Mustererkennung (Psychologie)

In der Psychologie und der kognitiven Neurowissenschaft ist Mustererkennung ein kognitiver Prozess, der Informationen aus einem Reiz mit aus dem Gedächtnis abgerufenen Informationen abgleicht . ^{[ 1 ]}

Mustererkennung findet statt, wenn Informationen aus der Umwelt aufgenommen und im Kurzzeitgedächtnis gespeichert werden , was zur automatischen Aktivierung bestimmter Inhalte des Langzeitgedächtnisses führt . Ein Beispiel hierfür ist das Erlernen des Alphabets. Wenn eine Bezugsperson einem Kind mehrmals „A, B, C“ vorsagt, sagt das Kind mithilfe der Mustererkennung „C“, nachdem es „A, B“ gehört hat. Das Erkennen von Mustern ermöglicht es, zukünftige Ereignisse vorherzusehen und vorherzusagen. Die Verknüpfung von Erinnerungen und wahrgenommenen Informationen ist ein Schritt der Mustererkennung, der als Identifizierung bezeichnet wird. Mustererkennung erfordert die Wiederholung von Erfahrungen. Das semantische Gedächtnis , das implizit und unbewusst genutzt wird, ist die wichtigste Gedächtnisart, die an der Mustererkennung beteiligt ist. ^{[ 2 ]}

Mustererkennung ist nicht nur für Menschen, sondern auch für andere Tiere von entscheidender Bedeutung. Selbst Koalas , deren Denkvermögen weniger ausgeprägt ist, nutzen Mustererkennung, um Eukalyptusblätter zu finden und zu fressen. Das menschliche Gehirn ist zwar komplexer, weist aber Ähnlichkeiten mit dem Gehirn von Vögeln und niederen Säugetieren auf. Die Entwicklung neuronaler Netzwerke in der äußeren Hirnschicht ermöglicht beim Menschen eine bessere Verarbeitung visueller und auditiver Muster. Räumliche Orientierung, das Erinnern von Beobachtungen und das Erkennen von Gefahren und Ressourcen zur Erhöhung der Überlebenschancen sind Beispiele für die Anwendung von Mustererkennung bei Mensch und Tier. ^{[ 3 ]}

Es gibt sechs Haupttheorien der Mustererkennung: Template-Matching, Prototypen-Matching , Merkmalsanalyse, Komponentenerkennung , Bottom-up- und Top-down-Verarbeitung sowie Fourier-Analyse . Die Anwendung dieser Theorien im Alltag schließt sich nicht gegenseitig aus. Mustererkennung ermöglicht es uns, Wörter zu lesen, Sprache zu verstehen , Freunde zu erkennen und sogar Musik zu genießen . Jede dieser Theorien findet Anwendung in verschiedenen Aktivitäten und Bereichen, in denen Mustererkennung beobachtet wird. Gesichts-, Musik- und Spracherkennung sowie Seriation sind einige Beispiele dafür. Gesichtserkennung und Seriation erfolgen durch die Kodierung visueller Muster, während Musik- und Spracherkennung auf der Kodierung auditiver Muster beruhen.

Die Template-Matching-Theorie beschreibt den grundlegendsten Ansatz der menschlichen Mustererkennung. Sie geht davon aus, dass jedes wahrgenommene Objekt als „Template“ im Langzeitgedächtnis gespeichert wird. ^{[ 4 ]} Eingehende Informationen werden mit diesen Templates verglichen, um eine exakte Übereinstimmung zu finden. ^{[ 5 ]} Anders ausgedrückt: Alle Sinnesreize werden mit verschiedenen Repräsentationen eines Objekts verglichen, um ein einheitliches konzeptuelles Verständnis zu formen. Die Theorie definiert Wahrnehmung als einen grundlegend auf Wiedererkennung basierenden Prozess. Sie erklärt, dass alles, was ein Mensch erlebt, nur durch frühere Erfahrungen verstanden wird, welche dann seine zukünftige Wahrnehmung der Außenwelt prägen. ^{[ 6 ]} Beispielsweise werden A, A und A alle als der Buchstabe A erkannt, nicht aber B. Diese Theorie hat ihre Grenzen, wenn es darum geht zu erklären, wie neue Erfahrungen verstanden werden können, ohne sie mit einem internen Gedächtnis-Template abzugleichen.

