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Kategorisierung – Kategorienbildung

    Kategorisierung oder Kategorienbildung bezeichnet in der Psychologie den Prozess, Objekte in Untergruppen oder Begriffsklassen einzuteilen. In der Sozialpsychologie gilt die Kategorisierung als eine Ursache für die Entstehung von Stereotypen.

    Kategorisiert werden im Alltag dabei nicht nur Tiere, Gegenstände oder Gedanken, kategorisiert wird auch soziales Verhalten oder Merkmale von Menschen, die soziales Verhalten beeinflussen können, und auch solche Kategorien verfestigen oder ändern sich durch Lernprozesse. Menschen besitzen eine bestimmte Vorerwartung, sie haben ein bestimmtes Schema und Muster, die Schubladendenken auslösen. Dieses Schubladendenken bzw. Kategorisieren hilft Menschen im Alltag, wenngleich mit der Zeit die Flexibilität verloren geht, insbesondere wenn man dadurch kaum mehr neue Erfahrungen machen kann. Wie gut Schubladendenken funktioniert, hängt unter anderem vom Alter und wahrscheinlich von der Plastizität des Gehirns ab, aber auch von den konkreten Inhalten, die das Gehirn in Kategorien verteilen muss. Solche Inhalte verändern sich mit dem Alter und der individuellen Lebenssituation und werden erlernt.

    Beim wissenschaftlichen Kategorisieren hingegen wird versucht, eine große Menge an Elementen, die durch gleiche Merkmale gekennzeichnet sind, zusammenzufassen, denn so bilden zum Beispiel alle Personen mit einem Universitätsabschluss die Kategorie AkademikerInnen.

    Vor allem bei der Inhaltsanalyse werden Kommunikationsinhalte jeder Art nach festgelegten Regeln in Kategorien klassifiziert. Bei der quantitativen Inhaltsanalyse werden für jede Dimension Analysekategorien entwickelt, denen das vorliegende Material zugeordnet werden kann. Auf dieser Basis erfolgt die statistische Auswertung, z. B. als Gruppen- und Zeitvergleich. Die qualitative Inhaltsanalyse bezieht auch Kommunikationsinhalte, die nicht explizit ausgesprochen werden, in die Analyse ein. Durch eine systematische Interpretation wird die inhaltliche Bedeutung von Aussagen ermittelt, ohne das Material auf quantifizierbare Aussagen zu reduzieren. Dabei wird zunächst nach Sichtung des Materials ein System von Kategorien festgelegt, anhand dessen durch die interpretativen Techniken der Zusammenfassung, Explikation und/oder Strukturierung Aussagen aus dem Text herausgefiltert werden.

    Beispiel das Ablaufmodell deduktiver Kategorienbildung nach Mayring (2000):

    49 Merkmale genügen zur Kategorisierung von Objekten

    Gegenstände in der Umwelt können nach einer Vielzahl möglicher Kriterien wie Lebendigkeit, Form, Farbe und Funktion charakterisiert werden, doch einige Dimensionen sind dabei nützlicher als andere, um die Bedeutung der den Menschen umgebenden Objekte zu erkennen. Hebart et al. (2020) haben anhand ein umfangreichen datengestütztes Berechnungsmodell für Ähnlichkeitsbeurteilungen von Bildern aus der realen Welt von fast zweitausend Objekten entwickelt. Es zeigte sich, dass ein Set aus 49 Eigenschaften genügt, um beinahe alle Objekte bestimmen können, die deren mentaler Repräsentation zugrundeliegen, also dem inneren Abbild, in das das Gehirn einen Reiz übersetzt. Das setzt sich demnach etwa aus der Farbe, Form und Größe zusammen, aber auch daraus, dass es etwas mit der Natur zu tun hat, sich bewegen kann oder mehr oder minder wertvoll ist. Dieses Set an Merkmalen ist demnach benennbar und minimal hinreichend, enthält also möglichst wenige Merkmale und ist dennoch ausreichend umfangreich, um Objekte der den Menschen umgebenden Welt zu beschreiben. Die Ergebnisse zeigen deutlich, wie wenige Eigenschaften es eigentlich braucht, um alle Objekte in der Umgebung zu charakterisieren. Aus den insgesamt 49 Merkmale lässt sich auch ableiten, was als besonders ähnlich und was als besonders typisch für eine Kategorie empfunden wird, wobei damit im Grunde die Grundprinzipien des Denkens erklärt werden, wenn es um Objekte geht. Dadurch ist man auch in der Lage, die Ähnlichkeit von Objekten zu bewerten und vorherzusagen.

