Der hier vorgestellte Ansatz baut auf dem Konzept des Vergleichs mit einem Zufallsmodell auf. Im Zentrum steht das Verfahren der Surrogatdatenanalyse, einem Verfahren aus der Zeitreihenanalyse (Theiler u.a. 1992: 77-78). Dabei werden basierend auf realen Reihen künstliche Daten erzeugt, bei denen gezielt ausgewählte Eigenschaften randomisiert und im Nachgang mit den Originaldaten in einem Hypothesentest verglichen werden können. Im konkreten Fall wird durch Shuffling realer Sequenzen ein Szenario erzeugt, in dem sich die vorliegenden Daten vollständig durch einen unabhängig und identisch verteilten Zufallsprozess beschreiben lassen. Hierbei wird im Wesentlichen der Grundannahme gefolgt, dass sich die Ähnlichkeit zweier Sequenzen in deren Binnenstrukturen manifestiert, also in der konkreten Reihenfolge, in der die Elemente innerhalb von Sequenzen angeordnet sind. Indem diese Binnenstrukturen in den geshuffelten Sequenzen zerstört werden, bleibt die Auftrittswahrscheinlichkeit der Elemente identisch, allerdings werden sämtliche Korrelationen mit der Reihenfolge, in der diese Elemente auftreten, zerstört: