Bevorzugen kameras weiße haut?!

Wie Technik dunkle Hauttöne bis heute verfälscht

Wie so oft stolpere ich bei meinen Online Recherchen auf TikTok über Themen, die mich nicht mehr loslassen. Nennen wir es Recherche, auch wenn es sich manchmal einfach wie chronisches Online Sein anfühlt.

Fotografie begleitet mich seit meiner Kindheit. Magazine, Fotoalben und Plakate haben mich schon früh fasziniert. Menschen, Farben, Lichtstimmungen und Bildkompositionen haben meine Aufmerksamkeit immer wieder auf sich gezogen.

Was mir dabei jedoch sehr lange nicht bewusst war ist die Tatsache, dass frühe Kameratechnik gezielt auf helle und weiße Hauttöne ausgerichtet war. Als ich davon zum ersten Mal gelesen habe, war ich ehrlich überrascht.

Warum dunkle Haut in der Fotografie lange falsch dargestellt wurde

Der Grund dafür liegt nicht in fehlender Kompetenz einzelner Fotografen, sondern in grundlegenden Industrieentscheidungen. Referenzdaten, Testverfahren und technische Standards orientierten sich jahrzehntelang an hellen Hauttönen. Dunkle Haut wurde dadurch häufig zu dunkel, detailarm oder farblich ungenau abgebildet.

Diese Problematik ist keineswegs nur ein Thema der Vergangenheit. Auch heute noch zeigen sich ähnliche Effekte, etwa bei Beauty Filtern auf Instagram oder Snapchat. Zusätzlich spielen Gesichtserkennung und künstliche Intelligenz eine Rolle, bei denen deutliche Unterschiede in der Genauigkeit auftreten.

Die Rolle der Shirley Cards in der Kamerageschichte

Ein Blick zurück hilft beim Verständnis. Zwischen den 1950er und 1990er Jahren nutzten Filmhersteller wie Kodak sogenannte Shirley Cards. Dabei handelte es sich um Referenzkarten zur Farb und Belichtungskalibrierung. Abgebildet war stets eine weiße Frau mit sehr heller Haut. Ziel war es Hauttöne möglichst natürlich darzustellen. Natürlich bedeutete in diesem Fall jedoch ausschließlich helle Haut.

Parallel dazu arbeitete die Belichtungsmessung mit der Annahme einer durchschnittlichen Szene von 18 Prozent Grau. Belichtungsalgorithmen orientierten sich also an hellen Referenzen. Besonders problematisch wurde das bei Mischlicht Situationen oder Gruppen mit unterschiedlichen Hauttönen.

Warum moderne Kameras das Problem noch nicht gelöst haben

Man könnte meinen, dass moderne Kameras diese Verzerrung längst überwunden haben. In der Praxis ist das jedoch nur teilweise der Fall. Algorithmen lernen aus vorhandenen Datensätzen. Wenn diese überwiegend weiße Gesichter enthalten, wird sich auch das Ergebnis entsprechend verzerren.

Bei Smartphone Kameras verstärken Beauty Filter und HDR Prozesse diesen Effekt zusätzlich. Haut wird insgesamt aufgehellt und entsättigt. Dunkle Haut verliert dadurch oft Tiefe, Nuancen und Lebendigkeit und wirkt weniger realistisch als im echten Leben.

Bias zeigt sich auch außerhalb der Fotografie

Die Auswirkungen beschränken sich nicht nur auf Kameras. Manche automatischen Wasserhähne reagieren schlechter auf dunkle Haut. 👀

Noch gravierender sind die Ergebnisse aus Studien zur Gesichtserkennung. Die Fehlerquote bei dunkelhäutigen Frauen liegt bei bis zu 34 Prozent, während sie bei weißen Männern unter einem Prozent bleibt. Untersucht wurden unter anderem Systeme von IBM, Microsoft und Amazon.

Mein Fazit als Fotografin und Medienpädagogin

Zum einen zeigt dieses Thema sehr deutlich, dass Technik niemals losgelöst von ihrem historischen Kontext betrachtet werden kann. Sie ist nicht aktiv diskriminierend, spiegelt jedoch die Perspektiven und Annahmen ihrer Entwickler wider.

Zum anderen unterstreicht es, wie wichtig es ist manuelle Belichtung zu beherrschen und Hauttöne bewusst in der Post Production zu bearbeiten. Wer hier wirklich Maßstäbe setzt, ist die Fotografin Anita Sadowska. Als ich ihre ersten YouTube Videos gesehen habe, war mir sofort klar, so möchte ich Haut bearbeiten. Natürlich, differenziert und respektvoll. Ihre Presets stehen dieses Jahr ganz oben auf meiner Wunschliste.

Und jetzt du

War dir bewusst, dass Kameratechnik lange Zeit weiße Haut bevorzugt hat?
Beobachtest du diese Verzerrungen auch heute noch online oder in Social Media?

Ich bin gespannt auf deine Gedanken.