Soziale Ausgrenzung als Strategie, die Frauen häufiger verwenden

Eine interessante Studie zu Ausschluss aus der Gruppe als Strategie und diesbezüglichen Geschlechterunterschieden:

Abstract

Theoretical models based on primate evidence suggest that social structure determines the costs and benefits of particular aggressive strategies. In humans, males more than females interact in groups of unrelated same-sex peers, and larger group size predicts success in inter-group contests. In marked contrast, human females form isolated one-on-one relationships with fewer instrumental benefits, so social exclusion constitutes a more useful strategy. If this model is accurate, then human social exclusion should be utilized by females more than males and females should be more sensitive to its occurrence. Here we present four studies supporting this model. In Study 1, using a computerized game with fictitious opponents, we demonstrate that females are more willing than males to socially exclude a temporary ally. In Study 2, females report more actual incidents of social exclusion than males do. In Study 3, females perceive cues revealing social exclusion more rapidly than males do. Finally, in Study 4, females’ heart rate increases more than males’ in response to social exclusion. Together, results indicate that social exclusion is a strategy well-tailored to human females’ social structure.

Quelle: Social Exclusion: More Important to Human Females Than Males

Aus der Besprechung der Ergebnisse:

Past studies of social exclusion uniformly conclude that it is comparable in pain to physical injury [28], [29]. While generally the two sexes report similar levels of distress in response to social exclusion [30], when sex differences are found, females report more distress than males [33]. Our two initial studies utilizing a computerized model as well as a self-report measure provide evidence that human females confront social exclusion more frequently than males do. Our latter two studies demonstrate that females are more cognitively and perceptually sensitive than males to incidents of social exclusion.

The results of this series of studies thus are consistent with the theoretical model derived from non-human primates that suggests that human females confront social exclusion by same-sex individuals more frequently than males do [46]. Use of social exclusion likely provides benefits to human females by reducing survival and reproductive costs since fewer individuals compete for the same resources, including food, territory, and assistance from sexual partners. Benefits from female alliance formation may be limited because unrelated human females provide less instrumental help to one another than human males do[12], [14]. In contrast, human males who also can profit from reducing competition for mates and resources must balance these benefits against costs imposed by potential defeat by larger external hostile groups due to loss of intra-group allies. This suggests that human males must negotiate a compromise between the individual quest to attain dominance within the community and the individual’s need for intra-group alliances, especially during inter-group contests [17], [26], [47].

Traditional research on sex differences in non-human competition and aggression extrapolates from an animal model based primarily on male competition for mates [48]. Newer research suggests that non-human females also benefit from competing for resources, territory, breeding opportunities, and assistance with rearing offspring [49], [50]. Human models need to incorporate female competition as well. The formation of temporary exclusionary coalitions provides an elegant means by which females, either directly or indirectly, can minimize competition without incurring large costs.

Interessanterweise ist vieles im Feminismus genau auf diese Weise aufgebaut: Alle Rausschmeißen, die intrasexuelle Konkurrenz unter Frauen betonen und diese nicht als Schuld von Männern ansehen.

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Glauben Leute wirklich daran, dass wir ein „unbeschriebenes Blatt“ sind oder täuschen sie das nur vor?

Vorhersage des Geschlechts anhand der Gehirnwellen

In der Zeitschrift „Nature“ wurde ein interessanter Artikel veröffentlicht, in dem es darum geht, ob man das Geschlecht einer Person an den Gehirnwellen erkennen kann. Dazu wurde eine AI auf entsprechende Muster angesetzt und ausgewertet, welche Unterschiede diese fand:

Aus dem Abstract:

We have excellent skills to extract sex from visual assessment of human faces, but assessing sex from human brain rhythms seems impossible. Using deep convolutional neural networks, with unique potential to find subtle differences in apparent similar patterns, we explore if brain rhythms from either sex contain sex specific information. Here we show, in a ground truth scenario, that a deep neural net can predict sex from scalp electroencephalograms with an accuracy of >80% (p < 10−5), revealing that brain rhythms are sex specific. Further, we extracted sex-specific features from the deep net filter layers, showing that fast beta activity (20–25 Hz) and its spatial distribution is a main distinctive attribute. This demonstrates the ability of deep nets to detect features in spatiotemporal data unnoticed by visual assessment, and to assist in knowledge discovery. We anticipate that this approach may also be successfully applied to other specialties where spatiotemporal data is abundant, including neurology, cardiology and neuropsychology.

