„Basketballplayers”, „Cheerleaders” und andere „Persons”. Zu Epistemologie und Visualität der Bilddatenbank ImageNet

Abstract

Ausgehend von der Kategorie „basketballplayer“ analysiert der Beitrag, wie in ImageNet, der Pionier-Bilddatenbank der Computer Vision, Bilder von Körpern klassifiziert werden. Dazu zeichne ich kursorisch die Entstehungsgeschichte von ImageNet nach und analysiere im Anschluss die epistemische Struktur der Datenbank anhand der drei Ebenen Bild, Text und Bild-Text-Relation. Ausgehend vom screenwalking durch die Datenbank zeige ich, dass Epistemologie und Visualität von ImageNet auf den Prämissen beruhen, dass die visuelle Welt erstens in klar voneinander abgrenzbaren Objekten erfassbar ist, und dass sich Bilder und Begriffe zweitens eindeutig und unmittelbar einander zuordnen lassen. Darüber hinaus wird deutlich, dass ImageNet stark von ontologischen Bedingungen, wie der Verfügbarkeit von Daten, geprägt ist, und damit in der Praxis eine messy Assemblage menschlicher und maschineller Informationsverarbeitung bildet.