Physiker haben erstmals einen winzigen Quanteneffekt gemessen, den ein Teilchen beim freien Fall im Schwerefeld der Erde aufbaut. Damit konnten sie eine fast 100 Jahre alte Vorhersage zu Einsteins Relativitätsprinzip experimentell bestätigen. (Weiter lesen)
Forscher aus den USA und Großbritannien haben Hinweise darauf gefunden, dass winzige, extrem scharfe Falten in Graphen dessen elektrische Eigenschaften verändern können. Dies verspricht komplett neue Anwendungs-Möglichkeiten in der Elektronik. (Weiter lesen)
Ein einzelnes Teilchenereignis sorgt in der internationalen Physik für Aufsehen: Forschende des LZ-Dunkle-Materie-Experiments haben tief unter der Erde ein Signal registriert, das sich bislang keiner bekannten Wechselwirkung eindeutig zuordnen lässt. (Weiter lesen)
Die KI-Sprachmodelle Fable 5.1 und Mythos 5.1 locken Firmen mit deutlich sinkenden Betriebskosten. Interne Tests offenbaren allerdings neue Risiken. Ohne strenge Filter umgehen die Systeme bestehende Beschränkungen und kooperieren bei Missbrauch. (Weiter lesen)
Ein Weltraumlift könnte nach Ansicht von Forschern eines Tages den Transport von Menschen und Material ins All grundlegend verändern. Das International Space Elevator Consortium (ISEC) will nun einen neuen Kandidaten für das entscheidende Trägermaterial vorstellen. (Weiter lesen)
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Mit der enormen Weiterentwicklung von Künstlicher Intelligenz ist es oft kaum noch machbar, Texte von Menschen und KI zu unterscheiden. Eine neue Studie zeigt nun sogar, dass KI-Geschichten bei Lesern teilweise besser ankommen als von Menschenhand verfasste Texte.
Künstliche Intelligenz hat sich in nur wenigen Jahren rasant entwickelt. KI-Tools können heute inzwischen nicht mehr nur einfache Fragen beantworten, Texte schreiben sowie Bilder und Videos erstellen. Sie können auch Geschichten erzählen, die auf den ersten Blick kaum noch von menschlichen Werken zu unterscheiden sind.
Insbesondere der Durchbruch von ChatGPT hat dazu beigetragen. Das KI-Tool aus dem Hause OpenAI ist laut einer Bitkom-Umfrage aus dem Jahr 2025 auch die bekannteste generative KI-Anwendung in Deutschland. Demnach nutzen 43 Prozent der Befragten das Tool, weitere 43 Prozent kennen es, nutzen es aber nicht.
Die Fortschritte dieser Technik sind so enorm, dass es gerade bei Texten immer schwieriger wird zu erkennen, ob sie von einem Menschen oder einer KI stammen. Genau damit beschäftigt sich eine aktuelle Studie der Villanova University.
Für ihre Untersuchung haben die Forscher drei fiktive Kurzgeschichten von menschlichen Autoren sowie drei von ChatGPT geschriebene Geschichten verwendet. In drei Experimenten sollten Probanden diese Geschichten einschätzen.
In dem ersten Experiment erhielten die 1.682 Teilnehmer eine Geschichte. Dazu bekamen sie teils korrekte und teils falsche Informationen darüber, ob diese von einer KI oder einem Menschen verfasst worden war. Im Anschluss sollten die Probanden die Qualität bewerten sowie angeben, wie fesselnd die Geschichte für sie war.
In den beiden weiteren Experimenten erhielten die 424 beziehungsweise 481 Probanden jeweils eine von einem Menschen sowie eine von einer KI verfassten Geschichte. Dabei erhielten die Probanden keine Informationen zum Autor, denn diese sollten die Urheberschaft nach dem Lesen selbst bestimmen.
Die Ergebnisse zeigten dabei ein klares Bild: Die Studienteilnehmer bewerteten die von KI generierten Geschichten am besten, wenn sie dachten, diese wären von einem Menschen verfasst worden.