    Fähigkeit zur Kategorisierung

    Die Fähigkeit zur Kategorisierung ist ein wesentlicher Entwicklungsschritt in der kognitiven Entwicklung eines Kindes:


    [Quelle:www.youtube.com/embed/tYtNk0BotRE]

    Kategorienbildung bei Säuglingen erfolgt im Schlaf

    Im Schlafen ist das menschliche Gehirn zwar weitgehend vom Informationsfluss aus den Sinnesorganen abgeschnitten, viele Areale sind aber während des Schlafes besonders aktiv, denn das Gehirn ruft im Schlaf zuvor Erlebtes noch einmal ab und festigt so neue Gedächtnisinhalte, indem es diese in die bestehende Gedächtnisstruktur integriert. Dabei werden Verbindungen zwischen Nervenzellen verstärkt, neu geknüpft oder auch abgebaut, was vor allem im Säuglings- und Kleinkindalter von Bedeutung ist.

    In einem Experiment (Friedrich, Wilhelm, Born &  Friederici, 2015) erhielten während einer Lernphase Säuglinge  Bilder von Fantasie-Objektenpräsentiert und hörten gleichzeitig den Objekten zugeordnete Fantasie-Namen, wobei manche Objekte einander ähnelten und lediglich in ihren Proportionen, in den Farben oder bestimmten Details variierten. Dabei erhielten ähnlichen Objekte immer den gleichen Namen. Die folgenden ein bis zwei Stunden verbrachte die Versuchsgruppe von Säuglingen schlafend im Kinderwagen, während die Kontrollgruppe diese Zeit wach auf einer Spazierfahrt im Kinderwagen oder spielend im Untersuchungszimmer verbrachte. In der anschließenden Testphase zeigte man den Kindern noch einmal Bild-Wort-Paare, dieses Mal sowohl in den gleichen Kombinationen wie in der Lernphase als auch in neuen Kombinationen und maß dabei die Gehirnaktivität. Die Analyse zeigte, dass die Kinder in der Lernphase die Namen der einzelnen Gegenstände gelernt hatten, und zwar unabhängig von ihrem Alter. Anders sah es mit der Kategorisierungsfähigkeit aus, denn am Ende der Lernphase konnten die Kinder neue Objekte noch nicht den bereits mehrfach gehörten Namen ähnlicher Objekte zuordnen. Die Gehirnaktivität während der späteren Testphase unterschied deutlich zwischen den Kindern, die im Anschluss an die Lernphase geschlafen hatten, und denen, die wach geblieben waren. Während die wach gebliebenen Kinder die Namen für die einzelnen Objekte vergessen hatten, behielten die Kinder der Schlafgruppe die Objekt-Wort-Zuordnungen im Gedächtnis, aber auch die Kategorisierungsfähigkeit der Kinder unterschied sich deutlich, denn jene Kinder, die unmittelbar nach der Lernphase geschlafen hatten, ordnen neuen Objekten die Namen von Objekten mit ähnlichem Aussehen zu, was sie vor dem Schlaf noch nicht konnten , wobei auch die wach gebliebenen Kinder dazu nicht in der Lage waren. Die Kategorien wurden offensichtlich also während des Schlafes gebildet, sodass man daraus den Schluss ziehen kann, dass Schlaf maßgeblich das Erinnerungsvermögen schon im kindlichen Gehirn bestimmt, also in einer Phase, in der das Gedächtnis massiv aufgebaut wird. Während das wache Gehirn der Kinder neu gelernte Benennungen schnell wieder vergisst, werden im Schlaf die Wörter jedoch dauerhaft mit den Objekten verknüpft und prägen sich ein. Wenn das Gehirn wie im Schlaf von äußeren Einflüssen weitegehend abgeschnitten ist, kann es offenbar seine Erfahrungen ordnen und neue verallgemeinernde Gedächtnisinhalte bilden, sodass im Gehirn aus Erlebtem Wissen entsteht.

