Das Auffinden von Videospielen ist jedoch nicht auf die zielgerichtete Suche beschränkt, auch das Browsing und Visualisierungen können die Exploration von Objekten und Inhalten unterstützen. Ein wesentlicher Aspekt bei der Visualisierung ist das Hineinzoomen in bzw. das Herauszoomen aus Sammlungensinhalte(n), sodass sich Nutzende auf und zwischen verschiedenen Abstraktionsebenen frei bewegen können (Brüggemann et al. 2020; Shneiderman 1996). Das Ideal einer räumlichen wie zeitlichen Flexibilität lässt sich auch auf die Erkundung von Videospielbeständen übertragen: "Freeze framing, fast forwarding, rewinding, zooming in and out, altering playback speed, captioning, annotating and subtitling all add plasticity and interpretative opportunity." (Newman 2019: 13) Das Clustering (hier: von Bildern) ermöglicht eine natürlichere Betrachtung des Bestandes als simple Ranking-Listen (Lew et al. 2006: 9). Drei Beispiele für "large-scale visualizations of nearly 12,000 digital games" (Ryan et al. 2015a: 1), in denen Clustering-Algorithmen auf ein LSA-Model angewendet werden, sind GameGlobs<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn5" n="5" />, GameTree<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn6" n="6" /> und GameSpace<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn7" n="7" />. Während alle drei Visualisierungen auf den gleichen Daten beruhen, sorgt die Anwendung unterschiedlicher Clusteringverfahren und Visualisierungsansätze für verschiedenartige Einstiege (Ryan et al. 2015a).