Für die kunstwissenschaftlich orientierte Methodenentwicklung waren Bilder entscheidend, die vor rund 700 bis 500 Jahren gemalt wurden. Ihr liegt eine Vorstellung von Bildlichkeit zugrunde, die von einem einzelnen Bild bzw. von einem Sujet aus entwickelt wurde, dem europäischen Tafelbild (Panofsky 1975, 38; vgl. Kritik dazu Mietzner und Pilarczyk 2005; Müller 2012). Die Fresken von Giotto (siehe Abb. 1) und die Werke Michelangelos und Raffaels, die Imdahl (1980) und Panofsky (1975) zur Ausarbeitung ihrer Methoden inspirierten, sind ursprünglich Teil eines architektonischen und malerischen Gesamtkunstwerkes und stehen narrativ sowie formal in einem Zusammenhang mit den neben, über und unter ihnen angeordneten Bildern. In der Geschichte ihrer Rezeption und Analyse hat sich jedoch das einzelne Bild durchgesetzt (bspw. die Erschaffung Adam in der sixtinsichen Kapelle), das die Komposition mit anderen Bildern höchstens nachträglich in die Analyse miteinbezieht. Auf den ersten Blick stehen die Fresken denen aus dem Instagram-Profil einer Influencerin maximal kontrastiv gegenüber (exemplarisch Abb. 2: Teilansicht Instagram-Profil Kylie Jenner).

Wenngleich sich hier auf den zweiten Blick u.a. die Bildsprache der Renaissance tradiert, ist der für unsere Argumentation entscheidende Moment nicht das einzelne Bild, sondern die mediale Rahmung, die in diesem Fall Instagram bietet. Die mit Social Media Plattformen veröffentlichten Bilder erscheinen stets mit anderen Bildern zusammen, und zwar in der ästhetischen und algorithmisierten Ordnungslogik der jeweiligen Plattform.

Herausforderungen komputabler Bildlichkeit

Stehen Bilder, die im Kontext von Social Media erscheinen und geteilt werden, im Zentrum des Forschungsinteresses, erfordert die algorithmisch angeordnete, von der Plattform gerahmte und personalisierte (also nutzer*innenspezifische) Zusammenschau der Bilder eine Weiterentwicklung der bildwissenschaftlichen Analyse-Kategorien. Entscheidend hierfür sind folgende formale Aspekte:

Auf der Ebene des Interfaces sind die Bilder formal gerahmt, d.h. die Plattform gibt nicht nur das Größenverhältnis vor, sondern trennt die Bilder mit Fenstern oder Rastern voneinander ab. In den aktuell dominierenden Plattform-Interfaces dominieren Feeds die Anzeige, also vertikal geordnete Raster, die für die Praxis des Scrollens mit aufrecht (hochkant) gehaltenen Smartphones optimiert sind. Mit dieser gestisch ausgerichteten Optimierung geht einher, dass nicht das einzelne Bild, sondern die Anordnung mehrerer Bilder nebeneinander oder untereinander die häufigste Ansicht darstellt.

Jedes Bild ist ferner von aufmerksamkeitsökonomischen Informationen über das Bild gerahmt, die Auskunft darüber geben, wie häufig das Bild gesehen, geliked und repostet wurde. Bilder, die bisher viel Aufmerksamkeit erlangt haben, werden algorithmisch bevorzugt, also oben in den Feeds der Follower*innen angezeigt. Das bedeutet, dass auf der Ebene des algorithmisch personalisierten Feeds die Bilder der Social-Media-User*innen, denen gefolgt wird, in einer vorbestimmten Reihenfolge erscheinen. Das einzelne Bild erscheint also immer zu anderen Bildern ins Verhältnis (vor-)gesetzt.

Mit diesen formal-informatorischen Rahmenbestimmungen der Plattformen lassen sich in Bezug auf das klassische Analyseraster drei Herausforderungen für die Interpretation komputabler Bildlichkeit bestimmen:

Erstens ist die Analyse der planimetrischen Komposition im Rahmen von Social Media dadurch herausgefordert, zu bestimmen, was überhaupt das fokussierte Bild ist. Wird der plattformspezifische Rahmen bzw. das Interface der App mit in die Bildanalyse aufgenommen? Werden die aufmerksamkeitsökonomischen Informationen (z.B. Anzahl der Likes) mitinterpretiert? Werden die zusammen gezeigten Bilder als collagierte Gesamtkomposition gefasst? Kompliziert wird der Charakter der Bildlichkeit zusätzlich, als dass häufig Text-Bild-Kompositionen geteilt werden (etwa Memes) und reine Texttafeln sowie Videos Teil des jeweiligen Bild-Tableaus sind (Przyborski, 2018; Langford, 2021).

Zweitens verliert die Bestimmung der Perspektive unter Berücksichtigung der Darstellungsoptionen und Zusatzinformationen, die wie eine zusätzliche Schicht über dem Bild liegen, ihre Aussagekraft oder muss kontextualisiert werden. Denn in der collagierten Gesamtkomposition ist die Perspektive der Bildproduzent*innen, die über die bildlich vermittelte Horizontlinie die Bildrezipient*innen auf bestimmte Weise zum Gezeigten positionieren, nicht mehr eindeutig bestimmbar. Es gibt nicht mehr den einen Standpunkt, keinen Fluchtpunkt, keine Zentralperspektive; entsprechend erscheinen die Plattformbilder flach (bzw. sogar platt?) im Sinne von zweidimensional. Gleichwohl ist es möglich, eine häufig eingenommene Perspektive, eine für einen Account typische Perspektive, zu analysieren (zum Beispiel im Fall “Neo” bei Schreiber (2023), die Detail- und Großaufnahme, der fragmentierte Körper).