デジタル人文学

デジタル・ヒューマニティーズ（DH ）は、コンピューティングやデジタル技術と人文科学の分野が交わる学術活動の一領域です。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、共同作業、学際的、コンピューティングを活用した研究、教育、出版を伴う新しい学術研究の方法と定義できます。^[3] DHは、印刷された言葉がもはや知識の生産と配布の主な媒体ではないという認識のもと、人文科学の研究にデジタルツールと手法を導入します。^[3]

DHは、新しいアプリケーションや技術を生み出し、使用することで、新しい種類の教育を可能にすると同時に、これらが文化遺産やデジタル文化にどのような影響を与えるかを研究し、批評します。^[2] DHの特徴は、人文科学とデジタルの双方向の関係を育むことです。つまり、この分野では、人文科学の研究を追求するためにテクノロジーを採用するとともに、テクノロジーを人文科学的な質問と尋問の対象としています。

デジタル人文学の定義は、学者や実践者によって継続的に策定されています。この分野は常に成長し変化しているため、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ります。^[4]デジタル人文学における議論の第2巻（2016年）は、この分野を定義することの難しさを認めています。「かつてこの分野の特徴であったデジタルアーカイブ、定量分析、ツール構築プロジェクトに加えて、デジタル人文学は現在、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、「ボーンデジタル」論文、ハッシュタグ活動とその分析、代替現実ゲーム、モバイルメーカースペースなど、幅広い方法と実践を網羅しています。いわゆる「ビッグテント」デジタル人文学では、デジタル人文学の仕事が正確に何を伴うのかを具体的に判断することが難しい場合があります。」^[5]

歴史的に、デジタル人文学は人文学コンピューティングから発展し、人文科学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網羅しています。デジタル人文学は、デジタル化された（リメディアされた）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を、^[6]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）やデジタル出版と組み合わせています。デジタル人文学の関連サブフィールドとして、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が生まれています。デジタル人文学と並行する分野としては、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（特にデジタル人文学のプロジェクト設計と制作に関連する分野）、文化分析などがある。それぞれの学問分野と国には、独自のデジタル人文学の歴史がある。^[7]

ベリーとファゲルヨルドは、デジタル人文学を再概念化する方法の 1 つとして、「デジタル人文学スタック」を挙げています。彼らは、「この種の図は、計算科学やコンピュータ サイエンスでは、技術が抽象度を増しながら互いに「積み重ねられる」様子を示すのによく使われます。ここでは、この手法をよりわかりやすくクリエイティブな意味で使用し、デジタル人文学を構成すると言える活動、実践、スキル、技術、構造の範囲を示し、高レベルのマップを提供することを目指しています」と述べています。^[8]実際、「図は、計算思考や知識表現など、デジタル人文学スタックの基本要素の一部を示す最下層と、その後にこれらを基に構築されるその他の要素として読み取ることができます」。^[9]

実務上、デジタル人文学の主な特徴は、処理されるデータに焦点が当てられていることです。テキストデータの処理については、デジタル人文学はデジタル版、計算言語学、自然言語処理の長く広範な歴史を基盤とし、独立した高度に専門化された技術スタックを開発しました（主にテキストエンコーディングイニシアチブの仕様に蓄積されています）。この分野のこの部分は、一般的なデジタル人文学とは区別して「デジタル文献学」または「計算文献学」として分類されることがあります。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式文字認識などのデジタルの実践、方法、技術にアクセスでき、この分野をデジタル時代に適応させる機会を提供しています。^[10]