Quelle: Predicting sex from brain rhythms with deep learning

Vielleicht zunächst etwas zur Methode, um die es da geht, aus der Wikipedia:

Die Elektroenzephalografie (EEG, von altgriechisch ἐγκέφαλος enképhalos, deutsch ‚Gehirn‘, γράφειν gráphein, deutsch ‚schreiben‘) ist eine Methode der medizinischen Diagnostik und der neurologischen Forschung zur Messung der summierten elektrischen Aktivität des Gehirns durch Aufzeichnung der Spannungsschwankungen an der Kopfoberfläche. Das Elektroenzephalogramm (ebenfalls EEG abgekürzt) ist die grafische Darstellung dieser Schwankungen. Das EEG ist neben der Elektroneurografie (ENG) und der Elektromyografie (EMG) eine standardmäßige Untersuchungsmethode in der Neurologie.

Ursache dieser Potentialschwankungen sind physiologische Vorgänge einzelner Gehirnzellen, die durch ihre elektrischen Zustandsänderungen zur Informationsverarbeitung des Gehirns beitragen. Entsprechend ihrer spezifischen räumlichen Anordnung addieren sich die von einzelnen Neuronen erzeugten Potentiale auf, so dass sich über den gesamten Kopf verteilte Potentialänderungen messen lassen.

Zur klinischen Bewertung wird eine Aufzeichnung in mindestens zwölf Kanälen von verschiedenen Elektrodenkombinationen benötigt.

Die Ortsauflösung des üblichen EEGs liegt bei mehreren Zentimetern. Wenn eine höhere Ortsauflösung benötigt wird, so müssen die Elektroden nach neurochirurgischer Eröffnung des Schädels direkt auf die zu untersuchende Hirnrinde aufgelegt werden. Das ist jedoch nur in Sonderfällen z. B. vor epilepsiechirurgischen Eingriffen erforderlich. In diesem Falle spricht man von einem Elektrocorticogramm (ECoG; in deutscher Schreibung Elektrokortikogramm). Das ECoG ermöglicht eine räumliche Auflösung von unter 1 cm und bietet zusätzlich die Möglichkeit, durch selektive elektrische Reizung einer der Elektroden die Funktion der darunterliegenden Hirnrinde zu testen. Dies kann für den Neurochirurgen z. B. bei Eingriffen in der Nähe der Sprachregion von größter Wichtigkeit sein, um zu entscheiden, welche Teile er entfernen darf, ohne eine Funktionseinbuße fürchten zu müssen (vgl. Wachkraniotomie). Eine noch detailliertere Erfassung von Einzelzellaktivität ist nur im Tierexperiment möglich.

Die resultierenden Daten können von geübten Spezialisten auf auffällige Muster untersucht werden. Es gibt aber auch umfangreiche Software-Pakete zur automatischen Signalanalyse. Eine weitverbreitete Methode zur Analyse des EEGs ist die Fouriertransformation der Daten vom Zeitbereich (also der gewohnten Darstellung von Spannungsänderungen im Verlauf der Zeit) in den sogenannten Frequenzbereich. Die so gewonnene Darstellung erlaubt die schnelle Bestimmung von rhythmischer Aktivität.

Bei diesen Mustern treten also Unterschiede auf, die man mittels einer AI ermitteln kann. So etwas sieht dann wohl so aus:

 

 

Gehirnwellen Unterschiede Mann Frau

Gehirnwellen Unterschiede Mann Frau

Für einen Laien dürften da viele Bilder recht gleich aussehen, aber die Computer haben dann einige Unterschiede erkannt, die eine Zuordnung ermöglichen:

While not all details of the features used for classification by the deep net have been revealed, our data show that differences in brain rhythms between sexes are mainly in the beta frequency range (cf. Figs 3 and 4). Women are generally better at recognizing emotions and expressing themselves than men34, in part also reflected in differences in responses from the mu-rhythm as a presumed read-out of the mirror neuron system35, and modulations of beta activity during wakefulness have been associated with cognition and emotionally positive or negative tasks36. The discovery from the deep net that information in the beta-range differs between the sexes supports these observations. However, which particular spatiotemporal characteristics of the beta-rhythm differentiate remains enigmatic, and was not further explored.

Die Unterschiede lassen sich demnach auch mal wieder klassischen Geschlechterunterschieden im Schnitt zuordnen.

