Unter dem Begriff “Critical Machine Vision” möchten wir in den Digital Humanities daher einen Bereich etablieren, in dem die Digital Humanities nicht nur digitale Methoden auf geisteswissenschaftliche Gegenstände anwenden, sondern umgekehrt die informatischen Werkzeuge mit Methoden der Digital Humanities und der Geisteswissenschaften analysieren. Critical Machine Vision stellt drei zentrale Fragen: (1) Was und wie wird von mit Hilfe von Computer Vision gelernt, (2) welche Stereotypen und Vorurteile werden in diesem Lernprozess affirmiert oder erzeugt, und (3) wie können diese Verzerrungen durch neuartige Formen von Bilddatensätzen und Annotationsmethoden gemindert werden, und so Ansätze aus dem Forschungsbereich Fairness, Accountability, and Transparency of Machine Learning, kurz FAT-ML, (vgl. Friedler et. al., 2019, Suresh / Guttag, 2019) für Bilddatensätze neu gedacht werden. Wir befassen uns insbesondere mit der kritischen Analyse der wichtigen Bilddatensätze ImageNet (Deng et. al., 2009) bzw. der ILSVRC2012-Auswahl von ImageNet (Russakovsky et. al., 2015) und COCO (Lin et. al., 2014), mit denen Convolutional Neural Networks trainiert und evaluiert werden.