Familienbeziehungen gehören zu den stärksten Prädiktoren der sozialen, affektiven und kognitiven Entwicklung von Kindern. Die Bedeutung früher Beziehungserfahrungen für die kindliche Entwicklung wurde in Studien untersucht, die die dyadischen Prozesse in der Mutter-Kind-Beziehung im Einzelnen beschrieben (Brazelton et al., 1974; Stern, 1977) und die heute als einer der wichtigsten Kontextfaktoren für die kindliche Entwicklung anerkannt sind. Seit Ende der 1980er-Jahre bezog eine wachsende Zahl von Forschenden auch die Väter ein und untersuchte Prozesse auf Familienebene, bei denen das System aus zwei Elternteilen und einem Kind als eigenständiger Untersuchungsgegenstand betrachtet wird (Belsky & Isabella, 1985; McHale, 1995; Parke et al., 1980). Ein triadisches (oder polyadisches) System ist komplex organisiert, da die Zahl der Wechselbeziehungen zwischen den Mitgliedern des Systems mit wachsender Mitgliederzahl exponentiell zunimmt. Die Komplexität der Prozesse auf Familienebene zeigt sich an den spezifischen Untersuchungsmethoden, die entwickelt werden mussten, um diese Phänomene zu erfassen. Tatsächlich ließen sich Prozesse auf Familienebene – Beziehungsphänomene, deren Eigenschaften aus Interaktionen auf Gruppenebene hervorgehen – weder aus der getrennten Beobachtung der Dyaden Mutter-Kind, Vater-Kind oder Mutter-Vater ableiten noch gar mit Selbstauskünften erfassen (Cox & Paley, 2003). Am besten lassen sich diese emergenten Eigenschaften erfassen, indem man „das System in Aktion“ beobachtet, also durch direkte Beobachtung triadischer (oder polyadischer) Interaktionen im freien Spiel oder in halbstandardisierten Situationen wie dem Paradigma des Lausanne Trilogue Play (LTP) (Corboz-Warnery et al., 1993). Es wurde gezeigt, dass triadische Interaktionsverhaltensweisen, etwa die Koordination der Eltern in der Interaktion mit dem Kind oder die gegenseitige Achtung der Initiative des anderen Elternteils im Spiel, die Qualität der Prozesse auf Familienebene widerspiegeln. Eine Forschungslinie beschrieb die Qualität triadischer Interaktionsverhaltensweisen mit dem Konstrukt der Familienallianz (FA), die das Gefühl familiären Zusammenhalts bezeichnet, das aus der Qualität der Kommunikation, der Koordination und der geteilten Affekte in familiären Interaktionen hervorgeht (Fivaz-Depeursinge & Corboz-Warnery, 1999). Anhand der in triadischen Interaktionen beobachteten Verhaltensweisen lässt sich die FA beurteilen und als „kooperativ“, „konflikthaft“ oder „desorganisiert“ einstufen, je nach Vorhandensein und Häufigkeit der folgenden charakteristischen Verhaltensmuster: (a) Kooperation, Unterstützung und Zusammenhalt, (b) Konkurrenz und Konflikt oder (c) Ausschluss und Rückzug. Die beiden letzteren gelten als dysfunktionale FA-Muster (Favez et al., 2011). Längsschnittstudien deuten darauf hin, dass die FA über die Zeit nach der Geburt hinweg stabil ist: Etwa 60% der Familien folgen einem „hoch stabilen“ Verlaufsmuster (durchgehend kooperativ) und etwa 20% einem „niedrig stabilen“ Muster (durchgehend konflikthaft oder desorganisiert). Die übrigen 20% der Familien sind weniger stabil und folgen einem dynamischeren Muster einer Allianz „von hoch nach niedrig“ (kooperativ mit 3 Monaten und Verschlechterung zwischen 9 und 18 Monaten; Favez et al., 2006). Es wurde gezeigt, dass die Muster „niedrig stabil“ und „von hoch nach niedrig“ und allgemeiner beide Kategorien problematischer FA mit ungünstigeren Folgen innerhalb der Familie zusammenhängen, da sie mit psychofunktionellen Symptomen der Säuglinge und mit elterlicher Psychopathologie verbunden waren (Favez et al., 2006, 2011).

Nachdem die Forschung untersucht hatte, wie Störungen des Funktionierens auf Familienebene mit ungünstigen Folgen bei Kindern wie etwa psychopathologischen Auffälligkeiten zusammenhängen, ist in den letzten Jahren das Interesse daran gewachsen, den positiven Einfluss des Funktionierens auf Familienebene auf die Entwicklung sozialer, affektiver und kognitiver Kompetenzen von Kindern zu verstehen. So wurde angenommen, dass familiäre Kontexte mit einer kooperativen FA primäre soziale Kontexte sind, die die kindliche Entwicklung positiv fördern. Beispielsweise wurde gezeigt, dass vier Monate alte Säuglinge, die in kooperativen FA aufwachsen, komplexere Interaktionsmuster zeigen, etwa triangulierende Angebote, bei denen der Säugling den Blick rasch wechselt und dabei innerhalb kurzer Zeitspannen (5 s; Fivaz-Depeursinge et al., 2005) beiden Eltern denselben Affekt mitteilt. Dennoch sind weitere Studien nötig, um zu verstehen, wie kohäsive und unterstützende familiäre Kontexte die kindliche Entwicklung fördern und die Entwicklung kognitiver, affektiver und sozialer Fähigkeiten von Kindern unterstützen.