Anders als die Theorie des exakten, eins-zu-eins-Mustervergleichs vergleicht der Prototypenvergleich eingehende Sinnesreize mit einem durchschnittlichen Prototyp. Diese Theorie besagt, dass die Konfrontation mit einer Reihe verwandter Reize zur Bildung eines „typischen“ Prototyps führt, der auf deren gemeinsamen Merkmalen basiert. ^{[ 6 ]} Sie reduziert die Anzahl gespeicherter Muster, indem sie diese zu einer einzigen Repräsentation standardisiert. ^{[ 4 ]} Der Prototyp unterstützt die perzeptuelle Flexibilität, da er – anders als beim Mustervergleich – Variabilität in der Erkennung neuer Reize zulässt. Beispielsweise könnte ein Kind, das noch nie einen Gartenstuhl gesehen hat, diesen dennoch als Stuhl erkennen, da es dessen wesentliche Merkmale – vier Beine und eine Sitzfläche – kennt. Diese Vorstellung schränkt jedoch die Konzeptualisierung von Objekten ein, die nicht unbedingt auf einen einzigen „Mittelwert“ reduziert werden können, wie beispielsweise verschiedene Hunderassen. Obwohl Hunde, Wölfe und Füchse typischerweise alle behaarte, vierbeinige, mittelgroße Tiere mit Ohren und Schwanz sind, sind sie nicht alle gleich und können daher nicht streng nach der Theorie des Prototypenvergleichs wahrgenommen werden.

Ansätze der Template- und Merkmalsanalyse zur Objekt- (und Situations-)Erkennung wurden durch die Theorie der multiplen Diskriminierung zusammengeführt/vereinigt/abgelöst. Diese besagt, dass die Menge jedes auffälligen Merkmals eines Templates in einem Testreiz bei jeder Wahrnehmungsbeurteilung als um den Wert dieses Merkmals im Template selbst abweichend – gemessen an der universellen Einheit der 50%igen Diskriminierung (der objektiven Leistungsschwelle „JND“ (Just Noticeable Difference) ^{[ 7 ]} ) – erkannt wird. ^{[ 8 ]}

Ähnlich der Merkmalserkennungstheorie konzentriert sich die Komponentenerkennung ( Recognition by Components , RBC) auf die Bottom-up-Merkmale der verarbeiteten Reize. Diese Theorie, die erstmals von Irving Biederman (1987) vorgeschlagen wurde, besagt, dass Menschen Objekte erkennen, indem sie diese in ihre grundlegenden dreidimensionalen geometrischen Formen, sogenannte Geonen (z. B. Zylinder, Würfel, Kegel usw.), zerlegen. Ein Beispiel hierfür ist die Zerlegung eines Alltagsgegenstands wie einer Kaffeetasse: Man erkennt den hohlen Zylinder, der die Flüssigkeit enthält, und den gebogenen Henkel an der Seite, der das Halten ermöglicht. Auch wenn nicht jede Kaffeetasse exakt gleich ist, helfen diese grundlegenden Komponenten, die Konsistenz (oder das Muster) über verschiedene Beispiele hinweg zu erkennen. Die RBC geht davon aus, dass es weniger als 36 einzigartige Geonen gibt, die, kombiniert, eine nahezu unbegrenzte Anzahl von Objekten bilden können. Um ein Objekt zu analysieren und zu zerlegen, postuliert die RBC, dass Menschen zwei spezifische Merkmale beachten: Kanten und Vertiefungen. Kanten ermöglichen es dem Betrachter, unabhängig vom Betrachtungswinkel und den Lichtverhältnissen eine konsistente Repräsentation des Objekts beizubehalten. Konkavitäten sind die Stellen, an denen zwei Kanten aufeinandertreffen und ermöglichen es dem Betrachter zu erkennen, wo ein Geon endet und ein anderer beginnt.

Die RBC-Prinzipien der visuellen Objekterkennung lassen sich auch auf die auditive Spracherkennung anwenden. Anstelle von Geonen schlagen Sprachforscher vor, gesprochene Sprache in grundlegende Komponenten, sogenannte Phoneme , zu unterteilen. Die englische Sprache beispielsweise umfasst 44 Phoneme .

Top-down-Verarbeitung bezeichnet die Nutzung von Hintergrundinformationen bei der Mustererkennung. ^{[ 9 ]} Sie beginnt stets mit dem Vorwissen einer Person und trifft auf Grundlage dieses Wissens Vorhersagen. ^{[ 10 ]} Der Psychologe Richard Gregory schätzte, dass etwa 90 % der Information auf dem Weg vom Auge zum Gehirn verloren gehen. Daher muss das Gehirn anhand vergangener Erfahrungen erraten, was die Person sieht. Anders ausgedrückt: Wir konstruieren unsere Wahrnehmung der Realität, und diese Wahrnehmungen sind Hypothesen oder Annahmen, die auf vergangenen Erfahrungen und gespeicherten Informationen beruhen. Die Bildung falscher Annahmen führt zu Wahrnehmungsfehlern wie optischen Täuschungen. ^{[ 9 ]} Bei einem Absatz mit schwer lesbarer Handschrift ist es einfacher zu verstehen, was der Autor vermitteln möchte, wenn man den gesamten Absatz liest, anstatt die Wörter einzeln zu erfassen. Das Gehirn kann den Kern des Absatzes möglicherweise durch den Kontext der umgebenden Wörter erfassen und verstehen. ^{[ 11 ]}

Bottom-up-Verarbeitung wird auch als datengetriebene Verarbeitung bezeichnet, da sie mit der Stimulation der Sinnesrezeptoren beginnt. ^{[ 10 ]} Der Psychologe James Gibson wandte sich gegen das Top-down-Modell und argumentierte, dass Wahrnehmung direkt sei und nicht, wie von Gregory vorgeschlagen, einer Hypothesenprüfung unterliege. Er erklärte, dass Empfindung Wahrnehmung sei und keiner zusätzlichen Interpretation bedürfe, da unsere Umwelt genügend Informationen enthalte, um die Welt direkt zu verstehen. Seine Theorie wird aufgrund der Behauptung, dass Wahrnehmung allein durch die Umwelt erklärt werden kann, mitunter als „ökologische Theorie“ bezeichnet. Ein Beispiel für Bottom-up-Verarbeitung ist die Präsentation einer Blume in der Mitte des Gesichtsfelds einer Person. Der Anblick der Blume und alle Informationen über den Reiz werden von der Netzhaut zum visuellen Cortex im Gehirn geleitet. Das Signal breitet sich unidirektional aus. ^{[ 11 ]}

In der Theorie der kognitiven Entwicklung des Psychologen Jean Piaget wird die dritte Stufe als konkret-operationales Stadium bezeichnet. In dieser Phase entwickelt sich bei Kindern auf natürliche Weise das abstrakte Denkprinzip der Seriation. ^{[ 12 ]} Seriation ist die Fähigkeit, Objekte in einer logischen Reihenfolge entlang einer quantitativen Dimension wie Länge, Gewicht, Alter usw. anzuordnen. ^{[ 13 ]} Es handelt sich um eine allgemeine kognitive Fähigkeit, die erst nach dem Kleinkindalter vollständig beherrscht wird. ^{[ 14 ]} Seriieren bedeutet zu verstehen, dass Objekte entlang einer Dimension geordnet werden können. ^{[ 12 ]} Um dies effektiv zu tun, muss das Kind die Frage „Was kommt als Nächstes?“ beantworten können. ^{[ 14 ]} Seriationsfähigkeit trägt auch zur Entwicklung von Problemlösungsfähigkeiten bei, die beim Erkennen und Vervollständigen von Aufgaben mit Mustern hilfreich sind.

Piaget untersuchte zusammen mit Szeminska die Entwicklung der Reihenbildung in einem Experiment, in dem sie Stäbe unterschiedlicher Länge verwendeten, um die Fähigkeiten von Kindern zu testen. ^{[ 15 ]} Sie stellten drei deutlich unterscheidbare Entwicklungsstadien dieser Fähigkeit fest. Im ersten Stadium konnten Kinder im Alter von etwa vier Jahren die ersten zehn Stäbe nicht in die richtige Reihenfolge bringen. Sie konnten zwar kleinere Gruppen von zwei bis vier Stäben bilden, aber nicht alle Elemente zusammenfügen. Im zweiten Stadium, im Alter von fünf bis sechs Jahren, gelang es den Kindern, die ersten zehn Stäbe durch Ausprobieren in die richtige Reihenfolge zu bringen. Auch die restlichen Stäbe konnten sie durch Ausprobieren ordnen. Im dritten Stadium konnten die sieben- bis achtjährigen Kinder alle Stäbe ohne viel Ausprobieren in die richtige Reihenfolge bringen. Sie gingen dabei systematisch vor, indem sie zuerst den kürzesten Stab und dann den kleinsten unter den übrigen Stäben suchten. ^{[ 15 ]}

