数字人文学科是一个跨学科的领域，其研究方法涵盖了多个领域的技术和方法。以下是数字人文学科的主要研究方法：
文本挖掘是一种从大量文本数据中提取有用信息的技术，通常包括文本分类、文本聚类、情感分析等。在数字人文研究中，文本挖掘技术被广泛应用于历史文献、文学作品、口述历史等文本数据的分析和研究。可视化是数字人文研究的重要工具之一，它可以将文本数据以图形、图像等形式呈现出来，以便更好地理解和分析。
历史文献是数字人文研究的重要对象之一，通过数字化技术可以将这些文献转换成数字格式，以便更好地保存和利用。同时，数字化技术还可以对这些文献进行修复和保护，以防止进一步的损坏。数字化技术还可以将不同来源的文献进行比较和分析，以获得更加全面和准确的历史信息。
空间信息可视化是一种将地理信息和其他信息结合起来的可视化技术，它可以将人类活动的空间分布和演变过程以图形、图像等形式呈现出来，以便更好地理解和分析。同时，空间信息可视化还可以与社交媒体分析、网络挖掘等技术结合使用，以获得更加全面和准确的人类活动信息。
社交媒体是数字人文研究的重要对象之一，它记录了人们的社会交往、文化交流等信息。社交媒体分析是一种从大量社交媒体数据中提取有用信息的技术，通常包括情感分析、主题分析等。网络挖掘是一种从大量网络数据中提取有用信息的技术，通常包括网络结构分析、网络行为分析等。这些技术可以与空间信息可视化等技术结合使用，以获得更加全面和准确的人类活动信息。
多媒体数据包括图像、音频、视频等数据类型，它们可以记录人们的社会活动、文化交流等信息。多媒体数据挖掘是一种从大量多媒体数据中提取有用信息的技术，通常包括图像识别、音频识别等。模式识别是一种从大量数据中识别出有用的模式或规律的技术，可以应用于数字人文研究的多个方面，如历史文化遗址的自动识别与分类、艺术作品的自动分类与推荐等。
数字人文学科的研究方法涵盖了多个领域的技术和方法，这些技术可以应用于历史文献、社交媒体、多媒体数据等多个领域的数据分析和研究。随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大，数字人文学科的研究方法也将不断发展和完善。
