Um den Vergleich von Fitspiration- und Bodypositivity-Bildern auf Instagram auf einer möglichst großen Datenbasis durchführen zu können, wurde versucht, die verbleibenden 9000 Bilder mit an den händisch kodierten Daten trainierten Modellen automatisch zu klassifizieren. Der manuell kodierte Bilddatensatz (N = 1000) wurde dazu im Verhältnis 4:1 in Trainings- und Testdaten aufgeteilt. Implementiert wurden neben Modellen aus dem Bereich des traditionellen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning</hi> ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Support Vector Machine</hi> SVM, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Decision Tree</hi> DT) als aktuelles Beispiel für <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Deep Learning</hi>-Verfahren auch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Convolutional Neural Networks</hi> (CNN), die relevante Bildmerkmale selbst extrahieren können (Guo et al. 2017, 721).