Soziale Plattformen verbinden Bilder, Text, Verhalten und Netzwerkstruktur. Die visuelle Präsentation kann eine Rolle spielen. Die bekanntesten hierzu zitierten Instagram- und Twitter-Studien maßen jedoch keine Gesichtsattraktivität. Ihre Ergebnisse stützen engere Schlussfolgerungen zur Präsenz von Gesichtern, Vollständigkeit von Profilen, Inhalten und Interaktionsmustern.

Was die Instagram-Studie gemessen hat

Bakhshi, Shamma und Gilbert (2014) analysierten einen Datensatz von einer Million Instagram-Bildern. Nach Kontrolle von Netzwerkreichweite und Aktivität erhielten Fotos mit einem erkannten Gesicht mit 38 % höherer Wahrscheinlichkeit Likes und mit 32 % höherer Wahrscheinlichkeit Kommentare als Fotos ohne erkanntes Gesicht. Die Zahl der Gesichter sowie ihr geschätztes Alter und Geschlecht zeigten in den berichteten Modellen keinen Effekt.

Entscheidend ist: Die Studie erhob keine Attraktivitätsbewertungen. Sie belegt einen Zusammenhang mit der Präsenz eines Gesichts, nicht die Behauptung, attraktivere Gesichter hätten mehr Interaktionen erzeugt.

Was die Twitter-Studie gemessen hat

Hutto, Yardi und Gilbert (2013) begleiteten 507 Twitter-Nutzende und rund eine halbe Million Tweets über 15 Monate. Ihr Längsschnittmodell untersuchte Nachrichteninhalte, Sozialverhalten, Profilvollständigkeit und Netzwerkstruktur – nicht Attraktivität oder Gesichtsmerkmale.

  • Profilelemente wie die Länge der Beschreibung, eine URL und der Standort gehörten zu den modellierten Prädiktoren des Followerwachstums.
  • Direkte Kommunikation, Veröffentlichungsverhalten, Nachrichteninhalte und Netzwerktopologie trugen ebenfalls bei.
  • Das Design blieb beobachtend, und die Autoren warnten davor, Ergebnisse von Twitter auf andere Plattformen zu übertragen.

Profilfotos und berufliche soziale Medien

Ein klares Profilbild kann als Identitätshinweis dienen. Die oben genannten Studien belegen jedoch keinen numerischen Multiplikator für LinkedIn-Aufrufe oder Kontaktanfragen. Ebenso zeigen sie nicht, dass die Attraktivität eines Porträts oder seine Beleuchtung berufliche Chancen verursacht. Plattform, Position, Netzwerk, Aktivität und Inhalt sind miteinander verflochten. Nicht belegte Prozentangaben sollten daher nicht als wissenschaftliche Erkenntnisse präsentiert werden.

Die Influencer-Wirtschaft

Djafarova und Rushworth (2017) führten ausführliche Interviews mit 18 Instagram-Nutzerinnen im Alter von 18–30 Jahren. Die Teilnehmerinnen beschrieben nicht traditionelle Online-Prominente als nahbar und glaubwürdig und erörterten, wie Empfehlungen auf Instagram ihr Kaufverhalten beeinflussten. Diese kleine qualitative Studie liefert Erkenntnisse zu wahrgenommener Glaubwürdigkeit und Nahbarkeit. Sie isoliert weder körperliche Attraktivität noch schätzt sie einen Interaktionseffekt oder ordnet die Ursachen des Influencer-Erfolgs.

Videoinhalte: eine Forschungslücke

Die zitierte Instagram-Studie analysierte Standbilder, die Twitter-Studie Profile, Nachrichten, Verhalten und Netzwerke. Keine der beiden belegt, dass die Attraktivität von Content-Erstellenden die Klickrate oder Wiedergabedauer von Videos erhöht. Empfehlungssysteme verändern sich zudem im Laufe der Zeit und unterscheiden sich je nach Plattform. Aussagen über Algorithmen erfordern deshalb plattformspezifische Daten und dürfen nicht aus diesen Studien abgeleitet werden.

Evidenzbasierte Praxis für soziale Medien

  1. Gesichter verwenden, wenn sie zum Inhalt passen: Bakhshi et al. fanden einen Zusammenhang mit der Präsenz von Gesichtern – keine Aufforderung, in jeden Beitrag ein Gesicht einzubauen.
  2. Profil vervollständigen: Hutto et al. modellierten Beschreibung, URL und Standort gemeinsam mit Verhaltens- und Netzwerkvariablen.
  3. Nützliche, fokussierte Inhalte veröffentlichen: Nachrichteninhalte waren Teil der Vorhersage des Followerwachstums in der Twitter-Studie.
  4. Interagieren statt nur senden: Direkte Kommunikation war eines der untersuchten Verhaltenssignale.
  5. Die eigene Zielgruppe testen: Vergleichen Sie Beiträge oder Profilbilder unter ähnlichen Bedingungen. Ein Werkzeug wie FaceScore kann die Fotopräsentation vergleichen, aber weder Reichweite noch Umsatz vorhersagen.

Wichtige Forschungsquellen

  • Bakhshi, S., Shamma, D.A., & Gilbert, E. (2014). "Faces Engage Us: Photos with Faces Attract More Likes and Comments on Instagram." Proceedings of CHI 2014, 965–974. https://doi.org/10.1145/2556288.2557403
  • Hutto, C.J., Yardi, S., & Gilbert, E. (2013). "A Longitudinal Study of Follow Predictors on Twitter." Proceedings of CHI 2013, 821–830. https://doi.org/10.1145/2470654.2470771
  • Djafarova, E. & Rushworth, C. (2017). "Exploring the Credibility of Online Celebrities' Instagram Profiles in Influencing the Purchase Decisions of Young Female Users." Computers in Human Behavior, 68, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.009