In diesem Zusammenhang begann unsere Studiengruppe vor mehr als 20 Jahren eine Längsschnittstudie, um die normative Entwicklung der FA von der Schwangerschaft bis ins Kleinkindalter in Familien mit dem ersten Kind sowie ihren Einfluss auf verschiedene Bereiche der kindlichen Entwicklung zu untersuchen. Nach einer ersten Reihe von Datenerhebungen im fünften Schwangerschaftsmonat sowie 3, 9 und 18 Monate nach der Geburt führten wir eine Nachuntersuchung der Kohorte durch, als die Kinder 4,5 Jahre alt waren, kurz vor ihrem Eintritt in die Grundschule. In dieser Nachuntersuchung konzentrierten wir uns vor allem auf kindbezogene Ergebnisse und erfassten mehrere Entwicklungsbereiche, darunter kindliche Psychopathologie sowie die soziale und kognitive Entwicklung. Da mehrere Studien gezeigt haben, dass die Entwicklung der sozialen Kognition im Allgemeinen und der ToM im Besonderen offenbar von der Qualität der dyadischen Eltern-Kind-Interaktionen beeinflusst wird (Dunn & Brophy, 2005; Meins et al., 2013; Symons & Clark, 2000), interessierte uns insbesondere der Zusammenhang zwischen triadischen Interaktionen und sozialer Kognition. Die Haupthypothese dieser Studie lautete, dass positive Familienbeziehungen, wie sie in kooperativen FA zu beobachten sind, als Lernkontext wirken, der die Entwicklung der sozialen Kognition bei Kindern fördert. In einer ersten Welle unserer Studie konzentrierten wir uns insbesondere auf die Theory of Mind (ToM; Favez et al., 2012). Die ToM gilt weithin als Schlüsselkompetenz, die mit verschiedenen Bereichen der kindlichen Entwicklung zusammenhängt. So haben entwicklungspsychologische Studien gezeigt, dass die ToM mit besseren exekutiven Funktionen (Austin et al., 2014; Brock et al., 2019; Cassetta et al., 2018), komplexeren und adaptiveren kommunikativen Verhaltensweisen und Strategien (Sidera et al., 2018), einer besseren Fähigkeit zur Kooperation mit anderen (Etel & Slaughter, 2019), mehr prosozialem Verhalten (Derksen et al., 2018; Imuta et al., 2016) und weniger antisozialem Verhalten wie Aggression und Mobbing (Smith, 2017) zusammenhängt. Dieser Hypothese lag die Überlegung zugrunde, dass Kinder, die in den ersten 18 Monaten in Familien mit einem hoch stabilen FA-Verlauf aufwachsen, häufiger Momente geteilter Affekte in Kontexten mit mehreren Personen erleben. Wir postulierten daher, dass die wiederholte Erfahrung solcher Interaktionen einen günstigen Kontext für das Erlernen multipler Perspektiven bildet. Unsere Ergebnisse der Nachuntersuchung mit 4,5 Jahren bestätigten diese Hypothese: Kinder im Vorschulalter aus hoch stabilen Familien erzielten höhere ToM-Werte, gemessen mit einer False-Belief-Aufgabe. Diese Ergebnisse waren bedeutsam, da diese Forschung zu den ersten gehörte, die einen Einfluss von Prozessen auf Familienebene, gemessen im Säuglings- und Kleinkindalter, auf die Entwicklung einer zentralen sozial-kognitiven Kompetenz in der frühen Kindheit belegten.

Diese erste Nachuntersuchung warf jedoch auch weitere Fragen auf, etwa nach der Dauer des Einflusses früher Familienbeziehungen auf die kindliche Entwicklung. Wenn wir einen Zusammenhang zwischen FA und ToM mit 4,5 Jahren fanden, ließe sich dann ein ähnlicher Zusammenhang zwischen FA und sozialer Kognition in der späten Kindheit oder im Jugendalter beobachten? Fragen nach den Zusammenhängen zwischen frühen sozio-affektiven Erfahrungen und der langfristigen Entwicklung im Allgemeinen werden seit Langem diskutiert, doch die Antworten bleiben unklar. So scheinen Studien über die Zusammenhänge zwischen Bindungssicherheit und Empathie sowie Fürsorgegefühlen gegenüber anderen im Jugendalter nahezulegen, dass die positive Wirkung einer feinfühligen elterlichen Zuwendung in der frühen Kindheit langfristig fortwirken und im Jugendalter zu größerer Bindungssicherheit führen kann (Shaver et al., 2016). Diese Zusammenhänge wurden jedoch meist aufgrund einer gedanklichen Verknüpfung getrennter Befunde angenommen, etwa der Tatsache, dass die Bindung in der frühen Kindheit mit der Bindung im Jugendalter zusammenhängt, die ihrerseits mit Empathie verbunden ist. Bislang fehlen noch Belege für einen direkten Einfluss der Qualität früher sozialer Erfahrungen auf Entwicklungsergebnisse im Jugendalter. Was die spezifischeren Zusammenhänge zwischen früher sozialer Erfahrung und der Entwicklung der sozialen Kognition von der Kindheit bis ins Jugendalter betrifft, ist die Frage besonders komplex. Erstens haben nur sehr wenige Studien die Entwicklung der sozialen Kognition in einer Längsschnittstudie von der frühen Kindheit bis ins Jugend- und Erwachsenenalter dokumentiert. Zudem konzentriert sich die Erforschung der sozialen Kognition bei Jugendlichen und Erwachsenen eher auf interindividuelle Unterschiede zwischen Personen mit bestimmten Diagnosen, etwa Autismus-Spektrum-Störungen (Brewer et al., 2017; Charman et al., 1998; Livingston et al., 2019), und typisch entwickelten Personen als auf intraindividuelle Entwicklungsverläufe der sozialen Kognition. Die vorliegende Studie, in der wir die Entwicklung sozial-kognitiver Fähigkeiten in einer einzigen Stichprobe von Kindern von der frühen Kindheit bis ins Jugendalter untersuchen wollen, ist in dieser Hinsicht zugleich innovativ und explorativ.

Ausgehend von den Ergebnissen der vorangegangenen Studie, die Zusammenhänge zwischen der Entwicklung der FA in der Zeit nach der Geburt und den sozial-kognitiven Fähigkeiten der Kinder mit 4,5 Jahren aufzeigte, wollten wir in der vorliegenden Studie diese Ergebnisse auf das Jugendalter ausweiten und führten eine Nachuntersuchung der Kohorte durch, als die Kinder 15 Jahre alt waren. Unser Ziel war es, die Hypothese zu prüfen, dass die Entwicklung der FA im Säuglings- und Kleinkindalter die sozial-kognitiven Fähigkeiten Jugendlicher mit 15 Jahren vorhersagen könnte – unter gleichzeitiger Kontrolle der ToM-Kompetenzen im Alter von 4,5 Jahren.

Methode

Teilnehmende

Teilnehmende waren 49 Zwei-Eltern-Familien mit ihrem ersten Kind, die während der Schwangerschaft über Presseanzeigen und Flyer auf der Geburtsstation des Universitätsspitals Lausanne in der Schweiz gewonnen wurden. Die Kinder, 27 Jungen und 22 Mädchen, kamen gesund und termingerecht zur Welt. Die Familien gehörten überwiegend der Mittelschicht (48%) und der oberen Mittelschicht (50%) an. Das Durchschnittsalter bei der Geburt betrug 31 Jahre bei den Müttern (M = 30.97, SD = 2.71) und 33 Jahre bei den Vätern (M = 33.19, SD = 5.08).

Ablauf

Das Design der ursprünglichen Studie umfasste eine erste Reihe von drei Erhebungswellen im Säuglingsalter, 3 (T1), 9 (T2) und 18 (T3) Monate nach der Geburt. Die Familien wurden erneut kontaktiert, als das Kind etwa 4,5 Jahre alt war, um an einer weiteren Erhebungswelle teilzunehmen (T4). Schließlich wurde die gesamte ursprüngliche Stichprobe kontaktiert, als die Kinder etwa 15 Jahre alt waren (T5), einschließlich der Familien, die nicht an der Datenerhebung mit 4,5 Jahren teilgenommen hatten. Die Stichprobengröße variierte zwischen den Messzeitpunkten und umfasste 49 Familien zu T1, 45 zu T2, 37 zu T3, 38 zu T4 und 36 zu T5. Wir prüften das Geschlecht des Kindes sowie das Alter und den sozioökonomischen Status der Eltern zu Beginn als mögliche Ursachen für Ausfälle. Ausfälle zu T4 waren in Familien mit einem Mädchen etwas häufiger, dieser Effekt war jedoch für die Ausfälle zu T5 nicht signifikant.

Zu T1, T2 und T3 luden wir die Familien zu einer Laborsitzung ein, in der wir die Eltern baten, in einer halbstandardisierten Beobachtungssituation, dem LTP (Corboz-Warnery et al., 1993), mit ihrem Kind zu spielen. Die LTP wurden für die Kodierung auf Video aufgezeichnet. Die Eltern erhielten außerdem eine Reihe von Selbstauskunftsfragebögen, unter anderem mit Fragen zu soziodemografischen Variablen, die jeder Elternteil innerhalb von 7 Tagen getrennt ausfüllen und in frankierten Umschlägen per Post zurücksenden sollte. Zu T4 kamen Eltern und Kinder erneut ins Labor. Die Kinder bearbeiteten die ToM-Aufgaben (siehe unten den Abschnitt Messinstrumente) mit einer geschulten wissenschaftlichen Hilfskraft, während die Eltern eingeladen wurden, ihr Kind hinter einem Einwegspiegel zu beobachten. Zu T5 schließlich trafen wir die Jugendlichen allein im Labor und erfassten ihre Fähigkeit, die Emotionen anderer Personen zu verstehen, mit einer computergestützten Aufgabe (Reading the Mind in the Eyes Test, revidierte Fassung, kurz RMET; siehe unten den Abschnitt Messinstrumente).

Messinstrumente

Familienallianz mit 3, 9 und 18 Monaten

Wir erfassten die FA durch direkte Beobachtung im LTP. Diese validierte Beobachtungssituation wurde entwickelt, um die Qualität triadischer Interaktionen in Familien mit Säuglingen und Kleinkindern zu beurteilen. Die Familienmitglieder sitzen in einer gleichseitigen Dreiecksanordnung in einem interaktionsfördernden Abstand (80 cm zwischen den Sitzmittelpunkten). Das Setting kann dem Alter des Kindes angepasst werden: Im „Säuglingssetting“ sitzt das Kind in einem Babysitz, der auf einen Elternteil, auf den anderen oder zwischen beide ausgerichtet werden kann. Der Sitz lässt sich auch nach vorn („Sitz“-Position) oder nach hinten („Liege“-Position) neigen. Im Setting für Kleinkinder sitzt das Kind in einem Hochstuhl, Eltern und Kind sitzen um einen kleinen runden Tisch, und eine Reihe geschlechtsneutraler Spielsachen und Gegenstände (drei Stoffschweinchen, drei Löffel, drei Socken) liegt bereit. Das LTP-Szenario gliedert sich in vier Teile, sodass sich alle möglichen Interaktionskonstellationen in einer Triade beobachten lassen: In Teil 1 spielt ein Elternteil mit dem Kind, während der andere „einfach anwesend“ ist (2 + 1); in Teil 2 tauschen die Eltern die Rollen (2 + 1); in Teil 3 spielen alle drei zusammen (3 zusammen); und in Teil 4 unterhalten sich die Eltern vor dem Kind (2 + 1). Die Gesamtdauer der Aufgabe wird den Eltern in der Anleitung mitgeteilt: etwa 8 min mit 3 Monaten, 10 min mit 9 Monaten und 12 bis 15 min mit 18 Monaten (diese Zeiten wurden anhand der üblichen Dauer triadischen freien Spiels unter natürlichen Bedingungen festgelegt). Die LTP wurden mit einer Mehrkameraanordnung aufgezeichnet, um später ausgewertet zu werden.

Wir verwendeten die Family Alliance Assessment Scales (FAAS; Favez et al., 2011), um die Qualität der FA im LTP zu beurteilen. Der erste Teil der Beurteilung besteht darin, die FA anhand der von den Familien im LTP gezeigten Interaktionsmuster als „kooperativ“, „konflikthaft“ oder „desorganisiert“ einzustufen (ausführliche prototypische Beschreibungen der für jede Kategorie erwarteten Muster finden sich bei Favez et al., 2011). Der zweite Teil der Beurteilung besteht in der Einschätzung von 11 dreistufigen Skalen, die spezifische Verhaltensweisen der Familien im LTP abbilden: Haltung und Blicke, Einbeziehung oder Ausschluss, Engagement jedes Beteiligten in der eigenen Rolle, Erfüllung der Aufgabe, Ko-Konstruktion, elterliches Scaffolding, familiäre Wärme, Bestätigung des emotionalen Erlebens des Kindes, Authentizität der ausgedrückten Affekte, Kommunikationsfehler bei gemeinsamen Aktivitäten sowie Kommunikationsfehler bei Übergängen. Anschließend wird ein Gesamtwert berechnet, indem die Werte dieser 11 Skalen summiert werden (Spannweite 0–22 Punkte; α = 0.91); höhere Werte zeigen eine höhere Koordination während des Spiels an. Obwohl die Ergebnisse beider Beurteilungen als Index der Qualität der FA verwendet werden können, entschieden wir uns, in den weiteren Analysen den FA-Wert zu verwenden, da er als kontinuierliche Variable betrachtet werden konnte und sich daher besser für die in der vorliegenden Studie geplanten Analysen eignete (siehe unten den Abschnitt Statistische Analysen). Was die Kodierstrategie betrifft, kodierte eine geschulte wissenschaftliche Hilfskraft alle Aufnahmen, während eine zweite Hilfskraft 17 zufällig ausgewählte Aufnahmen aus verschiedenen Altersstufen doppelt kodierte. Die 17 Aufnahmen stammten alle aus unterschiedlichen Familien, und die zweite kodierende Person kannte die Familienallianz der kodierten Familien zu den anderen Messzeitpunkten nicht. Es ergab sich eine zufriedenstellende Interrater-Reliabilität der FA-Werte mit einem Intraklassen-Korrelationskoeffizienten von 0.80.

Soziale Kognition mit 4,5 Jahren: Theory of Mind

Wir erfassten die ToM mit False-Belief-Aufgaben, die dem Kind vorgelegt wurden. Bei diesen Aufgaben wurden dem Kind mithilfe von Handpuppen Geschichten erzählt. Die Geschichten zeigten eine Figur in verschiedenen Situationen: Aufgaben zur Ortsverlagerung eines Gegenstands (drei Geschichten; Wimmer & Perner, 1983), unerwarteter Inhalt (zwei Geschichten; Perner et al., 1987) und die Unterscheidung „Schein/Wirklichkeit“ (Gopnik & Astington, 1988). Jede Geschichte ist so angelegt, dass ein Unterschied zwischen dem Wissen des Kindes und dem Wissen der Figur entsteht. Bei einer Ortsverlagerungsaufgabe weiß das Kind beispielsweise, dass ein Gegenstand von einem Ort (A) an einen anderen (B) gebracht wurde, während die Figur nicht da war. Wenn die Figur zurückkehrt, kann ein Kind, das eine ToM erworben hat, sagen, dass die Figur den Gegenstand in A suchen wird und traurig oder enttäuscht sein wird, ihn nicht an dem Ort zu finden, an dem sie ihn vermutete. Zu jeder Geschichte stellten wir dem Kind Fragen zur ToM (z. B. was die Figur denkt) und zum Verständnis von Emotionen (z. B. welche Emotion empfindet die Figur?). Für jede richtige Antwort des Kindes wurde ein Punkt vergeben, woraus sich ein ToM-Teilwert von 0 bis 9 Punkten und ein Wert für das Emotionsverständnis von 0 bis 10 Punkten ergaben. Der Gesamtwert zwischen 0 und 19 ergab sich aus der Summe dieser beiden Werte (α = 0.70).

Soziale Kognition mit 15 Jahren: Emotionserkennung

Wir erfassten die sozial-kognitiven Fähigkeiten der Jugendlichen über ihre Fähigkeit zu mentalisieren und die emotionalen Zustände anderer Personen zu verstehen, und zwar mit einer computergestützten Aufgabe, dem RMET (Baron-Cohen et al., 1997, 2001). Der Test besteht aus einer Serie von 36 Fotografien der Augenpartie menschlicher Gesichter (Beispiele siehe Baron-Cohen et al., 2001). Die teilnehmende Person soll jeder Fotografie ein Adjektiv zuordnen, das einen emotionalen oder kognitiven Zustand beschreibt, und dabei die richtige Antwort unter vier Vorschlägen wählen. Für jede Fotografie ist nur eine Antwort richtig. Die Fotos beziehen sich auf innere Zustände unterschiedlicher emotionaler Valenz: Acht Fotos betreffen positive Zustände, 12 negative und 16 neutrale. Um einen Einfluss des Wortschatzes der Teilnehmenden auszuschließen, legte die Versuchsleitung den Jugendlichen vorab eine Liste der im Test verwendeten Adjektive vor und gab zu jedem unbekannten Begriff eine kurze Definition. Wir berechneten den Gesamtanteil richtiger Antworten im Test (RMET-Gesamtwert) sowie getrennte Anteile richtiger Antworten nach der emotionalen Valenz der jeweiligen Fotografie, das heißt für Items mit positiver (RMET-Positivwert), neutraler (RMET-Neutralwert) oder negativer (RMET-Negativwert) emotionaler Valenz.

Statistische Analysen

Die Analysen bestanden darin, verschiedene Modelle zu prüfen, in denen die Entwicklung der FA in der Zeit nach der Geburt die verschiedenen RMET-Werte zu T5 vorhersagte, unter Kontrolle der ToM-Werte zu T4. In der vorliegenden Studie verwendeten wir latente Wachstumskurvenmodelle, um die Entwicklung der FA von T1 bis T3 zu modellieren. Latente Wachstumskurvenmodelle werden in der Psychologie häufig zur Untersuchung von Entwicklungs- und Veränderungsprozessen eingesetzt, da sie sowohl intra- als auch interindividuelle Unterschiede einbeziehen und die durchschnittliche Veränderung in einer Stichprobe ebenso modellieren können wie individuelle Unterschiede in dieser Veränderung (für einen Überblick siehe Bollen & Curran, 2006). Bei dieser Methode wird ein Modell mit zwei latenten Variablen spezifiziert, dem Intercept- und dem Slope-Faktor, die den durchschnittlichen Ausgangswert bzw. das durchschnittliche Ausmaß der Veränderung des Werts einer Variablen darstellen. Die Messung des „Ausgangswerts“ entspricht jedoch in ihrer Verteilung nicht genau der beobachteten Variablen zum ersten Messzeitpunkt, da ihre Varianz nicht nur aus dem ersten, sondern auch aus den späteren Messzeitpunkten stammt. Der Begriff „Ausgangswert“ steht hier für das Stabile im Gegensatz zu dem, was sich verändert, also dem Slope-Faktor (Singer & Willett, 2003). In dieser Studie wurden die Faktorladungen der beobachteten Variablen (FA zu T1, T2 und T3) auf dem Intercept-Faktor alle auf 1 und auf dem Slope-Faktor auf 0, 0.4 bzw. 1 fixiert, um den zeitlichen Abstand zwischen den drei Messzeitpunkten genau abzubilden (Modell 1). Zweitens spezifizierten wir, um den Einfluss der FA-Entwicklung auf die sozial-kognitiven Fähigkeiten zu T5 zu prüfen, Modelle, in denen die RMET-Werte zu T5 auf den Intercept- und den Slope-Faktor regrediert wurden, während der ToM-Gesamtwert mit dem Slope- und dem Intercept-Faktor sowie mit den RMET-Werten kovariieren durfte. Wir prüften vier Modelle getrennt: Um zu untersuchen, wie das globale Emotionsverständnis im RMET mit der Entwicklung der FA zusammenhängt, prüften wir zunächst ein Modell mit dem RMET-Gesamtwert als abhängiger Variable (Modell 2). Um zu untersuchen, ob sich das Verständnis von Emotionen unterschiedlicher Valenz unterschiedlich vorhersagen lässt, prüften wir anschließend 3 getrennte Modelle mit den Werten für positive (Modell 3), neutrale (Modell 4) und negative RMET-Items (Modell 5) als abhängigen Variablen. Da der Slope-Faktor bei der Schätzung der Modelle 2 bis 5 nur schwach mit den RMET- und ToM-Werten zusammenhing (Einzelheiten siehe Abschnitt Ergebnisse), prüften wir außerdem alternative Modelle (2b, 3b, 4b und 5b), in denen die Pfade vom Slope-Faktor zu den RMET- und ToM-Werten auf 0 fixiert wurden.