デジタル・ヒューマニティーズは、1940年代から50年代に起源を持つ人文科学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1946年に始まったイエズス会の学者ロベルト・ブサの先駆的な研究^[11]と、 1950年代初頭に始まったイギリスの教授ジョセフィン・マイルズの研究に遡ります。 ^{[12] [13] [14] [15]} IBMと共同で、ブサと彼のチームは、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「トマス索引」を作成しました。^[3]ブサの著作は、ジュリアン・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]他の学者は、メインフレーム・コンピュータを使用して、単語の検索、並べ替え、カウントなどのタスクを自動化し始めました。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ツーゼのコンピュータを使用して達成されました。^[17]その後の数十年間に、考古学者、古典学者、歴史学者、文学者、そして他の分野の幅広い人文科学研究者が、新たな計算手法を応用して人文科学の研究を変革しました。^{[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・ヒューマニティーズは、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、理論的取り組みを通じて開発された実践と視点も受け継いでいます。これらは、SIGGRAPHなどの組織によって開発された研究から、チャールズとレイ・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ります。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で、初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ました。^[20]

デジタル人文学の最初の専門誌は、1966年に創刊された『Computers and the Humanities』である。考古学におけるコンピュータアプリケーションと定量的手法（CAA）協会は1973年に設立された。文学および言語コンピューティング協会（ALLC）とコンピュータと人文学協会（ACH）は、それぞれ1977年と1978年に設立された。^[3]

すぐに、デジタルテキストのタグ付けのための標準化されたプロトコルの必要性が生じ、Text Encoding Initiative (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、1994年5月にTEIガイドラインの最初の完全版を公開しました。 ^[14] TEIは、電子テキスト研究の分野を形作るのに貢献し、デジタル編集用のタグスキームであるExtensible Markup Language (XML) につながりました。研究者たちは、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も始めました。^[3] 1990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が登場し（例：Women Writers Project、Rossetti Archive、^[21]、The William Blake Archive ^[22]）、文学におけるテキストエンコーディングの洗練性と堅牢性を実証しました。^[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、デジタル人文学の研究はテキスト中心からデザイン中心へと変化しました。インターネットのマルチメディア性により、デジタル人文学の研究にはテキストに加えて音声、動画、その他の要素を取り入れることが可能になりました。^[3]

「人文科学コンピューティング」から「デジタル人文学」への用語の変更は、ジョン・アンズワース、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いる。彼らは、アンソロジー『デジタル人文学入門』（2004年）の編集者として、この分野が「単なるデジタル化」と見なされるのを防ごうとした。 [ ^{24 ]}その結果、このハイブリッド用語は、「デジタルオブジェクトを研究する現代人文学の方法」を使用する修辞学や作文などの分野と、「伝統的な人文科学オブジェクトを研究するデジタル技術」を使用するデジタル人文学との間に重なりを生み出した。^[24]人文科学、芸術、社会科学における計算システムの使用と計算メディアの研究は、より一般的には「計算的転回」と呼ばれている。^[25]

2006年に全米人文科学基金（NEH）はデジタル人文学イニシアチブ（2008年にデジタル人文学局に改名）を立ち上げ、米国で「デジタル人文学」という用語が広く採用されるようになりました。^[26]

デジタル人文学は、かつてのニッチな地位から脱し、フィラデルフィアで開催された2009年のMLA大会で「大きなニュース」[ ^26]となり、デジタル人文学者は「最も活発で目立つ貢献のいくつか」^[27]を行い、彼らの分野は「久しぶりの『次の大物』」^{[28]として称賛されました。}

デジタル人文学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多いです。^[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。

価値観^[29]

方法^[29]

オープンでアクセスしやすいという価値に沿って、多くのデジタル人文学プロジェクトやジャーナルはオープンアクセスであり、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスの下にあり、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、インターネット対応デバイスとインターネット接続があれば誰でも、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。

