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Biologie

Unser Tanzstil ist einzigartig

Tanzbewegungen einer Person sind so individuell wie ihr Fingerabdruck

Party
Unser Tanzstil ist offenbar ein eindeutiges Erkennungsmerkmal. © Deagreez/ iStock.com

Überraschend individuell: Der persönliche Tanzstil ist offenbar genauso einzigartig wie ein Fingerabdruck. Wie Forscher berichten, lassen sich Personen allein anhand ihrer Bewegungen zur Musik identifizieren. Lernfähige Computersysteme erkennen den Tänzer demnach erstaunlich zuverlässig – und fast unabhängig davon, ob sich dieser zu Jazz, Pop oder Reggae bewegt.

Musik ist tief in unserer Natur verankert: Schon ungeborene Kinder im Mutterleib reagieren auf klangvolle Töne, wie Studien zeigen. Auch der Hang, sich im Rhythmus dazu zu bewegen, scheint uns angeboren zu sein. Ob wir mit den Füßen wippen oder einen Boogie-Woogie aufs Parkett legen – Musik löst in fast jedem von uns unwillkürlich Bewegungsreaktionen aus.

Wie wir tanzen, sagt dabei viel über unsere Persönlichkeit und unsere Stimmung aus. Doch das ist nicht das einzige, was unser Tanzstil verrät: Offenbar kann er uns sogar identifizieren. Zu dieser überraschenden Erkenntnis sind nun Emily Carlson von der Universität Jyväskylä in Finnland und ihre Kollegen gelangt, und zwar durch einen Zufall. „Eigentlich wollten wir herausfinden, ob Computer erkennen können, zu welchem Musikgenre eine Person tanzt“, berichtet Carlson.

Überraschendes Ergebnis

Um dies herauszufinden, beobachteten die Wissenschaftler 73 Probanden beim Tanzen zu acht unterschiedlichen Musikrichtungen – von Blues über Pop bis hin zu Reggae. Für das Experiment bekamen die Studienteilnehmer eine einfache Anweisung: zuhören und sich spontan bewegen, sodass es sich natürlich anfühlt. Ihre Bewegungen wurden dabei mithilfe eines Motion Capture-Verfahrens erfasst.

Anschließend trainierten die Forscher ein lernfähiges Computerprogramm mit diesen Daten. Würde der Algorithmus vom Tanzstil auf das Genre schließen können? Zur Enttäuschung des Teams klappte dies nicht. Demnach identifizierte der Computer die korrekte Musikrichtung in weniger als 30 Prozent der Fälle. Dafür gelang ihm allerdings etwas anderes: Er erkannte, welche der 73 Testpersonen gerade tanzte.

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„Einzigartige Bewegungssignatur“

Konkret lag die Trefferquote des Systems dabei bei 94 Prozent. Das ist ein frappierendes Ergebnis, wie Carlson und ihr Team betonen. Denn: Nach dem Zufallsprinzip dürfte der Algorithmus nur in weniger als zwei Prozent der Fälle richtig liegen. „Die Tanzbewegungen einer Person scheinen eine Art Fingerabdruck zu sein“, erklärt Carlsons Kollege Pasi Saari. „Jede Person hat eine einzigartige Bewegungssignatur, die immer gleichbleibt – egal, welche Musik gespielt wird.“

Trotzdem scheinen einige Genres unseren individuellen Tanzstil mehr zu beeinflussen als andere. So zeigten die Ergebnisse, dass die Treffsicherheit des Systems geringer war, wenn Metal-Musik lief. Die Forscher haben auch schon eine Erklärung dafür: „Es gibt eine starke kulturelle Verknüpfung zwischen dieser Art von Musik und bestimmten Bewegungen wie dem Headbanging“, sagt Carlson. „Womöglich führt dies dazu, dass sich die Tanzstile beim Metal-Hören stärker angleichen und die einzelnen Personen schlechter zu unterscheiden sind“, so ihre Vermutung.

Statt Gesichtserkennung?

Weil unser Tanzstil so einzigartig ist, könnte Gesichtserkennungssoftware künftig theoretisch durch Systeme zur Tanzerkennung ergänzt werden. „Doch an solchen Sicherheits- und Überwachungsanwendungen sind wir weniger interessiert“, betont Carlson. „Wir fragen uns vielmehr, was uns diese Ergebnisse über die Musikalität des Menschen verraten.“

Wird der Tanzstil durch die Kultur geprägt? Bleibt er ein Leben lang gleich? Und können Menschen persönliche Unterschiede beim Tanzen ebenso gut erkennen wie ein Computer? All dies sind Themen, denen sich die Wissenschaftler in Zukunft widmen wollen. „Die meisten Studien werfen mehr Fragen auf als sie beantworten – und diese Studie stellt keine Ausnahme dar“, schließt Carlson. (Journal of New Music Research, 2020; doi: 10.1080/09298215.2020.1711778)

Quelle: Universität Jyväskylä

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