Wir beurteilten die Modellanpassung anhand der von Hu und Bentler (1999) definierten Standardkriterien: Neben einem nicht signifikanten Chi-Quadrat sollten gut angepasste Modelle Werte über 0.95 beim Comparative Fit Index (CFI), unter 0.08 beim Standardized Root Mean Residual (SRMR) und unter 0.06 beim Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) aufweisen. Die 90%-Konfidenzintervalle (KI) des RMSEA sollten idealerweise auch 0 einschließen. Die Modelle wurden mit einem Full-Information-Maximum-Likelihood-Schätzer geschätzt. Die Analysen wurden mit IBM SPSS 25.0 und Mplus Version 7.4 durchgeführt. Anzumerken ist, dass Mplus getrennte p-Werte für unstandardisierte und standardisierte Parameter schätzt; bei der Darstellung der Ergebnisse der Parameterschätzung haben wir uns für die p-Werte der standardisierten Parameter entschieden.

Ergebnisse

Deskriptive Statistik

Die deskriptiven Statistiken aller untersuchten Variablen finden sich in Tabelle 1. Was die FA betrifft, waren die mittleren Gesamtwerte der FAAS mit den Werten anderer nichtklinischer Familienstichproben vergleichbar (Favez et al., 2011). Bei den ToM-Werten mit 4,5 Jahren lagen die Mittelwerte im mittleren Bereich, was mit den Befunden der Literatur zur durchschnittlichen Leistung von Vier- bis Fünfjährigen in False-Belief-Aufgaben übereinstimmt, wonach Kinder in diesem Alter etwa die Hälfte der Items richtig beantworten (Wimmer & Perner, 1983). Obwohl die RMET-Gesamtwerte mit 15 Jahren in unserer Population von Jugendlichen niedriger waren als die in der Literatur für nichtklinische Stichproben von Erwachsenen und Studierenden berichteten Werte, lagen sie über den Werten, die für Stichproben von Erwachsenen mit autistischen Störungen berichtet wurden (Baron-Cohen et al., 2001). Interessanterweise war der Anteil richtiger Antworten bei neutralen Items etwas geringer als bei positiven und negativen Items. Die Korrelationen zwischen den Studienvariablen finden sich in Tabelle 2. Die Mehrheit der bivariaten Zusammenhänge zwischen den untersuchten Variablen war signifikant, positiv und ging in die erwartete Richtung. Zwischen den 3 FA-Messungen bestanden hohe und signifikante Korrelationen. Zwischen den Messungen der sozialen Kognition gab es dagegen mehr nicht signifikante Korrelationen. Erstens war innerhalb der RMET-Messungen nur die Korrelation zwischen den Werten für positive und neutrale Items signifikant. Zweitens korrelierte der ToM-Gesamtwert zu T4 erwartungsgemäß signifikant mit dem RMET-Gesamtwert sowie mit dem RMET-Neutralwert. Die Korrelationen zwischen dem ToM-Gesamtwert zu T4 einerseits und dem RMET-Positiv- und -Negativwert andererseits waren dagegen nicht signifikant.

Die Entwicklung der FA in der Zeit nach der Geburt

Die Ergebnisse der Schätzung von Modell 1, in dem wir ein lineares Wachstum der FA von 3 bis 18 Monaten spezifizierten, zeigten eine ausgezeichnete Anpassung des Modells an die Daten, χ² = 0.689, df = 1, p = 0.407, CFI = 1.000, SRMR = 0.024, RMSEA = 0.000, 90% CI [0.000, 0.353]. Bei der Parameterschätzung zeigte sich, dass Mittelwert und Varianz des Intercept-Faktors signifikant waren (M = 13.15, p < 0.001, und S² = 22.46, p < 0.01). Diese Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die familiären Ausgangswerte im Durchschnitt größer als 0 waren und dass in der Stichprobe eine signifikante Heterogenität dieser FA-Ausgangswerte bestand. Auch der Mittelwert des Slope-Faktors war signifikant (M = 2.41, p < 0.001), was auf einen signifikanten Anstieg der FAAS-Familienwerte um mehr als 2 Punkte von T1 bis T3 hindeutete. Dieser Anstieg war für alle Familien mehr oder weniger ähnlich, da die Varianz des Slope-Faktors nicht signifikant war (S² = 3.36, p = 0.82). Schließlich war die Korrelation zwischen Slope- und Intercept-Faktor nicht signifikant (r = −0.25, p = 0.50), was darauf hinwies, dass kein Zusammenhang zwischen der Ausgangs-FA und ihrer Entwicklung von T1 bis T3 bestand.

FA in der Zeit nach der Geburt und ToM mit 15 Jahren

Angaben zur Anpassung aller in diesem Abschnitt dargestellten Modelle und die jeweiligen Fit-Indizes finden sich in Tabelle 3.

Vorhersage des RMET-Gesamtwerts

Die Ergebnisse der Schätzung von Modell 2 (Abb. 1) zeigten insgesamt eine gute Anpassung des Modells an die Daten. Die Fit-Indizes wiesen insgesamt auf eine gute Modellanpassung hin, mit einem nicht signifikanten Chi-Quadrat, einem CFI über 0.95 und einem SRMR unter 0.08, wenngleich der RMSEA-Wert etwas zu hoch war. Die Ergebnisse der Parameterschätzung zeigten, dass der Intercept-Faktor einen höheren RMET-Gesamtwert vorhersagte (b = 1.317, β = 0.585, p < 0.001), während der Slope-Faktor nicht signifikant mit dem RMET-Gesamtwert zusammenhing (b = 1.010, β = 0.234, p = 0.367). Der als Kovariate in das Modell aufgenommene ToM-Gesamtwert korrelierte signifikant mit dem Intercept-Faktor (r = 0.376, p = 0.015), nicht aber mit dem Slope-Faktor (r = 0.038, p = 0.879) oder mit dem RMET-Gesamtwert (r = 0.236, p = 0.141). Um die Nullzusammenhänge zwischen dem Slope-Faktor und den Variablen der sozialen Kognition zu bestätigen, spezifizierten wir ein alternatives Modell (Modell 2b), in dem das Regressionsgewicht vom Slope-Faktor auf den RMET-Gesamtwert sowie die Kovarianz zwischen Slope-Faktor und ToM-Gesamtwert auf 0 fixiert wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die Anpassung von Modell 2b besser war als die von Modell 2; alle Fit-Indizes, einschließlich des RMSEA, wiesen auf eine gute Modellanpassung hin. Ein Chi-Quadrat-Differenztest zwischen Modell 2 und 2b ergab ein nicht signifikantes Chi-Quadrat, was bestätigte, dass Modell 2b vorzuziehen war und die Zusammenhänge zwischen dem Slope-Faktor und beiden Variablen der sozialen Kognition daher als null gelten konnten.

