TAIPEH / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zweifelt daran, dass die beliebte Herzschlag-Zählaufgabe reale Signale der inneren Körperwahrnehmung (Interozeption) misst. In einem Verhaltenstest mit 79 gesunden Teilnehmenden fand das Team keinen belastbaren Zusammenhang zu Depressions- und Angstwerten oder Alexithymie. Auch die umfassende Meta-Analyse über 78 Experimente zeigte insgesamt keine sinnvollen Effekte. Stattdessen deutet alles darauf hin, dass Instruktionen, Rätselraten und geringe statistische Power frühere Resultate verzerrt haben.

Herzschlag-Zählaufgabe verfehlt Interozeption-Links zu Angst und Depression
Herzschlag-Zählaufgabe verfehlt Interozeption-Links zu Angst und Depression (Foto: IT BOLTWISE)
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Wer in der psychologischen Forschung Interozeption untersucht, nutzt häufig eine erstaunlich einfache Messlogik: Teilnehmende sollen im Sitzen ihre Herzschläge zählen und ihre „gefühlt“ wahrgenommenen Impulse mit einem realen Elektrokardiogramm (EKG) abgleichen. Genau diese Routine steht nun unter Druck. In „Royal Society Open Science“ berichten Forschende, dass die Herzschlag-Zählaufgabe wahrscheinlich nicht das erfasst, was sie zu erfassen vorgibt, nämlich die tatsächliche Sensitivität für innere Körper-Signale. Damit rücken auch frühere Schlussfolgerungen in den Fokus, die über die Aufgabe Verbindungen zu Angst, Depression und Alexithymie ableiteten.

Der Hintergrund ist wissenschaftlich plausibel: Interozeption beschreibt die Fähigkeit des Nervensystems, Informationen aus dem Körperinneren wahrzunehmen und zu verarbeiten. Dazu gehören etwa das Spüren eines rasenden Herzens, das Gefühl von „voll“ sein oder Veränderungen im Atemrhythmus. Die Messung erfolgt in der Regel über Aufgaben, die solche internen Signale indirekt „herausziehen“. In der neuen Arbeit argumentieren die Autoren, dass die Herzschlag-Zählaufgabe zwar intuitiv wirkt, aber durch kognitive Nebenpfade beeinflusst werden kann: Wer Zeitabschätzung kann, trendet womöglich auf richtige Werte – selbst ohne präzise körperliche Wahrnehmung.

Die Kernfragestellung lautet damit nicht, ob Gefühle generell mit Körperwahrnehmung zusammenhängen, sondern ob diese spezielle Operationalisierung dafür taugt. Duncan, assoziierter Professor am Institute of Mind, Brain and Consciousness der Taipei Medical University, beschreibt die Aufgabe als populär, aber die wissenschaftliche Validität sei umstritten. Der Verdacht: Teilnehmende könnten ihre Herzfrequenz eher schätzen, indem sie bekannte Rhythmen im Kopf abbilden, statt die tatsächlichen „Thumps“ in der Brust zu fühlen. Zusätzlich könne das Zeitgefühl die Ergebnisse dominieren, weil Sekunden zählen bei bekanntem Takt den Score künstlich verbessern.

Um die Annahme zu prüfen, führte das Team zwei Untersuchungen durch. In der ersten Verhaltenstudie nahmen genau 79 gesunde Personen teil (45 Frauen, 34 Männer; Durchschnittsalter knapp 27 Jahre). Vor der eigentlichen Herzschlag-Aufgabe füllten sie drei etablierte Fragebögen aus: Beck Depression Inventory-II, die Trait-Skala des State-Trait Anxiety Inventory sowie die Toronto Alexithymia Scale. Das Design kontrollierte außerdem für Körpermasse, indem Höhe und Gewicht erhoben wurden und der Body-Mass-Index (BMI) berechnet wurde. Anschließend wurden die Teilnehmenden per Drei-Leitungs-EKG angeschlossen und erhielten strikte Instruktionen, nur echte gefühlte Herzschläge zu melden. Die Aufgabe bestand aus sieben Blöcken mit Zählintervallen von 25, 35 und 45 Sekunden, jeweils in zufälliger Reihenfolge mit kurzen Pausen.

Die Ergebnisse fielen ernüchternd aus: Die Genauigkeit beim Zählen zeigte keinen sinnvollen Zusammenhang zu Depressions- oder Alexithymie-Werten; auch beim Anxiety-Maß blieb der Befund ohne klare Robustheit. Selbst wenn Personen mit leichter Symptomatik aus den Analysen herausgenommen wurden, änderte sich am Bild nichts. Das passt zu einem allgemeinen Problem der Interozeptionsmessung: Wenn die Aufgabe nicht sauber zwischen tatsächlichem Körpergefühl und kognitiver Schätzung trennt, werden Effekte „wegverdünnt“ oder durch Artefakte überlagert. Als Vergleich zur aktuellen Debatte kann man an etabliertere Alternativen denken, etwa strengere EKG-basierte Interozeptionsaufgaben oder Varianten, bei denen weniger Raum für Zeitheuristiken bleibt.

Die zweite Untersuchung war eine Meta-Analyse, die die bisherige Evidenz breiter bündelt. Das Team wertete Daten aus 78 Experimenten über 70 veröffentlichte Artikel aus und verlangte explizit, dass frühere Studien dieselben drei Fragebögen (Depression, Trait Anxiety, Alexithymie) nutzten. Insgesamt fand die Auswertung keine Assoziationen zwischen Herzschlag-Zählleistung und Depressions- oder Alexithymie-Symptomen. Eine sehr schwache positive Korrelation mit Trait Anxiety tauchte nur in einem Kontext auf und schien stark davon abzuhängen, wie die Instruktionen formuliert waren: Weniger strikte Aufgabenvarianten zeigten einen kleinen Zusammenhang, striktere Instruktionen dagegen keinen. Die Autoren berichten zudem von systemischen Problemen, insbesondere extrem niedriger statistischer Power: Der Median lag nur bei etwa 6 bis 7 Prozent. Zusätzlich sahen sie zwar kein klares Publikationsbias-Signal, aber die Studien hätten zu wenige Teilnehmende gehabt, um kleine Effekte zuverlässig zu detektieren.

Für die Praxis bedeutet das: Die Forschung sollte die Herzschlag-Zählaufgabe nicht als stabilen „Proxy“ für psychische Zustände behandeln. Gleichzeitig ist das Ergebnis keine Aussage gegen Interozeption als Konzept. Vielmehr legt es nahe, dass die Messkette aktuell brüchig ist—von der Instruktionsform über kognitive Strategien bis zur statistischen Detektion. Die Arbeit macht daher Vorschläge für nächste Schritte: künftige Designs könnten Herzmessungen nutzen, die das mentale Zählen und die Zeitabschätzung weitgehend entbehrlich machen, oder stattdessen andere Körperkanäle messen, etwa Atemrhythmus oder Signale aus Magen- und Darmaktivität. Kurzfristig lohnt sich für Teams in der KI-gestützten Verhaltens- und Sensorikforschung auch der Blick auf Robustheit: Wenn Messinstrumente systematisch Artefakte einbauen, wird selbst ein gut trainiertes Modell auf der falschen Zielgröße optimiert. Quelle: Royal Society Open Science.


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