Es zeigt sich immer wieder, dass erhebliche Unterschiede zwischen den Geschlechtern im Gehirn feststellbar sind. Die Behauptung, dass sich dies nicht auch im Denken niedergeschlagen hat, erscheint damit auch immer absurder.

Ich finde die Anwendung von „Deep Learning“ in dem Bereich sehr interessant. Ich glaube damit werden in Zukunft noch viel mehr Unterschiede aufgezeigt werden, die ansonsten schwer zu bestimmen sind.

Siehe auch:

 

 

Wie wir lernen und dabei auch falsch lernen können

Das Lernen von Menschen und Tieren erfolgt in vielen Fällen über ein Motivations- bzw Anreizsystem:

In den folgenden Jahren erstellten die Forscher mit Hilfe zahlreicher Tests eine detaillierte Karte des Belohnungssystems im Gehirn. Es besteht aus einer Reihe von Arealen und Nervenverbindungen. Hauptakteur im System ist der „Glücksbotenstoff“ Dopamin. Wissenschaftler sprechen daher auch vom mesocortikolimbischen dopaminergen Belohnungssystem.

Das Ganze funktioniert wie ein Schaltkreis: Ein Auslöser von außen, etwa der Anblick oder der Duft des leckeren Stückchens Schokotorte, lässt das limbische System reagieren. Es generiert einen Drang, den die Großhirnrinde als bewusstes Verlangen erfasst. Sie gibt dem Körper daraufhin die Anweisung, dieses Verlangen zu stillen.

Ist der erste Happen im Mund und später der Magen gefüllt, treten das Tegmentum und die Substantia nigra im ventralen Teil des Mittelhirns in Aktion. Die Neuronen projizieren zum Striatum und zum limbischen System, etwa zum Nucleus accumbens, in dem das Glücksgefühl entsteht, und zur Amygdala, die Erregung verarbeitet, also affekt– oder lustbetonte Empfindungen, und schütten dort Dopamin aus. Außerdem gelangt der Botenstoff in den Hippocampus. Hier fließen die Informationen verschiedener sensorischer Systeme zusammen, werden verarbeitet und an den Cortex zurückgesandt. Der Hippocampus ist daher wichtig für das Gedächtnis und das Lernen. So kommt es, dass ein Kleinkind, nachdem es das erste Mal Schokolade genascht hat, immer wieder nach einer süßen Leckerei verlangt. Bitteres oder Saures wird es dagegen meiden. Zuletzt gelangt das Dopamin auch in die Großhirnrinde.

Wir speichern also zu bestimmten Handlungen quasi eine gewisse „Lust“ oder „Belohnung“ mit ab in unserem Gedächtnis, beispielsweise eben nachdem wir gemerkt haben, dass Schokolade „gut“ schmeckt, was auch nur eine Übersetzung davon ist, dass unsere Geschmacksnerven Zucker und Fette erkennen.

Die Seite weiter dazu:

Lange Zeit gingen Wissenschaftler davon aus, dass die Ausschüttung des Dopamins den Lustgewinn verursachen würde. Tiere und Menschen würden demnach zu Handlungen angetrieben, weil Dopaminihnen ein Hochgefühl beschert, nach dem sie immer wieder verlangen.

Studien des Neurologen Kent Berridge von der University of Michigan brachten diese Theorie jedoch 1996 ins Wanken: Berridge zerstörte bei Laborratten Nervenverbindungen nahe dem lateralen Hypothalamus. Verbindungen zwischen dopaminergen Mittelhirnneuronen zum Striatum und zum Nucleus accumbenswurden dadurch unterbrochen, was zu einer verminderten Dopaminkonzentration in diesen Arealen führte.

Als Folge darauf hörten die Ratten auf zu fressen. Legte der Forscher ihnen aber einen Bissen auf die Zunge, reagierten sie wie normale Nager und verzehrten die Nahrung. Berridge folgert daraus, dass die Tiere die Nahrung zwar mögen, aber kein Verlangen mehr danach haben. Ihnen fehlt schlicht die Motivation, nach Futter zu suchen.

Tests mit gesunden Ratten verstärken diesen Eindruck noch: Wurden bei ihnen die dopaminergen Axonenim lateralen Hypothalamus gereizt, entwickelten die Tiere ein intensives Verlangen nach Futter, ohne dass dabei ihr Lustgewinn zunahm. Dieses Verhalten erinnert nicht von ungefähr an das Verhalten von Süchtigen: Zahlreiche Drogen wirken direkt oder indirekt auf die Ausschüttung von Dopamin ein. Darum beschäftigt sich auch die Suchtforschung intensiv mit den Mechanismen des mesocortikolimbischen Systems.