Vorhersage des RMET-Positivwerts

Die Ergebnisse der Schätzung von Modell 3 zeigten eine insgesamt gute Anpassung des Modells an die Daten. Die meisten Fit-Indizes wiesen auf eine gute Modellanpassung hin, mit einem nicht signifikanten Chi-Quadrat, einem CFI über 0.95 und einem SRMR unter 0.08, wenngleich der RMSEA-Wert zu hoch war. Die Ergebnisse der Parameterschätzung zeigten, dass der Intercept-Faktor einen höheren RMET-Positivwert signifikant vorhersagte (b = 2.400, β = 0.547, p = 0.015), während der Slope-Faktor nicht signifikant mit dem RMET-Positivwert zusammenhing (b = 3.713, β = 0.378, p = 0.410). Der ToM-Gesamtwert korrelierte signifikant mit dem Intercept-Faktor (r = 0.375, p = 0.016), nicht aber mit dem Slope-Faktor (r = 0.035, p = 0.905) oder mit dem RMET-Gesamtwert (r = 0.102, p = 0.577). Da die Zusammenhänge zwischen dem Slope-Faktor und den Variablen der sozialen Kognition nicht signifikant waren, wiederholten wir das bei Modell 2 und 2b angewandte Vorgehen. Wir spezifizierten ein alternatives Modell (Modell 3b), in dem das Regressionsgewicht vom Slope-Faktor auf den RMET-Positivwert sowie die Kovarianz zwischen ToM-Gesamtwert und RMET-Positivwert auf 0 fixiert wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass die Anpassung von Modell 3b besser war als die von Modell 3; alle Fit-Indizes, einschließlich des RMSEA, wiesen auf eine gute Modellanpassung hin. Ein Chi-Quadrat-Differenztest zwischen Modell 3 und 3b ergab ein nicht signifikantes Chi-Quadrat, was bestätigte, dass Modell 3b vorzuziehen war und die Zusammenhänge zwischen dem Slope-Faktor einerseits und den ToM- und RMET-Positivwerten andererseits vernachlässigbar waren.

Vorhersage des RMET-Neutralwerts

Die Schätzung von Modell 4 lieferte gemischte Ergebnisse hinsichtlich der Modellanpassung. Während einige Indizes auf eine gute Anpassung hindeuteten, etwa ein nicht signifikantes Chi-Quadrat und ein CFI über 0.95, waren die Werte von SRMR und RMSEA etwas zu hoch und sprachen für eine schlechtere Anpassung. Die Ergebnisse der Parameterschätzung zeigten, dass der Intercept-Faktor den RMET-Neutralwert signifikant vorhersagte (b = 1.201, β = 0.456, p = 0.002), der Slope-Faktor dagegen nicht (b = 0.953, β = 0.260, p = 0.158). Der ToM-Gesamtwert korrelierte signifikant mit dem Intercept-Faktor (r = 0.370, p = 0.014), nicht aber mit dem Slope-Faktor (r = 0.024, p = 0.891), während sein Zusammenhang mit dem RMET-Gesamtwert sich der Signifikanz näherte (r = 0.284, p = 0.079). Wie bei den Modellen 2 und 3 waren die Zusammenhänge zwischen dem Slope-Faktor und sowohl dem ToM-Gesamtwert als auch dem RMET-Neutralwert schwach. Das alternative Modell (Modell 4b), in dem die Pfade vom Slope-Faktor zum ToM-Gesamtwert (Kovarianz) und zum RMET-Neutralwert (Regressionsgewicht) auf 0 fixiert wurden, zeigte eine etwas bessere Anpassung an die Daten als Modell 4, was durch die nicht signifikante Chi-Quadrat-Differenz zwischen beiden Modellen bestätigt wurde. Die globale Anpassung von Modell 4b blieb jedoch unbefriedigend, da RMSEA und SRMR etwas über den Standardwerten für eine gute Anpassung lagen.

Vorhersage des RMET-Negativwerts

Die Schätzung von Modell 5 deutete insgesamt auf eine korrekte Modellanpassung hin: Das Chi-Quadrat war nicht signifikant, der CFI lag über 0.95 und der SRMR knapp unter 0.08. Wie bei den anderen Modellen zeigte der RMSEA eine schlechtere Anpassung an. Die Parameterschätzung ergab, dass weder der Slope- noch der Intercept-Faktor signifikant mit dem RMET-Negativwert zusammenhing (b = −0.855, β = −0.207, p = 0.535 bzw. b = 0.777, β = 0.256, p = 0.072), wobei sich der letztgenannte Zusammenhang der Signifikanz näherte. Der ToM-Gesamtwert korrelierte signifikant mit dem Intercept-Faktor (r = 0.377, p = 0.015), nicht aber mit dem Slope-Faktor (r = 0.056, p = 0.800) oder mit dem RMET-Gesamtwert (r = 0.117, p = 0.548). Da die Zusammenhänge zwischen dem Slope-Faktor und den übrigen Variablen wie bei den anderen Modellen schwach waren, spezifizierten wir ein alternatives Modell (Modell 5b), in dem die Pfade vom Slope-Faktor zum ToM-Gesamtwert (Kovarianz) und zum RMET-Neutralwert (Regressionsgewicht) auf 0 fixiert wurden. Dieses Modell zeigte eine etwas bessere Anpassung als Modell 5. Ein Chi-Quadrat-Differenztest bestätigte, dass Modell 5b vorzuziehen war und der Einfluss des Slope-Faktors daher vernachlässigt werden konnte.

Diskussion

In der vorliegenden Studie wollten wir die Zusammenhänge zwischen der Entwicklung der Familienbeziehungen im Säuglings- und Kleinkindalter und der sozialen Kognition des Kindes im Jugendalter untersuchen. Frühere Befunde hatten gezeigt, dass die Qualität früher Beziehungen in der Zeit nach der Geburt, gemessen als FA im Sinne des Koordinationsgrads in Mutter-Vater-Kind-Interaktionen, die ToM-Fähigkeiten des Kindes mit 4,5 Jahren vorhersagte (Favez et al., 2012). Wir wollten diese Ergebnisse erweitern, indem wir die Hypothese prüften, dass eine qualitativ höhere FA in der Zeit nach der Geburt bessere Leistungen von 15-Jährigen in einer computergestützten Aufgabe vorhersagen könnte, die die Emotionserkennung – als Index sozialer Kognition – bei Jugendlichen und Erwachsenen misst, unter Kontrolle der ToM mit 4,5 Jahren. Diese Hypothesen wurden teilweise bestätigt.

Der erste Hauptbefund der vorliegenden Studie war, dass die FA die Fähigkeit der Jugendlichen vorhersagte, emotionale Zustände bei anderen zu erkennen und einzuordnen. Dieses Ergebnis legt insbesondere nahe, dass eine FA von besserer Qualität, gekennzeichnet durch stärkere Koordination, Unterstützung und geteilte Affekte, dem Kind einen Kontext bieten könnte, in dem es Kompetenzen entwickelt wie ein besseres Verständnis der emotionalen Zustände anderer, die Fähigkeit zur Perspektivübernahme und vielleicht größere Empathie. Zudem waren Kinder mit einer höheren FA besonders kompetent im Verständnis positiver emotionaler Zustände, während ihre größere Fähigkeit, negative Emotionen zu erkennen, die statistische Signifikanz nur annähernd erreichte. Angesichts der genannten Merkmale gut funktionierender FA ist es wahrscheinlich, dass Kinder in solchen Familien häufiger geteilte positive Affekte erleben, was erklären könnte, warum die FA besonders mit dem Erkennen positiver Emotionen zusammenhing. Andererseits könnten Eltern in kooperativen FA auch angemessener auf negative Emotionen der Kinder reagieren und besser in der Lage sein, dem Kind bei der Regulation dieser Emotionen zu helfen, was die größere (wenn auch auf dem Niveau α = 0.05 nicht signifikante) Fähigkeit dieser Kinder erklären könnte, negative Emotionen zu erkennen. Was das Erkennen neutraler emotionaler Ausdrücke betrifft, zeigte die Parameterschätzung einen möglichen ähnlichen positiven Zusammenhang mit der FA. Die Anpassung des Modells, das diese Hypothese prüfte, war jedoch etwas fragwürdiger als die der Modelle zur Vorhersage des Erkennens positiver und negativer Emotionen. Die Ursachen dieser geringeren Anpassung können vielfältig sein, etwa die Stichprobengröße oder die Tatsache, dass neutrale emotionale Ausdrücke für alle Jugendlichen der Stichprobe im Durchschnitt schwieriger zu erkennen schienen als positive und negative. In jedem Fall sollte der positive Zusammenhang zwischen FA und der Fähigkeit, neutrale emotionale Ausdrücke zu erkennen, nur mit Vorsicht betrachtet werden.

Der zweite Hauptbefund dieser Studie war, dass nur die Ausgangs-FA, also der stabile Anteil der FA, nicht aber ihre Entwicklung in den ersten 18 Monaten, mit der sozialen Kognition mit 15 Jahren zusammenhing. Obwohl wir einen signifikanten Anstieg der FA zwischen 3 und 18 Monaten fanden, hing diese Verbesserung nicht mit späteren sozial-kognitiven Kompetenzen zusammen. Dieses Ergebnis impliziert, dass ein Kind, das in der Familie mit frühen Beziehungsschwierigkeiten konfrontiert war, mit größerer Wahrscheinlichkeit geringere sozial-kognitive Fähigkeiten entwickelt als ein Kind, das solchen frühen Schwierigkeiten nicht ausgesetzt war, selbst wenn diese Schwierigkeiten in den folgenden Monaten überwunden wurden.

Diese Befunde decken sich mit denen anderer Studien, die bereits Zusammenhänge zwischen frühen Eltern-Kind-Interaktionen und der sozio-affektiven Entwicklung von Kindern bis ins Jugendalter dokumentiert haben (Feldman, 2007a, 2007b, 2010; Pratt et al., 2017), auch wenn sich die meisten auf Mutter-Kind-Beziehungen konzentrierten und die Rolle der Väter und familiärer Gruppenprozesse wie der Familienallianz außer Acht ließen. Obwohl die Richtung dieser Zusammenhänge schwer zu bestimmen ist, vermuten viele Fachleute, dass familiäre Interaktionen verschiedene Entwicklungsbereiche des Kindes langfristig entscheidend beeinflussen könnten. Unklar bleibt, zu welchem Zeitpunkt relationale Faktoren wie die FA ihren möglichen Einfluss entfalten. Erstens ist es möglich, dass frühe Familienbeziehungen unmittelbar auf primäre Strukturen oder Funktionen einwirken, die am frühen Aufbau der sozialen Kognition beteiligt sind. Studien mit funktioneller Magnetresonanztomografie haben gezeigt, dass zahlreiche Strukturen und Hirnregionen, darunter das Spiegelneuronensystem (MNS; Mahy et al., 2014), die rechte und linke temporoparietale Übergangsregion, der mediale präfrontale Kortex und der posteriore cinguläre Kortex (für einen Überblick siehe Schurz et al., 2014), an der Entwicklung der sozialen Kognition beteiligt sind. Zwar wird noch diskutiert, wann sich diese Strukturen (etwa das MNS) zu entwickeln beginnen, doch wurde argumentiert, dass sie bereits im Säuglingsalter aktiv und sogar schon bei der Geburt vorhanden sein könnten (Lepage & Théoret, 2007). Die sehr frühe – und vielfach belegte – Nachahmung durch Neugeborene könnte als Beleg für einen sehr frühen Entwicklungsbeginn von Strukturen – möglicherweise einschließlich des MNS – und Funktionen gelten, die späteren sozial-kognitiven Kompetenzen vorausgehen. Unsere Ergebnisse könnten nahelegen, dass relationale Faktoren die Entwicklung dieser Strukturen möglicherweise in einem frühen Stadium beeinflussen und dass daraus resultierende Unterschiede zwischen Säuglingen bis ins Jugendalter fortbestehen könnten. Eine alternative, aber ergänzende Erklärung wäre, dass Beziehungen auf Familienebene im Durchschnitt qualitativ stabil sind, vielleicht bis ins Jugendalter, und dass die soziale Kognition im Jugendalter mit der Qualität der FA im Jugendalter zusammenhängen könnte. Diese Erklärung wird sowohl durch frühere Ergebnisse gestützt, nach denen die Qualität der FA von der Schwangerschaft bis zum Alter von 4,5 Jahren stabil ist (z. B. Favez et al., 2012), als auch durch die vorliegende Studie, die zeigte, dass die Stabilität und nicht die Veränderung der FA in den ersten 18 Monaten mit sozial-kognitiven Kompetenzen im Jugendalter zusammenhing. Weitere Studien, die diese Hypothese bestätigen wollen, sollten eine Erfassung der FA im Jugendalter einschließen, mit allen methodischen Herausforderungen, die eine solche Erfassung mit sich brächte.

