Knowledgebase · Pferdewissen

Die sieben Grundemotionen nach Panksepp

Was passiert eigentlich im Kopf eines Pferdes, wenn es neugierig eine neue Umgebung erkundet, mit einem Artgenossen spielt oder erschrickt? Der Neurowissenschaftler Jaak Panksepp beschrieb sieben grundlegende emotionale Systeme, die er nicht nur beim Menschen, sondern auch bei anderen Säugetieren annahm. Dazu gehören Care, Seeking, Fear, Lust, Play, Rage und Grief. Diese Systeme werden dabei nicht als einzelne, klar voneinander getrennte Gefühle verstanden, sondern als grundlegende emotionale Systeme, die unterschiedliche Verhaltensweisen beeinflussen können [1]. Auch in der Pferdeforschung spielen solche Systeme eine Rolle. Dabei wird jedoch meist nicht versucht, eine Emotion direkt zu „messen“. Stattdessen werden beobachtbare Verhaltensweisen und weitere physiologische Merkmale untersucht, die mit bestimmten emotionalen Zuständen in Zusammenhang stehen können [1, 2].

Die sieben Grundemotionen

Care – Fürsorge und soziale Bindung

Care umfasst Verhaltensweisen, die mit Fürsorge, sozialer Bindung und affiliativen Interaktionen zusammenhängen. Bei Pferden können dazu beispielsweise gegenseitiges Fellkraulen, enge räumliche Nähe oder andere soziale Interaktionen gehören [1, 2].

Seeking – Erkunden und Neugier

Seeking beschreibt das Erkundungs- und Suchverhalten. Ein Pferd, das seine Umgebung aufmerksam untersucht, sich neuen Objekten nähert oder diese beschnuppert, zeigt Verhaltensweisen, die diesem System zugeordnet werden können [1, 2].

Fear – Angst und Vermeidung

Fear steht mit Vermeidungs- und Fluchtverhalten in Zusammenhang. Je nach Situation können dabei unterschiedliche Verhaltensweisen auftreten, beispielsweise erhöhte Aufmerksamkeit, eine veränderte Körperhaltung oder das Entfernen von einem angstauslösenden Reiz [2].

Lust – Fortpflanzungsverhalten

Lust beschreibt das mit der Fortpflanzung verbundene Verhalten. Bei Pferden unterscheiden sich die entsprechenden Verhaltensweisen unter anderem zwischen Stuten und Hengsten [2].

Play – Spiel

Play umfasst spielerische Interaktionen. Dazu können beispielsweise spielerisches Beißen, gegenseitiges Jagen oder andere Formen des sozialen Spiels gehören. Spielverhalten kann dabei teilweise Verhaltensweisen ähneln, die auch bei agonistischen Interaktionen auftreten. Deshalb müssen immer mehrere Merkmale gemeinsam betrachtet werden [2].

Rage – Frustration und Aggression

Rage steht mit aggressiven beziehungsweise agonistischen Verhaltensweisen in Verbindung. Bei Pferden können dazu beispielsweise Drohungen, Beißen, Treten, Schweifschlagen oder bestimmte Veränderungen der Körper- und Kopfhaltung gehören [2].

Grief – Verlust und soziale Belastung

Grief wird mit der Verarbeitung von Verlust und sozialer Belastung in Verbindung gebracht. Bei Pferden können beispielsweise Veränderungen des Sozialverhaltens, vermindertes Erkundungsverhalten oder eine geringere Aktivität beobachtet werden [2].

Verhalten ist nicht gleich Emotion

Gerade bei der Interpretation von Pferdeverhalten ist dieser Unterschied wichtig. Wenn ein Pferd beispielsweise den Kopf hoch trägt und die Augen weit öffnet, kann das zu Verhaltensmustern passen, die mit Angst oder erhöhter Aufmerksamkeit in Verbindung gebracht werden. Das bedeutet aber nicht, dass allein anhand dieser einen Beobachtung eindeutig festgestellt werden kann, welche Emotion das Pferd gerade empfindet. Deshalb werden in der Verhaltensforschung mehrere Merkmale gemeinsam betrachtet. Dazu können beispielsweise Körper- und Kopfhaltung, Ohrposition, Maulbereich, Bewegung und Schweifbewegung gehören. Auch physiologische Parameter können zusätzliche Informationen liefern. Bei bestimmten angstbezogenen Verhaltensweisen wurden beispielsweise Zusammenhänge mit physiologischen Stressindikatoren wie Cortisol beschrieben [2].

Was künstliche Intelligenz damit zu tun hat

Interessant wird das Ganze, wenn solche Verhaltensmerkmale automatisch ausgewertet werden sollen. Bhave et al. [2] untersuchten 2025, ob sich mithilfe von maschinellem Lernen aus Bildern von Pferden unterschiedliche Muster ableiten lassen, die mit emotionalen Zuständen beziehungsweise dem Wohlbefinden in Verbindung stehen. Dabei verwendeten sie einen Datensatz mit Pferdebildern und untersuchten, welche visuellen Merkmale und Muster innerhalb der Daten erkennbar sind. Das bedeutet allerdings nicht, dass eine KI direkt in den Kopf eines Pferdes schauen oder eine Emotion objektiv „auslesen“ kann. Sie erkennt zunächst Muster in beobachtbaren Daten. Die Interpretation dieser Muster als Ausdruck eines bestimmten emotionalen Zustands ist eine zusätzliche wissenschaftliche Frage [2].

Und genau das finde ich an diesem Thema spannend: Je mehr wir über das Verhalten von Pferden verstehen, desto besser können wir zwischen dem unterscheiden, was wir tatsächlich beobachten, was wir messen und was wir daraus interpretieren.