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Verhaltensmustern auf der Spur

13.11.2012
Wenn das intelligente Haus ungefragt zum rechten Zeitpunkt Kaffee kocht, kennt es das Verhalten seiner Bewohner gut. Das dafür nötige Wissen sammeln Forscher in einem internationalen Netzwerk. Daran sind auch Medienpsychologen der Uni unter der Leitung von Professor Frank Schwab beteiligt.

Ein schneller Schritt mit dem rechten Fuß nach vorne, der linke folgt etwas langsamer nach. Dann eine Art Stolpern zur Seite, der sich eine Drehung anschließt. Was sich anhört wie das Torkeln eines Betrunkenen, erweist sich bei genauer Analyse als ein Tanz. Erst die sorgfältige Beobachtung zeigt Regelmäßigkeiten in der rhythmischen Abfolge und Gesetzmäßigkeiten in der räumlichen Orientierung. Und der Kenner sagt vielleicht: „Ganz klar, eine Rumba“.

Solchen Mustern und Gesetzmäßigkeiten im menschlichen Verhalten sind Wissenschaftler in einem internationalen Forschungsnetzwerk auf der Spur. Sein Name: MASI, ausgeschrieben Methodology for the Analysis of Social Interaction. Seit Neuestem ist auch die Universität Würzburg daran beteiligt. Medienpsychologen unter der Leitung von Professor Frank Schwab vom Institut für Mensch-Computer-Medien interessieren sich dabei vor allem für das Zusammenspiel von Computerspielen und Spielern.

Verhalten zeigt Muster

Wie verhalten sich Menschen in den unterschiedlichsten Situationen? Wer sagt wann was in einem Gespräch, wie verändert sich die Mimik, Gestik, die Körperhaltung? Welche Wirkungen haben einzelne Filmszenen auf die Zuschauer? Wie reagiert ein Konsument auf bestimmte Werbebotschaften? Solche und viele weitere Fragen mehr untersuchen die Wissenschaftler in dem Netzwerk.

„Psychologen gehen davon aus, dass sich grundlegende Organisationsprinzipien in wiederkehrenden, hierarchisch organisierten Mustern im Verhalten des Menschen widerspiegeln“, sagt Frank Schwab. Wer beispielsweise in einer Besprechung gleich das Wort ergreifen will, nimmt häufig kurz zuvor eine andere Sitzhaltung ein. Wer sich zu einer Lüge gezwungen sieht, greift sich ans Ohrläppchen oder blickt zu Boden. Oder, ganz unspektakulär: Wer morgens vom Wecker aus dem Schlaf gerissen wird, geht mit hoher Wahrscheinlichkeit kurz darauf ins Bad und schaltet zehn Minuten später die Kaffeemaschine an.

Ordnung im Datenwust

Allerdings sind diese Muster selten auf den ersten Blick zu erkennen. Wer sämtliche Schritte registriert, die ein Mensch am Tag zurücklegt, wird sich schwer damit tun, die drei Minuten herauszukristallisieren, die nötig sind, um das Feierabendbier aus dem Keller zu holen. „Man sitzt vor einem Berg von Daten und sieht auf den ersten Blick nur ein gewaltiges Chaos“, sagt Schwab. Ordnung verschaffen in diesem Fall spezielle Analysemodelle zur Mustererkennung in umfangreichen Datensätzen, die von den im Netzwerk versammelten Wissenschaftlern eingesetzt werden. „Fast wie unter einem Mikroskop werden mit Hilfe eines Suchalgorithmus zeitlich organisierte Muster angezeigt, die der Forscher aufgrund der Komplexität der Daten mit bloßem Auge nicht wahrnehmen könnte“, erklärt Schwab.

Entwickelt wurde die Methode von dem Verhaltenspsychologen Magnus S. Magnusson von der Universität Island. Der erklärt das Aufspüren von Mustern an diesem Beispiel: „An einer Universität wird täglich sehr oft ‚Guten Morgen‘ und sehr oft ‚Herr Professor‘ gesagt – aber nur einmal am Tag ‚Guten Morgen, Herr Professor‘“. Der Algorithmus sucht deshalb nach Ereignissen, die wiederholt gemeinsam auftreten, und sichert die gefundenen Muster gegen Zufallsergebnisse ab.

Würzburg erforscht Computerspiele

Frank Schwab und sein Mitarbeiter Michael Brill, der das Kooperationsprojekt betreut, werden im Rahmen des Netzwerks in erster Linie die Wirkung von Computerspielen erforschen. Welches Verhalten zeigen die Spieler während bestimmter Phasen des Spiels, wann sind sie besonders stark in das virtuelle Geschehen involviert, wo ist der Moment, in dem sie aussteigen: Für solche Fragen suchen die Wissenschaftler nach Antworten. Dazu messen sie beispielsweise bei einem Rennspiel die Aktivitäten an Gas- und Bremspedal und am Lenkrad sowie das Augenblinzeln der Spieler – und schauen nach typischen Mustern. Dem liegt die Erkenntnis zugrunde, dass Menschen umso seltener blinzeln, je stärker sie sich auf eine Situation konzentrieren.

Nicht nur die Entwickler von Computerspielen haben ein Interesse daran, Muster im Verhalten von Spielern zu kennen. In der Kunden- und Konsumentenforschung sind solche Erkenntnisse ganz allgemein von wachsender Bedeutung. Beispielsweise wenn das intelligente Haus fünf Minuten, nachdem der Wecker im Schlafzimmer geklingelt hat, in der Küche die Kaffeemaschine anstellt, weil es „weiß“, dass der Hausherr dann seinen Morgenkaffee trinken möchte. Oder wenn der Routenplaner um 18 Uhr eine andere Fahrstrecke nach Hause empfiehlt als um 16 Uhr, weil sonst der Feierabend-Stau droht. Oder die Werbetafeln am Straßenrand vor Schulbeginn Schokolade zeigen und am Abend Bier.

Viele Bereiche profitieren

Aber auch für andere Bereiche kann das Wissen über Muster im Verhalten von Bedeutung sein. Die klinische Psychologie, die Entwicklungspsychologie, Pädagogik und Didaktik können von den Erkenntnissen profitieren, beispielsweise wenn es um die Gestaltung und Bewertung neuer Lehr- und Lernmodelle beim eLearning geht.

Wissenschaftler aus Universitäten in Frankreich, Island, Italien, Madeira, Mexiko, Portugal, Russland, Spanien und den USA sind in dem Netzwerk vertreten. Deren unterschiedliche sprachliche und kulturelle Umwelten machen es möglich, die Robustheit der entdeckten Muster zu testen und ihre psychologischen Interpretationen auch interkulturell abzusichern.

Kontakt

Dipl. Psych. Michael Brill, T: (0931) 31-83904, michael.brill@uni-wuerzburg.de
Prof. Dr. Frank Schwab, T: (0931) 31-82395, frank.schwab@uni-wuerzburg.de

Robert Emmerich | Uni Würzburg
Weitere Informationen:
http://www.uni-wuerzburg.de

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