本文讨论了在 heureCLÉA 项目背景下人文学科与计算机科学跨学科合作的方法论后果。 heureCLÉA 的目标是开发一种用于文学文本叙事分析的“数字启发式方法”，通过该方法，（1）以前只能手动执行的注释任务可以达到一定复杂程度，（2）统计上显著的文本现象可以被识别为人类用户随后进行详细分析的候选对象。
本文提出了一些方法，可以有效利用（非确定性）人文解释学和（确定性）计算机科学之间现有的紧张关系，从而产生超出项目具体问题的影响。
本文讨论了在 heureCLÉA 项目背景下人文学者与计算机科学家之间 巴林电报数据 的跨学科合作的方法论效果。 heureCLÉA 的目标是开发一种›数字启发式方法›，通过以下方式支持文学文本的叙述学分析：（1）自动执行以前只能手动执行的一定复杂 程度的注释任务，以及（2）识别统计上显著的文本现象，以供人类用户随后进行详细分析。
在这个项目中，必须特别关注特定的学科方法。在本文中，我们说明了如何有效地利用人文学科（非确定性）解释学和（确定性）计算机科学之间的紧张关系，从而产生超越具体研究问题的影响。