LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Auswertung von fast 800.000 Modell-Datensätzen zeigt: Der visuelle Eindruck von mehr Vielfalt bei Körperformen täuscht. Zwar steigt die Streuung der Maße, doch der Mittelwert weiblicher Fashion-Models bleibt über 25 Jahre hinweg nahezu unverändert—extrem schlank. Erst streng numerische Vorgaben wie eine BMI-Schwelle scheinen die Zahl besonders dünner Models spürbar zu reduzieren. Für Marketing, KI-gestützte Bildproduktion und Regulierung in Europa bedeutet das: Sichtbarkeit allein reicht nicht, wenn der „Standard“ im Zentrum stabil bleibt.
Die Modebranche verkauft seit Jahren das Versprechen von mehr Körpervielfalt—oft verstärkt durch Social-Media- und Kampagnenbilder, die unterschiedliche Ethnien und vermeintlich „plus-size“ Silhouetten prominent zeigen. Genau hier setzt die aktuelle Untersuchung an: Sie fragt nicht nach dem Narrativ, sondern nach dem statistischen Kern—wie sich der tatsächliche Körper-Ideal-Mittelwert über lange Zeiträume entwickelt. Das Ergebnis ist für Entscheider unbequem: Die Variation nimmt zu, aber die Mitte bleibt auffällig konstant. Damit verschiebt sich die Diskussion weg von „mehr Sichtbarkeit“ hin zu der Frage, ob der Maßstab des „Aspirational“ strukturell gleich bleibt.
Technisch interessant ist vor allem, wie die Studie diese Langzeitfrage operationalisiert. Die Forschenden um Louis Boucherie konnten auf 793.199 Datensätze professioneller Modellaufträge aus dem Zeitraum 2000 bis 2024 zurückgreifen—gespeist aus großen Portfolio-Plattformen, auf denen Agenturen verifizierte Profil- und Messinformationen einreichen. Die Datensätze decken dabei nicht nur Laufstegauftritte ab, sondern auch Magazine, Editorials und Werbekampagnen. Wo Selbstauskünfte fehlten, nutzten sie Computer-Vision-Modelle zur Schätzung von Geschlecht und Ethnizität anhand von Profilfotos. Für die Körperzusammensetzung berechneten sie zudem die Größe „Relative Fat Mass“ als robuste Alternative zum klassischen BMI.
Relative Fat Mass ist im Kern ein praxistauglicher Kompositionsindikator: Er leitet den Fettanteil aus Körpergröße und Taillenumfang ab und gilt medizinisch oft als besserer Prädiktor für den tatsächlichen Gesamtfettanteil als der BMI. Diese Entscheidung ist für die Validität wichtig, weil BMI zwar verbreitet, aber in der Außendarstellung häufig mit Datenlücken und unklaren Vergleichbarkeitseffekten verbunden ist. In den Ergebnissen zeigt sich dann die bekannte Diskrepanz zwischen Wahrnehmung und Statistik: Auf der einen Seite wächst die Vielfalt äußerlicher Merkmale, auf der anderen Seite bleiben die zentralen anthropometrischen Mittelwerte stabil. So liegt die durchschnittliche Körpergröße weiblicher Models über 24 Jahre in einer engen Spanne um 177 bis 178 Zentimeter, Taillenumfang und Hüftmaß bewegen sich ähnlich konstant.
Über die „Mitte“ hinaus liefern die Verteilungen die entscheidende Zusatzschicht. Die Studie zeigt steigende Standardabweichungen bei mehreren Maßen, was bedeutet, dass die Extremwerte stärker variieren. Gleichzeitig fällt nur ein Parameter moderat—die Brustumfangwerte sinken über die Zeit hinweg. Für viele Unternehmen ist dabei vor allem die Interpretationslogik relevant: Mehr Diversität bedeutet hier nicht zwingend einen neuen Durchschnittsstandard, sondern ein breiteres Spektrum rund um denselben Kern. Die Untersuchung verdeutlicht zudem, dass andere sichtbare Merkmale wie Haar- und Augenfarben in Richtung dunklerer und braunerer Ausprägungen variieren sowie regionale Herkunftsprofile sich verschieben. Damit wird „Diversität“ eher am Rand ausgehandelt als im Zentrum der Idealfigur.