デジタル人文学の学者は、既存の研究上の疑問に答えるため、または既存の理論的パラダイムに挑戦するために計算手法を使用し、新しい疑問を生み出し、新しいアプローチを開拓する。その目標の 1 つは、現代の実証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学の学者の活動に体系的に統合することである^[31] 。しかし、デジタル人文学では知識のネットワーク化とマルチモーダル化が大きなトレンドとなっているにもかかわらず、かなりの量のデジタル人文学は文書とテキストに焦点を当てており、メディア研究、情報研究、コミュニケーション研究、社会学のデジタル研究とは一線を画している。デジタル人文学のもう 1 つの目標は、テキスト ソースを超越する学問を生み出すことである。これには、マルチメディア、メタデータ、動的環境の統合が含まれる（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）。デジタル人文学の研究者の間で、 Google Booksコーパスのような大規模な文化データセットの分析に計算手法を用いる人が増えている。^[33]こうしたプロジェクトの例としては、2008 年にデジタル人文学局が主催した人文学ハイパフォーマンスコンピューティング コンテストや、^{[34] NEH が NSF と共同で 2009 年[35]}と 2011 年^[36]に開催した Digging Into Data チャレンジが挙げられる。 ^[37] NEH は英国のJISC 、カナダのSSHRCと提携してこのコンテストを開催した。 ^[38]書籍だけでなく、歴史的な新聞もビッグデータの手法で分析できる。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できることが示されており、同様の分析がソーシャル メディアでも実行されている。^[39] [ ^40]ビッグデータ革命の一環として、何百万もの文書^{[41] [42] [43] [44 ] [45]や文語中国語で書かれた歴史的文書を対象に、}テキストマイニング手法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、さらには気分までが分析されてきました。^[46]

デジタル人文学はソフトウェアの作成にも関わっており、「デジタルで生まれ、さまざまなデジタルコンテキストで生きる知識を生み出し、キュレーションし、対話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、この分野は計算人文学と呼ばれることもあります。

デジタル人文学の研究者は、研究にさまざまなデジタルツールを使用します。研究は、モバイルデバイスほどの小さな環境から、バーチャルリアリティラボほどの大きな環境まで、さまざまな環境で行われます。「デジタル研究の作成、公開、作業のための環境には、個人用機器から研究所、ソフトウェアからサイバースペースまですべてが含まれます。」^[49]必要に応じて、高度なプログラミング言語やデータベースを使用する研究者もいれば、それほど複雑ではないツールを使用する研究者もいます。DiRT（デジタル研究ツールディレクトリ^[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（研究用テキスト分析ポータル^[51] ）は、テキスト分析および検索ツールへの入り口です。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]があります。このプログラムを実行するには、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済みます。また、オンラインまたはダウンロード可能なデジタル人文学ツールのオンラインリスト^[53]もあり、その多くは無料で、資金や機関のサーバーにアクセスできない学生やその他の人々を支援することを目的としています。WordPressやOmekaなどの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。

デジタル人文学プロジェクトは、伝統的な人文学の研究よりも、教員、職員、大学院生や学部生、情報技術の専門家、ギャラリー、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研究室が関与する可能性が高くなります。この共同作業の性質を反映して、クレジットと著者は複数の人に与えられることが多く、これは伝統的な人文学の単独著者モデルとは異なります（自然科学に近いです）。^[3]

デジタル人文学プロジェクトは数千にのぼり、資金が限られているか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多岐にわたります。継続的に更新されているものもあれば、支援や関心が薄れたために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に残っているものもあります。以下は、この分野のさまざまなプロジェクトの例です。^[54]

女性作家プロジェクト （1988年に開始）は、ヴィクトリア朝以前の女性作家の作品を、貴重なテキストの電子コレクションを通じてよりアクセスしやすく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年代に開始）は、ホイットマンの作品のハイパーテキストと学術版の作成を目指し、現在では写真、音声、そしてホイットマン批評の唯一の包括的な最新書誌が含まれています。エミリー・ディキンソン・アーカイブ（2013年に開始）^[56]は、ディキンソンの詩の原稿の高解像度画像のコレクションと、詩に登場する9,000語以上の検索可能な辞書です。

