Anhänger der Quantified-Self-Szene sammeln Daten über die eigene Ernährung, Stimmung und Aktivität - manche versuchen sogar, ihr Gedächtnis ins Internet auszulagern. Je mehr sie über sich zusammentragen, desto aufschlussreicher die Korrelationen. Einige Kritiker finden diese Bewegung äußerst bedenklich, doch Quantified Self könnte sich vom Nerd-Vergnügen zum Massenphänomen mausern, schreibt die Computerzeitschrift c't in Ausgabe 18/12.
Wer zum Joggen regelmäßig das Smartphone umschnallt, den GPS-Sender aktiviert und seine Laufstrecke bei Facebook postet, lebt im Grunde einen Teil der Quantified-Self-Philosophie. Anhänger der Szene treiben das noch weiter: "Die richtigen Fans zeichnen Blutdruck, Blutzucker, Bewegungs- und Schlafprofil auf, um daraus Erkenntnisse über den eigenen Körper zu gewinnen", erklärt c't-Redakteur Jan-Keno Janssen. Dazu nutzen sie Körpermessgeräte wie WLAN-Waage, Aktivitäts- und Schlafsensoren, die die ermittelten Daten in die Cloud weitergeben.
Besonders beliebt sind derzeit Aktivitätssensoren, die an den Gürtel geklemmt über den ganzen Tag zurückgelegte Schritte und Stockwerke aufzeichnen. "Im Prinzip funktionieren solche Sensoren wie Schrittzähler, aber sie übertragen die Ergebnisse ins Netz, erstellen Diagramme und vergeben Abzeichen, wenn man eine bestimmte Anzahl an Schritten oder Stockwerken zurückgelegt hat", sagt Jan-Keno Janssen. Einige Geräte messen den genauen Kalorienverbrauch über Temperatur und Leitfähigkeit der Haut. Den Fitbit Ultra-Sensor kann man sogar als Schlafsensor benutzen und aufzeichnen, wie oft man in der Nacht aufwacht. "Erkenntnisse über Leicht-, Tief- und REM-Schlaf bekommt man aber nur über Geräte, die einen Hirnstromsensor mit an Bord haben", so der Experte. Hier hat sich der Zeo-Sensor hervorgetan.
Die zur Hardware gehörenden Dienste sind alle passwortgeschützt; auf Wunsch werden die Ergebnisse aber in den sozialen Netzwerken veröffentlicht oder über einen Gast-Account dem eigenen Hausarzt zugänglich gemacht. Kritiker fürchten, dass Krankenkassen ihre Mitglieder zum Selbstvermessen verpflichten könnten. Man müsse aber die Chancen sehen, so Janssen: "Wenn die Daten von unzähligen Selbstvermessern anonymisiert zusammengeführt und wissenschaftlich ausgewertet werden, könnte das viele neue Erkenntnisse bringen, die sonst viel aufwendige Versuchsreihen erfordern."
Wer zum Joggen regelmäßig das Smartphone umschnallt, den GPS-Sender aktiviert und seine Laufstrecke bei Facebook postet, lebt im Grunde einen Teil der Quantified-Self-Philosophie. Anhänger der Szene treiben das noch weiter: "Die richtigen Fans zeichnen Blutdruck, Blutzucker, Bewegungs- und Schlafprofil auf, um daraus Erkenntnisse über den eigenen Körper zu gewinnen", erklärt c't-Redakteur Jan-Keno Janssen. Dazu nutzen sie Körpermessgeräte wie WLAN-Waage, Aktivitäts- und Schlafsensoren, die die ermittelten Daten in die Cloud weitergeben.
Besonders beliebt sind derzeit Aktivitätssensoren, die an den Gürtel geklemmt über den ganzen Tag zurückgelegte Schritte und Stockwerke aufzeichnen. "Im Prinzip funktionieren solche Sensoren wie Schrittzähler, aber sie übertragen die Ergebnisse ins Netz, erstellen Diagramme und vergeben Abzeichen, wenn man eine bestimmte Anzahl an Schritten oder Stockwerken zurückgelegt hat", sagt Jan-Keno Janssen. Einige Geräte messen den genauen Kalorienverbrauch über Temperatur und Leitfähigkeit der Haut. Den Fitbit Ultra-Sensor kann man sogar als Schlafsensor benutzen und aufzeichnen, wie oft man in der Nacht aufwacht. "Erkenntnisse über Leicht-, Tief- und REM-Schlaf bekommt man aber nur über Geräte, die einen Hirnstromsensor mit an Bord haben", so der Experte. Hier hat sich der Zeo-Sensor hervorgetan.
Die zur Hardware gehörenden Dienste sind alle passwortgeschützt; auf Wunsch werden die Ergebnisse aber in den sozialen Netzwerken veröffentlicht oder über einen Gast-Account dem eigenen Hausarzt zugänglich gemacht. Kritiker fürchten, dass Krankenkassen ihre Mitglieder zum Selbstvermessen verpflichten könnten. Man müsse aber die Chancen sehen, so Janssen: "Wenn die Daten von unzähligen Selbstvermessern anonymisiert zusammengeführt und wissenschaftlich ausgewertet werden, könnte das viele neue Erkenntnisse bringen, die sonst viel aufwendige Versuchsreihen erfordern."
