Daneben finden sich im Netz eine ganze Reihe experimenteller Tools, die nicht immer einen wissenschaftlichen Anspruch haben, aber gut illustrieren, welche weiteren Aspekte von Filmen automatisch analysierbar sind: Beispielhaft sei etwa das Python-Tool <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://lav.io/2014/06/videogrep-automatic-supercuts-with-python"><hi rend="italic">VideoGrep</hi></ref> (Lavigne 2014) genannt, welches das Durchsuchen von Filmdialogen nach bestimmten Schlüsselwörtern ermöglicht, um auf Basis der Treffer dann einen automatischen Zusammenschnitt („supercut“) all der Szenen, in denen das gesuchte Wort vorkommt, zu erstellen. Die Anwendung <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://pretentious-o-meter.co.uk/"><hi rend="italic">Pretentious-O-Meter</hi></ref> (Beard 2015) analysiert automatisch, wie groß die Bewertungslücke zwischen Nutzerbewertungen und professionellen Filmkritiken eines Films ist und visualisiert dies in einem Kontinuum, welches von „mass-market“ bis „very pretentious“ reicht. Weitere Ansätze der automatischen Filmanalyse finden sich für die Farbverwendung in Filmen: Frederic Brodbeck (2011) visualisiert in seinem <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target=" http://cinemetrics.fredericbrodbeck.de/"><hi rend="italic">Cinemetrics</hi>-Projekt</ref> Filme als kreisförmig angeordnete Timelines, in denen u. a. die jeweils dominanten Farben zu sehen sind. Ein weiteres Projekt visualisiert Filme als zusammengestauchte Einzelframes, um so farbige <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://moviebarcode.tumblr.com"><hi rend="italic">MovieBarcodes</hi></ref> (MovieBarcodes o. J.) zu erstellen.