Für die Lösung der noch nicht endgültig fertiggestellten Komponente (in Abb. 1 mit “Quality Control” bezeichnet) werden statistische Verfahren in Anlehnung an das maschinelle Lernen vorgestellt, die sich an zwei unterschiedlichen Strategien ausrichten. Erstens steht die häufigkeitsbedingte Analyse gleicher oder ähnlicher Einträge der verschiedenen Datenbestände der Nutzer (User_1, …, User_n) im Vordergrund. Diese Daten werden genutzt, um Ausreißer und falsche Annotationen mittels automatisierter statischer Signifikanztests zu identifizieren. Dieser Ansatz wird mit einer nutzerorientierten Strategie kontrastiert. Diese zweite Strategie bezieht die Verhaltensdaten der Nutzer ein, d.h. wie oft werden welche Datenbestände anderer Nutzer für die anstehende Annotation ausgewählt. Auch hier basiert der Ausschluss von vermeindlich fehlerhaften Daten mittels eines vorher festgelegten Signifikanzniveaus. Die mit einer dieser Strategie bereinigten Datenbestände könnten danach in den Hauptdatenbestand (Morphilo_DB in Abb. 1) überführt werden.