Die manuelle Annotation von Videodaten ist üblicherweise eine zeitaufwendige Tätigkeit, die aufgrund der subjektiven Bewertungen unterschiedlicher AnnotatorInnen leicht zu Inkonsistenzen führen kann, insbesondere wenn die zu annotierenden Konzepte großen semantischen Interpretationsspielraum bieten. Automatische Annotationsmethoden basierend auf automatischen Bild- und Videoanalysemethoden aus dem Bereich des maschinellen Sehens ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">computer vision</hi>) bieten eine vielversprechende Alternative, um den Annotationsvorgang einerseits zu beschleunigen und andererseits zu formalisieren und zu objektivieren. In der Vergangenheit wurden zunächst automatisierte Methoden für die Erkennung von Schnitten und Einstellungsübergängen entwickelt. Darauf aufbauend wurden dann Lösungen präsentiert für die automatische Segmentierung von Videos und Filmen in einzelne semantisch kohärente Szenen. Methoden aus dem Bereich der inhaltsbasierten Bildsuche können eingesetzt werden, um nach visuellen Mustern, z.B. häufig auftretende Motive, Objekte oder Personen zu suchen. Methoden der Bewegungsanalyse ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">motion tracking</hi>) können eingesetzt werden, um Kamerabewegungen oder Objektbewegungen automatisiert zu erfassen. Ergänzend zur Bildanalyse kann die akustische Analyse der Tonspur weitere interessante Einsichten in den Rhythmus und die Montage von Filmen geben. Im interdisziplinären Projekt <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Digital Formalism</hi> wurde ein breites Spektrum automatisierter Verfahren erfolgreich für die Analyse und die Annotation von Video- und Filmdaten eingesetzt (vgl. Mitrovic et al., 2010 / 2011; Zaharieva et al. 2010; Zeppelzauer et al. 2011a / 2011b). In diesem Impulsreferat soll das Potenzial automatischer inhaltsbasierter Analyseverfahren an kurzen Beispielen aus der Praxis illustriert werden.