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Scatterplots und tabellarische Strukturen sind die wichtigsten grafischen User-Interfaces für die diagrammatische Darstellung großer Bilddatensammlungen, die mit visuellen Erkennungswerkzeugen verarbeitet wurden. In dieser Studie werden verschiedene Medienvisualisierungen als Fallbeispiele diskutiert: ARTigo (LMU München), Imgs.ai (UC Santa Barbara/Bildarchiv Foto Marburg), iArt (Universitäten München und Hannover), Vikus Viewer (FH Potsdam), und X Degrees of Separation (Google). Darüber hinaus wird untersucht, wie diese Projekte die Visualisierungsalgorithmen PCA, t-SNE und UMAP im Verhältnis zu künstlichen gewichteten Netzen wie VGG19 oder CLIP einsetzen und es werden praktische Vorschläge für eine Umgang mit den identifizierten Problemen gemacht.