WakeApp – ein Selbstversuch

Im letzten Beitrag dieses Blogs gehe ich auf ein Programm zur Schlafbeobachtung ein, das ich während dreier Wochen im Selbstversuch getestet hatte. Es handelt sich um eine App für Smartphones.

Was bietet die App?

Funktionalität
WakeApp analysiert während der Nacht die Schlafphasen des Nutzers. Sobald dieser sich kurz vor dem Weckzeitpunkt (Zeitspanne von 30 Minuten) in einer Phase mit leichtem Schlaf befindet, geht der Wecker langsam und sanft los. Da sich der Nutzer zu dem Zeitpunkt in einer so genannten Wachphase befand, wird er sich danach erholt und entspannt fühlen.

Wecken mit Naturtönen: Die App bietet neben gewöhnlich Weckgeräuschen auch Wasser- und Naturtöne von Fröschen und Möwen, mit denen der Nutzer anhand zunehmender Lautstärke sanft geweckt werden kann.

Wecken in der Aufwachphase: Wie bereits erwähnt weckt die App während sich der Nutzer in einer Aufwachphase befindet. Dabei wird das Aufwachen angenehmer empfunden.

Einschlafen mit Timer: Mit der App kann zum Einschlafen Musik gehört und über einen Timer das Ausschalten der Musik bereits im voraus eingestellt werden.

Umfangreiche Auswertung: Es kann mit der App angezeigt werden, wie lange die Einschlafphase gedauert hat, was für einen Schlafrythmus der Nutzer hat und welche Geräusche während des Schlafs aufgezeichnet wurden. Aus den gesammelten Daten kann ein Schlafqualitätsindex errechnet werden. Ausserdem können die aufgezeichneten Geräusche Rückschluss darauf geben, was in der Nacht stört oder ob der Nutzer schnarcht oder im Schlaf spricht.

Welche Erfahrungen habe ich gemacht?
Die Möglichkeit die Geräusche der durchschlafen Nacht im Revue passieren zu lassen war war zwar interessant, aber es hatte bei mir fast nichts als die Geräusche des Bettes aufgezeichnet. Ein einziges Mal hatte ich ein Wort im Schlaf gesagt. Einmal hatte es das Motorrad des Nachbars aufgezeichnet.
Der Index zur Messung der Schlafqualität war auch nicht wirklich aussagekräftig. So hatte ich den höchsten Wert für die kürzeste Nacht, was wahrscheinlich mit der sehr kurzen Aufwach-/Einschlafphase zu tun hatte.

Positives
Die Weckfunktion habe ich als angenehm empfunden. So setzte diese wirklich zu einem Zeitpunkt ein, zu welchem ich normalerweis auf die Uhr geschaut hätte um zu sehen wie lange ich noch schlafen kann.

Negatives
Mindestens zweimal hat mich die Uhr des Programms im Stich gelassen. Ich wurde zwar beide Male noch rechtzeitig wach, da es mich anfangs des halbstündigen Zeitfenster weckte, aber die Uhr hatte sich jeweils fast eine Stunde verschoben.

Autor: Max

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Datenschutz

Eines ist unumstritten: die Quantified-Self-Bewegung bringt ein erhebliches Risikopotential in datenschutzrechtlicher Hinsicht. Mit Hilfe der gesammelten und gespeicherten Daten lassen sich ausführliche Gesundheits- oder sogar Persönlichkeitsprofile erstellen. Die Bewegung schafft einen Markt an dem viele Unternehmen sehr grosses Interesse haben dürften. Zum einen sind das Pharmaunternehmen für die der ausschöpfbare Bestand an Gesundheitsdaten sehr wertvoll ist. Zum anderen werden aber auch auf vielen anderen Ebenen Daten gesammelt, die für Firmen von Interesse sind. Die Tatsache, dass die erste Quantified-Self-Konferenz von Firmen wie Microsoft, Intel und Phillips gesponsert war, macht das Interesse an den Daten offenbar.

