ImageNet ist ein umfangreicher digitaler Bilddatensatz, der die automatische Klassifizierung von Bildern in Bezug auf die abgebildeten Objekte ermöglichen soll (Object Recognition). Er besteht aus über vierzehn Millionen Bildern in über 21.000 Kategorien. Wir konzentrieren uns in unserer Analyse weniger auf aus unserer Sicht eher unkritische Klassifizierungen (z. B. Hunderassen oder Fahrzeugtypen), sondern auf streitbare Zuschreibungen: die Kennzeichnung der Menschen, ihre Assoziation mit sozialen Gruppen und menschlichen Interaktionen. Diesem kritischen Bereich von ImageNet entsprechen ähnlichen Kategorien in der Bilddatenbank COCO (Common Objects in Context), die mit ihrem Fokus auf "Common Objects" den Alltag und dementsprechend auch viele Menschen und menschliche Interaktionen einbezieht. Im Gegensatz zu ImageNet hat COCO weniger Kategorien, aber mehr Instanzen pro Kategorie. Auf diese Weise können detaillierte Objektmodelle erlernt werden, die eine präzise 2D-Lokalisierung ermöglichen. Am relevantesten für den vorgeschlagenen Beitrag ist jedoch die Tatsache, dass die alltäglichen Szenen und Objekte in COCO hauptsächlich aus westlichen, bürgerlichen Kontexten des 21. Jahrhunderts stammen, also nur einen begrenzten Ausschnitt von Welt bieten, der wiederum von einer ebenfalls nicht repräsentativen Gruppe von Menschen annotiert wurde.