    Visuellen Kategorienbildung bei Kleinkindern

    Xie et al. (2022) habendie Art der visuellen Kategoriedarstellungen anhand von Elektroenzephalographie-Daten von sechs- bis acht-monatigen Säuglingen und ihren Entwicklungspfad hin zur Erwachsenenreife in Bezug auf die Schlüsselmerkmale der zeitlichen Dynamik, Darstellungsformate und spektralen Eigenschaften untersucht. Dafür wurde die Gehirnaktivität von Babys im Alter zwischen sechs und acht Monaten aufgezeichnet, während sie sich über hundert Bilder von Menschen, Spielzeugen und Häusern anschauten, wobei zum Vergleich eine Gruppe von Erwachsenen dieselben Bilder betrachten mussten. Man konnte dabei beobachten, dass Babys die verschiedenen Bilder bereits in Kategorien wie Gesichter und Spielzeuge einordnen konnten, doch waren sie dabei deutlich weniger präzise und sehr viel langsamer als die Erwachsenen. Die langsamere Informationsweiterleitung im kindlichen Gehirn dürfte vermutlich mit den noch nicht ausgereiften Verbindungen zwischen den Gehirnarealen zusammenhängen, wobei sich die Myelinschicht, die im erwachsenen Gehirn für eine beschleunigte Weiterleitung sorgt, sich nach der Geburt erst noch ausbildet. Das Format der Repräsentationen von Säuglingen bestand also aus visuellen Merkmalen von geringer bis mittlerer Komplexität, während die Repräsentationen von Erwachsenen auch hochkomplexe Merkmale kodierten. Die Aktivität des Theta-Bandes – also deutlich langsamere Frequenzen – trug dabei zu den visuellen Kategorienrepräsentationen von Säuglingen bei, während diese Repräsentationen bei Erwachsenen in das schnellere Alpha-Beta-Band verlagert wurden. Computermodelle zeigten auch, dass die Wahrnehmungsprozesse bei Babys vorwiegend von grundlegenden Eigenschaften der Bilder geprägt waren, etwa Helligkeit und Kanten, während bei Erwachsenen komplexere Aspekte wie etwa Formen eine größere Rolle spielten.

    Kategorienbildung bei Tieren

    Kategorisierung ist nicht nur ein fundamentales Element des menschlichen Denkens, denn jedes Mal, wenn ein Kind einen Sessel sieht, speichert es dieses konkrete Erlebnis, wobei es später basierend auf Ähnlichkeiten zwischen diesen abstrahiert, sodass das Gehirn des Kindes für die Eigenschaften und Funktionen von Sesseln eine eigene Kategorie Sessel bildet. So kann das Kind später neue Sessel schnell mit dieser Kategorie und dem darin enthaltenen Wissen verknüpfen, also etwa, dass man darauf sitzen kann. Diese Fähigkeit, sensorische Reize zu kategorisieren, ist aber auch entscheidend für das Überleben von Tieren in einer komplexen Umwelt, wobei das Abspeichern von Kategorien anstelle von einzelnen Erfahrungen eine größere Verhaltensflexibilität ermöglicht. Neuronen, die Kategorie-Selektivität zeigen, wurden in verschiedenen Bereichen des Neocortex von Säugetieren gefunden, aber der präfrontale Cortex scheint in diesem Zusammenhang eine herausragende Rolle zu spielen. Insbesondere bei Primaten, die ausgiebig auf eine Kategorisierungsaufgabe trainiert werden, repräsentieren Neuronen im präfrontalen Cortex schnell und flexibel gelernte Kategorien. Wie diese Repräsentationen bei niederen Tieren entstehen, ist jedoch noch weitgehend unerforscht, wobei unklar ist, ob flexible Repräsentationen allmählich als Teil des semantischen Gedächtnisses aufgebaut werden, oder mehr oder weniger sofort während einer Aufgabenausführung zugewiesen werden. Reinert et al. (2021) untersuchen die Bildung einer neuronalen Kategorierepräsentation bei Mäusen während eines gesamten Lernprozesses, indem sie wiederholt einzelne Zellen im medialen präfrontalen Cortex abbildeten. Sie konnten dabei zeigen, dass Mäuse eine regelbasierte Kategorisierung erlernen können und auf neue Reize verallgemeinern, wobei im Verlauf des Lernprozesses Neuronen im präfrontalen Cortex eine unterschiedliche Dynamik beim Erwerb der Kategorie-Selektivität zeigen und bei einem späteren Wechsel der Regeln unterschiedlich aktiv sind. Eine Untermenge von Neuronen reagiert selektiv und eindeutig auf Kategorien und spiegelt dadurch das Generalisierungsverhalten wider, woraus man schließen kann, dass eine Kategorierepräsentation im präfrontalen Cortex der Maus während des Lernens allmählich erworben und nicht ad hoc entsteht. Dieser allmähliche Prozess legt also nahe, dass Neuronen im medialen präfrontalen Cortex Teil eines spezifischen semantischen Gedächtnisses für visuelle Kategorien sind.

    Goltstein et al. (2021) haben untersucht, wie Mäuse, unterschiedliche Streifenmuster in zwei Kategorien einzuteilen lernen, wofür die Mäuse verschiedene Aspekte abwägen und sowohl die Breite als auch Orientierung der Streifen miteinbeziehen mussten, also Kategorien erlernen mussten. Nach einer anfänglichen Lernphase ordneten diese die Bilder zuverlässig der richtigen Kategorie zu, d. h., sie waren zu Experten geworden und konnten ihr neu erlerntes Kategorie-Wissen ohne weiteres auf andere Muster anwenden, die sie während des Lernens noch nicht gesehen hatten, d. h., sie extrapolierten die Merkmale der Kategorien, die sie als semantische Information gespeichert hatten. Man wollte nun wissen, ob die Informationen über Kategorien bereits im visuellen Cortex, wo visuelle Reize eintreffen und analysiert werden, liegen oder ob diese in höheren Hirnarealen gespeichert werden. Da Nervenzellen im visuellen Cortex auf visuelle Reize an einem bestimmten Ort reagieren, zeigten man den Mäusen zunächst nur Streifenmuster in einem Teil ihres Sehfelds, sodass die Tiere gezielt eine spezifische Nervenzellgruppe trainierten. Verlagerte man die Muster an einen anderen Ort, wurden die Reize von anderen Nervenzellen verarbeitet und die Mäuse konnten nicht mehr so gut kategorisieren. Darüber hinaus führte eine Inaktivierung des visuellen Cortex zu einem ähnlichen Ergebnis, was darauf hindeutet, dass schon Nervenzellen im visuellen Cortex am Erlernen von Kategorien beteiligt sind. Da man wiederholt die Aktivität vieler Nervenzellen gemessen und Veränderungen im Verlauf des Lernens beobachtet hatte, zeigte sich, dass Nervenzellen in diesen Regionen zweierlei Input erhalten: Sie reagierten auf einen bestimmten visuellen Reiz und erhielten zusätzlich die Information, wenn die Maus ein Bild der richtigen Kategorie zugeordnet hatte. So können die Nervenzellen wichtige visuelle Reize, die mit Kategorien zusammenhängen, identifizieren und ihre Reaktion darauf verstärken. Neuronen im visuellen Cortex sind also in der Lage, ihre Reaktion schon beim Lernen anzupassen, wobei abstrakte Kategorie-Informationen im postrhinalen Cortex gespeichert werden, abstraktes Lernen also bereits auf den ersten Ebenen der visuellen Verarbeitung beginnt.

