Wahrnehmungskurven

Wahrnehmungskurven sind grafische Darstellungen des Zusammenhangs zwischen einem physikalischen Reiz und der vom Menschen empfundenen Empfindung. Sie spielen in der Psychophysik, Sensorik und Ergonomie eine zentrale Rolle, um zu beschreiben, wie Reizintensität, Frequenz, Wärme oder andere Reize in eine subjektiv wahrgenommene Stärke übertragen werden. Typische Merkmale sind sensorische Schwellen, Erkennungs- oder Unterscheidungswahrscheinlichkeiten und die gemessene oder geschätzte Empfindungsstärke.

Es werden meist Psychometrische Funktionen betrachtet, die die Wahrscheinlichkeit einer Wahrnehmung oder einer Entscheidung in Abhängigkeit von der Reizstärke darstellen. Man unterscheidet außerdem Funktionen zur Magnitudenschätzung oder zur Bestimmung der Unterschiedsschwelle (Just Noticeable Difference, JND). Die Kurvenform ist typischerweise sigmoid, mit niedrigem Anstieg bei geringen Reizstärken, danach einem raschen Anstieg und schließlich einer Sättigung.

Die Erhebung erfolgt durch experimentelle Verfahren wie Ja-Nein-Aufgaben oder Zwei-alternative erzwungene Wahl (2AFC). Die Messwerte lassen sich mit mathematischen Modellen wie logistischen oder Weibull-Funktionen anpassen, aus denen Schwellenwerte, Steilheit der Kurve und kontextspezifische Parameter abgeleitet werden.

Zur theoretischen Fundierung gehören Fechners Gesetz (S = k log I) und Stevens' Potenzgesetz (S = k I^n), die unterschiedliche Skalierungsformen der Wahrnehmung beschreiben. Wichtige Begriffe sind Dynamikbereich, Floor- und Ceiling-Effekte sowie Anpassung und Kontextabhängigkeit.

Anwendungen finden sich in der Gestaltung von Mensch-Maschine-Schnittstellen, audiovisueller Technik, Produkt- und Sicherheitsprüfungen und in der klinischen Diagnostik, wo Wahrnehmungskurven helfen, Grenzwerte, Empfindlichkeiten oder Diskriminationsleistungen zu quantifizieren.