Professor Klaus Scherer leitet in Genf ein Projekt zur Diagnostik von Depression anhand von Stimmdaten (DIE ZEIT No 7, 07.02.2019, 27-28). Beteiligt sind u.a. Psychologen, Psychiater und Informatiker. Dieses Projekt ist nur eines von vielen weltweit, in denen elektronische Stimmanalysen entwickelt und in verschiedensten Anwendungsbereichen eingesetzt werden.
Die Maschinenprogramme zur Analyse von Stimmen erfassen heute riesige Mengen an Daten, und dabei weitaus mehr Variablen als nur Stimmhöhe und Energie. Darüber hinaus „lernen“ die Programme aus den bisherigen Ergebnissen. Somit können die Prognosen deutlich genauer als in der Vergangenheit erstellt werden.
Wichtig ist dabei zu verstehen, wie diese Vorhersagen zustande kommen. Die Maschine vergleicht die gewaltigen Datenmengen mit Ergebnissen von Kommunikations-, Beratungs- oder Therapieprozessen: Jemand empfindet Glücksgefühle, die Ehe ist gescheitert, die Patientin leidet unter Depression. Die Wahrscheinlichkeit der Prognose ist also lediglich eine Korrelation dieser Datensätze von einerseits Stimmmerkmalen und andererseits beobachteten Emotionen und Verhaltensweisen. Das Rechenprogramm versteht keinesfalls, was es tut. Es „weiß“ natürlich auch nicht, was Ärger, Wut oder Trauer ist, oder was eine Depression für den Patienten bedeutet.
Wichtig für die Anwendung solcher Systeme ist also das Wissen um das Wesen der „Aussage“. Genutzt werden kann die „Vorhersage“ als zu erwartende Wahrscheinlichkeit. Nicht als das bessere Fachwissen der Maschine.