Analyse von Einflussfaktoren auf das Gehalt anhand des Datensatzes „beauty“ (eBook)
"Bewundert wurde das Schöne seit eh und je." Es gibt bis heute kaum einen Lebensbereich, in dem das Schöne keine zentrale Rolle spielt. Trotz dieser alltäglichen Aufmerksamkeit ist die Definition des Schönheitsbegriffs nicht eindeutig festgelegt. Schönheit hängt von der subjektiven Wahrnehmung jedes Einzelnen ab, aber die "Beurteilung, die einzelne Personen abgeben, … [ist nur] zur Hälfte individuell, zur anderen Hälfte [ist sie] mit anderen geteilt". Was als schön gilt, hängt eng mit der Attraktivität zusammen, und beides wird stark von der Modeindustrie, Medien und auch der eigenen familiären Umgebung geprägt. Von der Geburt an wird der Mensch mit dem Schönheitsbegriff konfrontiert.
So wurde beispielsweise bei einer Attraktivitätsforschung herausgefunden, dass Mütter stärker und häufiger auf ihre Babys reagieren, wenn diese schön sind. Das hat wiederum positive Auswirkungen auf die Entwicklung des Babys hin zu einem Kind und weiter zu einem Erwachsenen. Denn "hübsche Kinder entwickeln im Laufe ihrer Sozialisation ein höheres Selbstbewusstsein, da sie von klein auf mehr Zuwendung und Aufmerksamkeit erfahren". Nicht nur von den Eltern, auch in der Schule werden hübsche Kinder oftmals besser benotet trotz gleicher Leistungen. Darüber hinaus werden vor allem in den Medien fast ausschließlich schöne Menschen mit einer Vorbildfunktion präsentiert.
In der Folge strebt die Mehrheit der Gesellschaft nach diesen Vorbildern, da mit ihnen Glück, Liebe und Erfolg, assoziiert werden. Zahlreiche Studien zeigen, dass sich der Vorteile schöner Menschen bis in den Arbeitsmarkt ziehen, denn "[s]ie werden als intelligenter, erfolgreicher, zufriedener, sympathischer, und fleißiger eingeschätzt" und deswegen auch besser vergütet.
| Erscheint lt. Verlag | 18.8.2021 |
|---|---|
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik | |
| Schlagworte | Datenanalyse • Quantitative Datenanalyse • R-Studio • wissenschaftliche Methoden |
| ISBN-10 | 3-346-46775-9 / 3346467759 |
| ISBN-13 | 978-3-346-46775-1 / 9783346467751 |
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