Hier knüpft unser Forschungsprojekt „Buchkindheiten digital“ methodisch an. Im Folgenden zeigen wir auf, wie aktuelle Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens für das eingangs beschriebene Korpus <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Colibri</hi> eingesetzt werden können, um automatisiert Lese-, Lern- und Spielszenen zu detektieren und zu vermessen. Für die Analyse der Illustrationen im Korpus <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Colibri</hi> bedarf es eines zweistufigen Workflows. Im ersten Schritt wird dabei zunächst ein Filteransatz für die Detektion von Bildseiten innerhalb der mehr als 11.000 Titeln des Korpus <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Colibri</hi> mit insgesamt etwa 2,2 Millionen Seiten erarbeitet. Im zweiten Schritt soll sodann mit Ansätzen zur computergestützten Erfassung und Analyse von Lese-, Lern- und Spielszenen gearbeitet werden. Der vorliegende Beitrag fokussiert zunächst Schritt 1 dieses Workflows, während Schritt 2 <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">work in progress</hi> ist, den wir im Ausblick entsprechend thematisieren.