Es gibt laut dem Blogg Datenschutzbeauftragter bereits jetzt viele Anbieter von Quantified-Self-Apps, die Kooperation mit Pharmaunternehmen eingegangen sind und in deren Lizenz sogar ausdrücklich steht, dass Pharmaunternehmen unter bestimmten Voraussetzungen direkten Kontakt zu den Nutzern aufnehmen dürfen.

Im Folgenden möchte ich auf ein paar Fragen eingehen, die bezüglich dem Datenschutz besonders dringlich sind.

Können die Daten mit einer Drittpartei geteilt oder an eine solche verkauft werden?
Nutzer von Tools im Bereich Gesundheitstracking reichern zentrale Datenbanken stets mit Gesundheitsinformation an. Die meisten von uns möchten nicht, dass andere Personen unsere Daten sehen, jedoch sind die Datenschutzerklärungen vieler Fitnesstracker wage formuliert und können sich dazu ständig ändern. Meist werden Phrasen verwendet wie “we respect your privacy”, “we may share your information with third parties” etc. Solche unklaren Formulierungen lassen den Anbietern genügend Spielraum um Gesundheitsdaten zu verkaufen sobald der Nutzer auf den “accept license” Knopf gedrückt hat.

Public by Default
Apps, die sich dem Selftracking widmen, bieten dem Nutzer oft die Möglichkeit, die gesammelten Daten mit anderen Nutzern zu sharen. Leider ist es nicht unüblich, dass die Profile standardmässig auf öffentlich gesetzt sind und sie so leicht über eine Suchfunktion gefunden werden können. In 2011 wurde ein Anbieter beispielsweise kritisiert, weil die sexuellen Aktivitäten, die von von dessen App getrackt wurden unter Suchergebnissen von Google zu finden waren. Wenn ein Nutzer also nicht möchte, dass seine Daten über Google auffindbar sind, sollte er die Einstellungen bezüglich der Privatsphäre überprüfen.

Wem gehören die Daten?
Wem gehören die persönlichen Daten, die du über jegliche Tools generierst – dir oder dem App-Anbieter? Cindy Ng war besonders besorgt als sie in der Datenschutzerklärung einer Firma las, dass ihr als Besitzerin und Erstellerin ihrer eigenen Gesundheitsdaten nicht erlaubt ist, die Daten aufzurufen.

Dies zeigt ein paar Fragen und Herausforderungen bezüglich des Datenschutzes. Als Nutzer solcher Apps scheinen wir den Firmen vertrauen zu müssen, dass sie unsere Daten ordnungsgemäss handhaben und einen selbst entscheiden lassen, mit wem man die Daten teilt. Selbst wenn man einen Account lischt, muss man darauf vertrauen, dass dieser auch tatsächlich gelöscht wird.

Rachelle schreibt ausserdem, dass das Selftracking auch auf einer weiteren Ebene Einfluss haben wird, nämlich bei der Akzeptanz von Internetfirmen, die Internetznutzer tracken:
“People’s comfort with self-tracking may increase their comfort with being tracked by Google, Facebook, etc. As people feel the real benefits of more data in their own lives, they may be more willing to give up a certain amount of privacy to see those benefits in web services.” 

Ich persönlich erwarte, dass auch in Zukunft die Unsicherheiten bezüglich des Datenschutzes so hingenommen bzw. sogar immer mehr akzeptiert werden.

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Trend II: Quantified-Employee

In diesem Beitrag möchte ich auf die Bewegung eingehen die Quantified-Employee, also quantifizierter oder gemessener Mitarbeiter, genannt wird. Es werden stets neue Tools entwickelt um Arbeitnehmer zu überwachen und die Aktivitäten besser zu verstehen. Diese Instrumente sind meist anonym und normalerweise nicht sichtbar. Viele Startups im Bereich Human Resources (HR) glauben, dass die Quantified-Self-Bewegung im HR das neue grosse Ding sein wird.

