Trotz seiner Einfachheit und seiner praktischen Nützlichkeit mangelt es bislang allerdings an einer Erklärung für die Funktionsweise des Algorithmus. Argamon (2008) zeigt, dass der dritte Schritt in Burrows Delta sich als Berechnung des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Manhattan-</hi>Abstands zwischen zwei Punkten in einem mehrdimensionalen Raum verstehen lässt, wobei in jeder Dimension die Häufigkeit eines bestimmten Wortes eingetragen ist. Er schlägt vor, stattdessen den Euklidischen Abstand, also die Länge der direkten Linie zwischen den Punkten, zu nehmen, weil dieser „possibly more natural“ (Argamon 2008: 134) sei und zudem eine wahrscheinlichkeitstheoretische Interpretation der standardisierten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">z</hi>-Werte erlaubt. Bei einer empirischen Prüfung zeigte sich, dass keiner der Vorschläge eine Verbesserung bringt (Jannidis et al. 2015).