Die Ergebnisse der vorliegenden Studie sind vor dem Hintergrund bestimmter Einschränkungen zu interpretieren. Erstens ist es wahrscheinlich, dass die Effekte früher triadischer Interaktionen auf die Entwicklung der sozialen Kognition durch Drittvariablen bedingt sein könnten, die wir in der vorliegenden Studie nicht berücksichtigt haben. So ist es möglich, dass manche angeborenen oder früh auftretenden Merkmale des Kindes, etwa das Temperament oder die frühe kognitive Entwicklung, sowohl die frühen familiären Interaktionen als auch die spätere Entwicklung der sozialen Kognition beeinflussen. Der Einfluss dyadischer Interaktionen sollte gezielt berücksichtigt werden. Das Design unserer Studie erlaubte nämlich keine Aussage darüber, ob die beobachteten Effekte spezifisch auf die Qualität der Mutter-Vater-Kind-Triade oder auf einen konfundierenden Effekt der Dyaden (Mutter-Kind und Vater-Kind) innerhalb der Triaden zurückgingen. Da frühere Studien die Rolle dyadischer (Mutter-Kind-)Interaktionen für die Entwicklung der sozialen Kognition bei Kindern belegt haben, sollten künftige Studien sowohl dyadische (Mutter-Kind und Vater-Kind) als auch triadische (Mutter-Vater-Kind) Interaktionen erfassen, um den spezifischen Einfluss jeder relationalen „Ebene“ auf die Entwicklung der sozialen Kognition zu entflechten. Zweitens ergaben sich, statistisch betrachtet, bei der Schätzung einiger unserer Modelle RMSEA-Werte über dem kritischen Wert von 0.06, der im Allgemeinen als Hinweis auf eine korrekte Anpassung gilt (Hu & Bentler, 1999). Die Verwendung des RMSEA, insbesondere bei der Schätzung von Modellen mit wenigen Freiheitsgraden in kleinen Stichproben, wurde jedoch infrage gestellt: In solchen Situationen könne eine Beurteilung der Modellanpassung anhand des RMSEA dazu führen, dass viele korrekte Modelle verworfen werden. Daher wurde vorgeschlagen, den RMSEA zusammen mit anderen Fit-Indizes zu verwenden und ihn gar nicht zu berücksichtigen, wenn andere Indizes, insbesondere die Chi-Quadrat-Statistik, auf eine korrekte Modellanpassung hindeuten (Chen et al., 2008; Kenny et al., 2015). Drittens war unsere Stichprobe klein, was die Verallgemeinerbarkeit unserer Befunde einschränken könnte. Angesichts einer möglicherweise unzureichenden statistischen Power aufgrund der geringen Stichprobengröße entschieden wir uns, einfache Modelle mit wenigen Kovariaten zu prüfen, um eine zu geringe Power zu vermeiden. Unklar ist, ob unsere Ergebnisse anders ausgefallen wären, hätten wir weitere Kovariaten in unsere Modelle aufgenommen, etwa Kontrollvariablen zum sozioökonomischen Status und zu persönlichen Merkmalen der Teilnehmenden. Die Stichprobengröße bot jedoch genügend Power, um ein Basismodell zur Prüfung unserer Hypothesen zu schätzen. Angesichts der Dauer unserer Studie und des erforderlichen Engagements, vor allem in den ersten Erhebungswellen, halten wir es zudem für beachtlich, dass rund 40 Familien über mehr als 15 Jahre beteiligt blieben. Dennoch müssen unsere Befunde in einer größer angelegten Studie bestätigt werden. Viertens können wir beim RMET trotz des vor dem Test eingerichteten Verfahrens, das jeden Einfluss des Wortschatzes der Teilnehmenden ausschließen sollte, nicht mit Sicherheit sagen, dass diese Verzerrung vollständig ausgeschlossen wurde. Es ist nämlich möglich, dass nicht alle Teilnehmenden nach Definitionen von Begriffen fragten, die sie nicht verstanden, weil eine Bitte um Hilfe an die Versuchsleitung möglicherweise mit Schamgefühlen verbunden war.

Trotz dieser Einschränkungen gehört unsere Studie zu den ersten ihrer Art, die Zusammenhänge zwischen der Qualität von Mutter-Vater-Säugling-Interaktionen und sozial-kognitiven Fähigkeiten aufzeigen, die mehr als ein Jahrzehnt später, im Alter von 15 Jahren, gemessen wurden. Jugendliche, die in den ersten 18 Lebensmonaten kohäsivere Interaktionen mit beiden Eltern gemeinsam erlebt hatten, konnten emotionale Zustände bei anderen besser erkennen, insbesondere positive emotionale Zustände. Wir stimmen nicht nur der Auffassung zu, dass Babys von Anfang an soziale Wesen sind, sondern vertreten auf der Grundlage unserer Befunde auch die These, dass sehr frühe soziale Erfahrungen einige der sozialen, affektiven und kognitiven Fähigkeiten des Kindes prägen, die ihm später helfen, wirksamere soziale Beziehungen zu anderen einzugehen. Diese Ergebnisse könnten besondere Bedeutung für Fachkräfte haben, die eng mit Eltern und Babys arbeiten, vor allem in den ersten Lebensmonaten. So könnte es langfristig positive Wirkungen haben, Familien zu ermutigen oder dabei zu unterstützen, von Geburt an kohäsivere, unterstützendere und emotional positivere Interaktionen mit ihrem Säugling einzugehen – nicht nur, wenn jeder Elternteil allein mit dem Kind ist, sondern auch, wenn alle zusammen sind. Zudem bestätigen unsere Ergebnisse die Notwendigkeit, Väter in Forschung und klinische Arbeit einzubeziehen und Beziehungen auf Familienebene in unsere Modelle zum Verständnis der Risiko- und Resilienzfaktoren aufzunehmen, die die psychische Gesundheit von Säuglingen beeinflussen.