Anders als die Hirnforschung lange vermutete, ist für das Hochgefühl, wenn wir bekommen, wonach wir uns sehnen, nicht das Dopamin verantwortlich. Diese Rolle kommt den körpereigenen Opiaten zu, den Endorphinen, sowie anderen Botenstoffen wie dem Oxytocin.

Dopamin ist vielmehr der Neurotransmitter der Belohnungserwartung, wie auch das Stückchen Schokoladentorte auf dem Teller der Freundin beweist. Denn es ist nicht die leckere Speise selbst, die uns den Dopamin-​Kick verpasst. Vielmehr kurbelt der Anblick des genüsslich kauenden Gegenübers das Dopaminsystem an und generiert ein tiefes Verlangen. Gibt man diesem nach, reagiert das mesocortikolimbische System Es wird immer dann aktiv, wenn wir eine Belohnung erwarten. Es geht also nicht um die Freude des Essens selbst, sondern um die Antizipation dessen, was Freude bereiten könnte. Und vielleicht sollten Forscher deshalb diesen Teil des Belohnungssystems besser in „Motivationssystem“ umbenennen.

Auf gleiche Weise werden eine Vielzahl von Erinnerungen abgespeichert und es sind teilweise sehr einfache Vorgänge, die an die pawlowschen Hunde erinnern, die zunächst vor jedem Essen eine Glocke hörten und später bereits bei dem Klang der Glocke einen Speichelfluss zeigen.

Die Idee, dass der Mensch nur nach solchen simplen Mustern programmiert ist, ist heute nicht mehr sehr verbreitet, aber natürlich ist es nach wie vor ein Mechanismus, der in vielen Bereichen wirkt.

Natürlich ist dieses System auch sehr fehleranfällig und es können sich schnell falsche Zuordnungen von Informationen ergeben.

Ich habe gelesen, dass Fetische auf diese Weise entstehen können. Als Beispiel war der Jugendliche angegeben, der die in einem Kleiderschrank versteckten Pornohefte seines Vaters fand, dort „nutzte“ und den Geruch der Gummistiefel mit den positiven Erinnerungen an seinen Orgasmus verbunden hat.

Eine andere Falschanwendung wäre die Fehleinprogrammierung von Ängsten: Etwa jemand, der in einem Kaufhaus eine bedrohliche Situation erlebt hat und diese mit Kaufhäusern verbindet und daher jedesmal, wenn er eines betritt Stress spürt und dann eine Erleichterung, wenn nichts passiert ist. Faktisch mag hier alles sicher gewesen sein, aber wenn die passenden Gefühle eintreten, dann können sie sich evtl bei einigen schlicht aufgrund ihres Vorhandenseins verstärken und eine Feedbackschleife auslösen. Das kann sich dann beispielsweise verschärfen, etwa indem man Erleichterung verspürt, wenn man den Elektroshocker mitnimmt und sich bedroht fühlt, wenn er nicht da ist, sich dabei aber gleichzeitig eine immer stärkere Bedrohung einredet.

Auf diesem Weg können sich Phobien und Angststörungen entwickeln, die eigentlich keinen Sinn machen, aber dennoch sehr real sind.

 

 

Geschlechterunterschiede im Gehirn sind bereits im Alter von einem Monat vorhanden

Ein interessante Studie zu Geschlechterunterschieden im Gehirn bei Säuglingen:

The developing brain undergoes systematic changes that occur at successive stages of maturation. Deviations from the typical neurodevelopmental trajectory are hypothesized to underlie many early childhood disorders; thus, characterizing the earliest patterns of normative brain development is essential. Recent neuroimaging research provides insight into brain structure during late childhood and adolescence; however, few studies have examined the infant brain, particularly in infants under 3 months of age. Using high-resolution structural MRI, we measured subcortical gray and white matter brain volumes in a cohort (N = 143) of 1-month infants and examined characteristics of these volumetric measures throughout this early period of neurodevelopment. We show that brain volumes undergo age-related changes during the first month of life, with the corresponding patterns of regional asymmetry and sexual dimorphism. Specifically, males have larger total brain volume and volumes differ by sex in regionally specific brain regions, after correcting for total brain volume. Consistent with findings from studies of later childhood and adolescence, subcortical regions appear more rightward asymmetric. Neither sex differences nor regional asymmetries changed with gestation-corrected age. Our results complement a growing body of work investigating the earliest neurobiological changes associated with development and suggest that asymmetry and sexual dimorphism are present at birth.

