Für die Kategorien, die im Testdatensatz mit einem der implementierten Modelle gut klassifiziert werden konnten, wurde das jeweilige Modell auf den Gesamtdatensatz angewandt. Das war insgesamt nur für acht Kategorien der Fall, fünfmal wurde dabei ein CNN-Modell mit Transferlernen eingesetzt, dreimal wurde ein traditionelles <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning-</hi>Modell angewandt. Die statistischen Vergleiche zwischen #fitspiration und #bodypositivity konnten in diesen Fällen anhand des automatisch klassifizierten Gesamtdatensatzes (N = 10000) erfolgen, für die übrigen Kategorien wurden die statistischen Tests nur mit den 1000 händisch annotierten Daten durchgeführt.