Um die Fähigkeit zur Reihenbildung zu entwickeln, die wiederum die Problemlösungsfähigkeit fördert , sollten Kinder Gelegenheiten erhalten, Dinge mithilfe geeigneter Begriffe wie „groß“ und „größer“ zu ordnen, wenn es um Größenverhältnisse geht. Sie sollten außerdem die Möglichkeit bekommen, Gegenstände nach Textur, Klang, Geschmack und Farbe zu ordnen. ^{[ 14 ]} Neben spezifischen Aufgaben zur Reihenbildung sollten Kinder die Möglichkeit haben, die verschiedenen Materialien und Spielzeuge, mit denen sie spielen, zu vergleichen. Durch solche Aktivitäten entwickelt sich ein tieferes Verständnis für die Eigenschaften von Gegenständen. Um sie dabei frühzeitig zu unterstützen, sollten die Unterschiede zwischen den Gegenständen deutlich erkennbar sein. ^{[ 14 ]} Schließlich sollte auch eine komplexere Aufgabe gestellt werden, bei der zwei verschiedene Mengen von Gegenständen geordnet und die Beziehung zwischen ihnen erkannt wird. Ein gängiges Beispiel hierfür ist, Kinder Topfdeckel auf Töpfe unterschiedlicher Größe oder Schrauben und Muttern verschiedener Größen zusammenfügen zu lassen. ^{[ 14 ]}

Um die mathematischen Fähigkeiten von Kindern zu fördern, können Lehrkräfte und Eltern ihnen Reihen und Muster beibringen. Kleine Kinder, die Reihen verstehen, können Zahlen der Größe nach ordnen. Schließlich erkennen sie, dass 6 größer als 5 und 20 größer als 10 ist. ^{[ 16 ]} Ebenso ist es eine gute Möglichkeit, Kinder beim Erkennen von Reihenfolgen zu unterstützen und sie auf spätere mathematische Fähigkeiten wie die Multiplikation vorzubereiten, indem man sie Muster nachzeichnen oder eigene Muster wie ABAB-Muster erstellen lässt. Erzieherinnen und Erzieher können Kinder schon früh mit Mustern vertraut machen, indem sie sie Gruppen bilden und die Anzahl der Objekte zählen lassen. ^{[ 16 ]}

Die Gesichtserkennung ist eine der häufigsten Formen der Mustererkennung. Menschen können sich Gesichter äußerst gut merken, doch diese Leichtigkeit und Automatisierung verschleiert ein sehr komplexes Problem. ^{[ 17 ] [ 18 ]} Alle Gesichter sind sich physisch ähnlich. Sie haben zwei Augen, einen Mund und eine Nase an vorhersehbaren Positionen, dennoch können Menschen ein Gesicht aus verschiedenen Blickwinkeln und unter unterschiedlichen Lichtverhältnissen erkennen. ^{[ 18 ]}

Neurowissenschaftler gehen davon aus, dass die Gesichtserkennung in drei Phasen abläuft. Die erste Phase beginnt mit der visuellen Fokussierung auf die physischen Merkmale. Das Gesichtserkennungssystem muss dann die Identität der Person anhand früherer Erfahrungen rekonstruieren. Dies liefert ein Signal, dass es sich um eine bekannte Person handeln könnte. Die letzte Phase der Erkennung ist abgeschlossen, wenn das Gesicht den Namen der Person hervorruft. ^{[ 19 ]}

Obwohl Menschen Gesichter unter normalen Blickwinkeln sehr gut erkennen können, ist es für Menschen mit Prosopagnosie extrem schwierig, auf dem Kopf stehende Gesichter zu erkennen. Dies verdeutlicht nicht nur die Herausforderungen der Gesichtserkennung, sondern auch, wie der Mensch über spezielle Verfahren und Fähigkeiten zur Gesichtserkennung unter normalen, aufrechten Blickwinkeln verfügt. ^{[ 18 ]}

