TÜBINGEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie aus dem Umfeld der Universität Tübingen zeigt, dass Männer mit Schizophrenie Emotionen aus dynamischer Körpersprache und aus Mimik weniger zuverlässig erkennen. Die Unterschiede fallen besonders bei Gesichtsausdrücken auf; zudem reagieren die Betroffenen in beiden Aufgaben langsamer. Die Daten sprechen dafür, dass Schizophrenie nicht nur einzelne Signale, sondern einen gemeinsamen kognitiven Mechanismus zum Lesen sozialer Hinweise beeinträchtigt. Gleichzeitig bleibt offen, wie stark Medikamente, weitere Erkrankungen und die kleine Stichprobe die Ergebnisse beeinflussen.
Schwierigkeiten, die Gefühle anderer Menschen richtig zu deuten, sind im Alltag oft der Unterschied zwischen reibungsloser Kommunikation und Missverständnissen. Genau hier setzt eine neue Untersuchung an: Forschende aus dem Raum Tübingen prüfen, wie gut Männer mit Schizophrenie soziale Signale aus Gesicht und Körperbewegungen herauslesen. Dazu nutzen sie ein experimentelles Set-up, das Gesichtszüge und Körperformen bewusst ausblendet und stattdessen nur Bewegungsinformation liefert. Das macht die Aufgabe messbar und vergleichbar, aber auch klar begrenzt: Wer die Emotion nur aus minimalen visuellen Hinweisen erkennt, zeigt besonders direkt, wie leistungsfähig die zugrundeliegende soziale Wahrnehmung ist.
Technisch arbeitet das Studiendesign mit sogenannten Point-Light-Displays: Ein Mensch wird durch eine kleine Anzahl weißer Punkte repräsentiert, die auf Gelenken oder im Bereich des Gesichts platziert sind. Zuschauer sehen damit im Wesentlichen Bewegungspfade, nicht aber Kleidung, Körperproportionen oder typische Mimikdetails. In der Körperaufgabe schauten die Teilnehmenden 2-Sekunden-Videos einer gehenden Figur aus 15 Punkten an und entschieden in 144 Durchgängen per Tastendruck, ob die Bewegung Wut ausdrückt oder emotional neutral ist. Die Gesichtsausgabe zeigte 2-Sekunden-Videos von Gesichtern, ebenfalls als Punktmuster (50 Punkte), die jeweils entweder Glück oder Wut signalisierten; hier umfasste das Paradigma 108 Durchgänge. Zusätzlich wurde nicht nur die Genauigkeit, sondern auch die Reaktionsgeschwindigkeit erfasst.
Die Stichprobe umfasst 28 Männer mit Schizophrenie oder verwandten Diagnosen, rekrutiert aus stationären Bereichen am Universitätsklinikum Tübingen, sowie 28 gesunde Männer aus der Umgebung, altersgematcht. Das durchschnittliche Alter lag bei 32 Jahren. Bei den Patientinnen und Patienten war die Mehrheit mit Medikamenten eingestellt; mehr als die Hälfte wies zudem weitere Begleiterkrankungen auf, vor allem im Bereich Substanzkonsum. Entsprechend vorsichtig muss man beim Übertrag auf die gesamte Population sein. Dennoch zeigen die Ergebnisse ein konsistentes Muster: Männer mit Schizophrenie lagen in beiden Aufgaben unter dem Niveau der gesunden Kontrollgruppe, und der Abstand war bei den Gesichtsausdrücken besonders deutlich. Bei den Gesichtern erkannten sie die Emotion korrekt etwa zu 59 %, während gesunde Männer auf rund 76 % kamen; bei den Körpern lagen die Werte ungefähr bei 55 % gegenüber 63 % (Zufall läge bei 50 %). Parallel dazu reagierten sie in beiden Aufgaben langsamer.
Warum ist diese Trennung zwischen Gesichts- und Körperleistung relevant? Die Studie zeigt, dass beide Gruppen insgesamt mit Gesichtsvorlagen besser zurechtkommen als mit Körpersprache. Interessant ist dabei, dass die Körperaufgabe für alle schwierig war, weil insbesondere „wütiges Gehen“ schwer zu klassifizieren blieb: Bei den wütigen Walker-Darstellungen unterschieden sich die Gruppen in der Genauigkeit weniger stark als bei neutraler Bewegung. Umgekehrt fielen bei der Gesichtserkennung beide Emotionen als Schwachstellen auf: Männer mit Schizophrenie schnitten bei der Wahrnehmung sowohl glücklicher als auch wütender Ausdrücke schlechter ab. Die Autoren interpretieren das als Hinweis auf globale Beeinträchtigung im Sinne eines übergeordneten Defizits: Die Muster der relativen Leichtigkeit und Schwierigkeit entsprachen zwar denen der gesunden Gruppe, jedoch auf niedrigerem Genauigkeitsniveau.
