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Gesundheit : Computerprogramme messen die Fitness

  • -Aktualisiert am

In der virtuellen Laufgruppe hört der Wettkampf nie auf. Bild: dpa

Smartphones und Fitnessarmbänder messen Laufzeiten, Puls oder Blutdruck. Solche Daten sind auch für Krankenkassen von Interesse - Datenschützer sehen das kritisch.

          7 Min.

          Andreas Schreiber erlitt vor fünf Jahren einen Schlaganfall, seitdem passt der 43 Jahre alte Informatiker auf, dass sein Blutdruck nicht zu hoch steigt. Auf sein Gefühl kann er sich da nicht verlassen, aber auf Zahlen: Viermal am Tag misst er seinen Blutdruck.

          Anfangs verlangte das sein Arzt von ihm, heute macht Schreiber es freiwillig, trägt die Werte im Handy ein und analysiert sie. Als Abteilungsleiter beim Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) muss Schreiber oft Vorträge halten - und aufgrund der Daten weiß er, dass vorher Entspannungsübungen sinnvoll sind. Mittlerweile bewertet Schreiber aber noch viel mehr als nur den Blutdruck: An der Hose steckt ein Schrittzähler, ein Armband misst, wie viel er sich bewegt, sein Mobiltelefon erstellt nicht nur ein Bewegungsprofil, sondern fragt ihn zudem nach seiner Stimmung.

          Auf manche mag diese Selbstvermessung befremdlich wirken, doch die Quantified-Self-Bewegung, deren Mitglied Schreiber ist, hält es für fortschrittlich: Zwei Redakteure des amerikanischen Magazins Wired initiierten sie 2007 mit der Website quantifiedself.org. Heute gibt es 164 lokale Gruppen in 38 Ländern; Andreas Schreiber organisiert zum Beispiel Treffen in Köln; weltweit folgen über 30 000 registrierte Mitglieder dem Motto „Selbsterkenntnis durch Zahlen“.

          Programme quantifizieren das Liebesleben

          Dass Zahlen, Datenbanken und Graphen ins Privatleben drängen, scheint nur konsequent. Der Sport lebt von Unterschieden in Sekundenbruchteilen und Statistiken, die Wirtschaft drückt Erfolg gerne in Prozent aus. Selbstvermesser wie Schreiber schätzen Zahlen ihrer Objektivität wegen, das Befinden könne dann nicht schöngeredet werden, ob bewusst oder unbewusst. Dafür gibt es allerhand Werkzeuge, die Internetseite der Bewegung listet mehr als 500 Geräte, Software und Internetseiten, wie etwa drinkingdiary.com. Wer dort seinen Bier- oder Weinkonsum einträgt, bekommt einen Kalender entsprechend den konsumierten „Alkohol-Einheiten“ präsentiert: Blau für nüchterne Tage, Violett für einen Vollrausch. Andere Programme quantifizieren das Liebesleben, indem sie die Vibrationen des Bettes messen, oder sie führen über Energieverbrauch und Ausgaben Buch. Besonders datenbesessen scheint man zu sein, wenn es um die körperliche Fitness geht. Auch unabhängig von dieser Bewegung, und davon profitiert die Branche.

          Spezielle Armbänder, die erkennen, wie aktiv ihre Träger sind, erweitern hier das Angebot an Messgeräten: „Fitbit“, „Jawbone“ und „Nike+Fuelband“ heißen die Verkaufsschlager in diesem wachsenden Markt. Schon im Jahr 2018 könnte ein Wert von über 50 Milliarden Dollar erreicht werden, schätzt das Finanzdienstleistungsunternehmen Credit Suisse. Es wäre das Zehnfache der Summe von 2013, also lässt sich mit dem Massenphänomen gut verdienen. Wie gut das Geschäft läuft, ist indirekt auf der Internetseite des Sportartikelherstellers Nike abzulesen. Dort zeigt ein Zähler an, wie viele Schritte die Nutzer zurücklegten. Über alle summiert sind es bereits mehr als 85 Milliarden.

          Begünstigt wird der Trend zur eigenen Vermessung durch zwei Entwicklungen. Zum einen sind es die sozialen Netzwerke, in denen man gerne bereit ist, Details über sich preiszugeben, zum anderen sind es kleine, kostengünstige Sensoren. In jedem der Spezialarmbänder oder auch im Smartphone steckt zumindest ein Beschleunigungsmesser. Wie sich damit die Anzahl der zurückgelegten Schritte berechnen lässt, wollen Hersteller meist nicht verraten. Die Programmierer der Handy-App „Moves“ sind da offener: „Um den Algorithmus zu trainieren, fütterten wir ihn mit Bewegungen von verschiedenen Menschen“, erklärt Firmenchef Sampo Karjalainen. Daraus habe der Algorithmus gelernt, wie die Beschleunigung aussieht, wenn ein Mensch geht, rennt oder mit dem Fahrrad fährt. Diese Arten der Fortbewegung unterscheidet die App meist allein, fragt den Benutzer aber, wenn Unsicherheiten bestehen, und schickt die Daten zu einem Firmenserver. Dort lagern nun Muster, die damit zugleich Muster von Menschen sind, die Autos fahren, U-Bahnen nutzen oder Pferde reiten. Die Entwickler um Karjalainen verbessern so den Algorithmus, damit er irgendwann auch diese Bewegungen erkennt.

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