Wissenschaftler sind sich einig, dass es im Gehirn einen bestimmten Bereich gibt, der speziell für die Verarbeitung von Gesichtern zuständig ist. Diese Struktur wird als Gyrus fusiformis bezeichnet , und bildgebende Verfahren des Gehirns haben gezeigt, dass sie hochaktiv wird, wenn eine Person ein Gesicht betrachtet. ^{[ 20 ]}

Mehrere Fallstudien berichten von Patienten mit Läsionen oder Gewebeschäden in diesem Bereich, die große Schwierigkeiten haben, Gesichter zu erkennen, selbst ihr eigenes. Obwohl die meisten dieser Untersuchungen auf Indizien beruhen, lieferte eine Studie der Stanford University den eindeutigen Beweis für die Rolle des Gyrus fusiformis bei der Gesichtserkennung. In einer einzigartigen Fallstudie gelang es Forschern, direkte Signale an den Gyrus fusiformis eines Patienten zu senden. Der Patient berichtete, dass sich die Gesichter der Ärzte und des Pflegepersonals während dieser elektrischen Stimulation vor seinen Augen veränderten und wandelten. Die Forscher sind sich einig, dass dies einen überzeugenden kausalen Zusammenhang zwischen dieser neuronalen Struktur und der menschlichen Fähigkeit zur Gesichtserkennung belegt. ^{[ 20 ]}

Obwohl die Gesichtserkennung bei Erwachsenen schnell und automatisch abläuft, erreichen Kinder (in Labortests) erst in der Adoleszenz das Leistungsniveau von Erwachsenen. ^{[ 21 ]} Zwei allgemeine Theorien erklären die normale Entwicklung der Gesichtserkennung. Die erste, die allgemeine Theorie der kognitiven Entwicklung, geht davon aus, dass die Fähigkeit zur Gesichtserkennung bereits in der frühen Kindheit vollständig entwickelt ist und die kontinuierliche Verbesserung bis ins Erwachsenenalter auf andere allgemeine Faktoren zurückzuführen ist. Zu diesen Faktoren zählen eine verbesserte Aufmerksamkeitsfokussierung, bewusste Aufgabenstrategien und Metakognition. Studien belegen, dass sich diese Faktoren bis ins Erwachsenenalter deutlich verbessern. ^{[ 21 ]} Die gesichtsspezifische Theorie der Wahrnehmungsentwicklung argumentiert, dass die verbesserte Gesichtserkennung zwischen Kindern und Erwachsenen auf einer präzisen Entwicklung der Gesichtswahrnehmung beruht . Ursache für diese kontinuierliche Entwicklung ist die fortwährende Auseinandersetzung mit Gesichtern.

Verschiedene Entwicklungsstörungen äußern sich in einer verminderten Fähigkeit zur Gesichtserkennung. Studien, die die Rolle des Gyrus fusiformis untersuchen, zeigen, dass eine beeinträchtigte soziale Entwicklung im Autismus-Spektrum mit einem Verhaltensmerkmal einhergeht: Betroffene neigen dazu, Gesichtern auszuweichen. Zudem weist der Gyrus fusiformis eine verminderte neuronale Aktivität auf . Auch Menschen mit Entwicklungs- Prosopagnosie (DP) haben Schwierigkeiten mit der Gesichtserkennung und können oft nicht einmal ihr eigenes Gesicht identifizieren. Studien zufolge leiden etwa 2 % der Weltbevölkerung an Entwicklungs-Prosopagnosie, und Betroffene weisen häufig eine familiäre Vorbelastung auf. ^{[ 18 ]} Menschen mit DP unterscheiden sich verhaltensmäßig nicht von solchen mit körperlichen Schäden oder Läsionen des Gyrus fusiformis, was dessen Bedeutung für die Gesichtserkennung unterstreicht. Trotz des Vorliegens von DP oder neurologischen Schäden besteht in der Gesamtbevölkerung eine große Variabilität der Fähigkeit zur Gesichtserkennung. ^{[ 18 ]} Die Ursachen für die Unterschiede in der Fähigkeit zur Gesichtserkennung sind unbekannt; ob es sich um eine biologische oder umweltbedingte Veranlagung handelt. Jüngste Untersuchungen an eineiigen und zweieiigen Zwillingen zeigten, dass die Gesichtserkennung bei eineiigen Zwillingen signifikant stärker korreliert war, was auf eine starke genetische Komponente individueller Unterschiede in der Fähigkeit zur Gesichtserkennung hindeutet. ^{[ 18 ]}

