Auch wenn die Interpretation aller verfügbaren Merkmale durch den Klassifikationsalgorithmus bei beiden Beispielen zu denselben Ergebnissen führte, liegt das Hauptaugenmerk dieser Untersuchung auf einzelnen, in bisherigen Analysen angestellten Beobachtungen. Hierfür ist <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic2.2</hi> geeignet, da sich Entscheidungen der ML-Algorithmen immer auf konkrete Merkmale zurückführen lassen. Der Vergleich zeigt drei zentrale Aspekte: 1. Klassische Methoden basieren teilweise auf einzelnen Merkmalen, die von der Software erfasst und statistisch überprüft werden können. Dabei zeigt sich, dass einzelne Merkmale eine geringere statistische Relevanz aufweisen, als die Analyse zunächst vermuten lässt. 2. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic2.2</hi> kann neue, statistisch relevante Merkmale aufdecken, die bisher unbemerkt blieben. 3. Klassische Analysen arbeiten zum einen mit potenziell aussagekräftigen Merkmalen (z. B. verminderte Quarte, abwärts geführte kleine Sexte), die fallspezifisch in die Software integriert werden könnten.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /> Zum andern liefern sie historisch informierte Untersuchungsansätze wie den Vergleich mit der sechsstimmigen Vertonung des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Vidi speciosam</hi>. Dies birgt auch Potenzial für bisher nicht diskutierte Werke und anspruchsvollere Fälle, wie die Entdeckung intertextueller Bezüge in Tabulaturen vokaler Kompositionen (Klauk 2021). Für die Echtheitsforschung und Musikedition im Fall von Victoria könnte dies eine vielversprechende Perspektive sein.