Perspektivisch soll das Material anhand von aus dem computationalem Sehen abgeleiteten Deskriptoren beschrieben und klassifiziert werden. Beispielsweise sollen dazu Farb-Histogramme, lokales Fourier-Spektrum, der SURF-Algorithmus etc. genutzt und Klassifikationsverfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens angewandt werden. Diese werden sicherlich die stilistische Beschreibung anreichern und können als potenzielles Nebenprodukt auch die Suche in Bilddatenbanken ohne explizites verbales Tagging vorbereiten. Im Rahmen unseres Projektes erhoffen wir uns von einer derartigen Anreicherung der Daten jedoch eine Antwort auf die Frage, wie sich die Wechselwirkung solcher Bottom-up-Merkmale mit Top-down-Einflüssen von einfacher Worthäufigkeit bis hin zu narratologischen Elementen auf das Blickbewegungsverhalten und die Rezeption der Literatur auswirkt. Letztlich ist es eine empirische Frage, wie viel des Verhaltens und Verstehens sich durch simple Deskriptoren erklären lässt und welche Anteile sich durch Hinzunahme weiterer, beispielsweise konfigurationaler oder strategisch-aufgabenorientierter Merkmale aufklären lassen.