Der Trick mit dem unscharfen Foto
Wir stehen im Hinterzimmer eines kleinen Archivs vor einem riesigen Berg alter, verstaubter Fotos. Niemand weiß, wer darauf zu sehen ist. Unsere einzige Hilfe ist ein dünnes Heft mit nur zehn bekannten Gesichtern. Jedes einzelne Foto damit abzugleichen, würde Jahre dauern. Es fühlt sich an wie eine Aufgabe, die man nie schaffen kann.
Statt wild zu raten, führen wir eine strenge Regel ein. Wir nehmen ein Foto und halten es unter perfektes, helles Licht. Erkennen wir die Person sofort und sind uns fast sicher, wer es ist? Dann kleben wir einen Zettel mit dem Namen darauf. Wenn auch nur der kleinste Zweifel besteht, lassen wir das Bild sofort liegen.
Jetzt kommt der eigentliche Trick. Wir nehmen genau dieses Foto, auf das wir gerade den Namen geklebt haben, und machen es uns absichtlich schwer. Wir schauen es durch eine beschlagene Glasscheibe an oder decken eine Hälfte ab. Das Ziel: Wir müssen die Person wiedererkennen, obwohl das Bild jetzt unscharf und verzerrt ist.
Das Lernen passiert genau in diesem Moment. Da wir wissen, wer auf dem klaren Bild zu sehen war, zwingen wir unsere Augen, die gleichen Merkmale auch im Nebel zu finden. Wir nutzen also unsere eigenen, sicheren Treffer aus dem guten Licht, um uns beizubringen, wie man auch die schwierigen, kaputten Bilder richtig liest.
Früher hätte man vielleicht versucht, jedem noch so undeutlichen Bild krampfhaft einen Namen zu geben. Das führte oft zu Fehlern. Unser neuer Weg ist anders: Wir ignorieren alles Wackelige. Indem wir nur die Bilder zum Üben nutzen, bei denen wir uns im hellen Licht absolut sicher waren, bleibt unser Training fehlerfrei.
Schnell schrumpft der Berg an Fotos. Das System funktioniert so gut, dass wir bald tausende Bilder sortiert haben, obwohl wir nur mit zehn Namen gestartet sind. Es zeigt sich: Man braucht keinen Lehrer, der einem jedes Bild erklärt. Es reicht, wenn das, was wir im Klaren wissen, auch im Unklaren noch gilt.