In den letzten Jahren wurden verstärkt e-Research-Werkzeuge entwickelt, die eine multimodale Erschließung kunsthistorischer Daten ermöglichen (Ohm et al. 2023; Schneider et al. 2022). Insbesondere durch die Implementierung von Trainingsmethoden wie CLIP (Radford et al. 2021) haben sich dabei auf neuronalen Netzen basierende Vektorrepräsentationen für verschiedene kunstwissenschaftliche Retrievalaufgaben als nützlich erwiesen (Castellano und Vessio 2022; Zhao et al. 2023) und – damit einhergehend – einen Wandel von der historisch etablierten Praxis des Close Viewing – der qualitativen Analyse einzelner Objekte in ihren raum-zeitlichen Kontexten – hin zum quantitativen Distant Viewing großer Bildkorpora angestoßen (Arnold und Tilton 2019).