이 논문은 유전체 전반 연관 연구(GWAS)에서 영감을 받은 스타일미터 해석 방법을 소개합니다. 각 '유전자' 토큰이 '표현형' 저자와의 연관성을 로지스틱 회귀 분석을 통해 검증하고 다중 비교 교정을 적용합니다. 영어, 독일어, 러시아어 코퍼스에 적용한 결과, 개별 저자를 구별하는 통계적으로 유의미한 어휘적 특징을 감지했습니다.
GWAS 방식은 기존 스타일미터 분석의 한계를 극복하고, 저자별 특징을 더 정확하게 파악할 수 있도록 돕습니다. 이 방법은 다양한 언어 코퍼스에 적용 가능하며, 저자 식별 및 스타일 연구에 활용될 수 있습니다.