奴隷社会デジタルアーカイブ^[58]（旧称奴隷社会の教会および世俗資料）は、ジェーン・ランダース^[59]が監督し、ヴァンダービルト大学で運営されており、奴隷社会におけるアフリカ人とアフリカ系の人々に関する、危機に瀕した教会および世俗の文書を保存しています。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50万枚のユニークな画像が保存されており、600万から800万人の人々の歴史が記録されています。これらは大西洋世界のアフリカ人の歴史に関する最も広範な連続記録であり、彼らと共存していた先住民、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ます。アメリカ大陸に焦点を当てたデジタル人文学プロジェクトのもう一つの例は、メキシコ国立自治大学におけるもので、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の歴史の電子コーパス、およびスペイン到来以前の考古学的遺跡の3D視覚化を行っています。^[60]アフリカの文化遺産に焦点を当てたデジタル人文学プロジェクトの珍しい例は、プリンストン大学のエチオピア、エリトリア、エジプトのマリアの奇跡プロジェクトで、1300年代から1900年代にかけてのアフリカ中世の聖母マリアに関する物語、絵画、写本を記録しています。^{[61] [62]}

図書館員とアーキビストの関与は、デジタル人文学プロジェクトにおいて重要な役割を果たしている。なぜなら、彼らの役割は最近拡大し、デジタルコレクションの保存、促進、アクセスに不可欠なデジタルキュレーションや、デジタル人文学プロジェクトへの学術的志向の適用も含まれるようになったからである。^[63]具体的な例としては、アーキビスト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活かして、学者や研究者のプロジェクト構築を支援する取り組みが挙げられる。^[64]

「文化分析」とは、大規模なビジュアルコレクションや現代のデジタルメディアの調査と分析に計算手法を使用することを指します。この概念は、2005年にレブ・マノビッチによって開発され、マノビッチは2007年にカリフォルニア情報通信研究所のクアルコム研究所（Calit2）に文化分析ラボを設立しました。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使用して、さまざまな種類の歴史的および現代的なビジュアルメディアを分析してきました。たとえば、 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、^[65]ニューヨーク近代美術館（MoMA）のコレクションからの20,000枚の歴史的アート写真、^[66]マンガ本の100万ページ、^[67]世界17都市でInstagramで共有された1600万枚の画像などです。^[68]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使用して、SelfiecityやOn Broadwayなどの大規模なビジュアルコレクションを調査するためのインタラクティブなビジュアルインターフェイスを作成することも含まれます。

文化分析研究は、いくつかの理論的な疑問にも取り組んでいます。今日作成されたユーザー生成メディアコンテンツとプロフェッショナルメディアコンテンツの両方の巨大な文化宇宙を、平均、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思い込みに疑問を投げかけることができるでしょうか。新しいメガスケール、スピード、接続性を備えたグローバルデジタル文化を研究するには、どのような新しい理論的文化概念とモデルが必要ですか。^[69]

「文化分析」（または「文化分析」）という用語は、2つの学術シンポジウム、^[70]、大学と産業界の研究室から120人の一流研究者を集めたUCLAでの4か月にわたる研究プログラム、^[71]、 2016年に設立された学術査読誌「Journal of Cultural Analytics: CA」、^[72]、学術職の求人情報など、現在では多くの研究者によって使用されています。

WordHoard（2004年に開始）は、学術的だが技術に詳しくないユーザーが、初期ギリシャ叙事詩、チョーサー、シェイクスピア、スペンサーの正典を含む、深く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ようにする無料のアプリケーションです。Republic of Letters（2008年に開始）^[73]は、インタラクティブマップと視覚化ツールを通じて啓蒙主義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、分野自体の考察にも使用されます。研究者は、デジタル人文学の学者やプロジェクトに関するデータから、ソーシャルメディアのやりとりのネットワークマップやインフォグラフィックを作成することができます。

DICT（Document in Context of its Time）分析スタイル^[75]とオンラインデモツールを使用すると、入力テキストの作成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、作成者が時代錯誤や新語を使用したかどうかをインタラクティブに確認でき、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を定量的に分析することで人間の行動や文化の傾向を研究する計算語彙学の一種です。 ^{[76] [77]}研究者は大規模なデジタルアーカイブをデータマイニングして、言語や単語の使用に反映されている文化的現象を調査します。^[78]この用語はアメリカの新語で、ハーバード大学の研究者ジャン・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「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分析」という2010年のサイエンス誌の記事で初めて説明されました。^[79]

