TEL AVIV / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher in Israel haben ein KI-Modell entwickelt, das romantische Anziehung und Ablehnung anhand von Gehirnsignalen vorhersagen kann. Diese Technologie könnte die Art und Weise, wie Menschen potenzielle Partner finden, revolutionieren, indem sie tiefere Einblicke in die emotionalen Präferenzen bietet.

In einer kleinen Studie in Israel haben Forscher ein maschinelles Lernmodell entwickelt, das mit moderater bis hoher Genauigkeit romantische Anziehung und Ablehnung in einem simulierten Dating-App-Szenario vorhersagen kann. Die Studie ergab, dass das Modell besonders bei wählerischen Teilnehmern besser funktionierte, was darauf hindeutet, dass diese Personen stärkere und deutlichere Gehirnaktivitäten in Bezug auf romantische Präferenzen aufweisen könnten.
Romantische Liebe spielt eine entscheidende Rolle in menschlichen Beziehungen und fördert Intimität, Bindung und langfristige Partnerschaften, die sowohl das individuelle Wohlbefinden als auch die soziale Stabilität unterstützen. In modernen Gesellschaften haben sich die Wege, wie Menschen potenzielle Partner treffen, erheblich verändert. Dating-Apps bieten eine neue Methode zur Initiierung von Beziehungen, indem sie Menschen basierend auf Vorlieben, Werten oder Standort zusammenbringen.
Die Forscher Dor Zazon und Nir Nissim wollten untersuchen, ob maschinelles Lernen genutzt werden kann, um die romantischen Emotionen einer Person anhand der Analyse ihrer neuronalen Reaktionen auf fiktive Dating-Profile mittels Elektroenzephalographie (EEG) genau zu erfassen. Sie analysierten ereignisbezogene Potentiale (ERPs) – spezifische elektrische Reaktionen des Gehirns auf Reize wie das Sehen eines Gesichts – die durch das EEG erfasst wurden.
Die Studie umfasste 61 Teilnehmer, die Studenten der Ben-Gurion-Universität des Negev in Israel waren. Die Teilnehmer wurden mit Bildern von Personen konfrontiert, die sie als attraktiv oder unattraktiv bewerten sollten, während ihre Gehirnaktivität aufgezeichnet wurde. In einem weiteren Experiment erhielten die Teilnehmer gefälschtes Feedback zu ihrer Attraktivität, um die Kernrückkopplungsschleife von Anziehung und möglicher Ablehnung zu simulieren, die in den meisten Dating-Apps üblich ist.
Die besten Modelle erreichten Vorhersagegenauigkeiten deutlich über dem Zufallsniveau, wobei die Genauigkeit bei der Vorhersage von romantischer Ablehnung höher war als bei der anfänglichen Anziehung. Diese Ergebnisse tragen zur Entwicklung technologischer Methoden bei, um menschliche Gehirnreaktionen zu entschlüsseln und zu interpretieren. Es ist jedoch zu beachten, dass die Studie an einer kleinen Gruppe von Studenten durchgeführt wurde und reale Dating-App-Profile in der Regel mehr Informationen enthalten als nur ein Bild.

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