1. Monitoring von Arbeitnehmern
Bereits seit einigen Jahren ist es für grosse Unternehmen üblich den Internetzugang ihrer Mitarbeiter zu kontrollieren. Nun gibt es neue Möglichkeiten die täglichen Aktivitäten, Verbindungen zwischen Mitarbeitern (wer trifft wen) und die Aufenthalte von Mitarbeitern zu überwachen.

Die New York Times veröffentlichte letzte Woche einen Artikel wie Arbeitgeber mit neuen Tools verfolgen können, wo sich ihre Mitarbeiter aufhalten. Diese Tools, die so klein sind, dass sie auf einen Badge passen, geben Rückschlüsse darauf, mit wem sich ein Mitarbeiter trifft und wie sozial er damit ist. Anscheinend lässt sich daraus ableiten, wie qualifiziert jemand für den Bereich Kundenbetreuung ist. Ein Beispiel ist Hitachis Business Microscope. Dieses verfügt über einen Sensor, womit man Mitarbeiter orten kann. Die Intention besteht gemäss Hitachi darin, die Zusammenarbeit zu messen und dem HR zu helfen das Arbeitsumfeld zu verbessern.

Eine bekannte Firma, deren Name nicht genannt wird, ist noch kreativer. Sie hat ein Tool entwickelt mit dem man die Eigenschaften von E-Mails der Mitarbeiter analysieren kann. Dabei werden die Empfänger, CC Listen und auch der Sender jedes E-Mails in die Analyse miteinbezogen. Das Ziel liegt darin zu verstehen wer als „Verbindung“ dient in der Firma und welche Kommunikationswege zu erhöhter Performance führen.

2. Real-time Mitarbeiterengagement
Ein weiterer Aspekt der Quantified-Employee-Bewegung ist das real-time Feedback zum Arbeitsplatz. Herkömmlicherweise haben Firmen jährliche Mitarbeiterumfragen verwendet, um an ebensolche Informationen zu gelangen. Der Prozess wird zusehends zu langsam und die Ergebnisse sind dazu nicht sehr nützlich. Als neue Lösung gibt es ein Set von Tools (die meisten laufen auf Smartphones), das es den Arbeitnehmern ermöglicht auf einer real-time Basis darüber zu sprechen, wie sie sich bei der Arbeit fühlen. Firmen in allen Grössen entfernen sich mehr und mehr von den jährlichen Umfragen und setzen neu real-time Feedbacksysteme ein.

3. Mitarbeiterbindung
Die dritte Teil der Quantified-Self Tools kommt von einigen neuen Firmen (bspw. Entelo, OrgStars), die Daten auf sozialen Netzwerken untersuchen um herauszufinden, ob ein Arbeitnehmer darüber nachdenkt, den Job zu wechseln. Diese Tools überwachen die Aktivitäten in sozialen Netzwerken und versuchen eine Bewertungsziffer zu entwickeln, die dem Arbeitgeber Rückschlüsse darauf gibt, ob ein Arbeitnehmer sich nach einem neuen Job umschaut. Der Vorteil daran? Schnellwachsende Firmen können zeitnah herausfinden, wer darüber nachdenkt, die Firma zu verlassen und können so rechtzeitig entsprechende Massnahmen treffen.

Wohin wird das führen?
An und für sich ist es eine gute Sache. Arbeitgeber besitzen so oder so viele Daten über alle von uns: unser beruflicher Werdegang, unser Lohn, unsere Leistungsbewertung und ab/bis wann wir täglich online sind. Falls Firmen diese Daten tatsächlich nutzen, um den Arbeitsplatz zu verbessern, kann man sich nicht beklagen. Das Management, die Einstellungsprozess und die Arbeitsumgebung wird sich damit verbessern.