„Ich würde sagen, dass die öffentlichen Vorstellungen über die Fähigkeiten von KI zunehmend veraltet sind“, erklärt Hauptautorin Deena Weisberg von der Villanova University. „Wir gehen davon aus, dass kreatives Schreiben spezifisch menschliche Eigenschaften wie emotionales Verständnis und Lebenserfahrung erfordert; dies führt dazu, dass Menschen die Fähigkeiten der KI unterschätzen.“
Dieses Verhalten offenbart laut Weisberg „eine Voreingenommenheit zugunsten von Erzählungen, die von echten Menschen verfasst wurden“. Dieser Effekt tritt jedoch nicht nur ein, wenn Geschichten tatsächlich von Menschen geschrieben wurden – sondern auch, wenn die Leser dies nur annehmen.
Die Gründe hierfür sieht Weisberg in der Art des Schreibens. „Texte von KI sind tendenziell klarer, direkter und leichter zu erfassen“, erklärt die Wissenschaftlerin. „Im Gegensatz dazu sind von Menschen verfasste Geschichten oft subtiler und komplexer.“
Die Forscher konnten außerdem feststellen, dass bei der Unterscheidung zwischen KI-Texten und menschlichen Geschichten die Vertrautheit mit KI-Systemen eine große Rolle spielt. Denn Menschen, die mehr mit KI-Systemen zu tun haben, können in einem Text eher die für KI-Texte typischen Muster erkennen. „Dies deutet darauf hin, dass die Förderung von KI-Kompetenz ein Weg sein könnte, Menschen dabei zu unterstützen, sich in der neuen, von KI geprägten Welt zurechtzufinden“, so Weisberg.
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Der Beitrag Fraunhofer-Forscher erkennen Deepfakes mit bis zu 91 Prozent Genauigkeit erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.
Künstliche Intelligenz erschafft immer realistischere Bilder, die sich von echten Aufnahmen kaum noch unterscheiden lassen. Das Risiko digitaler Desinformation nimmt dadurch in allen gesellschaftlichen Bereichen zu. Ein neuartiges Verfahren von Fraunhofer-Forschern soll nun Abhilfe schaffen und die Deepfake-Erkennung deutlich verbessern.
Die Zunahme von falschen Aufnahmen im Netz bedroht das allgemeine Vertrauen in die Digitalisierung. Das Projekt RealOrRender widmet sich deshalb der Zuverlässigkeit synthetischer Bilddaten. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik führt das Vorhaben gemeinsam mit dem Fraunhofer IOSB durch, um wirksame Schutzmechanismen gegen Fälschungen zu entwickeln.
Im Zentrum steht die Frage, wie sich künstlich erzeugte Inhalte möglichst genau von realen Bildern unterscheiden lassen. In Tests mit einem umfangreichen Bilddatensatz bewies das Forscherteam kürzlich das Potenzial eines neu entwickelten Hybridsystems.
Die Erkennungsleistung soll bei 85 bis 91 Prozent liegen. In Einzelfällen erreichte das System sogar eine noch höhere Genauigkeit. Die Ergebnisse zeigen, dass sich auch die Zuverlässigkeit der Deepfake-Erkennung gegenüber immer leistungsfähigeren Bildgeneratoren verbessern lässt.
Der technische Unterbau des neuen Verfahrens beruht auf einer Kombination aus zwei unterschiedlichen KI-Verfahren. Klassische Deep-Learning-Klassifikatoren werden mit der Messung eines sogenannten Rekonstruktionsfehlers gekoppelt. Denn je besser die Rekonstruktion eines Bildes mithilfe eines KI-Bildgenerators gelingt, desto höher die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um ein KI-generiertes Foto handelt.
Neben der reinen Erkennung spielt auch die visuelle Aufbereitung der Ergebnisse eine Rolle. Die Forscher nutzten sogenannte Explainable-AI-Methoden, um die Entstehung maschineller Entscheidungen transparent darzustellen. Über eine Heatmap werden dabei diejenigen Bildbereiche hervorgehoben, die zur Bewertung geführt haben.
Segmentbasierte Verfahren zerlegen das Bild zudem in zusammenhängende Bereiche. Auffällige Texturen oder charakteristische Frequenzmuster können der Software beispielsweise als Hinweise dienen, dass ein Bild synthetisch erzeugt wurde.