Forschungen von Frost et al. (2013) zeigen, dass der Spracherwerb im Säuglingsalter mit kognitiver Mustererkennung zusammenhängt. ^{[ 22 ]} Im Gegensatz zu klassischen nativistischen und behavioristischen Theorien der Sprachentwicklung [ ^{23 ] gehen Wissenschaftler heute davon aus ,} dass Sprache eine erlernte Fähigkeit ist. ^{[ 22 ]} Studien der Hebräischen Universität Jerusalem und der Universität Sydney belegen eine starke Korrelation zwischen der Fähigkeit, visuelle Muster zu erkennen, und dem Erlernen einer neuen Sprache. ^{[ 22 ] [ 24 ]} Kinder mit ausgeprägter Formerkennung zeigten bessere Grammatikkenntnisse, selbst unter Berücksichtigung von Intelligenz und Gedächtniskapazität . ^{[ 24 ]} Dies wird durch die Theorie gestützt, dass der Spracherwerb auf statistischem Lernen beruht [ ^{22 ] – dem Prozess ,} durch den Säuglinge häufige Laut- und Wortkombinationen in einer Sprache wahrnehmen und diese für ihre zukünftige Sprachproduktion nutzen.

Der erste Schritt beim Spracherwerb von Säuglingen besteht darin, die grundlegendsten Lauteinheiten ihrer Muttersprache zu entschlüsseln. Dazu gehören alle Konsonanten, alle kurzen und langen Vokale sowie alle zusätzlichen Buchstabenkombinationen wie „th“ und „ph“ im Englischen. Diese Einheiten, Phoneme genannt , werden durch Zuhören und Mustererkennung erfasst. Säuglinge nutzen ihre angeborenen Fähigkeiten zur Merkmalserkennung , um die Laute von Wörtern zu unterscheiden. ^{[ 23 ]} Sie zerlegen diese mithilfe eines Mechanismus der kategorialen Wahrnehmung in Phoneme . Anschließend gewinnen sie statistische Informationen, indem sie erkennen, welche Lautkombinationen am häufigsten gemeinsam auftreten, ^{[ 23 ]} beispielsweise „qu“ oder „h“ in Kombination mit einem Vokal. Auf diese Weise basiert ihre Fähigkeit, Wörter zu lernen, direkt auf der Genauigkeit ihrer zuvor erworbenen phonetischen Mustererkennung.

Der Übergang von der phonemischen Differenzierung zur Produktion höherer Wörter ^{[ 23 ]} ist nur der erste Schritt im hierarchischen Spracherwerb. Mustererkennung wird zudem zur Erkennung prosodischer Merkmale, also Betonungs- und Intonationsmustern zwischen Wörtern, eingesetzt ^{[ 23 ]} . Anschließend wird sie auf die Satzstruktur und das Verständnis typischer Satzgrenzen angewendet [ ^{23 ] .} Dieser gesamte Prozess spiegelt sich auch im Leseprozess wider. Zuerst erkennt ein Kind Muster einzelner Buchstaben, dann Wörter, dann Wortgruppen, dann Absätze und schließlich ganze Kapitel in Büchern ^{[ 25 ]} . Lesen und Sprechen lernen basieren auf der schrittweisen Verfeinerung von Mustern ^{[ 25 ]} in der perzeptuellen Mustererkennung.

