LONDON (IT BOLTWISE) – Wenn Menschen Freunde auswählen, geht es nicht nur um aktuelle Nützlichkeit. Neue Studien deuten darauf hin, dass Vorlieben für bestimmte Persönlichkeits- und Erscheinungsmerkmale auch alte Signale für kooperationsfähige Partner widerspiegeln. Das gilt insbesondere für Freundschaften innerhalb derselben Geschlechtsgruppe. Damit rückt ein evolutionsbiologischer Blick auf soziale Entscheidungen in den Fokus, der sich messbar auf Attraktivität, Prosociality und Dominanz auswirkt.
Freundschaft wirkt im Alltag oft wie ein Nebenprodukt von Nähe, Interessen und Gelegenheiten. Doch eine neue Forschungsarbeit setzt an einer unbequemeren Frage an: Wählen wir Freundinnen und Freunde nur deshalb aus, weil uns bestimmte Eigenschaften heute helfen, unsere Ziele zu erreichen – oder weil dieselben Signale in der Evolution als brauchbare Hinweise auf kooperationsbereite Partner dienten? Die Studie verknüpft dazu Ansätze aus Evolutionspsychologie und experimenteller Sozialforschung und betrachtet gezielt Präferenzen bei Freundschaften innerhalb derselben Geschlechtsgruppe. Im Kern geht es um die Möglichkeit, dass „Freundschafts-Kompatibilität“ auch ein Erbe strategischer Partnerwahl sein könnte.
Technisch und methodisch wird das nicht als theoretische Behauptung stehen gelassen, sondern über zwei experimentell strukturierte Designs geprüft. In Studie 1 wurden 156 Studierende in den USA in ein Labor-Setup gebracht: Jede Person führte ein 30-minütiges, strukturiertes Face-to-Face-Gespräch mit einem unbekannten Partner desselben Geschlechts. Anschließend bewerteten die Teilnehmenden privat, wie wünschenswert der Gesprächspartner als potenzieller Freund ist. Zusätzlich beurteilten sie Merkmale, die in früheren evolutionsbasierten Modellen als relevant für Kooperation und langfristigen Nutzen gelten, etwa prosociales Verhalten, Dominanz, sozialer Status, Attraktivität, Nurturance, „dominante“ Anzeichen sowie akademischer Erfolg und sogenannte ancestrale Produktivität.
Damit nicht nur „Eindruck“ gemessen wird, wurde in Studie 1 auch die körperliche Stärke der Teilnehmenden separat erfasst – unter anderem über Bizepsumfang, Griffkraft und Brustkraft. Als beobachtbarer Verhaltensindikator für echtes Interesse konnten die Teilnehmenden entscheiden, ob sie ihre E-Mail-Adresse mit dem Partner teilen; allerdings kam der Informationsaustausch nur zustande, wenn beide zustimmten. In Studie 2 ging es dann stärker in Richtung Ziel-orientierter Bewertung: 444 Teilnehmende über Amazon Mechanical Turk beschrieben zuerst ihr wichtigstes aktuelles Ziel. Danach beurteilten sie Fotos fremder, gleichgeschlechtlicher Personen und gaben an, wie stark sie sich wünschten, mit diesen Personen befreundet zu sein. Anschließend überprüften sie, welche Eigenschaften jeweils hilfreich oder schädlich wären, um das genannte Ziel zu erreichen.
Der eigentliche Test steckt in der Gegenüberstellung von „aktueller Zielnützlichkeit“ und „evolviertem Kooperationssignal“. Studie 1 zeigt, dass Teilnehmende stärkeres Freundschaftsinteresse für Partner berichteten, die in mehreren Kategorien als höher bewertet wurden: ancestrale Produktivität, Prosociality, Dominanz, sozialer Status, Attraktivität und Nurturance. Wenn die Faktoren gemeinsam modelliert wurden, kristallisierten sich Attraktivität, Prosociality und Dominanz als die stärksten eigenständigen Prädiktoren für die wahrgenommene Freundschaftswertigkeit heraus. Gleichzeitig beobachteten die Forschenden einen differenzierten Effekt über das Geschlecht: Männer boten häufiger ihre Kontaktinformation an als Frauen, auch wenn sie den Partner insgesamt nicht als wünschenswerter bewerteten. Das passt zu der Idee, dass Handlungsbereitschaft und subjektive Attraktivitätsurteile nicht zwangsläufig synchron laufen.