Andreas Specker, Senior Scientist der Forschungsgruppe Videogestützte Sicherheits- und Assistenzsysteme, erläutert den kompletten Prozess:
Im ersten Schritt rekonstruieren wir das Bild mit einem KI-Bildgenerator. Anschließend übernimmt ein KI-Modell die Klassifizierung und berechnet hybrid den Rekonstruktionsfehler. Am Ende erfolgt eine Einschätzung, wobei die Erkennungsgenauigkeit in Prozentzahlen angezeigt wird. Insgesamt liegt die Erkennungsleistung zwischen 85 und 91 Prozent, sie kann in Einzelfällen aber durchaus höher ausfallen.
Die Forschungsergebnisse fließen zunächst in ein Pilotprojekt ein, das zunächst das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik bei der Entlarvung von Deepfakes unterstützen soll. Nutzer können ein Bild hochladen und sollen unverzüglich das Detektionsergebnis mitsamt visueller und textlicher Aufschlüsselung erhalten. Von den zwei bereits veröffentlichten Projektberichten profitieren bereits nicht nur Sicherheits- und Justizbehörden, sondern auch Betreiber von Social-Media-Plattformen, Medienhäusern und Bildagenturen.
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Zwei humanoide Roboter haben erstmals allein Operationen durchgeführt, ferngesteuert von Chirurgen. Für eine präklinischen Studie entfernten sie Säugetieren die Gallenblase.
Für eine aktuelle Studie kamen zum ersten Mal ferngesteuerte humanoide Roboter im Operationssaal zum Einsatz. Ein Forscherteam, bestehend aus Ingenieuren und Chirurgen der University of California San Diego, absolvierte dafür zwei verschiedene Eingriffe.
Bei der ersten Operation entfernte ein Mensch-Roboter-Team die Gallenblase. Der humanoide Roboter operierte, ein menschlicher Chirurg assistierte.
Die zweite Operation gelang zwei humanoiden Robotern, die Seite an Seite als Roboter-Roboter-Team arbeiteten. Beide Eingriffe fanden an großen, nicht-primaten Säugetieren statt.
Die Forscher sehen das Experiment als Machbarkeitsnachweis, also als einem ersten Schritt, humanoide Roboter in den OP-Saal zu bringen.
Die Motivation der Studie liegt in einem aktuellen strukturellen Problem. Denn dem wachsenden Behandlungsbedarf steht ein Mangel an Chirurgen gegenüber. Die Folge: längere Wartezeiten, ein schlechterer Zugang zu Versorgung und größere gesundheitliche Ungleichheit.
Nach Ansicht des Forscherteams könnten die Roboter zunächst bei Eingriffen assistieren. Später sollen sie ganze Operationen unter ärztlicher Fernsteuerung durchführen.
„Ferngesteuerte und autonome humanoide Roboter haben echtes Potenzial, den Zugang zu kritischen Operationen zu erweitern, zu denen Patienten sonst keinen Zugang hätten“, so Michael Yip, einer der Autoren der Studie und Fakultätsmitglied der UC San Diego. Die neuen Erkenntnisse sollen dabei helfen, die Gesundheitskrise nicht nur in den USA, sondern weltweit anzugehen.
Denkbar sind für Yip auch Einsätze abseits klassischer Kliniken: „Man kann sich vorstellen, dass diese Roboter in abgelegenen Gemeinden eingesetzt werden, wo Personal knapp ist, oder in schwierigen Umgebungen wie Such- und Rettungsszenarien, wo in kurzer Zeit massiv Feldmedizin gebraucht wird.“
Spezialisierte OP-Robotersysteme gibt es bereits. Allerdings sind sie meist mit drei oder vier Roboterarmen, Spezialwerkzeugen und eigener Software ausgestattet. Außerdem wiegen sie rund 800 Kilogramm, brauchen ein großes Team für den Aufbau und beanspruchen so viel Platz, dass OP-Säle oft umgebaut werden müssen.
Die in der UC San Diego-Studie eingesetzten Roboter sind hingegen etwa 1,52 Meter groß und wiegen rund 27 Kilogramm. Sie können sich frei durch normale OP-Säle bewegen und nutzen herkömmliche OP-Instrumente.
Auch die Steuerung fühle sich natürlicher an, gerade für Personen ohne Training an Spezialsystemen. „Wir waren überrascht, wie gut sich „Surgie“ – so der Name des OP-Roboters – in unseren Arbeitsbereich und Arbeitsablauf eingefügt hat“, so tudien-Co-Autorin Nikita Thareja.
