の標準的な線形慣習とは対照的に、リンクとノードを中心に構造化されたデータベースとハイパーテキスト編集の実験を開始しました。 [ 3 ] 90年代には、米国の人文科学コンピューティングセンターで主要なデジタルテキストおよび画像アーカイブ（ウォルト・ホイットマン・アーカイブ、女性作家プロジェクト、ロセッティ・アーカイブ[ 21 ]、ウィリアム・ブレイク・アーカイブ[ 22 ]など）が出現し、文学のテキストエンコーディングの洗練度と堅牢性を示しました。[ 23 ]パーソナルコンピュータとワールドワイドウェブの出現により、デジタルヒューマニティーズの研究はテキスト中心からデザイン中心へと変化することが可能になった。インターネットのマルチメディア性により、デジタルヒューマニティーズの研究はテキストに加えて音声、ビデオ、その他のメディアを取り入れることができるようになった。[ 3 ]
「人文科学コンピューティング」から「デジタル人文科学」への用語変更は、アンソロジー『デジタル人文科学入門』 （2004年）の編集者であるジョン・アンスワース、スーザン・シュライブマン、レイ・シーメンスによるものとされており、彼らはこの分野が「単なるデジタル化」と見なされることを避けようとした。[ 24 ]その結果、このハイブリッドな用語は、「デジタルオブジェクトを研究する際に現代人文科学の方法を用いる」修辞学や作文などの分野[ 24 ]と、「伝統的な人文科学オブジェクトを研究する際にデジタル技術を用いる」デジタル人文科学[ 24 ]との間に重複を生み出した。人文科学、芸術、社会科学全般における計算システムの利用と計算メディアの研究は、「計算論的転回」と呼ばれている。[ 25 ]
2006年、全米人文科学基金（NEH）はデジタル人文科学イニシアチブ（2008年にデジタル人文科学局に改称）を開始し、米国で「デジタル人文科学」という用語が広く採用されるようになった。[ 26 ]
デジタルヒューマニティーズは、かつてのニッチな地位から脱却し、2009年にフィラデルフィアで開催されたMLA大会で「大きなニュース」 [ 26 ]となり、デジタルヒューマニストたちは「最も活発で目立つ貢献」[ 27 ]を行い、彼らの分野は「久しぶりの『次の大きなトレンド』」[ 28 ]として称賛された。
デジタルヒューマニティーズのプロジェクトや取り組みは多様ですが、共通の価値観や方法を反映していることがよくあります。[ 29 ]これらは、定義が難しいこの分野を理解するのに役立ちます。
方法[ 29 ]
オープンでアクセスしやすいという価値観に沿って、多くのデジタル人文科学プロジェクトやジャーナルはオープンアクセスまたはクリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下で提供されており、この分野の「オープンスタンダードとオープンソースへの取り組み」を示しています。[ 30 ]オープンアクセスは、インターネット接続可能なデバイスとインターネット接続を持つ人なら誰でも、料金を支払うことなくウェブサイトを閲覧したり記事を読んだり、適切な許可を得てコンテンツを共有したりできるように設計されています。
デジタル人文科学の研究者は、既存の研究課題に答えるため、あるいは既存の理論的パラダイムに挑戦し、新たな課題を生み出し、新たなアプローチを開拓するために、計算手法を使用します。目標の一つは、現代の実証的社会科学で行われているように、コンピュータ技術を人文科学研究者の活動に体系的に統合することです[ 31 ]。しかし、デジタル人文科学では、知識のネットワーク化とマルチモーダルな形態への大きな傾向が見られるにもかかわらず、デジタル人文科学のかなりの部分は文書やテキストに焦点を当てており、この分野の研究をメディア研究、情報研究、コミュニケーション研究、社会学におけるデジタル研究と区別しています。デジタル人文科学のもう一つの目標は、テキスト資料を超越する学術研究を創造することです。これには、マルチメディア、メタデータ、動的な環境の統合が含まれます（バージニア大学のThe Valley of the Shadowプロジェクト、南カリフォルニア大学のVectors Journal of Culture and Technology in a Dynamic Vernacular、ハーバード大学のDigital Pioneersプロジェクト[ 32 ]を参照）。