Müssen wir uns Sorgen machen, dass Mitarbeiter in Zukunft anonym über ihre Chefs herziehen? Nein, sind wir ehrlich: Heutzutage können Leute in der Öffentlichkeit fast über alles reklamieren, wenn man also strukturierte Transparenz an den Arbeitsplatz bringt, kann das Management und die Führung schneller auf Probleme reagieren.

Doch klingt das ganze stark nach dem „Big Brother“, der einen ständig beobachtet und kontrolliert. Viele werden sich um den Schutz ihrer Persönlichkeit sorgen. Weiter wirft die Bewegung viele Fragen bezüglich dem Datenschutz auf. Wem gehören die Daten? Dem Arbeitgeber oder -nehmer? Wo werden die Daten abgelegt? Werden die Daten an Drittpersonen weitergegeben? Werden die Daten bei Verlassen der Firma gelöscht?

Wie bereits in verschiedenen Blogeinträgen angetönt, scheinen die Regelungen bezüglich dem Datenschutz die meisten Sorgen im Rahmen der ganzen Quantified-Self-Bewegung hervorrufen. Ist das gerechtfertigt? Das werden wir in einem kommenden Beitrag genauer beleuchten.

Autor: Max

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Kategorisierung der Selftracking-Möglichkeiten – Teil II

Im zweiten Teil werden die Kategorien Medienkonsum, Produktivität, Persönliches sowie Finanzen / Haushalt / Umwelt und dazugehörige Tools vorgestellt.

Medienkonsum
Neben anderen Freizeitaktivitäten wird auch der Medienkonsum getrackt. So wird gemessen wie häufig ferngesehen wird (nach Genre/Sender/Zeit), Bücher gelesen werden (Anzahl/pro Zeit, Seiten/pro Tag), Internet und Handy genutzt werden (welche Seiten/Apps wofür/wie lange).

BreakFree: Errechnet wie viel Zeit die Nutzer an ihrem Telefon verbringen und erinnert diese wann es wieder mal Zeit ist aufzuschauen und eine Pause einzulegen.

Produktivität
Zur Optimierung der Produktivität im Studium, bei der Arbeit und bei privaten Projekten können verschiedene Tools eingesetzt werden. Mit diesen wird die Arbeitszeit geplant und deren qualitative Umsetzung dokumentiert, ebenso wie ablenkende Faktoren.

RescueTime: Webbasiertes Tool welches im Hintergrund die Internet- und Programmnutzung dokumentiert und auswertet. So kann ein Überblick über die Arbeitszeit geschaffen und die Effizienz gesteigert werden.

42goals: Ist ein einfaches Tool für das Tracking der täglichen Ziele und Aktivitäten.

Persönliches
Folgendes wird unter anderem getrackt: Gemütszustände, Stresslevel, Beziehungen, Sexualität, Nähe und Streit.

Mindbloom – Life Game: Ein Browserspiel in welchem der Nutzer wichtige Lebensbereiche definieren kann, welche durch eine Pflanze und deren Blätter repräsentiert werden. Pflegt der Nutzer sein Leben, gedeiht die Pflanze. Wird ein Bereich vernachlässigt, verfärbt sich das entsprechende Blatt.

Moodscope: Mit Hilfe eines Kartenspiels kann täglich die Gemütslage bewertet werden. Durch Bemerkungen zu den einzelnen Werten können Gründe für Schwankungen erkannt werden.

Stresscheck: Das App von Azumio nutzt die Kamera des Smartphones um die Herzfrequenz zu messen und bestimmt anhand der Schwankungen ein Stresslevel.

Finanzen / Haushalt / Umwelt
Im Bereich Umwelt können Apps eingesetzt werden um den Benzin- und Energieverbrauch zu verbessern. Weiter können dank dem Tracking von Ausgaben, Budgets aufgestellt und dessen Einhalten kontrolliert werden.

Current Cost: Ein Gerätehersteller mit dessen Produkten unter anderem der Elektrizitätsverbrauch im eigenen Haushalt gemessen werden kann.

