隨著科技的發展，不同領域的學者開始將科技與自身學科結合，來進行更進一步的數位化研究，其中，「數位人文」學就是其中一個將資訊科技應用在人文研究的絕佳例子，本文介紹七種人文學者應用資訊科技理解文本的七種主要方式，簡介摘述如下。

科技也讓本來交流甚少的學科能以全新的方式進行互動，以社會學和人文學為例，社會科學的研究中經常使用到統計模型，利用數學方程式建模，就能預測事件的發生機率，進一步進行社會變遷的研究，然而，在過去要將這類統計模型應用在人文研究困難重重，原因包括文本數量過於大以及文本結構通常很鬆散，現在這些障礙都因有了當代科技的幫助，而開始有了解決的曙光，科技無疑讓跨學科間的對話開啟了全新的可能性。

科技能讓文本能以更多形式來呈現，在使用科技來分析文本前，學者要先決定呈現文本的方式，以及接下來要怎麼做。例如可以利用其他的圖像媒介像是漫畫等，將文本以視覺化的方式(Visualize Single Texts)重新呈現在讀者眼前，再舉一個例子，也可以利用「詞袋」(bags of words)的方式來呈現文本中的字彙特性(Choose Features to Represent Texts)，在詞袋裡的單字是打散的，而非照文本順序呈現單字，這能避免讀者用以往習慣的方式檢視文本，找出讀者不同的閱讀模式。除此之外，科技也能幫忙找出特定類型的寫作文本頻繁使用的字詞(Identify Distinctive Vocabulary)，例如利用語料庫(Find or Organize Works)來分析某位詩人的詩歌最常用的詞彙和其他詩人有哪些差異。

而關於數位人文學的「建模」(Unsupervised Modeling)，在建立模型後，就可以更清楚明瞭且簡單易懂的方式來表達事物，舉例來說，建模可應用在辨識文體體裁的差別，因為建模能幫助學者快速找出文體的特徵(Model Literary Forms or Genres)，也可應用模型來找出歷史和文本模式是否存在特定關聯(Model Social Boundaries)。

總之，科技讓學者能採取更多以往難以實行的研究方式來進行文本分析，也能進行跨領域的學科交流，然而，如果計畫較為複雜龐大，人文學者則須學習相關的量化分析方法，同時了解如何使用輔助開發工具，包括R Studio以及程式語言Python，這樣才能促使計畫的執行更為有效率與簡單。