米国科学アカデミー紀要に発表された2017年の研究^[45]では、2010年のサイエンス誌の記事^[79]からデジタル化された書籍の両方におけるnグラムの軌跡と、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グラムの軌跡を時系列で比較しました。この研究ではさらに、より高度な自然言語処理技術を使用して、性別による偏見、地理的焦点、テクノロジー、政治、特定のイベントの正確な日付など、歴史と文化のマクロな傾向を発見しました。

デジタル人文学の応用は、純粋科学、農業、経営学などの非人文学分野と併せて利用することで、産業や社会の問題を解決するための実用的なソリューションの多様なバリエーションを生み出すことができる。^[80]

スタンフォード哲学百科事典（1995年に開始）は、哲学の用語、概念、人物をこの分野の学者が維持管理している動的な参考書です。MLA Commons ^[81]は、デジタル教育学における人文科学：概念、モデル、実験（2016年）の継続的な教育成果物のキュレーションコレクションに対して、オープンなピアレビューサイト（誰でもコメントできる）を提供しています。 ^[82]デジタル人文科学の議論プラットフォームには、同じタイトルのオープンアクセス書籍（2012年版と2016年版）が含まれており、読者は文章を興味深いとマークしたり、クラウドソーシングインデックスに用語を追加したりして、資料と対話することができます。

いくつかの研究機関は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、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利用できるようにしたり、ウィキデータを使用してデータセットをリンクまたはロードしたりしています。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関するテキスト分析が行われています。^[83]

「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）の世界的な定義が起草され、ユネスコによって承認された時期に設立されました ^[84] SADiLaRはこれをデジタル人文学のためのOERの使用と作成に関する活動と研究を刺激する機会と見なしました。彼らは、材料のコストに関する意識を高め、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学の成長を支援するために、デジタル人文学OER（^DH -OER）プロジェクト[ 85 ]を発足しました。DH-OERは2022年4月に26のプロジェクトとオープン性の紹介から始まりました。 ^[86]それは2023年11月に終了し、16のプロジェクトが公開イベントでその取り組みを披露しました。^[87]

2012年、マシュー・K・ゴールドは、デジタル人文学の分野に対する批判として、「人種、階級、性別、性的指向の問題への配慮の欠如、教育的プロジェクトよりも研究主導のプロジェクトへの偏り、政治的関与の欠如、実践者間の多様性の不十分さ、著作権で保護されたテキストへの対応の欠如、資金が豊富な研究大学への組織的集中」を挙げた。^[88]同様にベリーとファジェヨルドは、デジタル人文学は「計算上の想像力の影響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るべきである。これは、デジタル技術、アルゴリズム、ソフトウェアに組み込まれている政治と規範の重要性を前面に出すためでもある。テキストの詳細な読み方と遠隔的な読み方の間でどのように折り合いをつけるか、また人文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効に調和させるかを探る必要がある」と主張した。^[89]アラン・リューは、「デジタル人文学者は批判的にツール、データ、メタデータを開発するが、（例えば、「コンテンツオブジェクトの順序付けられた階層」の原則を議論したり、計算が真実の発見に最も適しているか、あるいはリサ・サミュエルズとジェローム・マクギャンが言うように「変形」に最も適しているかを議論したりなど）、社会、経済、政治、文化の完全な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。^[90]これらの懸念のいくつかは、批判的デジタル人文学（CDH）という新興のサブフィールドを生み出した。

重要な質問には、ソフトウェアの研究において、目に見えないものを可視化するにはどうすればよいか、コードとソフトウェアを介した場合、知識はどのように変化するか、ビッグデータ、視覚化、デジタル手法などに対する批判的なアプローチは何か、コンピューティングはどのようにして新しい学問分野の境界とゲートキーピング機能を生み出すか、デジタルの新しい覇権的表現（「ジオーン」、「ピクセル」、「波」、視覚化、視覚的レトリックなど）は何か、メディアの変化はどのようにして認識論的変化を生み出すか、そしてコンピューティングインターフェースの「スクリーン本質主義」の背後をどう見ることができるか、などが含まれる。ここで、可視化の実践が可視化の実践をも伴う方法についても考察する必要がある。コンピューティングには、何をキャプチャするかについての選択が含まれるのである。^[89]

