Durch die Augen der Maschine

Zur Untersuchung historischer Fotosammlungen mittels Convolutional Neural Networks

Abstract

Der Artikel nutzt Convolutional Neural Networks für das visuelle Clustern historischer Fotosammlungen. Er untersucht die Möglichkeiten und Herausforderungen einer Mensch-Maschine-Kollaboration durch die Gegenüberstellung derer Sichtweisen. Anhand von 48'000 Negativen der Sammlung Ernst Brunner wird aufgezeigt wie soziotechnische Vorstellungen der Infrastruktur als epistemologisches Trojanisches Pferd agieren. Die Notwendigkeit thematischer Datensätze, um das Potenzial von Machine-Learning für die Datenanalyse auszuschöpfen, wird unterstrichen.