Für Studien mit natürlichen, realitätsnahen Bildern wird ein möglichst standardisiertes und umfangreiches Set an Stimulusmaterial benötigt. Ein solches zu konstruieren und zu untersuchen, war das Ziel dieser Diplomarbeit. Dazu wurde ein Set mit Bildern erstellt, in denen sowohl passende, konsistente Objekte, als auch unpassende, inkonsistente Objekte abgebildet waren. Es wurde darauf geachtet, dass die Objekte direkt im Bild positioniert und nicht nachträglich eingearbeitet wurden. Auf die Abbildung von menschlichen Handlungen und Gesichtern wurde verzichtet. Die Bilder wurden in einem Experiment von Versuchspersonen ausführlich in Bezug auf Erregung, Valenz und emotionale Gesichtspunkte bewertet. Die Objekte und Szenen wurden außerdem benannt und hinsichtlich ihrer Stimmigkeit beurteilt. Unabhängig von der Bewertung der Versuchspersonen wurden auch die strukturellen Eigenschaften der Bilder analysiert. Es wurden Salienzkarten der Bilder angefertigt und untersucht, ob es Unterschiede zwischen den Bildern mit den konsistenten Objekten und den Bildern mit den inkonsistenten Objekten gibt. Die genauen Daten befinden sich im Anhang B der Druckversion als Excel Datei auf CD gebrannt.
Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede zwischen konsistenten und inkonsistenten Bildern bei allen Variablen, außer bei Valenz. Die Versuchspersonen empfanden also inkonsistente Bilder nicht positiver oder negativer als konsistente Bilder. Die Bewertungen der Versuchspersonen bestätigten auch die gute Zusammensetzung der Objekte und Szenen. Bilder mit inkonsistenten Objekten wurden von ihnen als wenig passend empfunden, Bilder mit konsistenten Objekten als passend. Durch die freie Benennung der Szenen und Objekte und die Zusammenfassung der Wörter zu Kategorien wurde ein Koeffizient berechnet, der als Maß für die Reliabilität der Labels zu verstehen ist. Mit der Untersuchung der physikalischen Eigenschaften der Bilder konnte ausgeschlossen werden, dass sich die konsistenten Bilder in Bezug auf Größe, Salienz und Lage der Objekte von den inkonsistenten Bildern unterscheiden
