Die hier vorgestellte neue Methode setzt <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Distant Watching</hi> um und versucht, automatisiert den Bildinhalt zu erfassen. Damit wird im Vergleich zu bisherigen Ansätzen, die entweder nur sehr generische Informationen wie Schnittkurven (Howanitz 2015) oder Farben (Burghardt/Wolff 2016) herauslesen bzw. ganz auf manueller Annotation beruhen (Dunst/Hartel 2016), eine wesentliche Verbesserung erreicht. Ein State-of-the-Art <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Regional Convolutional Neural Network</hi> (RCNN) wird auf konkrete vorselektierte Symbole in Videos trainiert, um diese in einem großen Videokorpus automatisiert erkennen zu können. Damit wird erstmals der Bildinhalt von Videos automatisiert erfass- und quantitativ messbar. Je nach (Co-)Präsenz oder Absenz von Symbolen können Rückschlüsse auf den Inhalt des Videos gezogen werden.