3D Social Research (3DSR)
Erprobung automatisierter Videoanalysen zur Erfassung von Diskriminierung in Deutschland
Cluster Daten-Methoden-Monitoring
Projektleitung: PD Dr. Jörg Dollmann, Dr. Jannes Jacobsen
Assoziierte: Dr. Julia Behrman, Dr. Doron Shiffer-Sebba
Leitende Forschungsfragen
Das Projekt 3D Social Research (3DSR) entwickelt und testet neue Methoden zur Beobachtung sozialer Interaktion im öffentlichen Raum. Ziel ist es, subtile Formen von Diskriminierung messbar zu machen, die sich nicht in Worten, sondern in Körperbewegungen, räumlicher Distanz oder Blickverhalten äußern.
Dazu werden Verfahren der automatisierten 3D-Videoanalyse eingesetzt, die ursprünglich aus der Bewegungsforschung und Robotik stammen. In einem experimentellen Felddesign wurden in Berlin Passant:innen dabei gefilmt, wie sie an zwei männlichen Schauspielern vorbeigehen – einmal mit sichtbaren muslimischen Markern (Galabija) und einmal ohne. Mittels KI-gestützter Bildauswertung wurden präzise Bewegungsdaten erhoben: etwa die Distanz zwischen den Personen, die Geschwindigkeit ihres Vorbeigehens oder die Drehung des Oberkörpers.
Das Projekt überprüft damit, ob sich Diskriminierung auch in körperlicher Vermeidung ausdrückt – also darin, dass Menschen unbewusst größeren Abstand zu bestimmten Gruppen halten. Die Ergebnisse zeigen, dass Passant:innen im Durchschnitt eine größere Distanz zu Personen mit muslimischen Merkmalen einhielten, auch wenn die Stärke des Effekts je nach Kontext variierte.
Neben diesen inhaltlichen Befunden liefert das Projekt einen methodischen Innovationsbeitrag: Es zeigt, dass automatisierte 3D-Videoanalysen ein leistungsfähiges Werkzeug für die Sozialforschung sein können, wenn sie mit klaren ethischen Standards, Anonymisierungstechniken und Transparenzmechanismen kombiniert werden. Damit eröffnet 3D Social Research neue Perspektiven für die Erforschung von Diskriminierung, sozialer Interaktion und gesellschaftlichem Zusammenhalt.
Bisherige Studien zu Diskriminierung im öffentlichen Raum stützten sich meist auf Beobachtungen, Befragungen oder Experimente mit begrenzter Objektivität und Reichweite. Subtile Formen nonverbaler Ausgrenzung – etwa körperliche Distanz oder Abwendung – ließen sich damit kaum zuverlässig erfassen. Das Projekt 3D Social Research (3DSR) schließt diese Lücke, indem es automatisierte 3D-Videoanalysen nutzt, um Verhaltensmuster in realen Stadträumen präzise zu messen. Dadurch wird Diskriminierung nicht nur als subjektive Erfahrung, sondern auch als beobachtbares, quantifizierbares Phänomen zugänglich. Zugleich erweitert das Projekt die methodische Basis der Sozialforschung um KI-gestützte Verfahren, die neue Einblicke in soziale Dynamiken ermöglichen.
Das Projekt 3D Social Research (3DSR) verfolgt zwei zentrale Ziele: Zum einen soll gezeigt werden, dass automatisierte 3D-Videoanalysen ein innovatives und ethisch verantwortbares Instrument zur Messung sozialer Ungleichbehandlung im öffentlichen Raum sind. Zum anderen will das Projekt empirisch prüfen, ob und in welchem Ausmaß sich subtile Diskriminierung gegenüber Muslim:innen in körperlicher Distanz und nonverbalem Verhalten äußert. Darüber hinaus trägt das Projekt dazu bei, neue methodische Standards für den Einsatz KI-gestützter Beobachtung in der Sozialforschung zu entwickeln – mit dem Ziel, gesellschaftliche Diskriminierung künftig präziser, transparenter und kontextsensitiver zu erfassen.
Das Projekt basiert auf einem Feldexperiment in Berlin, bei dem Passant:innen mit Hilfe einer 3D-Kamera gefilmt wurden, während sie an zwei männlichen Konföderierten vorbeigingen. In drei experimentellen Bedingungen variierten die äußeren Merkmale der Konföderierten: (1) zwei weiße Männer ohne muslimische Marker, (2) zwei muslimische Männer mit sichtbaren religiösen Markern (Galabija) und (3) dieselben muslimischen Männer ohne diese Marker.
Die 3D-Videodaten wurden mit einer KI-basierten Bewegungsanalyse (OpenPose-Algorithmus nach Cao et al. 2021) ausgewertet. Dabei wurden pro Person und Bildframe Positionen von 21 Körperpunkten erfasst, um präzise Messungen von Distanz, Bewegungsgeschwindigkeit und Oberkörperrotation vorzunehmen. Durch Blockrandomisierung und standardisierte Kamerapositionen wurde sichergestellt, dass Unterschiede im Verhalten der Passant:innen auf die experimentellen Bedingungen zurückgeführt werden können.
So verbindet das Projekt innovative Methodik mit klassischer experimenteller Sozialforschung und schafft die Grundlage, um körperliche Ausdrucksformen von Diskriminierung objektiv und reproduzierbar zu analysieren.
Die Ergebnisse zeigen, dass automatisierte 3D-Videoanalysen zuverlässig genutzt werden können, um subtile Formen von Diskriminierung im öffentlichen Raum zu messen. In den Berliner Feldexperimenten hielten Passant:innen im Durchschnitt eine größere körperliche Distanz zu den Konföderierten mit sichtbaren muslimischen Markern als zu weißen, nicht-muslimischen Vergleichspersonen. Dieser Effekt war insbesondere in stark frequentierten Straßenabschnitten messbar, während er in ruhigeren Wohngebieten teilweise ausblieb oder sich umkehrte.
Neben der inhaltlichen Replikation US-amerikanischer Befunde (Dietrich & Sands 2023) leistet die Studie einen methodischen Beitrag: Sie zeigt, dass mithilfe von KI-gestützter 3D-Analyse nonverbale Mikroreaktionen – etwa Distanz, Bewegungsgeschwindigkeit oder Körperausrichtung – präzise und anonym erfasst werden können. Damit wird Diskriminierung als körperlich-räumliches Verhalten empirisch beobachtbar und quantitativ überprüfbar.
Förderung: Bundesministerium für Bildung, Familie, Senioren, Frauen und Jugend (Institutionelle Förderung)