An der Präzision ändert die kompakte Bauweise nichts, bestätigt auch Shanglei Liu, Professorin für Chirurgie. Sie steuerte den OP-Roboter während der Studie selbst. Ein Eingriff per teleoperiertem humanoidem Roboter sei genauso präzise wie mit einem klassischen teleoperierten OP-System. Liu dazu:
Es kostet einen Bruchteil und braucht einen Bruchteil des Platzes im OP-Saal. Damit lässt es sich überall einsetzen, von ländlichen Gebieten über das Schlachtfeld bis in den Weltraum.
Einige Probleme der Teleoperation sind noch ungeklärt. So mussten die OP-Roboter während der Eingriffe mehrfach neu kalibriert werden. Dadurch dauerten die Operationen deutlich länger als mit etablierten Spezialsystemen. Auch an der Latenz, also der Verzögerung zwischen Steuerbefehl und Roboterbewegung, arbeitet das Team, vor allem für Operationen über große Distanzen.
Weil Surgie laufen und die meisten körperlichen Aufgaben eines Menschen ausführen kann, hat das Forschungsteam noch eine weitere Zukunftsvision für die autonomen OP-Roboter.
Werkzeuge holen und den OP-Saal nach dem Eingriff aufräumen. „Eines unserer Ziele ist die Entwicklung eines autonomen chirurgischen Assistenten“, so Michael Yip. Er ergänzte:
Viele Gemeinden kämpfen mit unzureichender Personalausstattung im OP-Team, was bedeutet, dass Patienten nicht behandelt werden. Unser Ziel ist ein Operationssaal der Zukunft, in dem humanoide Roboter und Menschen Seite an Seite als ein integriertes Team arbeiten, um Eingriffe an diejenigen in Not zu liefern, sowohl in traditionellen Krankenhausumgebungen als auch in nicht-traditionellen Feldmedizin-Szenarien.
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Der Beitrag KI besteht erstmals Turing-Test – und wirkt menschlicher als echte Menschen erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.
Erstmals hat eine KI den klassischen Turing-Test bestanden. Ein Modell wurde dabei sogar häufiger für einen Menschen gehalten als echte Personen. Erfolg für die KI, doch was bedeutet das für unseren Umgang mit der Technologie?
Kann eine Maschine denken wie ein Mensch? Diese Frage wollte der britische Mathematiker Alan Turing bereits 1950 mit seinem „Imitationsspiel“ beantworten. Später ging dieses Experiment als Turing-Test in die Geschichte ein.
Die Idee: Wenn ein Mensch im Gespräch nicht mehr zuverlässig erkennen kann, ob er mit einer Maschine oder einem anderen Menschen kommuniziert, hat die Maschine den Test bestanden. Nun ist genau das passiert.
Klassischerweise läuft der Turing-Test so ab, dass eine Versuchsperson gleichzeitig mit zwei Gesprächspartnern kommuniziert. Einer davon ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Beide versuchen, als Mensch durchzugehen. Der Prüfer muss am Ende entscheiden, wer wer ist. Kann er das nicht zuverlässig tun, hat die Maschine den Turing-Test bestanden.
Genau dieses Prinzip haben die Kognitionswissenschaftler Cameron Jones und Benjamin Bergen von der University of California San Diego in einer neuen Studie genutzt. Knapp 500 Teilnehmer führten jeweils fünfminütige Chats, in einer Zusatzstudie auch 15-minütige, und mussten anschließend urteilen.
Das Ergebnis: GPT-4.5 von OpenAI wurde in 73 Prozent der Fälle für den Menschen gehalten, also häufiger als die echten menschlichen Gesprächspartner. Auch Metas Modell LLaMa-3.1-405B war mit 56 Prozent statistisch nicht mehr von Menschen zu unterscheiden.
Auch der Chatbot Eliza aus den 1960er Jahren nahm an der Studie teil. Eliza flog allerdings in den meisten Fällen auf, weil das regelbasierte Programm nicht flexibel auf Gespräche reagieren kann.
„Wir haben herausgefunden, dass fortgeschrittene LLMs, wenn sie die richtigen Prompts erhalten, denselben Tonfall, dieselbe Direktheit, denselben Humor und dieselbe Fehlbarkeit wie Menschen an den Tag legen können“, erklärt Studienautor Cameron Jones in einer Pressemitteilung.
