In beiden Fällen – also sowohl bei Autor- als auch bei Genreunterscheidungen – liegt es nahe, dass die kombinatorische Analyse von visueller und Textstilistik die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Unterscheidungen erhöhen würde. Allerdings stellen diese zusätzlichen Dimensionen eine multimodale Stilometrie vor methodische Herausforderungen. Wird eine große Zahl an Maßen für die Klassifikation herangezogen, so erschwert dies die qualitative Interpretation der Ergebnisse. Zwar lässt sich mit Hilfe einer Principal Component Analysis (PCA) darstellen, ob sich Genres oder Autoren signifikant unterscheiden. Je mehr Dimensionen in die PCA einfließen, desto schwerer fällt allerdings die Aussage, auf welchen Maßen diese Unterschiede fußen. Hinzu kommen wie erwähnt technische Hürden: abgesehen von den Angeboten bekannter Softwaregiganten führen automatische Spracherkennungssysteme noch zu relativ schlechten Resultaten. Ähnlich liegt der Fall bei Comics, deren Texte auf Handschriften basieren. Erst seit kurzem können diese Texte mit Hilfe automatischer Erkennungssysteme, die auf „Deep Learning“ basieren, zugänglich gemacht werden. Dennoch liegen Fehlerraten weit über jenen, die die Basis der meisten literaturwissenschaftlichen Analysen bilden. Der nächste Abschnitt stellt eine Methode vor, die dennoch die Verwendung einfacher Textmaße für die multimodale Stilometrie ermöglicht.