LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Online-Studie mit 192 Kunstporträts zeigt: Schönheit und Attraktivität hängen zwar eng zusammen, werden aber durch unterschiedliche Bildmerkmale beeinflusst. Beauty-Bewertungen korrelieren zusätzlich mit Selbstähnlichkeit und spiegelnder Symmetrie der Abbildungen. Attraktivitätsurteile lassen sich dagegen in der Auswertung nicht durch die berechneten quantitativen Bildattribute vorhersagen. Die Ergebnisse liefern damit einen präziseren Blick darauf, warum „schön“ im Kunstkontext nicht automatisch dasselbe bedeutet wie „attraktiv“ auf Gesichtsebene.
Wer sich schon einmal gefragt hat, warum ein Porträt „wunderschön“ wirken kann, auch wenn die dargestellte Person nicht besonders attraktiv erscheint, findet in dieser Arbeit eine messbare Erklärungsidee. Die Studie setzt genau dort an: Schönheit (beauty) und Attraktivität (attractiveness) werden als zwei hedonische Urteilsdimensionen behandelt, die zwar oft zusammen auftreten, aber nicht zwangsläufig dieselben psychologischen Mechanismen haben. Während Attraktivität stark an sichtbare Merkmale des Gesichts gebunden ist, kann künstlerische Schönheit offenbar auch aus Komposition, Farbwahl, Lichtführung, Technik und Stil entstehen.
Technisch und methodisch ist der Ansatz dabei vergleichsweise klar: Die Forschenden haben 192 digitale Reproduktionen von Porträts in einer Bilddatenbank zusammengestellt, wobei verschiedene Stile gezielt berücksichtigt wurden. Genannt werden Barock, Impressionismus und Expressionismus; die Anzahl der Bilder wurde dabei innerhalb der Stile ausgewogen. In einem Online-Experiment sahen 300 Erwachsene im Alter von 18 bis 71 Jahren insgesamt jeweils 70 zufällig ausgewählte Porträts. Für die Urteile nutzten die Teilnehmenden eine 9-stufige Likert-Skala, ohne Zeitlimit, und bewerteten jedes Bild sowohl nach Attraktivität als auch nach Schönheit.
Der entscheidende Hebel liegt anschließend in der Operationalisierung von Bildmerkmalen. Dafür kam die QIPs-Toolbox zum Einsatz, die standardisierte, quantitative Bildeigenschaften berechnet, etwa Farbe, Komplexität, Symmetrie, Balance, fraktale Struktur oder Entropie. Die Auswertung zeigt: Innerhalb eines jeweiligen Stils sind Schönheit und Attraktivität zwar stark miteinander assoziiert, aber sie sind nicht identisch. Insgesamt wurden impressionistische Werke häufiger als attraktiver bewertet, während barocke Porträts im Mittel als schöner galten. Expressionistische Bilder schnitten in beiden Kategorien schlechter ab, wobei es Ausnahmen gab, die nicht als generelle Regel für den ganzen Stil zu lesen sind.
Aus dieser Stilanalyse leitet die Arbeit ein differenziertes Modell ab, das Beziehungen zwischen den Bewertungen und konkreten Bildeigenschaften überprüft. Die Ergebnisse verdeutlichen zweierlei: Beide Urteile hängen vom Stil ab, doch die Schönheit hängt zusätzlich systematisch mit Selbstähnlichkeit und spiegelnder Symmetrie zusammen. Spiegel-Symmetrie beschreibt dabei, in welchem Maß ein Bild entlang zentraler Achsen mit seiner Spiegelung übereinstimmt. Selbstähnlichkeit wiederum misst, wie ähnlich Kanten- und Gradientenmuster über unterschiedliche räumliche Maßstäbe eines Bildes sind; höhere Selbstähnlichkeit bedeutet also wiederkehrende strukturelle Muster auf mehreren Ebenen der Bildskala.
Damit entsteht ein klarer Kontrast zur Attraktivitätsbewertung: In der Modelllogik ließ sich Attraktivität durch keine der von QIPs identifizierten spezifischen Eigenschaften zuverlässig vorhersagen. Genau diese Trennung ist für die Interpretation wichtig, weil sie die verbreitete Vermutung „schön gleich attraktiv“ zwar nicht komplett widerlegt, aber auf eine stärker bedingte Beziehung reduziert. Die Studie argumentiert im Kern, dass Beauty-Urteile nicht nur stärker von kognitiven und interpretativen Faktoren geprägt sind als Attraktivität, sondern auch stärker an bestimmte quantitative Bildmerkmale gebunden sind. Laut den Autoren dürfte der beobachtete Zusammenhang zudem zumindest teilweise dadurch begünstigt sein, dass barocke Porträts im Datensatz im Mittel weniger selbstähnlich und zugleich stärker symmetrisch waren als die anderen Stilgruppen.
Für die Praxis in Forschung und Produktentwicklung ist vor allem relevant, wie gut sich das Ergebnis in breitere Konzepte ästhetischer Bewertung übersetzen lässt. Porträts sind als Stimuli besonders, weil sie ein Gesicht enthalten, aber gleichzeitig auf die Gestaltungsebene der Kunst angewiesen sind. Genau deshalb kann die gleiche visuelle Grundlage je nach Urteilsziel unterschiedlich „anspringen“: Wer Schönheit bewertet, scheint sensibler für die Bildstruktur und damit für Eigenschaften, die über reine Gesichtsmerkmale hinausgehen; wer Attraktivität bewertet, bleibt dagegen stärker an Gesichtsnähe und sichtbare Personenmerkmale gebunden. Die Studie selbst weist zudem darauf hin, dass nur künstlerische Porträts untersucht wurden – bei anderen Motivtypen könnten sich die Zusammenhänge verschieben.
Veröffentlicht wurde die Arbeit unter dem Titel „Disentangling beauty and attractiveness in art portraits: Differential links to quantitative image properties“ mit dem DOI https: //doi.org/10.1177/20416695261458506. Aus Industrieszene oder KI-Umfeld betrachtet liefert die Publikation außerdem einen brauchbaren Denkrahmen: Wenn sich Schönheit und Attraktivität über unterschiedliche Bildstatistiken erklären lassen, kann das bei der Entwicklung von Bewertungsmodellen, bei der Gestaltung von Kurations-Algorithmen oder auch bei der Frage helfen, wie sich ästhetische Ziele messbar unterscheiden lassen. Zugleich bleibt die eigentliche Übertragungsleistung offen: Attraktivität wurde im Datensatz nicht durch die betrachteten QIPs vorhersagbar, was nahelegt, dass weitere, stärker personenzentrierte oder semantische Faktoren nötig sein könnten, um Attraktivitätsurteile besser abzubilden.
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