Obwohl wir wissen, dass LLMs problemlos Wissen zu fast jedem Thema produzieren können, hat dieser Test gezeigt, dass sie auch soziale Verhaltensweisen überzeugend darstellen können, was erhebliche Auswirkungen darauf hat, wie wir über KI denken.
Der Erfolg der KI im Turing-Test wirkt zunächst so, als ob die Technologie dem Menschen überlegen wäre. Ein Detail ist laut der Forscher dennoch entscheidend: Die Modelle bestanden den Test nur, wenn sie vorher eine sogenannte Persona-Anweisung erhielten.
Die Vorgabe war, eine junge, introvertierte Person zu spielen, die die Internetkultur kennt und Slang benutzt. Ohne diese Anweisung fiel GPT-4.5 auf eine Erfolgsquote von 36 Prozent, LLaMa auf 38 Prozent.
„Sie haben die Fähigkeit, menschenähnlich zu wirken, aber vielleicht nicht so sehr die Fähigkeit, selbst herauszufinden, was nötig wäre, um menschenähnlich zu wirken“, erklärt Co-Autor Benjamin Bergen.
Das wirft eine grundsätzliche Frage auf: Was taugt ein Test, dessen Ergebnis sich durch die richtige Anweisung so massiv verschieben lässt? Wenn Menschen der Maschine erst sagen müssen, wie sie menschlich wirkt, hat dann wirklich die Maschine den Test bestanden oder eher die Menschen, die den Prompt geschrieben haben?
Auch die Forscher stellen den Test infrage: Der Turing-Test sei ursprünglich entwickelt worden, um zu untersuchen, ob Maschinen mit der menschlichen Intelligenz mithalten können, erklärt Bergen. „Aber heute wissen wir, dass KI viele Fragen schneller und genauer beantworten kann als Menschen.“
Das eigentliche Problem ist also nicht die reine Gehirnleistung. Zu sehen, dass Maschinen den Test bestehen können, und zu sehen, wie sie ihn bestehen, zwingt uns dazu, neu zu überdenken, was er eigentlich misst. Zunehmend misst er die Menschenähnlichkeit.
Interessant ist dabei, dass die Versuchspersonen kaum klassische Intelligenzfragen stellten. Stattdessen achteten sie auf Sprachstil und Persönlichkeit. Wer zu perfekt antwortete, wirkte verdächtig. Die Testpersonen untersuchten also nicht Wissen oder Logik, sondern suchten nach Fehlern.
Am Ende sagt das wohl mehr über uns aus als über die Maschinen. Offenbar versuchen wir Menschlichkeit nicht an Klugheit, sondern an Unvollkommenheit zu erkennen. Allerdings scheinen unsere Erkennungsmerkmale so vorhersehbar zu sein, dass sich eine KI gezielt darauf trainieren lässt.
Die Forscher warnen deutlich vor den Folgen. „Wir müssen wachsamer sein; wenn man im Internet mit Fremden interagiert, sollten die Menschen viel weniger zuversichtlich sein, dass sie wissen, ob sie mit einem Menschen oder einem LLM sprechen“, sagt Jones.
Denn: Selbst wer aufmerksam ist und direkt vergleichen kann, könnte den Unterschied unter Umständen nicht mehr erkennen. Bergen verweist zudem auf Akteure, die Bots gezielt einsetzen wollen, um Menschen zur Herausgabe sensibler Daten, zu Wahlentscheidungen oder zu Käufen zu bewegen.
Die Forscher hoffen nach eigenen Angaben, mit dieser Arbeit das öffentliche Verständnis dafür zu schärfen, was diese Systeme mittlerweile leisten können und welche Art von Schutzmaßnahmen die Gesellschaft möglicherweise benötigt.
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Der Beitrag Eltern verlieren wegen Smartphones Bindung zu ihren Kindern erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.
Wenn Eltern ständig auf ihre Smartphones schauen, kann das die Beziehung zu ihren Kindern schwächen. Das zeigt eine aktuelle Studie aus den USA. Hintergrund ist ein Effekt namens Technoference. Wir erklären dir, was es damit auf sich hat.
