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HBM November 2017

Hat­ten Sie die­se Er­geb­nis­se er­war­tet?
SEL­LIER Es hat uns nicht über­rascht. Wir wa­ren alle fünf – Yo­nat Zweb­ner, Ruth Mayo und Nir Ro­sen­feld von der He­bräi­schen Uni­ver­si­tät Je­ru­sa­lem, Ja­cob Gol­den­berg von der is­rae­li­schen Hoch­schu­le IDC Herz­li­ya und ich – von die­sen Re­sul­ta­ten aus­ge­gan­gen. Aber an­de­re Leu­te fan­den den Ge­dan­ken selt­sam, dass je­mand den Na­men ei­ner Per­son er­ra­ten kön­ne, in­dem er sich le­dig­lich ein Foto an­sieht. Also schlug Yo­nat vor, dies em­pi­risch zu über­prü­fen. Wir zeig­ten Pro­ban­den das Bild von, sa­gen wir mal, ei­nem Scott. Sie wähl­ten dann aus ei­ner Lis­te von vier oder fünf Na­men aus und la­gen in 25 bis 40 Pro­zent der Fäl­le rich­tig. Das ist si­gni­fi­kant häu­fi­ger als bei ei­ner Zu­falls­wahl. Wir ha­ben das Ex­pe­ri­ment in Frank­reich und Is­rael wie­der­holt und die Er­geb­nis­se be­stä­ti­gen kön­nen. Wenn Sie ein Scott sind, dann gibt es et­was an Ih­nen, das Sie ver­rät. Es steht Ih­nen ins Ge­sicht ge­schrie­ben.

Wa­ren die an­de­ren Na­men auf der Lis­te viel­leicht ein­fach nur sel­te­ner oder we­ni­ger wahr­schein­lich?
SEL­LIER Das ha­ben wir aus­ge­schlos­sen: Wir stell­ten nur Op­tio­nen zur Wahl, die ge­mes­sen an ih­rer Häu­fig­keit so be­liebt wa­ren wie der ech­te Name. Wir ha­ben fast al­les aus­ge­schlos­sen, was uns ein­fiel – wie eth­ni­sche Her­kunft, Na­mens­län­ge und so­zio­öko­no­mi­scher Hin­ter­grund der Stu­dien­teil­neh­mer und der Per­so­nen auf den Fo­tos.

Wie wür­den die Er­geb­nis­se aus­se­hen, wenn Sie dies noch wei­te­re tau­send­mal wie­der­ho­len wür­den?
SEL­LIER Weil wir bei un­se­ren ers­ten Stu­di­en auf Men­schen an­ge­wie­sen wa­ren, konn­ten wir nicht Hun­der­te Ge­sich­ter zei­gen, um den Ef­fekt zu be­le­gen. Also grif­fen wir auf ma­schi­nel­les Ler­nen zu­rück. Un­se­re Über­le­gung war: Wenn eine Char­lot­te wie eine Char­lot­te aus­sieht, dann soll­te so­gar ein Com­pu­ter in der Lage sein, sie als eine sol­che zu er­ken­nen. Wir brach­ten ei­nem Com­pu­ter bei, wie eine Char­lot­te aus­sieht, in­dem wir ihn mit Bil­dern ei­ni­ger we­ni­ger Char­lot­tes füt­ter­ten. Zu­dem zeig­ten wir ihm, wie Men­schen aus­se­hen, die nicht Char­lot­te hei­ßen – eine Amélie, eine Claire und so wei­ter. Dann setz­ten wir ihm fast 100 000 Ge­sich­ter vor, die neu für ihn wa­ren. Für je­des Ge­sicht ga­ben wir zwei Mög­lich­kei­ten zur Aus­wahl – den ech­ten Na­men der ge­zeig­ten Per­son und eine Al­ter­na­ti­ve. Der Com­pu­ter ent­schied sich in 54 bis 64 Pro­zent der Fäl­le für den rich­ti­gen Na­men. Das ist be­deu­tend häu­fi­ger als die Zu­falls­wahr­schein­lich­keit von 50 Pro­zent.
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