Die Beschreibung des GNC mit CNNs hat verschiedene Ziele. Erstens erhoffen wir uns Aufschluss über stilistische Unterschiede zwischen Werken und Genres, z.B. mittels Berechnung von Distanzmaßen basierend auf den Modellparametern. Allgemeiner könnte so der Weg zu einer visuellen Stilometrie aufgezeigt werden, die auch für inhaltliche Bereiche außerhalb der Graphic Novels relevant ist, etwa im Sinne einer computationalen Kunstgeschichte (Saleh & Elgammal, 2015; Manovich, 2015). Zweitens ermöglicht die Beschreibung mit Hilfe der Merkmale tiefer CNNs durch sogenannte Region Proposal Networks (Girshick et al., 2013) die Detektion von Objektklassen. Beispielsweise könnten sich Sprechblasen oder handelnde Charaktere lokalisieren lassen. Wenn Klassen von Objekten automatisiert lokalisiert werden können, erleichtert dies die Arbeit der Annotatoren sehr. Die Ergebnisse können also zurück in das Annotationswerkzeug fließen, um eine Teilautomatisierung zu ermöglichen. Drittens ist aus kognitionspsychologischer Perspektive interessant, welche Merkmale die Aufmerksamkeit auf sich ziehen. Die Korrelation der Netzwerkbeschreibung mit den Blickbewegungsdaten ermöglicht eine Modellierung der Aufmerksamkeitssteuerung auf einem deutlich höheren Auflösungsgrad als die subjektive Beschreibung.