Die Gute-Wörter-Verfahren führen zu besseren Erkennungsquoten; in geringem Umfang treten mehr False-Positives auf, doch sind die positiven Effekte größer als die negativen. Die detaillierten Zahlen, für die hier kein Platz verfügbar ist, zeigen, dass die False-Positives je nach Autor erheblich schwanken. In einem Anwendungsfall kann vorab getestet werden, ob es bei dem fraglichen Autor zu erhöhten False-Positives kommt – um zu prüfen, ob das Verfahren bei diesem Autor gut anwendbar ist. Künftig wollen wir untersuchen, ob ein mittels Maschinellem Lernen erstelltes autorspezifisches Vokabular zu weiteren Verbesserungen führt.