Noch spannender wird es, wenn man die Zusammenhänge innerhalb der Patientengruppe betrachtet. Während gesunde Männer in der Regel nicht zeigten, dass „gute Körperleser“ automatisch auch „gute Gesichtleser“ sind, zeigte sich bei Männern mit Schizophrenie genau diese Kopplung: Wer die Emotion aus Bewegungen des Körpers besser erkannte, lag auch bei der Gesichtserkennung im oberen Leistungsbereich. In beiden Gruppen gilt außerdem, dass schnellere Antworten in einer Aufgabe häufig auch mit schnelleren Reaktionen in der jeweils anderen Aufgabe zusammenhingen. Damit zeichnet sich ein Bild ab, wonach ein gemeinsamer Satz mentaler Prozesse an der Verknüpfung dynamischer visueller Hinweise beteiligt ist. Der Befund passt zu einem Ansatz, der soziale Kognition nicht als einzelne Einzelfähigkeit, sondern als Netzwerk aus Verarbeitungsschritten betrachtet – vom Erkennen visueller Muster bis zur Zuordnung zu emotionalen Zuständen.
Gleichzeitig nennt die Studie selbst wichtige Grenzen, die für die Einordnung entscheidend sind. Erstens ist die Stichprobe relativ klein und die Emotionen wurden auf wenige Kategorien reduziert (Wut, neutral bzw. Glück). Größere Datensätze mit einem breiteren Spektrum an emotionalen Ausdrücken könnten das Ergebnis qualitativ verändern. Zweitens wurden nur Männer untersucht; ob sich die Muster auf Frauen mit Schizophrenie übertragen lassen, ist daher unklar. Drittens betrifft das Studiendesign ein Szenario mit sehr begrenzten visuellen Informationen; reale soziale Interaktion ist dagegen multimodal und eingebettet in Kontext, Sprache und Erfahrung. Schließlich bleibt offen, ob die Leistungseinbußen spezifisch für soziale Kognition sind oder ob sie Teil eines breiteren kognitiven Defizitprofils bei Schizophrenie darstellen.
Für Forschung und Entwicklung in der KI-gestützten Unterstützung sozialer Wahrnehmung ergibt sich daraus ein praktischer Hinweis: Wenn Gesichts- und Körperlesefähigkeiten bei Schizophrenie stärker gekoppelt sind als bei gesunden Kontrollpersonen, könnte Training oder Diagnostik eher nach einem gemeinsamen Zielsystem ausgerichtet werden – statt strikt getrennte Module für „Mimik“ und „Körpersprache“ zu bauen. In der klinischen Umsetzung würde man zusätzlich prüfen müssen, wie robust solche Ansätze unter Variation von Medikamentenlage, Komorbiditäten und unterschiedlicher Stimuluskomplexität sind. Die Studie liefert dafür eine klare, quantifizierbare Ausgangsbasis: Sie zeigt messbar, wie sich Genauigkeit und Reaktionszeit in vereinfachten Punkt-Animationen unterscheiden – und sie macht damit eine Grundlage sichtbar, auf der künftig gezieltere Strategien entstehen können.
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- 【MEHR LEBEN FÜR DEINEN SCHREIBTISCH】 Lerne Eilik kennen – deinen kleinen Roboter-Freund mit Persönlichkeit. Mit liebevollen Animationen, ausdrucksstarken Reaktionen und spielerischen Interaktionen bringt Eilik mehr Freude in deinen Alltag. Ob auf dem Schreibtisch, im Büro oder am Nachttisch – Eilik wird schnell zu einem vertrauten Begleiter für besondere Momente.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "Schizophrenie: KI-Entscheider erkennen Gefühle aus Körper und Gesicht schlechter" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "Schizophrenie: KI-Entscheider erkennen Gefühle aus Körper und Gesicht schlechter" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »Schizophrenie: KI-Entscheider erkennen Gefühle aus Körper und Gesicht schlechter« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!