Zum Abschluss möchten wir noch ein paar Überlegungen für die maschinell gestützte Suche nach intermedialen Inhalten anführen. Multimodale Modelle wie das von uns für die Bildanalyse verwendete CLIP-Modell ermöglichen die Suche nach Ähnlichkeiten über textuelle und piktoriale Grenzen hinweg (vgl. Vignoli et al., 2024). Durch die Integration eines solchen Modells in die von uns für die Textanalyse eingesetzten Vektordatenbank, ließen sich auch intermediale Zusammenhänge und wiederkehrenden Verbindungen zwischen den Bildern und Texten unseres Korpus maschinell erkunden. Inwieweit die dergestalt maschinell erschlossenen Zusammenhänge mit den für historische Fragestellungen relevanten Aspekten übereinstimmen, etwa ob bestimmte Tiere in den Texten oder Bildern prominenter behandelt werden, gilt es noch zu erkunden. Ein wichtiger Aspekt hierbei sind Verzerrungen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Bias</hi>), welche die Modelle aufgrund ihrer Trainingsdaten einbringen. Aktuelle Transformer-Modelle, die auch in unserem Projekt zur Anwendung kommen, wurden ursprünglich anhand Milliarden moderner, aus dem Internet stammender Daten trainiert (z.B. Smits und Wevers, 2023; Shtedritski et al., 2023: 11994; Birhane et al., 2021). Entsprechend sind die anhand dieser Modelle erzielten Ergebnisse – sowohl bei <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Information Retrieval</hi> als auch bei von LLMs generierten Inhalten – geprägt von den in den Trainingsdaten widerspiegelten Weltbildern, Semantik und Symbolik, und eben nicht den historischen Gegebenheiten zur Zeit der Entstehung der von uns untersuchten Reiseberichten (vgl. Mozilla Foundation 2022).