Die Integration von menschenähnlicher Kognition in die Vorhersagen könnte die Interpretierbarkeit der Ergebnisse erheblich verbessern. Indem der Reasoning-Prozess so gestaltet wird, dass er dem natürlichen Denkprozess von Menschen ähnelt, können die Vorhersagen des Modells besser nachvollzogen und erklärt werden. Dies ermöglicht es den Anwendern, die Entscheidungsfindung des Modells besser zu verstehen und die Gründe hinter den getroffenen Vorhersagen zu erkennen. Durch die Integration von menschenähnlicher Kognition kann die SCRAP-Methode somit nicht nur präzisere Vorhersagen treffen, sondern auch eine höhere Interpretierbarkeit und Transparenz in den Ergebnissen bieten.