    Prototyp-Strategie vs. Ausnahme-Strategie

    Für die Kategorienbildung wenden Menschen verschiedene Strategien an, wobei es Gehirnareale gibt, die besonders aktiv sind, wenn eine bestimmte Kategorisierungsstrategie angewendet wird. Wenn man Objekte anhand eines Prototyps einordnet, ist der linke Gyrus fusiformis aktiv, ein Bereich des Gehirns, der für das Erkennen abstrakter Objekte zuständig ist – Prototyp-Strategie. Beim Abgleichen mit konkreten Beispielen einer Kategorie wird hingegen der rechte Hippocampus aktiviert – Ausnahme-Strategie, also ein Areal, das eine wichtige Rolle spielt, wenn Erinnerungen gespeichert und abgerufen werden. Will man etwa herausfinden, ob ein bestimmtes Tier in die Kategorie „Vogel“ passt, nimmt man gemäß der Prototyp-Strategie zunächst einen allgemeinen, abstrakten „Vogel“ als Vergleich her, wobei dieser die wichtigsten Merkmale der Kategorie aufweist, also etwa Schnabel, Flugfähigkeit oder Federn. Wenn jedoch eine Ausnahme, wie ein Strauß oder ein Pinguin, kategorisiert werden muss, funktioniert diese Strategie nur schlecht, sodass man die Ausnahme-Strategie ergreift, die ein Tier mit einer Vielzahl an verschiedenen und ganz unterschiedlich aussehenden Beispielen vergleicht, die bereits der Kategorie zugeordnet wurden. Dadurch können auch die entfernten Verwandten einer Kategorie richtig zugeordnet werden. Obwohl die Aktivierungsmuster im Gehirn zeigen, dass beide Strategien von unterschiedlichen Gehirnarealen gesteuert werden, vermuten man dennoch, dass zwischen beiden Lernmustern ein komplexes Wechselspiel besteht, denn die Ergebnisse deuten darauf hin, dass für beide Strategien jeweils eigene Areale im Gehirn zuständig sind, dass aber im Verlauf des Lernens sich der Rhythmus der Aktivierung der beiden Arealen angleicht (Lech et al., 2016). Mit Hilfe der Magnetresonanztomografie untersuchte man experimentell das Schubladendenken bei Menschen, indem diese die Zuordnung von Elementen erlernen mussten, etwa Kreise mit bestimmten Farben, also dass dieser Kreis in die Familie A, dieser Kreis in die Familie B gehört. Darunter war aber auch ein Kreis, der noch zur Familie A gehört, aber wie ein uneheliches Kind der Familie B aussah, d. h., der Kreis hatte viel mehr Ähnlichkeit zur ersten Familie. Wie lernt nun das Gehirn die einfache Zuordnung und wie lernt es die Ausnahme? Das Gehirn aktiviert für die Einteilung der Umwelt in Kategorien drei Areale des Gehirns, wobei sich zeigte, dass die Fähigkeit zum Schubladendenken keineswegs bei allen Menschen gleich ausgeprägt ist. Ältere Menschen haben übrigens größere Probleme mit dem Kategorisieren, während Jüngere ausgesprochen fit beim Einteilen der Welt in Schubladen waren. Da dieser Prozess unentwegt und automatisch abläuft, besitzt er für das Gehirn offensichtlich eine große Bedeutung.

    Literatur

    Friedrich, Manuela, Wilhelm, Ines, Born, Jan & Angela D. Friederici (2015). Generalization of word meanings during infant sleep. Nature Communications, doi: 10.1038/ncomms7004.
    WWW: http://www.nature.com/ncomms/2015/150129/ncomms7004/full/ncomms7004.html (15-01-28)
    Goltstein, Pieter M., Reinert, Sandra, Bonhoeffer, Tobias & Hübener, Mark (2021).
    Mouse visual cortex areas represent perceptual and semantic features of learned visual categories. Nature Neuroscience, doi:10.1038/s41593-021-00914-5.
    Hebart, Martin N., Zheng, Charles Y., Pereira, Francisco & Baker, Chris I. (2020). Revealing the multidimensional mental representations of natural objects underlying human similarity judgements. Nature Human Behaviour, doi:10.1038/s41562-020-00951-3.
    Lech, Robert K., Güntürkün, Onur & , Boris (2016). An interplay of fusiform gyrus and hippocampus enables prototype- and exemplar-based category learning. Behavioural Brain Research, 311, 239–246.
    Mayring, Philipp (2000). Qualitative Inhaltsanalyse. Forum Qualitative Sozialforschung. On-line Journal.
    WWW: http://qualitative-research.net/fqs/fqs-d/2-00inhalt-d.htm (01-11-26)
    Reinert, Sandra, Hübener, Mark, Bonhoeffer, Tobias & Goltstein, Pieter M. (2021). Mouse prefrontal cortex represents learned rules for categorization. Nature, doi:10.1038/s41586-021-03452-z.
    Stangl, W. (2007). Inhaltsanalyse, content analysis. [werner  stangl]s arbeitsblätter.
    WWW: https://arbeitsblaetter.stangl-taller.at/FORSCHUNGSMETHODEN/Inhaltsanalyse.shtml (07-09-19)
    Stangl, W. (2022, 1. Dezember). Die neuronale Entwicklung der visuellen Kategorienbildung. Psychologie-News.
    https:// psychologie-news.stangl.eu/4385/die-neuronale-entwicklung-der-visuellen-kategorienbildung.
    Xie, Siying, Hoehl, Stefanie, Moeskops, Merle, Kayhan, Ezgi, Kliesch, Christian, Turtleton, Bert, Köster, Moritz & Cichy, Radoslaw M. (2022). Visual category representations in the infant brain. Current Biology, doi:10.1016/j.cub.2022.11.016.


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