In den letzten Jahren hat sich der Diskurs über Aussehen zu einem gesellschaftlichen Thema entwickelt. Diese Studie versucht, die Einstellungen von Nutzern zum Thema „Lookismus“ mithilfe von Text Mining und Latent-Class-Modellen zu kategorisieren. Grundlage hierfür sind 3.185 Freitextkommentare (Narrative) auf der kostenlosen Online-Frage-und-Antwort-Plattform Yahoo! Answers. Zunächst wurden die Freitextkommentare mittels Text Mining analysiert, um das Vorhandensein oder Fehlen von 58 charakteristischen Wörtern wie „Gesicht“, „Schönheitsoperation“, „Diskriminierung“, „Romantik“ und „Selbstwertgefühl“ zu extrahieren. Diese dienten als explizite Variablen. Anschließend wurde ein Latent-Class-Modell mit fünf Klassen basierend auf dem BIC-Kriterium angewendet. Die Analyse ergab fünf Einstellungstypen: ① „Oberflächenorientierter Typ“ (32,5 %), der nur wenige spezifische Erwähnungen aufweist; ② „Typ der kosmetischen Verbesserung“ (26,8 %), der auf die Verbesserung des Aussehens durch Schönheitsoperationen und kosmetische Eingriffe abzielt; ③ „Typus der Geschlechterasymmetrie“ (17,9 %), der Ungleichheit zwischen Männern und Frauen beschreibt; ④ „Typus des Partnersuchemarktes“ (11,6 %), der Diskriminierung im Kontext von Partnersuche und Ehe beschreibt; und ⑤ „Typus der körperlichen Unzufriedenheit“ (11,1 %), der Komplexe aufgrund des eigenen Aussehens und geringes Selbstwertgefühl beschreibt. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Wahrnehmung von Lookismus nicht einheitlich, sondern vielfältig ist und als Grundlage für die Vermittlung von psychologischer Unterstützung dienen kann.