ローレン・F・クラインとゴールドは、デジタル人文学が公共メディアに登場する場合、批判的な形で登場することが多いと指摘している。ニューヨーク・タイムズ紙に寄稿したアルマン・ルロワは、文学テキストのテーマのアルゴリズム分析と、文学のテーマを時間経過とともに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、デジタル人文学が文学や社会現象の真に堅牢な分析を提供できるのか、あるいはそれらに対する新しい代替の視点を提供できるのか疑問視している。文学理論家のスタンレー・フィッシュは、デジタル人文学が革命的な課題を追求し、それによって「卓越性、権威、および規律力」という従来の基準を弱体化させていると主張している。^{[91]しかし、デジタル人文学の学者は、「デジタル人文学は}伝統的な知識スキルと方法の延長であり、それらを置き換えるものではない。その独特の貢献は過去の洞察を消し去るものではなく、人文学の長年にわたる学術的解釈、情報に基づいた研究、構造化された議論、および実践コミュニティ内での対話への取り組みを補足するものである」と指摘している。^[3]

デジタル人文学は、人文学内の明らかな問題、すなわち資金の減少、論争の繰り返し、そして理論的な主張と方法論的議論の衰退に対する解決策であると称賛する者もいる。^[92]ニューリパブリック誌に寄稿したアダム・カーシュは、これをデジタル人文学の「偽りの約束」と呼んでいる。^[93] 人文学の残りの分野や多くの社会科学部門が資金や名声の低下に見舞われている一方で、デジタル人文学は資金と名声が増加している。目新しさの問題を抱えたデジタル人文学は、通常考えられている人文学に対する革命的な代替案として、または単に古いボトルに入った新しいワインとして議論されている。カーシュは、デジタル人文学の実践者は、学者ではなくマーケターであるという問題に悩まされていると考えている。学者は、実際に新しい分析を行うよりも、研究の壮大な可能性を証明し、そうするとしても、研究のつまらない裏技を行うだけだ。こうした批判は、Inside Higher Educationに寄稿したカール・スタウムシャイン氏のように、他の人々によって繰り返されており、彼はこれを「デジタル人文学バブル」と呼んでいる。^[94]同じ出版物の後半で、スタウムシャイン氏は、デジタル人文学は人文学の「企業主義的再構築」であると主張している。^[95]デジタル人文学とビジネスの連携は、ビジネス界がより多くの注意を払うようになり、人文学に必要な資金と注目が集まるという前向きな方向転換であると考える人もいる。^[96]デジタル人文学というタイトルの重荷がなければ、エリート主義的で不当に資金提供されているという非難を免れることができただろう。^[97]

また、入力したデータに何が起こるかを十分に理解せず、エラーを十分に検査できないソフトウェアの「ブラックボックス」に過度に信頼を置く学者によるデジタル人文学ツールの使用に対する批判もある。^[98] カリフォルニア大学ロサンゼルス校情報学部の教授であるジョアンナ・ドラッカーは、デジタル人文学の学者や一般の人々が使用する一般的な視覚化ツールや技術（ GoogleのNグラムグラフなど）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やトピックモデリングツールは「人文学の研究には粗雑すぎる」と述べている。^[99]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不明瞭にし、これらのプログラムは「画面表示用の従来のアルゴリズムに基づいて標準的な図を生成するため、データ処理の意味を明らかにするのが非常に困難になる」と彼女は主張している。^[99]同様の問題はより低いレベルでも見られ、デジタル人文学の分析に使用されるデータベースは、アナログデータシステムの偏りを再現しています。^[100]本質的に「すべてのデータベースは物語である」ため、^[100]視覚化や図表は、不完全であることや特定の角度のみを示していることを認識せずに、データの根本的な構造や省略を不明瞭にすることがよくあります。

