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"Big data" ist ein buzzword der aktuellen digital humanities. Große Datencorpora werden auf Frequenzen oder Muster von Signalen sprachlicher, akustischer oder visueller Art untersucht. Ziel ist es, auf empirisch breiter Grundlage z.B. historische Entwicklungen aufzuzeichnen und dadurch die gängige Einzelwerkdeutung durch eine Massenanalyse zu ersetzen. Franco Moretti hat das in den Literaturwissenschaften vorgemacht, indem er in einem Verfahren, das er "distant reading" nennt, große Mengen von elektronisch erfassten englischen Romanen des 18. und 19. Jahrhunderts auf den Wandel von Konzepten untersucht. Lev Manovich versucht Ähnliches für Bilder, die er auf ihre visuelle Struktur im Wandel etwa eines narrativen Zusammenhanges hin untersucht. Die stark wachsenden Sammlungen von digitalen Text- und Bildcorpora (in wenigen Jahren wird die Bayerische Staatsbibliothek ihren gesamten Bestand bis um 1900 online anbieten, prometheus verfügt über fast 1 Millionen, Foto Marbug über 2 Millionen Bilder) werden hier immer mehr Möglichkeiten bieten. Ob sich im kunstgeschichtlichen Nachwuchs auch Leute finden werden, die sich an solche Studien herantrauen? Ansätze gibt es immerhin, ich verweise auf Martin Papenbrocks und Joachim Scharloths Untersuchung von NS-Ausstellungen. Die hier abgebildete, klickbare Darstellung ist übrigens relativ simpel und visualisiert die Ankaufsdaten von Textilien im New Yorker Cooper-Hewitt-Museum.