Frühere Analysen haben gezeigt, dass wir den Text als geeignet für die Analyse erachten können, wenn für eine Graphic Novel die BER kleiner als 40 ist. Auf den erkannten Texten betrachten wir die Textähnlichkeit basierend auf einer euklidischen Vektordistanz der Dokument-Vektoren der Term-Dokument-Matrix, die jeweils die für jedes Dokument D die relative Vorkommenshäufigkeit tf(D,t) der 2000 häufigsten Wörter t enthält. Bzgl. der visuellen Maße betrachten wir die mittlere Helligkeit jeder Seite, die Entropie und die Anzahl der Flächen als Maß für die visuelle Unruhe eines Bildes, sowie den Color Layout Descriptor und den Edge Histogram Descriptor des Standards MPEG7 (Martínez, Koenen & Pereira). Diese haben sich in früheren Arbeiten als vielversprechende Maße herausgestellt (Dunst & Hartel 2018a). Wann immer eine Dimensionsreduktion notwendig ist, führen wir diese mithilfe einer PCA durch. Um z.B. die textuellen und visuellen Maße kombiniert zu betrachten, haben wir – um einem Ungleichgewicht der 2000 Dimensionen für die 2000 häufigsten Wörter im Vergleich zu den ca. 40 visuellen Maßen entgegenzuwirken - zunächst via PCA die textuellen Dimensionen auf 40 reduziert. Anschließend haben wir die Dimensionen der textuellen PCA und die Dimensionen der visuellen Maße mit Hilfe einer weiteren PCA kombiniert. Zur Untersuchung signifikanter Zusammenhänge nutzen wir die ANOVA (ANalysis Of VAriance), die untersucht, ob die Varianz zwischen den Kategorien größer ist als die Varianz innerhalb der Kategorien.