Anders gehen Charton et al. (2013) vor, indem sie am Beispiel von Kochrezepten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">opinion mining</hi> betreiben. Dabei stellen sie Strategien vor, die Variabilität frei vergebener Taggings maschinell zu umgehen – und damit das Kategorisierungsproblem, das bei manuell vergebenen Taggings zu oben beschriebenen Unschärfen führen kann. Auch Petz (2019), Reinel (2018) und Osherenko (2010) sind der hiesigen Forschungsarbeit dahingehend ähnlich, als die getaggten Objekte (Text, Bild etc.) eine natürliche Interpretations- und Wahrnehmungsvariabilität aufweisen, die in der Folge zu einer Menge subjektiv gefärbter Taggings führen. Neben dieser subjektiven Färbung des Datensatzes, die wertvolle Aufschlüsse über kollektive Einschätzungen und damit die Kategorisierung und Klassifizierung von Objekten geben kann, gibt es eine zweite Art der Färbung: unbeabsichtigte Irrtümer der taggenden Personen. Gegenüber dem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">opinion mining</hi> kann im Falle des ARTigo-Datensatzes damit eher von einer Form des bildbasierten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">relation minings</hi> auf Grundlage visueller Ähnlichkeit gesprochen werden. Genau diesem Desiderat wollen wir uns im Folgenden widmen.