Quelle: Investigation of brain structure in the 1-month infant (Scihub Volltext Link)

Aus der Studie:

Unterschiede Gehirn Mann Frau 1 Monat

Unterschiede Gehirn Mann Frau 1 Monat

Da geht es um die

  1. Größe des Gehirns von männlichen und weiblichen Babies nach Geburt.
  2. Das Volumen der weißen Substanz im Gehirn
  3. Das Volumen der grauen Substanz im Gehirn

Wie man sieht ist das Gehirn der männlichen Babies im Durchschnitt zB größer, und zwar über die hier erfassten Alter hinweg, auch wenn es einzelne männliche Babies mit relativ kleinen und einige Mädchen mit relativ großen Gehirnvolumen gibt. Der Trend ist aber recht deutlich.

Auch die Daten zu den verschiedenen Bereichen zeigen deutliche Unterschiede:

Unterschiede Gehirn Mann Frau 1 Monat

Unterschiede Gehirn Mann Frau 1 Monat

Es wird schwer das mit einer unterschiedlichen Sozialisiation zu erklären. Sie müsste dann wohl bereits im Mutterleib ansetzen. Was allerdings pränatale Hormone in der Tat machen, wie man beispielsweise an dem Testosteronspiegel sieht:

Testosteron Maenner Frauen

Testosteron Maenner Frauen

Aus einer Besprechung der Studie:

Dean’s team found that the boys’ brains were 8.3 per cent bigger, in line with the sex difference in brain volume found in adults and the few other available infant studies. Also as seen in adults, male brains had relatively more white matter (connecting tissue) and female brains more grey matter, relative to total brain size.

A number of specific neural areas were larger in males, such as parts of the limbic system involved in emotions, including the amygdala, insula, thalamus and putamen. The researchers also found evidence for relatively larger hippocampi, an area involved in memory, which has more commonly been found to be larger in females, although not universally so. Meanwhile female brains were relatively larger in other limbic areas such as parts of the cingulate gyrus, caudate and parahippocampal gyrus, and they had a few white-matter structures that were relatively larger.

These sex differences were smaller than has been observed in adults, which suggests that maturation continues this differentiation, likely through the high volume of sex steroid receptors in these brain areas. The alternative suggestion is that the subsequent differentiation is due to socialisation, but for the forces of socialisation to work along the same lines as pre-existing biological forces would suggest that socialisation is at most a feedback loop between biology and society.

There were a lot of brain areas that differed structurally between the sexes, but it would be irresponsible to draw any firm conclusions about what they might mean for function and behaviour. For instance,  what could differences in overall insula size possibly mean psychologically when the area is associated with “compassion and empathy, perception, motor control, self-awareness, cognitive functioning”, “interpersonal experience” and “psychopathology”?

Insofern liegt noch viel Arbeit vor den Forschern, bis sie die Unterschiede wirklich verstehen. Aber dennoch entzieht diese Studie vielen, die auf einen Blank Slate abstellen und annehmen, dass Geschlechterunterschiede nur auf Sozialisiation zurück gehen können einiges an Boden bzw. erfordert, dass diese ihre Thesen kritisch hinterfragen.

Vgl auch:

Alterspräferenzen von Männern und Frauen bei der Partnerwahl

Eine interessante Studie behandelt die Altersdifferenzen bei der Partnerwahl:

The finding that women are attracted to men older than themselves whereas men are attracted to relatively younger women has been explained by social psychologists in terms of economic exchange rooted in traditional sex-role norms. An alternative evolutionary model suggests that males and females follow different reproductive strategies, and predicts a more complex relationship between gender and age preferences. In particular, males‘ preferences for relatively younger females should be minimal during early mating years, but should become more pronounced as the male gets older. Young females are expected to prefer somewhat older males during their early years and to change less as they age. We briefly review relevant theory and present results of six studies testing this prediction.

Study 1 finds support for this gender-differentiated prediction in age preferences expressed in personal advertisements.

Study 2 supports the prediction with marriage statistics from two U.S. cities.

Study 3 examines the cross- generational robustness of the phenomenon, and finds the same pattern in marriage statistics from 1923.

Study 4 replicates Study 1 using matrimonial advertisements from two European countries, and from India.

