24.07.2015

Dem Boss sieht man den Ärger eher an als der Chefin

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Männern sieht man "Angst" und "Ärger" eher an, Frauen dafür "Trauer" und "Missfallen"

Männern sieht man Ärger an – zumindest mehr als Frauen. Zu diesem Ergebnis kommt eine internationale Studie der Webster Vienna Private University. Gegenstand der Untersuchung war der Einfluss von beruflichem Status und dem Geschlecht auf die Wahrnehmung emotionaler Gesichtsausdrücke. Konkret wurde analysiert, wie wir Emotionen von Männern oder Frauen in Führungspositionen wahrnehmen.

Ausgangslage war die Annahme, dass verschiedene Führungsstile auch durch die Gesichtsausdrücke widergespiegelt werden. Unter der Leitung von Marc Méhu am Department of Psychology wurde herausgefunden, dass die Wahrnehmung solcher Führungssignale durchaus von der beruflichen Position und dem Geschlecht abhängt – und das sowohl beim Sender als auch beim Empfänger der Signale.

„Unser Gesicht drückt nicht nur Emotionen aus, sondern ist auch ein wichtiges Steuerungsinstrument für den Umgang mit Mitmenschen. So beinflusst er in einer Arbeitsplatzumgebung auch das Verhältnis zwischen Vorgesetzten und Untergebenen – und wirkt sich so auf Jobzufriedenheit, Arbeitseinsatz, Krankenstand und Burnout-Gefährdung aus“, so Méhu.

Die Leitfrage der Studie war, inwieweit ein bestimmter – bildlich dargestellter – Gesichtsausdruck einer ihm entsprechenden Emotion (Überraschung, Glücklichsein, Traurigkeit, Angst, Ärger, Missfallen) richtig zugeordnet werden konnte.

Die Studie kommt zu mehreren Ergebnissen: Im Bezug auf die Führungsposition zeigt sich, dass die Gesichtsausdrücke des Chefs besser identifiziert wurden, als jene von Untergebenen. Außerdem kommt die Studie zum Ergebnis, dass der Ausdruck von „Ärger“ bei männlichen Vorgesetzten klar eindeutiger identifiziert werden konnte als bei Frauen.

„Hierarchien und Wettbewerb sind für Männer wichtige Dimensionen ihrer sozialen Interaktion. Der Ausdruck von Ärger ist dabei ein bedeutendes Mittel. Frauen hingegen sind in ihren sozialen Interaktionen mehr auf die Stabilität des sozialen Umfelds fokussiert. Ärger zum Ausdruck zu bringen, trägt wenig dazu bei. Diese Konzepte beeinflussen unsere Erwartung an den Ausdruck von Emotionen der jeweiligen Personen. Wir erwarten den Ausdruck von Ärger ganz einfach eher von einem männlichen als von einer weiblichen Vorgesetzten – und interpretieren deren Gesichtsausdrücke entsprechend.“

Ganz klar kommt auch heraus, dass „Traurigkeit“ unabhängig vom beruflichen Status bei Frauen eindeutig klarer identifiziert wurde – ebenso auch „Missfallen“. Hingegen sieht man „Angst“ wiederum Frauen weniger an als Männern.

„Unternehmen können nur dann nachhaltig erfolgreich sein, wenn Konkurrenzdenken zwischen Kollegen durch positive und konstruktive Zusammenarbeit ersetzt wird. Das richtige Interpretieren von Emotionen ist dabei wesentlich“, so Méhu.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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