Der Markt- und Praxisbezug wird besonders klar, wenn die Forschenden die Modellpopulation gegen reale Alltagsmessungen vergleichen. Sie matchen dafür Daten US-amerikanischer Frauen im Alter von 17 bis 30 Jahren mit den Modelldatensätzen und betrachten die Fettverteilung. Ergebnis: nahezu keine Überlappung zwischen den Verteilungen—selbst „plus-size“ Models liegen im Mittel unter dem Durchschnitt der US-Bevölkerung. Gleichzeitig zeigt sich bei der Frage nach Intersectionality ein komplexeres Bild: Der Anteil nicht-weißer Models steigt deutlich, allerdings tragen oft genau diese Gruppen die Last größerer Größendiversität. Die Studie quantifiziert das als erhöhte Wahrscheinlichkeit, dass „plus-size“ mit nicht-weißer Zuschreibung zusammenfällt—ein Hinweis auf symbolische Diversifizierung bei gleichbleibendem ästhetischem Kern.
Auch aus Wettbewerbs- und Branchenperspektive ist die Arbeit aufschlussreich, weil sie zeigt, wie „Prestige“ Körperideale verstetigt. Die Autorinnen und Autoren leiten eine datengetriebene Hierarchie ab, indem sie aus der Häufigkeit ableiten, welche Elite-Models von Top-Marken wiederholt geteilt werden. Dabei erweisen sich die führenden Häuser als besonders dünnheitsorientiert; zugleich beschäftigen sie im oberen Segment im Verhältnis mehr sichtbar „plus-size“-Models als mittlere Brands. Das führt zu einer Polarisierung: Extreme Schlankheit bleibt der Normalfall an der Spitze, während größere Körper eher als seltene Ausreißer auftauchen. In der Praxis erinnert das an das Zusammenspiel aus kuratierten Katalogen und datengetriebener Performance—womit auch generative KI-Systeme, die Bildstile lernen, indirekt verstärkt werden können.
Regulatorisch wird es dann konkret—und hier liefert die Studie einen besonders handfesten Hinweis für Politik und Verbände. Die Forschenden vergleichen eine 2006er Regel in Mailand Fashion Week mit einer 2017er französischen Gesetzeslage: Mailand führte eine strikte numerische Mindestspezifikation über den BMI ein, Frankreich verlangte dagegen ein ärztliches Attest ohne festen Zahlen-Schnitt. Deskriptiv zeigt sich in Mailand eine Reduktion extrem dünner Models nach Einführung der numerischen Schwelle, während in Frankreich kein klarer Effekt detektierbar ist. Die Aussage ist bewusst vorsichtig: Es geht um Korrelationen statt endgültige Kausalität. Dennoch ist der Unterschied zwischen „hard threshold“ und „flexible system“ offensichtlich relevant für das Design zukünftiger Standards.
Für die Zukunft ist damit eine doppelte Verantwortung absehbar: Einerseits müssen Werbetreibende, Veranstalter und Redakteure die Daten als Handlungsauftrag verstehen, nicht als bloße Statistik. Andererseits sollten KI-Teams und Plattformanbieter—etwa bei Bildgeneratoren wie denen der großen Tech-Anbieter, darunter auch Meta und Google—prüfen, ob trainierte Bildverteilungen die alten Ideale reproduzieren, obwohl „divers“ vermarktet wird. Methodisch nennt die Studie Limitationen: Computer-Vision arbeitet nur mit groben Kategorien, Geschlecht wird binär klassifiziert und Ethnizität oft in weiß versus nicht-weiß gegliedert. Für zukünftige Forschung wäre deshalb wichtig, dass man feinere Gruppenmodelle, auch nichtbinäre Identitäten, besser abbildet. Unternehmen sollten daraus ableiten: Diversität braucht messbare Standards und nicht nur wechselnde Motive—sonst bleibt die Mitte stabil und der Wandel bleibt kosmetisch.
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