如果这篇文章现在询问通过数字历史获得的“新见解”，那么它解决的是数字人文学科的一个核心问题，即如何通过数字方法获得新的科学见解这一基本问题。到目前为止，只有已知的知识才经常被复制，当然也是为了校准工具和获得应用于以前未知或大量材料的经验。就历史研究（或其复数形式，无论您喜欢哪个）而言，这意味着数字研究方法对既定历史各个领域的科学影响的问题，因为它们传统上可以在大学和研究机构中找到。在对一些工具和示例项目进行批判性介绍之后，我们会再次讨论这个问题。
2. 数字和神经方法的解释学
本节的重点是历史或历史科学中的数字化方法的解释学范围问题，正如上文所述。但解释学范围到底是什么意思呢？我的理解是，使用数字方法可以比不使用数字方法更好地理解文本。[6]在这样做时，我假设信息承载媒介（文本、图像等）与解释者之间存在对话关系，目的是越来越好地理解媒介中包含的信息。毫无疑问，远读方法改变了文本理解的诠释过程。[7]这种影响的性质取决于使用统计、语言学或语义方法处理文本的方法或工具。这些方法如何帮助解释和理解文本并最终回答与历史学家相关的问题？为了澄清问题并证明其相关性，我首先想引用一份喜欢在艺术版块讨论此类问题的德国主要日报的一段话。2013 年初 ，托马斯·蒂尔在《寻找目的的手段》一书中写道：
»如今，我们可以从世界各地的大型数据集中提取人类行为模式。这种方法能不亚美尼亚电报数据 能也适用于过去？历史学家正在慢慢地朝着这个方向前进[...] 有不少人认为，数据历史正在减少到盎格鲁撒克逊人一直让自己和世界感到高兴的顶级名单和排名。程序忽略了概念的意义层次、潜伏期以及意义的变化。关于社会结构的结论尤其困难。与许多其他事物相比，语言的变化更慢，也更稳定，甚至可以说是更慢。另一方面，语言的变化并不对应着所指内容层面的任何变化。 1880 年左右，吸血鬼的数量可能并没有增加。因此，您需要的不仅仅是数据集的变化才能得出合理的解释。 […] 新的量化历史，如果我们可以谈论它的话，将自己视为古典方法的补充，而不是替代。它提供了一种超越轶事证据的前经验证据，并在广泛的经验基础上确保了个人的解释。也可以说：“它是一种生成假设的搜索工具。