In der Einordnung wird damit eine wichtige Alternative berührt: In vielen sozialpsychologischen Erklärungen steht die Gegenwart im Vordergrund – Freundschaften entstehen, weil jemand hilft, Ziele zu erreichen, etwa durch Unterstützung, Kompetenz oder geteilte Interessen. Die neue Arbeit zeigt jedoch, dass Präferenzen nicht vollständig durch die aktuelle Zielverfolgung erklärbar sind. In Studie 2 sagten insbesondere Attraktivität und ancestrale Produktivität die Freundschaftswertigkeit stärker voraus, als es zu erwarten wäre, wenn diese Eigenschaften nur deshalb relevant wären, weil sie im Moment direkt mit dem Ziel verknüpft sind. Dieser Befund wird als Hinweis interpretiert, dass einige Freundschaftspräferenzen auch ältere soziale Drücke und Bewertungsheuristiken widerspiegeln könnten – also Vorlieben für Merkmale, die historisch kooperationsfähige Partner signalisieren halfen.
Ein weiterer Mehrwert liegt in der Art, wie konkurrierende Erklärungslinien gegeneinander abgeprüft wurden. Die Teilnehmenden bewerteten Gesichter nicht nur nach „Freundschaftswunsch“, sondern es gab auch eine getrennte Rater-Gruppe, die dieselben Gesichter hinsichtlich etablierten Persönlichkeitsrahmens (Big Five), Attraktivität, Intelligenz, Vertrauenswürdigkeit, Aggressivität, Kompetenz sowie ancestraler Produktivität einschätzte. Dadurch lässt sich genauer prüfen, ob die Freundschaftsrelevanz schlicht eine Spiegelung dessen ist, was Menschen ohnehin für „nützlich“ oder „sympathisch“ halten. Aus Sicht der Marktdynamik ist das spannend, weil solche Modelle häufig sowohl in Forschung als auch in der Anwendung (z. B. Profiling-Ansätze in sozialen Plattformen oder Empfehlungen) als „Erklärungsbausteine“ dienen. Der Unterschied zu klassischer Ziel-Nützlichkeit-Argumentation ist dabei der Grad, in dem ein scheinbar zeitloser Mechanismus (Heuristiken für Kooperationswert) in den Vordergrund rückt.
Auch regulatorisch und datenschutzbezogen ist der Blick relevant, obwohl die Studien selbst keine sensiblen Daten im Sinne moderner Profiling-Systeme erheben. Sobald Forschungsresultate in Produktszenarien übersetzt werden, kann die Frage entstehen, ob „psychometrische“ Signale wie wahrgenommene Attraktivität, Dominanz oder Kompetenz zur automatisierten Nutzerbewertung herangezogen werden. In Europa würde das schnell Themen wie Zweckbindung, Transparenz und potenziell die Bewertung von Personenmerkmalen in den Fokus rücken. Gerade wenn Modelle implizite Präferenzen aus Nutzereingaben ableiten, muss klar sein, wie erklärbare Merkmale zustande kommen und wie Betroffene widersprechen können. Die Arbeit liefert zwar keine KI-Systemarchitektur, zeigt aber, dass menschliche Bewertungskriterien messbar sind – und damit grundsätzlich auch automatisierbar wären.
Die Autorinnen und Autoren weisen zudem auf Grenzen hin: In Studie 1 ist die Stichprobengröße begrenzt, insbesondere für robuste Tests von Geschlechtsunterschieden. In Studie 2 kann das Design zudem nicht vollständig ausschließen, dass Teilnehmende mehrere oder weniger bewusst aktivierte aktuelle Ziele hatten. Trotzdem ist das Gesamtbild konsistent: Freundschaftsentscheidungen scheinen nicht nur von dem getrieben zu sein, was „jetzt“ hilft, sondern auch von evolvierten Präferenzen für Personen, die wie wertvolle, kooperationsfähige Partner wirken. Als historischer Kontext lohnt die Erinnerung an frühere Versuche, Partner- und Kooperationswahl evolutionsbasiert zu erklären – von Modellen zur gegenseitigen Unterstützung bis zu Ansätzen, die Signale wie Status oder wahrgenommene Kompetenz als Proxy nutzen. Neu ist hier die direkte Operationalisierung über Laborgespräche, Ziel-Nutzen-Logik und getrennte Rater-Validierung.
Für die Zukunft deutet sich ein konkreter Entwicklungspfad an: Wenn Forschende die Trennlinie zwischen „Heuristik aus Kooperationswert“ und „kognitiver Zielsteuerung“ genauer vermessen können, entsteht eine präzisere Grundlage für nachhaltige Anwendungen in der digitalen Produktwelt. Denkbar sind besser erklärbare Recommendation-Modelle für soziale Kontexte, die nicht nur auf „kompatibel“-Labels setzen, sondern nachvollziehbar machen, welche Merkmale Menschen in welcher Situation als kooperationsrelevant wahrnehmen. Gleichzeitig bleibt die Aufgabe, solche Systeme datenschutzkonform zu gestalten und die Einflussmöglichkeiten der Nutzer nicht zu untergraben. Wer KI-gestützte Personalisierung verantwortet, kann aus solchen Studien lernen, wie stark scheinbar „soziale“ Bewertungen statistisch strukturiert sind – und wie wichtig es ist, daraus keine Black-Box-Regeln zu machen.
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