また、最近ではデジタル人文学の実践者の間で、人種やアイデンティティ政治が果たす役割をめぐって論争が巻き起こっている。タラ・マクファーソンは、デジタル人文学における人種的多様性の欠如の一因は、UNIXやコンピュータ自体の様相にあると考えている。^[101] DHpoco.orgのオープンスレッドには最近、デジタル人文学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、学者たちは人種的（およびその他の）偏見がデジタル人文学の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。^[102]マクファーソンは、分析対象が人種に関するものではないように見える場合でも、デジタル技術と人種の影響を理解し、理論化する必要があるとしている。

エイミー・E・イアハートは、単純なHTML を使用するウェブサイトから、 TEIとビジュアルを使用したテキスト復元プロジェクトへの移行において、新しいデジタル人文学の「規範」となったものを批判しています。 ^[103] 以前は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場所を与えられましたが、伝統的な人文学で見られるのと同じ疎外的な慣行の多くは、デジタルでも行われました。イアハートによると、「デジタル人文学者として私たちが構築している規範、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除外している規範を調査する必要があります。」^[103]

デジタル人文学の実践者も、障害を持つユーザーのニーズを満たすことができていません。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がユーザビリティを向上させるために不可欠であると主張しています。なぜなら、「他の点で最も価値のあるデジタルリソースの多くは、たとえば、聴覚障害や難聴、盲人、弱視、特定の色の識別が困難な人にとっては役に立たない」からです。^[104]アクセシビリティと生産性の高いユニバーサルデザインをうまく提供するには、すべてのユーザーが情報ニーズに異なるアプローチをしていることを忘れずに、障害を持つ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す。^[104]

デジタル人文学は、人文学における系譜や歴史という伝統的な問題を無視しているだけでなく、人文学を定義する基本的な文化批評を欠いていると批判されてきた。しかし、人文学が人文学であるためには、文化批評自体と結び付けられる必要があるかどうかはまだ分からない。^{[90] [19]}科学^[漠然と]は、デジタル人文学を人文学や社会科学の非定量的手法に対する歓迎すべき改善として想像するかもしれない。^{[105] [106]}

分野が成熟するにつれ、ウェブサイトのコンポーネント、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学プロジェクトには、学術的な査読の標準モデルが適切ではない可能性があるという認識が広まってきた。したがって、品質と影響の評価には、古い査読方法と新しい査読方法を組み合わせる必要がある。^{[3]その対応策の1つが、} DHCommons Journalの創設である。これは、特に中期段階のデジタルプロジェクトなど、非伝統的な投稿を受け入れ、マルチメディア、学際的、マイルストーン主導のデジタル人文学プロジェクトの性質に適した革新的な査読モデルを提供する。アメリカ歴史学会や現代言語学会などの他の専門人文学組織は、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る。^{[107] [108]}

2012 年版の『デジタル人文学における議論』では、教育学が「教育学の無視された『継子』」であるという事実が認識され、デジタル人文学の教育に関するセクションが丸々 1 つ含まれました。^[5]理由の 1 つは、人文学の助成金が、測定が難しい教育の革新よりも、定量化可能な結果を​​伴う研究に向けられていることです。^[5]教育の分野でより多くの研究が必要であることを認識し、編集された書籍『デジタル人文学の教育学』が出版され、さまざまな分野でデジタル人文学の方法を教える方法についてのケース スタディと戦略が提示されました。

• サイボーグ人類学
• デジタル人類学

ウィキメディア・コモンズには、デジタル人文学に関連するメディアがあります。

Scholia には、デジタル人文学のトピックプロファイルがあります。

• デジタル人文学シリーズにおける議論
• デジタル人文学季刊誌
• UCLA デジタル人文学センターによるデジタル人文学入門
• CUNY デジタル人文学リソース ガイド (CUNY デジタル人文学イニシアチブ)
• DH Toychest: DH 研究者の Alan Liu が監修したガイドと紹介
• どうやって作ったのか？ DH学者ミリアム・ポズナー