Technisch wurde für die Berechnung der Bild- und Titelähnlichkeiten basierend auf maschinellem Lernen eine Merkmalsextraktion über die kombinierte Nutzung von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">TensorFlow</hi> (Abadi et al. 2016), <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Universal Sentence Encoder Multilingual</hi> (Yang et al. 2019) und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Big Transfer</hi> (Kolesnikov et al. 2019) in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Python Notebooks</hi> vorgenommen. Die webbasierten Visualisierungen wurden prototypisch in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Observable Notebooks</hi> und final mit dem JavaScript Framework <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Svelte</hi>, der Datenvisualisierungs-Library <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">D3.js</hi> sowie der WebGL Rendering Library <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">PixiJS</hi> entwickelt.