Eine Welt ohne Smartphones ist für viele nicht mehr vorstellbar. Vor allem für die neue Generation, ist das Handy ein selbstverständlicher Teil des Lebens.
Im Fokus der Debatten um Gerätenutzung und Bildschirmzeit standen bisher vor allem Jugendliche. Weniger im Blick war, wie Kinder das Nutzungsverhalten ihrer Eltern wahrnehmen.
Genau das hat nun ein Forscherteam um Don Grant von Newport Healthcare in den USA untersucht. Eine Studie mit dem Titel „Mama, liebst du dein Handy mehr als mich?“ zeigt: Jugendliche, die ihre Eltern oder Bezugspersonen als häufig durch mobile Geräte abgelenkt wahrnehmen, zeigen deutlich häufiger unsichere Bindungsmuster.
Eine unsichere Bindung wird mit Schwierigkeiten beim Aufbau gesunder Beziehungen, erhöhter Angst sowie langfristig schlechteren psychischen und physischen Gesundheitszuständen in Verbindung gebracht.
„Unsere Studie legt nahe, dass auch die Nutzgewohnheiten der Eltern wichtige Aspekte der Entwicklung von Jugendlichen beeinflussen“, erklärt Grant in einer Pressemitteilung.
Grundlage dafür ist die Bindungstheorie: Kinder brauchen verlässlich verfügbare und aufmerksame Bezugspersonen, um eine sichere Bindung aufzubauen. Ist ein Elternteil regelmäßig durch ein Smartphone abgelenkt, erleben Kinder das laut der Studie als mangelnde Aufmerksamkeit.
Genau diese wiederholten kleinen Unterbrechungen scheinen problematisch zu sein. Für dieses Phänomen haben sich in der Forschung zwei Begriffe etabliert.
Technoference beschreibt allgemein, wie digitale Geräte zwischenmenschliche Interaktionen stören. Der Begriff existiert unter Forschern bereits seit 2012. Geprägt wurde er von Brandon T. McDaniel, Wissenschaftler am Parkview Mirro Center for Research and Innovation.
McDaniel beschreibt damit alltägliche Störungen von direkter, persönlicher Kommunikation in der realen Welt durch die Nutzung von Technologie. Kurz, Momente in denen Geräte in Gespräche oder gemeinsame Zeit hineinfunken.
Der Forscher entwickelte das Konzept, weil ihn interessierte, ob es eine Bedeutung hat, wenn ein Piepton, eine Benachrichtigung oder die bloße Anwesenheit eines Geräts eine Interaktion unterbricht.
Phubbing wiederum ist eine Unterform von Technoference. Das Kofferwort aus „Phone“ und „Snubbing“ steht für das Ignorieren einer Person zugunsten des Smartphones.
Anders als etwa psychische Erkrankungen oder familiäre Krisen ist Gerätenutzung laut der aktuellen Grant-Studie vollständig steuerbar und trotzdem sozial akzeptiert, weshalb sie leicht übersehen wird. Die Forscher betonen allerdings, dass die Daten nur einen Zusammenhang zeigen, keine Ursache.
Es bleibt offen, ob die gefühlte Ablenkung der Eltern zu unsicherer Bindung führt oder ob Jugendliche mit unsicherer Bindung das Verhalten ihrer Eltern eher als ablenkend wahrnehmen.
Für die Studie befragte das Team 600 US-Jugendliche zwischen zwölf und 17 Jahren. Sie füllten unter anderem einen neu entwickelten Fragebogen aus, die sogenannte Device Attachment Interference Scale.
Das Ergebnis: Je stärker die Jugendlichen das Gerätenutzungsverhalten ihrer Eltern als störend empfanden, desto unsicherer war ihre Bindung zur Bezugsperson. Das galt für Mütter genauso wie für Väter.
Auch eine ältere Untersuchung des Pew Research Center aus dem Jahr 2024 stützt dieses Bild. Damals gaben 46 Prozent der befragten US-Teenager an, ihre Eltern seien beim Reden zumindest gelegentlich vom Handy abgelenkt.
Das Forscherteam um Don Grant betont, dass Eltern nicht bei jeder Aufmerksamkeitsbitte sofort das Handy weglegen müssen. Wichtiger sei, die Bitte des Kindes wahrzunehmen und sich möglichst bald tatsächlich zuzuwenden.
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