Musik vermittelt dem Zuhörer tiefgreifende und emotionale Erlebnisse. ^{[ 26 ]} Diese Erlebnisse werden im Langzeitgedächtnis gespeichert und bei jedem Hören derselben Lieder aktiviert. Das Erkennen der Inhalte anhand des musikalischen Musters beeinflusst die Emotionen. Der Mechanismus, der der Mustererkennung von Musik und dem damit verbundenen Erlebnis zugrunde liegt, wurde von zahlreichen Forschern untersucht. Die Empfindung beim Hören der Lieblingsmusik zeigt sich in der Erweiterung der Pupillen, dem Anstieg von Puls und Blutdruck, der verstärkten Durchblutung der Beinmuskulatur und der Aktivierung des Kleinhirns , der Hirnregion, die mit körperlicher Bewegung in Verbindung steht. ^{[ 26 ]} Während das Abrufen der Erinnerung an eine Melodie ein allgemeines Verständnis musikalischer Muster beweist, findet Mustererkennung auch beim erstmaligen Hören einer Melodie statt. Die wiederkehrende Struktur des Metrums ermöglicht es dem Zuhörer, einer Melodie zu folgen, das Metrum zu erkennen, sein bevorstehendes Auftreten zu erwarten und den Rhythmus zu erfassen . Der Reiz, einem vertrauten Musikmuster zu folgen, entsteht, wenn das Muster durchbrochen wird und unvorhersehbar wird. Das Folgen und Brechen eines Musters schafft für den Geist, der die Erfahrung formt, eine Problemlösungsmöglichkeit. ^{[ 26 ]} Der Psychologe Daniel Levitin argumentiert, dass die Wiederholungen, die Melodik und die Struktur dieser Musik Bedeutung für das Gehirn erzeugen. ^{[ 27 ]} Das Gehirn speichert Informationen in einer Anordnung von Neuronen , die dieselben Informationen abrufen, wenn sie durch die Umwelt aktiviert werden. Indem es ständig auf Informationen und zusätzliche Reize aus der Umwelt zurückgreift, konstruiert das Gehirn musikalische Merkmale zu einem wahrnehmungsbezogenen Ganzen. ^{[ 27 ]}

Der mediale präfrontale Kortex – eine der letzten Regionen, die von der Alzheimer-Krankheit betroffen sind – ist die Region, die durch Musik aktiviert wird.

Um die Mustererkennung in der Musik zu verstehen, muss man die zugrundeliegenden kognitiven Systeme kennen, die jeweils einen Teil dieses Prozesses steuern. Verschiedene Aktivitäten sind an der Erkennung eines Musikstücks und seiner Muster beteiligt. Forscher haben begonnen, die Gründe für die emotionalen Reaktionen auf Musik zu entschlüsseln. Forscher aus Montreal baten zehn Freiwillige, die beim Musikhören Gänsehaut bekamen, ihre Lieblingslieder anzuhören, während ihre Hirnaktivität aufgezeichnet wurde. ^{[ 26 ]} Die Ergebnisse zeigen die bedeutende Rolle des Nucleus accumbens (NAcc) – der an kognitiven Prozessen wie Motivation, Belohnung, Sucht usw. beteiligt ist – bei der Entstehung der neuronalen Strukturen, die das Musikerlebnis prägen. ^{[ 26 ]} Durch die Vorfreude auf den Höhepunkt der Melodie entsteht ein Gefühl der Belohnung, das sich mit dem Erreichen des Höhepunkts auflöst. Je länger dem Hörer das erwartete Muster vorenthalten wird, desto stärker ist die emotionale Erregung bei dessen Wiederkehr. Der Musikwissenschaftler Leonard Meyer untersuchte diese These anhand von fünfzig Takten aus Beethovens fünftem Satz des Streichquartetts in cis-Moll, op. 131. ^{[ 26 ]} Je intensiver dieses Erlebnis ist, desto lebendiger wird die Erinnerung daran erzeugt und gespeichert. Diese Intensität beeinflusst die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Abrufs und der Wiedererkennung des musikalischen Musters. Das Gehirn erkennt nicht nur spezifische Melodien, sondern unterscheidet auch standardisierte akustische Merkmale, Sprache und Musik.

Forscher des MIT untersuchten diese Annahme in einer Studie. ^{[ 28 ]} Die Ergebnisse zeigten sechs neuronale Cluster im auditorischen Kortex , die auf Klänge reagierten. Vier davon wurden beim Hören standardisierter akustischer Merkmale aktiviert, einer reagierte spezifisch auf Sprache und der letzte ausschließlich auf Musik. Forscher, die die Korrelation zwischen der zeitlichen Entwicklung von Klangfarben, Tönen und Rhythmen in der Musik untersuchten, kamen zu dem Schluss, dass Musik Hirnregionen aktiviert, die mit Motorik, Emotionen und Kreativität verbunden sind. Die Forschung deutet darauf hin, dass das gesamte Gehirn beim Musikhören aktiv wird. ^{[ 29 ]} Diese erhöhte Aktivität fördert die Gedächtnisbildung und damit die Mustererkennung.

