Heidi Klum postet alte Model-Aufnahmen, Claudia Schiffer teilt ein Reel mit Bildern aus ihrer frühen Karriere: Die virale 90s-Challenge hat längst auch deutsche Prominente erreicht. International reicht die Liste von Drew Barrymore über Brooke Shields bis zu John Stamos. Das Muster ist immer gleich: Zuerst sieht man die Person heute, dann folgt eine Montage aus alten Bildern – unterlegt mit dem Song "Iris" von den Goo Goo Dolls. Dazu der Prompt: "Mom/Dad, what were you like in the 90s?"
Das Format ist simpel, emotional und extrem leicht nachzumachen. Genau deshalb funktioniert es so gut.
Alles nur Data-Mining?
In den Kommentarspalten und auf der Online-Plattform X kursiert eine steile These: Der Trend sei keine echte Nutzerkultur, sondern eine verdeckte Aktion von Meta oder TikTok, um massenhaft alte Fotos für Gesichtserkennung und KI-Training zu sammeln. Eine Art "false flag" also.
Die Idee ist nicht ganz neu. Schon 2019 wurde bei der damaligen "10 Year Challenge" diskutiert, ob man mit diesen Bildern nicht KI-Modelle trainieren könnte. Damals posteten Nutzer Bilder von sich heute und vor 10 Jahren, nebeneinander gestellt.
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Ein gesteuertes Meme?
Nun wird die "90s-Challenge" ins Visier genommen: Haben TikTok, Meta und Co. den Trend etwa bewusst ins Leben gerufen, um an Daten zu kommen?
Wenn man sich die Geschichte des Trends anschaut, fällt erst einmal nichts Ungewöhnliches auf. Das Format wurde nicht von einer Sekunde auf die andere groß – stattdessen teilten kleinere Accounts das Meme erst ohne großen Widerhall, bevor es im März 2026 weltbekannt wurde.
So entstehen die meisten viralen Trends: Ein paar eher unbekannte Nutzer experimentieren mit einem Format, irgendwann springen Accounts mit mehr Followern auf, irgendwann kommt es zu einer Lawine. Das Verhalten von viralen Trends dieser Art ist notorisch schwer vorherzusagen und auch schwer zu steuern.
Fotos fürs KI-Training?
Aber sind die Daten trotzdem interessant? Zumindest ein wenig. Oft verwenden Nutzer in der "90s-Challenge" Bilder, die bis dato noch nicht im Internet zu finden waren. Sie liefern damit Daten über Lifestyle, Freunde und Ex-Partner, Mode und früheres Aussehen. Im großen Datenpool des Internets könnten diese Daten theoretisch fürs Training von KI-Modellen genutzt werden.
Doch der Vorwurf vieler Nutzer greift weiter: Die Videos könnten zur Analyse von Gesichtsdaten genutzt werden, um Alterungsprozesse und biometrische Daten abzuschätzen. Ob das funktioniert, ist aber zweifelhaft. Videos dieser Art sind für KI-Modelle kein perfekter Datensatz. Sie sind schwer analysierbar, und auch wenn Nutzer zwar "90s" mit dazuschreiben, ist nicht gesichert, dass die Fotos wirklich aus den 90ern stammen. Zudem sind nur wenige Fotos, die hier verwendet werden, qualitativ so hochwertig, dass große automatische Systeme nennenswerte Rückschlüsse aus ihnen ziehen können.
Brauchen TikTok und Meta diese Daten überhaupt?
Vieles erinnert an die Sorgen um die "10 Year Challenge". Auch damals machten sich manche Nutzer Sorgen, Facebook hätte die Challenge bewusst ins Leben gerufen, um an eben diese Daten zu kommen.
Es gab nie konkrete Hinweise darauf, dass die "10 Year Challenge" fremdgesteuert war. Aber selbst wenn man hier skeptisch ist, bleibt ein weiterer Faktor: Schon damals hätte Facebook eine solche Manipulation kaum nötig.
Seit fast zwei Jahrzehnten ist Social Media weit verbreitet, und seit fast zwei Jahrzehnten laden Menschen bereitwillig Fotos von sich hoch. Facebook hätte es kaum nötig gehabt, eine solche Challenge zu provozieren – denn Daten darüber, wie Menschen über die Jahre hinweg aussehen, waren ohnehin schon zur Genüge vorhanden.
Mit der 90s-Challenge dürfte es sich ähnlich verhalten: Ja, es gelangen zwar ein paar neue Daten ins Netz, die vorher nicht da waren. Aber bei den gigantischen Mengen an Daten, die ohnehin jeden Tag ins Netz gespült werden, dürften diese kaum einen Unterschied machen.
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