Obwohl diese Aspekte sich im Bereich der Computer Vision als technische Probleme mit technischen Lösungsansätzen manifestieren (Olah et. al. 2017, 2018, Hohman et. al. 2018), bleibt ihre kritische Sprengkraft erhalten und erfordert eine nicht-technische Aufarbeitung. Beispielhaft ist hier die Andersartigkeit der maschinellen Wahrnehmung mit Convolutional Neural Networks zu nennen, die nachweisbar sehr viel mehr auf das Erkennen von Oberflächenbeschaffenheit aufbaut als auf das Erkennen von Formen (Geirhos et. al., 2019), und generell mit kaum wahrnehmbaren Bildbestandteilen operiert (Ilyas et. al., 2019). Wie beeinflusst diese andersartige Weltsicht die Aussagekraft von maschinellen Analysen in den Digital Humanities? Interpretierbarkeit könnte daher als ein grundsätzlich interdisziplinäres Problem angesehen werden, welches das Potenzial hat, Anstrengungen in der Informatik und den Digital Humanities zu verbinden und zu festigen.