Fuelly: Eine Webseite auf der nach dem Tanken die gekaufte Benzinmenge und der aktuelle Kilometerstand eingetragen werden kann und daraus der durchschnittliche Benzinverbrauch sowie die Kosten berechnet werden.

Mint: Mit Mint lassen sich Ausgaben kategorisieren und visualisieren. Ausserdem können Ziele gesteckt und deren Umsetzung verfolgt werden.

Autor: Max

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Trend I: Quantified-Baby

Es gibt einige Trends in der Quantified-Self Bewegung. Man kann sie als Weiterentwicklung betrachten, die sich insofern von der Bewegung entfernen, dass nicht mehr das Selbst gemessen werden. Die Bewegung hat ihre Wege beispielsweise ins Kinderzimmer gefunden. Quantified-Baby ist ein Ableger der Quantified-Self-Bewegung, der sich mit der Sammlung von Daten zu den täglichen Aktivitäten des eigenen Babys beschäftigt. Die Daten werden dann, wie auch sonst in der Bewegung, benutzt um Schlussfolgerungen auf das Verhalten und die Gesundheit zu schliessen. Um an zu interpretierende Daten zu gelangen, wurden einige Zubehöre entwickelt. Im Folgenden ein paar Beispiele dazu.

Smart Diapers
Die “intelligente Windel” ist eine Erfindung der New Yorker Firma Pixie Scientific. Laut Gigaom werden Kameraaufnahmen und Chemie eingesetzt, um festzustellen, wenn ein Baby möglicherweise an einer Harninfektion, einer Dehydrierung oder anderen Problem leidet. Vorne an der Windel wird ein Quadrat angezeigt mit farbigen Boxen, die ihre Farbe verändern sobald sie in Berührung mit Proteinen, Bakterien oder anderen Inhalten von Urin kommen, die auf eine Abweichung zu „normalen Urin“ hinweisen. Um die Farben zu verstehen, können Eltern das Quadrat abfotografieren und die Farbe von einer App analysieren lassen, die dann entsprechende Resultate anzeigt.

Sproutling
Das Startup Sproutling befindet sich derzeit in der Entwicklung eines mit einem Sensor ausgestatteten Fussbandes für Babys, das Vitalwerte während dessen Schlaf aufzeichnen. Wie ein typischer Babymonitor lässt es die Eltern das Baby aus einer Distanz beobachten aber alarmiert diese nur, wenn etwas als falsch registriert wird.

Sproutling Baby Monitor

Mimo
Mit Sensor ausgestattete Einteiler von Rest Devices verfolgen Indikatoren wie Temperatur, Bewegung und Atmung und übertragen die Daten dann drahtlos zum Computer oder Smartphone der Eltern. Für 200 $ erhält der Käufer von Mimo drei Einteiler aus organischer Wolle, eine Spielzeugschildkröte, die man an die Einteiler klippen kann sowie ein Seerosenblatt. Die Einteiler sind ausgestattet mit Schlafsensoren, die Schildkröte ermittelt Bewegung, Körperposition, Hauttemperatur und Aktivitätslevel. Die Seerose ist eine wifi Station mit einem Mikrofon.
Obwohl das sehr abstrus klingt, gibt es für das Schlaftracking naheliegende Gründe. Viele Kinder sterben am plötzlichen Kindstod und die meisten davon im Schlaf. Viele Eltern sind während der Nacht besorgt, dass ihr Kind zu atmen aufgehört haben könnte. Mimo kann Eltern versichern, dass es ihrem Kind gut geht, ohne dass sie das Bett verlassen müssen.

Die Reaktionen auf die Quantified-Baby-Bewegung sind sehr durchmischt. Zwar wird von Seite der Eltern angestrebt, durch die Bewegung bessere Eltern zu sein. Kritisiert wird jedoch oft, dass das zu viel Technologie die Fähigkeiten der Eltern beeinträchtigen könnten, da nicht mehr natürlich gelernt wird, wie man das Verhalten des Kindes interpretieren kann und wie damit umzugehen ist. Des Weiteren wird davor gewarnt, dass zu Neurosen neigende Eltern sich nur noch mehr Sorgen machen werden.