Das Erkennen von Musikmustern unterscheidet sich für Musiker und Zuhörer. Obwohl ein Musiker stets dieselben Noten spielt, variieren die Frequenzdetails immer. Der Zuhörer erkennt die musikalischen Muster und ihre Typen trotz der Variationen. Diese musikalischen Typen sind konzeptuell und erlernt, was bedeutet, dass sie kulturell unterschiedlich sein können. ^{[ 30 ]} Während Zuhörer (implizites) musikalisches Material erkennen, sind Musiker damit beschäftigt, es (explizit) abzurufen. ^{[ 2 ]}

Eine Studie der UCLA ergab, dass beim Betrachten oder Hören von Musik Neuronen aktiviert werden, die mit den zum Spielen des Instruments benötigten Muskeln in Verbindung stehen. Spiegelneuronen werden aktiv, wenn Musiker und Nicht-Musiker einem Musikstück zuhören. ^{[ 31 ]}

Die Mustererkennung in der Musik kann andere Fähigkeiten wie musikalische Synchronität, Aufmerksamkeitsleistung, Notenlesen und die Aktivierung des Gehirns fördern und stärken. Schon wenige Jahre musikalischen Trainings verbessern Gedächtnis und Aufmerksamkeit. Wissenschaftler der Universität Newcastle führten eine Studie mit Patienten mit schweren erworbenen Hirnverletzungen (EHS) und gesunden Probanden durch. Sie nutzten populäre Musik, um musikinduzierte autobiografische Erinnerungen (MEAMs) zu untersuchen. ^{[ 29 ]} Die Teilnehmer wurden gebeten, ihre Vertrautheit mit den Liedern, ihre Vorlieben und die dadurch hervorgerufenen Erinnerungen zu dokumentieren. Die Ergebnisse zeigten, dass die EHS-Patienten die meisten MEAMs aufwiesen und alle Teilnehmer positive Erinnerungen an bestimmte Personen oder Lebensabschnitte hatten. ^{[ 29 ]} Die Teilnehmer lösten die Aufgabe mithilfe ihrer Mustererkennungsfähigkeiten. Durch die Erinnerungsreaktion klangen die Lieder vertrauter und beliebter. Diese Forschung kann für die Rehabilitation von Patienten mit autobiografischer Amnesie hilfreich sein, die keine grundlegende Beeinträchtigung des autobiografischen Erinnerungsvermögens und eine intakte Tonhöhenwahrnehmung aufweisen. ^{[ 29 ]}

In einer Studie an der University of California, Davis, wurde die Hirnaktivität von Probanden während des Musikhörens kartiert. ^{[ 32 ]} Die Ergebnisse zeigten Verbindungen zwischen Hirnregionen, die mit autobiografischen Erinnerungen und Emotionen verknüpft sind, welche durch vertraute Musik aktiviert werden. Diese Studie kann die starke Reaktion von Alzheimer-Patienten auf Musik erklären. Die Forschungsergebnisse können diesen Patienten bei Aufgaben zur Verbesserung der Mustererkennung helfen.

Die menschliche Neigung, Muster zu erkennen, die gar nicht existieren, wird als Apophenie bezeichnet . Beispiele hierfür sind der Mann im Mond, Gesichter oder Figuren in Schatten, Wolken und Mustern ohne erkennbare Absicht, wie etwa die Wirbel auf einem Gebäck, sowie die Wahrnehmung von Kausalzusammenhängen zwischen Ereignissen , die in Wirklichkeit nicht miteinander verbunden sind. Apophenie spielt eine wichtige Rolle bei Verschwörungstheorien , Glücksspiel , Fehlinterpretationen von Statistiken und wissenschaftlichen Daten sowie bestimmten religiösen und paranormalen Erfahrungen. Die Fehlwahrnehmung von Mustern in zufälligen Daten wird als Pareidolie bezeichnet . Neuere Forschungen in den Neurowissenschaften und Kognitionswissenschaften legen nahe, die „falsche Mustererkennung“ im Paradigma des prädiktiven Codierens zu verstehen .

• Apophenie
• Spielerfehlschluss
• Gestaltpsychologie
• Pareidolie
• Synchronizität
• Dünnschneiden

• nAsagram – Eine Web-App zur interaktiven Erstellung von Anagrammen.

Medien zum Thema visuelle Mustererkennung auf Wikimedia Commons