Study 5 finds a consistent pattern in marriages recorded from 1913 through 1939 on a small island in the Philippines.

Study 6 reveals the same pattern in singles advertisements placed by financially successful American women and men.

We consider the limitations of previous normative and evolutionary explanations of age preferences and discuss the advantages of expanding previous models to include the life history perspective.

Quelle: Age preferences in mates reflect sex differences in mating strategies (Abstract/Scihub)

Aus der Studie:

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Hier sieht man, wie sich die Alterspräferenzen bei der Partnerwahl in Anzeigen unterscheiden. Gut zu sehen ist, dass Männer in jungen Jahren (in den 20igern) durchaus noch ältere Frauen interessant finden (bis zu 5 Jahren) und die Frauen auch nicht sehr viel Jünger sein sollen (5 Jahre jünger). Bereits in den 30igern wollen Männer keine älteren Frauen mehr, aber sehr gerne noch jüngere. Insgesamt passen die Interessen ganz gut zu dem Verlauf der Fruchtbarkeit, die ich hier noch einmal aus einem anderen Artikel einfüge:

Unfruchtbarkeit Frau Alter

Unfruchtbarkeit Frau Alter

Bei den Frauen sind hingegen die 20jährigen auch an 10 Jahre älteren interessiert und das ändert sich nicht viel, auch wenn sie älter werden. Sie gehen weitaus weniger als die Männer nach unten und in den 20igern und den 60igern gar nicht mehr. Meinte Vermutung wäre, dass sie in den 20igern weniger Kompromisse machen müssen und in den 60igern weniger Kompromissen machen wollen.

In der nächsten Grafiken wird dann gezeigt, wie die tatsächlichen Altersunterschiede aussahen

In Seattle 1986

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

in Phönix 1986:

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Auch in den tatsächlichen Zahlen finden sich die entsprechenden Präferenzen wieder. Wenn Frauen in den 40igern geheiratet haben, dann Männer, die etwas älter sind, wenn Männern in den 40igern geheiratet haben, dann deutlich jünger.
Das beide Kurven das so deutlich zeigen müsste ja bedeuten, dass die Geschlechter auch in verschiedener Zahl in den verschiedenen Alterstufen heiraten.  Man darf annehmen, dass die Kombination zB 26 jährige Frau heiratet Mann Anfang 30 zB wesentlich häufiger ist als 60jähriger Mann heiratet 50jährige Frau.

Auch die nächsten zwei Grafiken sind interessant:

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Die Abbildung 4 zeigt, dass auch ältere Statistiken sehr ähnliche Grafiken zeigen, hier aus dem Jahr 1923. Die Männer haben da eher noch jüngere Frauen mit dem älter werden bevorzugt (vermutlich weil man eher noch Kinder haben wollte und wahrscheinlich auch jüngere Frauen aufgrund der stärkeren Haltbarkeit der Ehen bessere Chancen boten).

Die Abbildung 5 zeigt dann die Alterspräferenzen für den Partner in deutschen Anzeigen. die Bilder unterscheiden sich nicht wesentlich von den USA.

Auch in den Niederlanden ist das Bild ganz ähnlich:

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Und auch in Indien ist das Grundschema gut wiederzuerkennen:

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Und schließlich noch von einer philipinischen Insel im Zeitraum 1913-1939

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Auch hier zeigt sich das gleiche Muster.

Das Muster bleibt auch relativ stabil, wenn man Reiche mit armen Leuten vergleicht:

Alterspräferenzen Partnerwahl Männer Frauen

Alterspräferenzen Partnerwahl Männer Frauen

Die „Vierecke“ sind die Reichen, die Kreise die Jungen. Beide geben ungefähr die gleichen Unterschiede an, bei den Männern gehen die 60iger lediglich deutlich weiter nach unten.

Eine weitere Grafik legt dann die Präferenzen und die tatsächlichen Daten übereinander und man sieht, dass die Mittelwerte in den Präferenzen erzielt worden sind.

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

 

Es folgt dann noch eine Grafik, die die Partnerwahl von Leuten mit hohen Status mit den Heiratsalter der Leute auf Poro vergleicht. Es scheint als würde man auf Poro bei den Männern sehr nahe an dem sein, was die Reichen als untere Präferenz angeben.

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Zuletzt enthält die Studie noch einige Angaben dazu, welche Faktoren in diese Altersunterschiede hineinspielen können:

 

Partnerwahl Alter Männer Frauen

Partnerwahl Alter Männer Frauen

vgl auch: