Für eine Studie zur Beurteilung von Pickverletzungen bei Putenhennen, ließen Forscherinnen der TiHo, Hannover drei Beobachter tausende von Bildauschnitten von Putenfotos betrachten und auf Verletzungen überprüfen.
Die drei Probanden kamen mit unterschiedlichem Vorwissen zum Test: zwei waren Informatikstudenten (OBS2 und OBS 3), die Dritte (OBS1) eine Wissenschaftlerin aus der Tierwohl-Forschung. Die Beobachter OBS2 und OBS3 stuften durchschnittlich 13 % der gezeigten Bilder als HI (head injury, Kopfverletzung), 70 % als SI (skin injury, Hautverletzung) und 17 % als NI (no injury, keine Verletzung) ein. Die Beobachterin OBS1 klassifizierte im Durchschnitt 12 % der Bilder als HI, 60 % als SI und 28 % als NI.
Im Verlauf der Studie stuften dann alle Beobachter mehr Aufnahmen als unverletzt (NI) ein. Überraschend war dabei, dass insbesondere die Person mit dem größten Vorwissen (OBS1) im Laufe der Zeit mehr Bilder (plus 5 %) als NI einstufte (OBS2: plus 0,7 %; OBS3: plus 2,2 %).
„Dieses Ergebnis wirft die Frage auf, ob abweichende Bewertungen bei wiederholten Beurteilungen immer auftreten und wie dieser Effekt vermieden werden kann“, schreiben die Studien-Autorinnen und fragen, ob vielleicht nicht spezialisierte Untersucher objektiver urteilen und die Qualität der Ergebnisse solcher Studien verbessern könnten.
Prof. Nicole Kemper (TiHo) merkt dazu auf LinkedIn an, dass die visuelle Bewertung von Bildausschnitten beim Training von KI-Modellen zur automatischen Erfassung von Tierwohl-Indikatoren eine wichtige Rolle spiele.
Das Ergebnis werfe aber vor allem grundlegende Fragen auf, „zur Rolle von Erfahrung, Erwartungshaltungen und möglichen Gewöhnungseffekten bei der Tierbeurteilung.“ Und: „Gleichzeitig wird deutlich, dass auch fachfremde Beobachtende valide Beiträge leisten können, wenn die Aufgabe klar definiert ist.“
Original-Studie
Varying image assessment of pecking injuries in Turkeys while performing repetitions, Volkmann et al. 2025 Link: https://link.springer.com/article/10.1007/s11259-025-10833-6
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