この研究では、全体的なモデルのスパース性（global sparsity）と個々の予測における説明能力（decision sparsity）を区別しています。従来は、モデル全体がスパースであることが重要視されてきましたが、本手法では各個人や事例に対する説明内容がスパースであることを重視しています。つまり、特定の予測ごとに必要な特徴量だけで説明できるようにすることです。
一般的には、全体的なモデルがスパースであればそれぞれの予測も自然にスパースになります。しかし、本研究から得られた結果では、実際に多くの現行モデルはすでに低い決定用途上（decision-wise）スパース性を持っていることが示されています。これは、「グローバル・スパーシティ」と「局所・決定レベル」両方を考慮したアプローチが重要であり、単純化された解釈可能性を提供する点でも有益だと言えます。