Selbstoptimierung vs. Selbstliebe? Eine vergleichende Inhaltsanalyse von Fitspiration- und Bodypositivity-Bildern auf Instagram mit Methoden der automatischen Bildklassifikation

Auf der, insbesondere bei Mädchen und jungen Frauen beliebten, Social-Media Plattform Instagram werben immer mehr sogenannte Fitfluencer unter Hashtags wie #fitspiration für ihren „gesunden“ Lebensstil. Dabei idealisieren sie einen dünnen, durchtrainierten Körper und vermitteln zudem den Eindruck, dass eine solche Figur für jede*n durch Sport und die richtige Ernährung erreichbar sei. Verschiedene Studien belegen mögliche negative Folgen von Fitspiration-Inhalten auf das Körperbild und Selbstwertgefühl insbesondere weiblicher Instagram-Nutzerinnen (z.B. Prichard et al., 2020; Tiggemann & Zaccardo, 2015) und sehen teilweise sogar ein gesteigertes Risiko für die Entwicklung von Essstörungen (Holland et al., 2017). Auch innerhalb der Instagram-Community wächst das Bewusstsein für diese Problematik, was sich unter anderem an der zunehmenden Verbreitung verschiedener Gegenströmungen zeigt: So will etwa die BodyPositivity-Bewegung bewusst unrealistischen Körperidealen entgegengetreten und für die Akzeptanz aller Körpertypen sowie die Verbreitung eines weiter gefassten Begriffs von Schönheit werben (Cohen et al., 2021; Tylka, 2018). Studien zeigen zwar zum Teil positive Folgen von BodyPositivity-Inhalten auf Körperbild und -zufriedenheit (z.B. Cohen et al., 2019a), weisen zugleich aber daraufhin, dass auch innerhalb der BodyPositivity-Bewegung bestimmte Körpertypen unterrepräsentiert bleiben sowie teilweise für Diäten oder das Verfolgen klassischer Schönheitsideale geworben wird (z.B. Cohen et al., 2019b; Lazuka et al., 2020). Eine nähere Analyse der beiden Strömungen (Fitspiration vs. BodyPositivity) scheint daher sinnvoll und soll im Zuge eines Vergleichs der jeweils auf Instagram geposteten Beiträge erfolgen.

In der Abschlussarbeit soll untersucht werden, inwiefern sich Instagram-Posts zwischen den beiden beschriebenen Bewegungen unterscheiden. Der Fokus soll dabei auf einer vergleichenden Inhaltsanalyse der zu den jeweiligen Hashtags geposteten Bilder liegen. Dazu muss ein Teil der Bilder manuell hinsichtlich unterschiedlicher Kategorien (z.B. Körpertyp, sichtbare Körperteile, Kleidung/unbedeckte Hautpartien, Pose/Haltung/Aktivität) codiert werden. Ausgehend davon soll anschließend versucht werden, eine Methode zur automatischen Klassifikation der Bilder hinsichtlich der definierten Kategorien zu entwickeln. Dazu sollen verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens (z.B. Support Vector Machines) sowie des Deep Learnings (z.B. Convolutional Neural Networks) erprobt und verglichen werden.

• Identifikation relevanter Hashtags und Download entsprechender Instagram-Posts (Bilder und Metadaten)
• Entwicklung geeigneter inhaltlicher Kategorien zum Vergleich der Bilder beider Strömungen
• Erzeugung von Trainings- und Testdaten durch manuelle Annotation der Bilder hinsichtlich der definierten Kategorien
• Implementierung verschiedener Ansätze zur automatischen Bildklassifikation (z.B. SVM, CNN) und Evaluation anhand der Testdaten
• Inhaltsanalyse der Bilder des Gesamtdatensatzes mithilfe der implementierten Algorithmen und statistische Vergleiche zwischen den Bildern der beiden Strömungen
• Evtl. weitere Analysen (z.B. Sentiment Analyse, Frequenzanalysen) zu den anderen Post-Daten (z.B. Bildunterschriften, Kommentare)

• Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Deep Learning
• Kenntnisse in der statistischen Datenauswertung
• Erfahrung mit der Social Media Plattform Instagram
• Interesse an der inhaltlichen Thematik (Körperbild und Social Media)

• Cohen, R., Fardouly, J., Newton-John, T., & Slater, A. (2019a). #BoPo on Instagram: An experimental investigation of the effects of viewing body positive content on young women’s mood and body image. New Media & Society, 21(7), 1546-1564. https://doi.org/10.1177/1461444819826530
• Cohen, R., Irwin, L., Newton-John, T., & Slater, A. (2019b). # bodypositivity: A content analysis of body positive accounts on Instagram. Body image, 29, 47-57. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2019.02.007
• Cohen, R., Newton-John, T., & Slater, A. (2021). The case for body positivity on social media: Perspectives on current advances and future directions. Journal of health psychology, 26(13), 2365-2373. https://doi.org/10.1177/1359105320912450
• Holland, G., & Tiggemann, M. (2017). “Strong beats skinny every time”: Disordered eating and compulsive exercise in women who post fitspiration on Instagram. International Journal of Eating Disorders, 50(1), 76-79. https://doi.org/10.1002/eat.22559
• Hussain, M., Bird, J. J., & Faria, D. R. (2018, September). A study on cnn transfer learning for image classification. In A. Lotfi, H. Bouchachia, A. Gegov, C. Langensiepen, M. McGinnity (Hrsg.), Advances in Cimputational Intelligence Systems. UKCI 2018 (S. 191-202). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-97982-3_16
• Kumar, S., Khan, Z., & Jain, A. (2012). A review of content based image classification using machine learning approach. International Journal of Advanced Computer Research, 2(3), 55.
• Lazuka, R. F., Wick, M. R., Keel, P. K., & Harriger, J. A. (2020). Are we there yet? Progress in depicting diverse images of beauty in Instagram’s body positivity movement. Body image, 34, 85-93. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2020.05.001
• Prichard, I., Kavanagh, E., Mulgrew, K. E., Lim, M. S., & Tiggemann, M. (2020). The effect of Instagram #fitspiration images on young women’s mood, body image, and exercise behaviour. Body Image, 33, 1-6. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2020.02.002
• Tiggemann, M., & Zaccardo, M. (2015). “Exercise to be fit, not skinny”: The effect of fitspiration imagery on women's body image. Body image, 15, 61-67. https://doi.org/10.1016/j.bodyim.2015.06.003
• Tiggemann, M., & Zaccardo, M. (2018). ‘Strong is the new skinny’: A content analysis of #fitspiration images on Instagram. Journal of health psychology, 23(8), 1003-1011. https://doi.org/10.1177/1359105316639436
• Tylka, T. L. (2018). Overview of the field of positive body image. In E. A. Daniels, M. M. Gillen, C. H. Markey (Hrsg.), Body positive: Understanding and improving body image in science and practice (S. 6-33). Cambridge University Press.