デジタル人文科学の研究者の間では、Google Booksコーパスなどの大規模な文化データセットの分析に計算手法を用いる研究者が増えている。 [ 33 ]このようなプロジェクトの例としては、2008 年にデジタル人文科学局が主催した人文科学高性能コンピューティングコンテスト[ 34 ]や、2009 年にNEH が NSF と共同で、また2011年にJISCとカナダSSHRCと提携して開催した Digging Into Data チャレンジ[ 35 ]と 2011 年に開催された Digging Into Data チャレンジ[ 36 ]が挙げられる。[ 37 ]書籍に加えて、歴史的な新聞もビッグデータ手法で分析できる。膨大な量の歴史的な新聞コンテンツの分析により、周期的な構造を自動的に発見する方法が示され、同様の分析がソーシャルメディアでも行われた。[ 39 ] [ 40 ]ビッグデータ革命の一環として、テキストマイニングに基づいて、ジェンダーバイアス、読みやすさ、コンテンツの類似性、読者の好み、さらには気分までもが分析されている。数百万の文書[ 41 ] [ 42 ] [ 43 ] [ 44 ] [ 45 ]および文学中国語で書かれた歴史文書[ 46 ]に対する方法。
デジタルヒューマニティーズはソフトウェアの作成にも関わっており、「デジタルネイティブであり、さまざまなデジタルコンテキストに存在する知識を生成、キュレーション、および相互作用するための環境とツール」を提供しています。[ 47 ]この文脈では、この分野は計算ヒューマニティーズと呼ばれることもあります。
デジタル人文科学の研究者は、モバイルデバイスのような小さな環境から仮想現実ラボのような大きな環境まで、さまざまなデジタルツールを使用して研究を行っています。「デジタル学術研究の作成、公開、作業を行う環境には、個人用機器から研究所、ソフトウェア、サイバースペースまで、あらゆるものが含まれます。」[ 49 ]研究者によっては、ニーズに応じて高度なプログラミング言語やデータベースを使用する人もいれば、よりシンプルなツールを使用する人もいます。DiRT (Digital Research Tools Directory [ 50 ] ) は、研究者向けのデジタル研究ツールのレジストリを提供しています。TAPoR (Text Analysis Portal for Research [ 51 ] ) は、テキスト分析および検索ツールへのゲートウェイです。アクセスしやすく無料のオンラインテキスト分析プログラムの例としては、Voyant Tools [ 52 ]があり、ユーザーはテキスト本文または URL をコピーして貼り付け、「表示」ボタンをクリックするだけでプログラムを実行できます。また、資金や機関のサーバーにアクセスできない学生などを支援することを目的とした、主に無料のオンラインまたはダウンロード可能なデジタル人文科学ツールのオンラインリスト[ 53 ]もあります。WordPressやOmekaのような無料のオープンソースWebパブリッシングプラットフォームも人気のあるツールです。
デジタル人文科学プロジェクトは、従来の人文科学の研究よりも、教員、職員、大学院生や学部生、情報技術専門家、美術館、図書館、アーカイブ、博物館のパートナーなどで構成されるチームやラボが関わることが多い。このような共同作業の性質を反映して、クレジットや著作権は複数の人々の間で共有されることが多く、これは従来の人文科学における単独著者モデルとは異なり（自然科学におけるモデルに近い）。[ 3 ]
デジタル人文科学プロジェクトは数千にも及び、資金が限られている、あるいは全くない小規模なものから、複数年にわたる財政支援を受けている大規模なものまで様々です。継続的に更新されているものもあれば、支援や関心の喪失により更新されていないものもありますが、ベータ版または完成版としてオンラインで公開されている場合もあります。以下は、この分野における多様なプロジェクトの例です。[ 54 ]
女性作家プロジェクト （1988年開始）は、希少なテキストの電子コレクションを通じて、ヴィクトリア朝以前の女性作家へのアクセスを容易にするための長期研究プロジェクトです。ウォルト・ホイットマン・アーカイブ[ 55 ] （1990年代開始）は、ホイットマン作品のハイパーテキスト版と学術版を作成することを目指しており、現在では写真、音声、そしてホイットマン批評に関する唯一の包括的な最新文献目録が含まれています。
ジェーン・ランダース[ 58 ]が指揮し、ヴァンダービルト大学がホストする奴隷社会デジタルアーカイブ[ 57 ]（旧称：奴隷社会に関する教会および世俗資料）は、奴隷社会におけるアフリカ人およびアフリカ系の子孫に関連する、絶滅の危機に瀕している教会および世俗の文書を保存している。このデジタルアーカイブには現在、16世紀から20世紀にかけての50万点のユニークな画像が収蔵されており、600万から800万人の個人の歴史を記録している。これらは大西洋世界におけるアフリカ人の歴史に関する最も包括的な連続記録であり、彼らと共に暮らしていた先住民、ヨーロッパ人、アジア人に関する貴重な情報も含まれている。アメリカ大陸に焦点を当てたデジタル人文科学プロジェクトのもう1つの例は、メキシコ国立自治大学のもので、17世紀の写本のデジタル化、16世紀から19世紀までのメキシコ史の電子コーパス、先コロンブス期の考古学的遺跡の3D可視化などがある。[ 59 ]アフリカの文化遺産に焦点を当てたデジタル人文科学プロジェクトの珍しい例としては、プリンストン大学のエチオピア、エリトリア、エジプトの聖母マリアの奇跡プロジェクトがあり、1300年代から1900年代にかけての聖母マリアに関するアフリカの中世の物語、絵画、写本を記録している。[ 60 ] [ 61 ]
図書館員やアーカイブ担当者の関与は、デジタル人文科学プロジェクトにおいて重要な役割を果たしています。これは、彼らの役割が近年拡大し、デジタルコレクションの保存、普及、アクセスに不可欠なデジタルキュレーションや、デジタル人文科学プロジェクトへの学術的アプローチの適用を含むようになったためです。[ 62 ]具体的な例としては、アーカイブ担当者が図書館コレクションのメタデータスキーマの評価、実装、カスタマイズの経験を通じて、研究者や学者がプロジェクトを構築するのを支援する取り組みが挙げられます。[ 63 ]
「文化分析」とは、大規模な視覚コレクションや現代のデジタルメディアを探索・分析するために計算手法を用いることを指します。この概念は2005年にレフ・マノヴィッチによって開発され、彼は2007年にカリフォルニア大学電気通信情報研究所（Calit2）のクアルコム研究所に文化分析ラボを設立しました。このラボは、コンピュータビジョンと呼ばれるコンピュータサイエンスの分野の手法を用いて、歴史的および現代の多くの種類の視覚メディアを分析してきました。例えば、 1923年から2009年の間に発行されたタイム誌のすべての表紙[ 64 ] 、ニューヨーク近代美術館（MoMA）のコレクションにある2万点の歴史的な美術写真[ 65 ]、マンガの100万ページ[ 66 ]、そして世界17都市でInstagramで共有された1600万枚の画像[ 67 ]などです。文化分析には、メディアデザインやデータ視覚化の手法を用いて、大規模な視覚コレクションを探索するためのインタラクティブな視覚インターフェースを作成することも含まれます。例えば、SelfiecityやOn Broadwayなどです。
文化分析研究は、いくつかの理論的な問題にも取り組んでいます。今日作成されているユーザー生成コンテンツとプロのメディアコンテンツの両方からなる巨大な文化世界を、平均値、外れ値、または既存のカテゴリに還元することなく、どのように「観察」できるのでしょうか。大規模な文化データを扱うことで、文化に関する固定観念や前提をどのように問い直すことができるのでしょうか。新たなメガスケール、スピード、接続性を備えたグローバルなデジタル文化を研究するために、どのような新しい理論的な文化概念とモデルが必要なのでしょうか。[ 68 ]
「文化分析」という用語は、現在では他の多くの研究者によって使用されており、2 つの学術シンポジウム[ 69 ] 、大学や産業界の研究所から 120 人の主要な研究者を集めた UCLA での 4 か月にわたる研究プログラム[ 70 ] 、 2016 年に設立された学術査読誌である Cultural Analytics: CA [ 71 ]、および学術職の求人リストなどがその例です。
WordHoard（2004年開始）は、学術的な知識はなくても技術的な知識のないユーザーが、古代ギリシャ叙事詩、チョーサー、シェイクスピア、スペンサーなどの詳細なタグ付けされたテキストを新しい方法で読んだり分析したりできる無料アプリケーションです。Republic of Letters（2008年開始）[ 72 ]は、インタラクティブなマップと視覚化ツールを通して啓蒙時代の作家のソーシャルネットワークを視覚化することを目指しています。ネットワーク分析とデータ視覚化は、分野自体を考察するためにも使用されます。研究者は、ソーシャルメディアのやり取りのネットワークマップや、デジタル人文科学の学者やプロジェクトに関するデータに基づいたインフォグラフィックを作成することができます。
文書の時代背景分析（DICT）スタイル[ 74 ]とオンラインデモツールを使用すると、入力テキストの著者が使用した語彙がテキスト作成時に頻繁に使用されていたかどうか、著者が時代錯誤語や新語を使用していたかどうか、テキスト内で意味が大きく変化した用語を検出できます。
カルチュロミクスは、デジタル化されたテキストの定量的分析を通じて人間の行動や文化的傾向を研究する計算語彙学の一形態です。 [ 75 ] [ 76 ]研究者は、言語や単語の使用に反映される文化的現象を調査するために、大規模なデジタルアーカイブをデータマイニングします。 [ 77 ]この用語は、ハーバード大学の研究者であるジャン＝バティスト・ミシェルとエレズ・リーバーマン・エイデンが共著した、2010年のサイエンス誌の記事「数百万冊のデジタル化された書籍を使用した文化の定量的分析」で初めて説明されたアメリカの新語です。[ 78 ]
米国科学アカデミー紀要に掲載された2017年の研究[ 45 ]では、2010年のサイエンス誌の記事[ 78 ]に掲載されたデジタル化された書籍と、150年にわたる英国の地方新聞の大規模なコーパスで見つかったn-gramの経時的な変化を比較した。この研究ではさらに、高度な自然言語処理技術を用いて、ジェンダーバイアス、地理的焦点、テクノロジー、政治などの歴史と文化のマクロな傾向、および特定の出来事の正確な日付を特定した。
デジタルヒューマニティーズの応用は、純粋科学、農業、経営学などの人文科学以外の分野と併用することで、産業界や社会の問題に対する幅広い実践的な解決策を生み出すことができる。[ 79 ]
スタンフォード哲学百科事典（1995年創刊）は、哲学の用語、概念、人物に関する動的な参考資料であり、この分野の学者によって維持されています。MLA Commons [ 80 ]は、デジタル人文科学教育：概念、モデル、実験（2016年）における教育成果物の継続的なキュレーションコレクションに対して、誰でもコメントできるオープンなピアレビューサイトを提供しています。 [ 81 ]デジタル人文科学の議論プラットフォームには、同名のオープンアクセス書籍（2012年版と2016年版）が収録されており、読者は文章を興味深いものとしてマークしたり、用語をクラウドソーシングの索引に追加したりすることで資料とやり取りできます。
一部の研究機関は、例えば、ウィキメディア・コモンズを通じて自由にライセンスされたメディアファイルを公開したり、データセットをウィキデータにリンクまたはロードしたりするために、ウィキメディア財団やコミュニティのボランティアと協力しています。ウィキペディアやその姉妹プロジェクトの記事の投稿履歴に対してテキスト分析が行われています。 [ 82 ]
「南アフリカデジタル言語リソースセンター」（SADiLaR ）は、オープン教育リソース（OER）のグローバル定義がユネスコによって起草され承認された時期に設立されました[ 83 ]。SADiLaRはこれを、デジタル人文科学のためのOERの使用と作成に関する活動と研究を促進する機会と捉えました。彼らは、教材のコストについての意識を高め、オープンな原則と実践の採用を促進し、南アフリカの高等教育機関におけるオープン教育リソースとデジタル人文科学の成長を支援するために、デジタル人文科学OER（DH - OER）プロジェクトを開始し、立ち上げました[84]。DH-OERは、26のプロジェクトとオープン性の紹介で2022年4月に始まりました[ 85 ] 。 2023年11月に16のプロジェクトが公開イベントで取り組みを紹介して終了しました[ 86 ] 。
大規模言語モデル (LLM) と生成型 AI (GenAI) の出現により、AI 研究と人文科学研究のより緊密な統合を求める声が高まっています。2023 年、キャサリン・エルキンスとジョン・チュンは、人工知能と人文科学研究を学際的な協力によって結びついた別々の分野としてではなく、単一の学問分野として実施する研究実践を説明するために「AI DH」という用語を導入しました。[ 87 ]この方式で研究を行う研究者は、国際機械学習会議などの AI 関連の場と、PMLAやPoetics Todayなどの人文科学ジャーナルの両方で論文を発表し、著作権、物語、ガバナンスに関する問題を、計算論的かつ人文科学的な問題として同時に扱っています。[ 88 ] [ 89 ] [ 90 ]この統合型 AI DH アプローチは、2016 年にケニオン大学の学際的な人間中心の AI プログラムと、統合人文科学プログラム内の AI CoLab が設立されたことに端を発しています。[ 91 ] [ 92 ]
2025年までに、AI DHはデジタル人文科学の中でより制度化された専門分野へと発展し、LLMや生成AIの進歩に対応してその採用が加速した。南カリフォルニア大学のAIとデジタル人文科学ガイドなどの大学の研究ガイドでは、文化データセットに適用されるテキストマイニング、感情分析、コンピュータビジョンのAI手法と、それに関連する倫理的考察が文書化されている。[ 93 ]
関連する制度的支援には、シュミット科学人文科学およびAI仮想研究所などの資金提供イニシアチブが含まれる。[ 94 ]
2012年、マシュー・K・ゴールドは、デジタル人文科学の分野に対する批判として、「人種、階級、ジェンダー、セクシュアリティの問題への配慮の欠如、教育的なプロジェクトよりも研究主導型のプロジェクトへの偏重、政治的コミットメントの欠如、実践者間の多様性の不足、著作権で保護されたテキストへの対応の困難さ、資金豊富な研究大学への制度的集中」などを挙げた。[ 95 ]同様に、ベリーとファゲルヨルドは、デジタル人文科学は「計算的想像力の意味合いについて批判的に考える必要性に焦点を当て、この点に関していくつかの疑問を提起すべきである」と主張している。「これはまた、デジタル技術、アルゴリズム、ソフトウェアに埋め込まれた政治と規範の重要性を前面に出すためでもある。テキストの綿密な読解と遠隔的な読解の間でどのように交渉するか、また、人文科学の研究においてミクロ分析とマクロ分析をどのように有益に調和させるかを模索する必要がある。」[ 96 ]アラン・リューは、「デジタル人文学者はツール、データ、メタデータを批判的に開発する一方で（例えば、「コンテンツオブジェクトの順序付けられた階層」の原則について議論したり、計算が真実の発見に最適か、リサ・サミュエルズとジェローム・マクガンが言うところの「変形」に最適かを議論したりなど）、社会、経済、政治、文化のあらゆる領域に批判を広げることはめったにない」と主張している。[ 97 ]こうした懸念から、批判的デジタル人文学（CDH）という新たな分野が生まれた。
重要な問いには次のようなものがある。ソフトウェアの研究において、目に見えないものをどのように可視化するのか？コードやソフトウェアを介して知識が伝達されるとき、どのように変容するのか？ビッグデータ、可視化、デジタル手法などに対する批判的なアプローチとは何か？計算はどのようにして新たな学問分野の境界やゲートキーピング機能を生み出すのか？デジタルの新たな覇権的表現とは何か？「ジオオン」、「ピクセル」、「波」、可視化、視覚的修辞などとは何か？メディアの変化は認識論的変化をどのように生み出すのか、また、計算インターフェースの「スクリーンの本質主義」の背後をどのように見ることができるのか？ここでは、可視化の実践が不可視化を伴うこと、つまり計算が何を捉えるかの選択を伴うことについても考察する必要があるかもしれない。[ 96 ]
ローレン・F・クラインとゴールドは、デジタル人文科学に関する多くのメディア報道が批判的であると指摘している。ニューヨーク・タイムズ紙に寄稿したアルマン・ルロワは、文学作品のテーマをアルゴリズムで分析することと、文学のテーマを時間軸に沿って質的かつ現象学的に分析するハロルド・ブルームの研究との対比について論じている。ルロワは、デジタル人文科学が文学や社会現象の真に強固な分析を提供できるのか、あるいはそれらに対する斬新な代替的視点を提供できるのか疑問を呈している。文学理論家のスタンリー・フィッシュは、デジタル人文科学は革命的なアジェンダを追求し、それによって「卓越性、権威、学問分野の力」という従来の基準を損なうと主張している。[ 98 ]しかし、デジタル人文科学の研究者は、「デジタル人文科学は、従来の知識、技能、方法の代替ではなく、それらの拡張である。その独自の貢献は、過去の洞察を消し去るものではなく、学術的な解釈、情報に基づいた研究、構造化された議論、実践共同体内の対話に対する人文科学の長年の取り組みを補完し、追加するものである」と指摘している。[ 3 ]
デジタル人文科学は、資金の減少、繰り返される議論、理論的主張や方法論的議論の衰退といった、人文科学における明らかな問題に対する解決策として称賛されてきた。[ 99 ]ニュー・リパブリック誌に寄稿したアダム・キルシュは、これをデジタル人文科学の「偽りの約束」と呼んでいる。[ 100 ]人文科学の他の分野や多くの社会科学系の学部が資金や名声の低下に直面している一方で、デジタル人文科学は資金と名声の増加を目の当たりにしてきた。目新しさの問題に悩まされているデジタル人文科学は、通常考えられている人文科学に対する革命的な代替案として、あるいは単に古い瓶に入った新しいワインとして議論されている。キルシュは、デジタル人文科学の実践者は学者というよりマーケターであるという問題に苦しんでおり、実際に新しい分析を行うよりも研究の壮大な能力を証明し、そうする場合でも取るに足らない手品を行うだけだと考えている。この種の批判は、Inside Higher Educationに寄稿した Carl Staumshein 氏のように、他の人々によっても繰り返されており、彼はそれを「デジタル人文科学バブル」と呼んでいます。[ 101 ]同誌の後半で、Straumshein 氏は、デジタル人文科学は人文科学の「企業主義的再構築」であると主張しています。[ 102 ]デジタル人文科学とビジネスの提携は、ビジネス界がより注目するようになり、人文科学に必要な資金と関心をもたらすという肯定的な転換点だと考える人もいます。[ 103 ]デジタル人文科学という名称が重荷にならなければ、エリート主義的で不公平な資金提供を受けているという非難を免れることができるでしょう。[ 104 ]
また、入力したデータがどのように処理されるかを十分に理解していない研究者や、エラーを十分に検証できないソフトウェアの「ブラックボックス」に過度に依存している研究者によるデジタル人文科学ツールの使用に対する批判もある。[ 105 ] UCLA情報学部教授のジョアンナ・ドラッカーは、デジタル人文科学の研究者や一般の人々が使用する人気の視覚化ツールやテクノロジー（ Googleのn-gramグラフなど）に蔓延している「認識論的誤謬」を批判し、一部のネットワーク図作成ツールやトピックモデリングツールは「人文科学の研究にはあまりにも粗雑すぎる」と述べている。[ 106 ]これらのプログラムの透明性の欠如は、データとその処理の主観的な性質を覆い隠すと彼女は主張し、これらのプログラムは「従来のアルゴリズムに基づいて標準的な図を生成し、データ処理の意味を明らかにすることを非常に困難にしている」と述べている。[ 106 ]同様の問題はより低いレベルでも見られ、デジタル人文科学分析に使用されるデータベースは、アナログデータのシステムのバイアスを再現しています。[ 107 ]基本的に「すべてのデータベースは物語である」ため[ 107 ]、視覚化や図は、データが不完全である、または特定の角度からしか示していないことを認識せずに、データの根底にある構造や欠落を覆い隠してしまうことがよくあります。
デジタルヒューマニティーズの実践者の間では、人種やアイデンティティ政治が果たす役割について、最近論争が起きている。タラ・マクファーソンは、デジタルヒューマニティーズにおける人種的多様性の欠如の一因を、UNIXやコンピュータそのものの様式にあるとしている。[ 108 ] DHpoco.orgの公開スレッドでは、最近、デジタルヒューマニティーズにおける人種の問題について100件を超えるコメントが寄せられ、研究者たちは、人種（およびその他の）偏見がデジタルヒューマニティーズ研究に利用できるツールやテキストにどの程度影響するかについて議論している。[ 109 ]マクファーソンは、分析対象が人種に関するものでないように見えても、デジタル技術と人種がもたらす影響について理解し、理論化する必要があると主張している。
エイミー・E・エアハートは、シンプルなHTMLを使用するウェブサイトから、テキスト復元プロジェクトにおけるTEIとビジュアルの使用への移行によって、新たなデジタル人文科学の「正典」となったものを批判している。 [ 110 ]これまで失われたり除外されたりしていた作品は、インターネット上で新たな居場所を得た。しかし、伝統的な人文科学に見られるのと同じような周縁化の慣行の多くが、デジタルでも起こっている。エアハートによれば、「デジタル人文主義者である私たちが構築している正典、つまり伝統的なテキストに偏り、女性、有色人種、LGBTQコミュニティによる重要な作品を排除している正典を検証する必要がある」という。[ 110 ]
デジタルヒューマニティーズの実践者も、障害のあるユーザーのニーズを満たせていない。ジョージ・H・ウィリアムズは、ユニバーサルデザインは実践者にとってユーザビリティを高めるために不可欠であると主張している。なぜなら、「最も価値のあるデジタルリソースの多くは、例えば聴覚障害者や難聴者、視覚障害者や弱視者、特定の色を識別するのが難しい人にとっては役に立たない」からである。[ 111 ]アクセシビリティを成功させ、生産的なユニバーサルデザインを実現するには、障害のあるユーザーがデジタルリソースをなぜ、どのように使用しているかを理解することが重要である。同時に、すべてのユーザーが情報ニーズに対して異なるアプローチをとることを忘れてはならない。[ 111 ]
デジタル人文科学は、系譜や歴史といった伝統的な問題を無視しているだけでなく、人文科学を特徴づける根本的な文化批評を欠いているとして批判されてきた。しかし、人文科学が人文科学であるためには、文化批評そのものと結びついている必要があるのかどうかはまだ明らかになっていない。[ 97 ] [ 19 ]科学は、デジタル人文科学を、人文科学や社会科学の非定量的方法に対する歓迎すべき改善と見なすかもしれない。[ 112 ] [ 113 ]
分野が成熟するにつれて、ウェブサイトの構成要素、データベース、その他の非印刷物を含むことが多いデジタル人文科学プロジェクトには、従来の学術ピアレビューモデルでは不十分であるという認識が生まれています。そのため、品質と影響を評価するには、従来のピアレビュー方法と新しいピアレビュー方法を組み合わせる必要があります。[ 3 ]一つの対応策として、 DHCommons Journalが創刊されました。これは、特に中段階のデジタルプロジェクトなど、従来とは異なる投稿を受け付けており、デジタル人文科学プロジェクトのマルチメディア性、学際性、マイルストーン主導性により適した革新的なピアレビューモデルを提供しています。アメリカ歴史協会や現代語学協会などの他の専門的な人文科学組織は、学術的なデジタル研究を評価するためのガイドラインを策定しています。[ 114 ] [ 115 ]
2012 年版のDebates in the Digital Humanities では、教育法が「デジタル 人文科学の軽視された継子」であると認め、デジタル 人文科学の教育に関するセクションを丸ごと含めました。[ 5 ]その理由の一つは、人文科学の助成金が、測定が難しい教育革新よりも、定量化可能な結果を伴う研究に重点を置いているためです。[ 5 ]教育分野におけるより多くの学術研究の必要性を認識し、編集されたDigital Humanities Pedagogy が出版され、さまざまな分野でデジタル 人文科学の方法をどのように教えるかに対処するためのケーススタディと戦略が提供されています。
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