Damit scheinen die von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi> extrahierten Features eine gute Ausgangslage zu bieten, um stilometrische Fragestellungen im Bereich Musik zu bearbeiten – sei es mithilfe von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stylo</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Weka</hi>, oder anderen entsprechenden Werkzeugen. Allerdings stellt sich die Frage, ob der geschilderte Workflow bereits das volle Potential des zur Verfügung stehenden Datenmaterials ausschöpft: MIDI taugt als Datengrundlage nur sehr bedingt, wenn es um Musiknotation geht. Einer der offensichtlichsten Gründe ist dabei die Art, Tonhöhen quasi als durchnummerierte Klaviertasten zu codieren, da in diesem System kein Unterschied zwischen z.B. den Tönen Dis und Es besteht. Will man nun das Intervall etwa von einem C zu diesem Ton bestimmen, so ergibt sich in einem Fall eine Sekunde, im anderen ein Terzabstand. Auch hier gilt wieder, dass das Ignorieren dieser sog. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Enharmonik</hi> nicht zwangsläufig und in jedem Fall zu schlechteren Ergebnissen führen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">muss</hi>, allerdings sind derartige Informationen für eine "händische" Klassifizierung überaus hilfreich, nicht zuletzt zur Epochenzuordnung. An dieser Stelle merkt man <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi> an, dass es im Rahmen von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jMIR</hi> nur eine Komponente darstellt, und es (neben weiteren) mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jAudio</hi> eine Entsprechung zur Feature-Extraktion aus Audiodaten gibt – in denen dann naturgemäß keine Informationen zur Enharmonik enthalten sein können. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi> schöpft hier also aus Gründen der Merkmalsparität der extrahierten Features nicht das volle Potential der Datengrundlage codierter Partituren aus.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="14" target="ftn3" /> Da in den letzten Jahren immer mehr Editionsprojekte hochwertige Datenkorpora erarbeiten und bereitstellen, bietet sich hier eine Perspektive, wie stilometrische Fragestellungen auch im Bereich Musik sinnvoll projektiert werden können: Noch vor der Optimierung der statistischen Methoden für das zu untersuchende Material muss dessen Aufbereitung für eine solche Auswertung optimiert werden. Dazu gibt es umfangreiche Vorarbeiten, insbesondere im Bereich des Music Information Retrieval, die aber stellenweise aus musikwissenschaftlicher Sicht noch defizitär sind und das volle Potential der zur Verfügung stehenden Daten bislang nicht ausschöpfen.