A medida que la visualización se vuelve generalizada en una amplia gama de dominios académicos interdisciplinarios, como las humanidades digitales (DH), se han levantado voces críticas sobre los peligros de descuidar el carácter incierto de los datos en el proceso de diseño de visualización. Las visualizaciones que, intencionadamente o no, oscurecen o eliminan la incertidumbre en sus diferentes formas de la visión de los académicos pueden afectar negativamente la manera en que los investigadores en humanidades consideran los métodos computacionales como herramientas útiles en su trabajo diario. En este artículo, abordamos el tema de la representación de la incertidumbre en el contexto de las humanidades desde una perspectiva teórica, en un intento de proporcionar las bases de un marco que permita la construcción de diseños de interfaces ecológicas que sean capaces de exponer el poder computacional de los algoritmos en juego mientras, al mismo tiempo, respetan las particularidades y necesidades de la investigación humanística. Con este fin, revisamos taxonomías de incertidumbre pasadas en otros dominios típicamente relacionados con las humanidades y la visualización, como la cartografía y la ciencia de los sistemas de información geográfica (GIScience). A partir de esta revisión, seleccionamos una taxonomía de incertidumbre relacionada con las humanidades que vinculamos a investigaciones recientes en visualización para las DH. Finalmente, cuestionamos un nuevo método de análisis desarrollado por otros autores (Análisis Visual Progresivo), que argumentamos puede ser un buen candidato para resolver las dificultades mencionadas en la práctica de las DH.