Das Datenmaterial findet sich gleich mehrfach im Netz. Es basiert auf Codierungen, die in den 1990er Jahren am <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Center for Computer Assisted Research in the Humanities</hi>(CCARH) der Stanford University entstanden sind, und die in verschiedenen Datenformaten von <ptr xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://kern.ccarh.org/" />heruntergeladen werden können. Um ein auch strukturell möglichst einfaches Format nutzen zu können, wurden die im MusicXML-Format geladenen Daten per Skript ins abc-Format konvertiert.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="9" target="ftn15" /> Dieses plain-text-Format nutzt eine sehr einfache, nach Stimmen geordnete Syntax, um Melodielinien zu codieren. Mit entsprechenden Parametern<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="10" target="ftn16" /> wird hier eine Erkennungsrate erzielt, die mit ~62% etwa im Bereich der menschlichen Benutzer des Mozart-Haydn-Quiz liegt. Eine etwas bessere Unterscheidung (~69%) gelingt mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stylos</hi><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">classify()</hi>-Funktion, wenn dort als Algorithmus <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">SVM (Support Vector Machines</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="11" target="ftn17" />) ausgewählt werden. Die genutzten Wörter sind dabei in jedem Fall deutlich aussagekräftiger, wie das Beispiel "D E F G F E D C B A" zeigt. Trotz der besseren Ergebnisse zeigt sich, dass die Betrachtung nur eines einzelnen Aspekts der Notation – hier der Abfolge von Tonhöhen – noch keine ausreichende Aussagekraft bietet, um darauf stilometrische Analysen aufzubauen. Musik ist "mehrdimensional", d.h. mehrere Stimmen bzw. Instrumente verlaufen zeitgleich. Während es textbasierte Datenformate gibt, die sich im Fall von einstimmiger Musik recht plausibel als Text behandeln lassen, lässt sich mehrstimmige Musik nur mit einem Fokus entweder auf Harmonik (d.h. als Fortschreibung von Klängen) oder auf Melodien (d.h. als Abfolge einzelner Stimmen, deren Gleichzeitigkeit in den Daten nicht ersichtlich wird) in einem Datenformat darstellen. Das explizite Aufbereiten der Daten – die Extraktion von Features – ist also unumgänglich, um sämtliche Facetten von Musik in den Blick nehmen und im Rahmen einer stilometrischen Analyse berücksichtigen zu können.