In Bezug auf Online-Inhalte wird die Bedeutung der Labels für das Erziehungshandeln der Eltern immer geringer. Hinzu kommt der Umstand, dass viele neue Medien dynamische oder nutzergenerierte Inhalte aufweisen, die eine statische Klassifizierung erschweren oder unmöglich machen. Um realistische Möglichkeiten für flexiblere und umfassendere Klassifizierungsansätze in digitalen Umgebungen zu entwickeln, arbeitet das Hans-Bredow-Institut seit mehreren Jahren mit Wissenschaftlern und Praktikern zusammen. Ziel ist dabei, auf das bestehende breite Klassifizierungswissen und bereits gelernte Kennzeichen aufzubauen. Eines der untersuchten Konzepte, die Global Alliance Matrix (GAM), nutzt einen Big Data-Ansatz, um für Inhalte mit bestehenden Ratings Klassifizierungen zu aggregieren und deren Aussagegehalt mit Hilfe von kontext- und kulturbezogenen Algorithmen so zu vereinheitlichen, dass "kulturneutrale" Informationen über die Jugendschutzrelevanz zur Verfügung gestellt werden. Eine so objektivierte Datenbasis kann ggf. von technischen Schutzprogrammen auf Elternseite ausgelesen werden. Dabei kann durch das Vorschalten einer dem eigenen Erziehungsstil entsprechenden Vorlage entsprechend ausgewertet und gefiltert werden. Im Bereich bisher nicht gekennzeichneter Inhalte untersucht der GAM-Ansatz Möglichkeiten, um anbieterseitige, nutzerseitige und nutzergemeinschaftsseitige Instrumente für das Labeling einzusetzen, die mit der Matrix kompatible Klassifizierungen ermöglichen. Ziel ist es, so eine einheitliche Beschreibungssprache zu etablieren, die medien-, geräte- und ortsunabhängig genutzt werden kann (s.
MIRACLE-Projekt). Von 2012 bis 2014 stand Stephan Dreyer der "Technical Task Force on Interoperability and Machine-Readability“ der "CEO Coalition to Make the Internet a Safer Place for Kids“ vor, die Möglichkeiten branchen- und länderüberschreitender Datenmodelle für zukünftige Standards elektronischer Alterskennzeichen diskutiert hat.
