Das Icon Lab ist eine im Rahmen des BMBF-Projekts „Future Africa: Vision in Time" entwickelte Methode, die sowohl Bilderfassung als auch Datenbank-Recherche beinhaltet. Ausgehend von dem Anspruch einer postkolonialen Archivwissenschaft sammelten wir einer ersten Projektphase Bilder, die für unsere Teilnehmer_innen — zumeist Künstler_innen und Wissenschaftler_innen vom afrikanischen Kontinent oder aus der Diaspora —  afrikanische Revolutionen und radikale Umbrüche beinhalteten, abbildeten oder antizipierten. In bildbasierten Interviewsitzungen entstand ein reichhaltiger Datensatz, bestehend aus durch biographische und politische Spuren verbundenen Bildern, deren Wirksamkeit in ihrer Komposition sowie in der Möglichkeit der Einbettung in eigene Narrative besteht. Aus kulturwissenschaftlicher Perspektive stellt dieses Vorgehen eine Fortsetzung der Ansätze von Aby Warburg mit den Mitteln des Digitalen dar.

Diese durch die bildwissenschaftliche Forschung bestimmte Struktur wurde durch die Entwicklung einer Datenbank und Benutzeroberfläche begleitet Die Usability und Informationsarchitektur stehen hier bei der Nutzung im Vordergrund und soll eine Sitzung nicht aufhalten sondern unterstützen. Das einfache Navigieren durch die verschiedenen Informationsebenen ist deswegen essentiell. Gerade in Hinblick auf die Situiertheit der Projektteilnehmer_innen (zum Teil auf unterschiedlichen Kontinenten) sowie der Tatsache, dass einige afrikanische Archive schwer zugänglich sind, ist die angelegte Möglichkeit,eigene Bild-Session von jedem Computer oder Smartphone aus durchfühlen und abschließen zu können, enorm wichtig. Durch das Speichern der verschiedenere Tags der Motive können die hinterlegten Daten bereits aufbereitet visualisiert werden. Wie sich in der Pilotphase zeigte, ist hier die große Herausforderung die fehlerfreie menschliche Datenverarbeitung-und Verknüpfung. Hier könnte machine learning zum Einsatz kommen, bei dem solche Prozesse automatisiert stattfinden. Dies führt zur Entlastung des Sitzungspersonals und lässt mehr Raum für beispielsweise eine bessere Nutzerführung und weitere Visualisierungen der zahlreichen und facettenreichen Tags, letztlich ein tieferes Verständnis für den Datensatz geschaffen werden, das viel mehr auf den Sinn der Bilder und Motive eingegangen werden kann. In den kommenden beiden Jahren der Förderung durch das BMBF sollen mit der sich stetig erweiternden Datenbank Versuche im Bereich des machine learning (z.B. bessere Datenverarbeitung, Bild und Motiverkennung) unternommen sowie völlige Barrierefreiheit und Inklusion(durch Sprachausgabe, alternative Eingabemöglichkeiten etc) ermöglicht werden. Key words: postkolonial / Archiv / kulturelles Erbe / Zukunft / Dialog Kultur- und Informationswissenschaften