Dazu sagte Dr. Swanson zusammenfassend:
“Until these products are proven to show benefits, these devices may be increasing parental anxiety and then we’re stepping backwards in the experience of parenthood, bonding and learning natural instincts and cues. I don’t think we should close the door on this technology, but we should be thoughtful about how and when we use them on a daily basis.”

Autor: Max

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Kategorisierung der Selftracking-Möglichkeiten – Teil I

In den folgenden zwei Artikeln werden verschiedene Kategorien, Messfoki, und einige dazugehörige Tools vorgestellt.

Medizinisch
Gemessen wird die Häufigkeit und Intensität von Symptomen, äussere Umstände und Einflüsse sowie (Neben-)Wirkungen von Medikamenten. Die aufgezeichneten Daten können bei chronischen und seltenen Krankheiten, sowie bei speziellen Krankheitsbildern eine grosse Unterstützung für die Behandlung sein.

Fitness/Gesundheit
Diese Kategorie ist ein beliebtes Beobachtungsfeld. Dementsprechend viele Tools gibt es auf dem Markt. Mit diesen wird unteranderem folgendes gemessen: Gewicht (BMI), Herzfrequenz, Anzahl Schritte, Aktivität, Kalorienverbrauch.

Fitbit: Misst mit einem Sensor in einem Armband die Bewegung des Nutzers. Kombiniert mit eingegebenen Nutzerdaten berechnet das dazugehörige Programm die zurückgelegte Distanz und Höhe, die Anzahl Schritte, Menge verbrannter Kalorien, Aktivitätsdauer und -intensität.

Vergleichbar mit Fitbit ist die App moves. Es braucht neben dem Smartphone kein zusätzliches Gerät, dafür verfügt es über weniger Funktionalitäten.

RunKeeper: Ein App das für Sportler gedacht ist. Anhand von GPS-Daten lassen sich Fitnessaktivitäten tracken. In Form von Statistiken lässt sich der Trainingsfortschritt aufzeigen. Zusätzlich bietet es eine Art Coaching, bei welchem während des Trainings per Kopfhören Anweisungen gegeben werden.

Withings: Eine Wage mit der drahtlos das Körpergewicht, sowie Fettanteil gemessen und dokumentiert wird. Wurde von Daniela getestet und ausführlich beschrieben.

Essen/Trinken
Bezüglich des Essens werden die Anzahl Mahlzeiten, Abstand dazwischen und Art der Mahlzeit gemessen. Beim Trinken wird aufgezeichnet wieviel Liter Wasser/Kaffee/Alkohol konsumiert wird. Das Selftracking dient hier der Unterstützung von Diätmethoden.

Meal Snap: Dabei handelt es sich um eine Applikation mit der mit dem Smartphone das Essen fotografiert werden kann. Sofern die Nahrung erkannt wird, was via Crowdsourcing geschieht, zeigt das Programm die entsprechende Anzahl Kalorien an.

Waterlogged: Durch die Eingabe eines Tagesziels und der jeweils getrunkenen Wassermenge erinnert das Programm auf dem Smartphone an die noch zu trinkende Restmenge.

Caffeine Zone 2: Zeigt auf wann und wie lange ein eingenommener Kaffee wirkt. Falls die Wirkung bis in eine geplanten Schlafenszeit anhalten würde, wird vor einem Konsum abgeraten.

Schlaf
Das Spektrum reicht von einer einfachen Aufzeichnung der Geräusche (zBsp. Schnarchen, Partner, Störgeräusche) über Bewegungssensoren (zBsp. Schlaf-/Wachphasen), bis zu einer Messung der elektromagnetischen Hirnaktivitäten (zBsp. Träume).

WakeApp: Mit Smartphone werden die Geräusche aufgezeichnet. Eine App vom Autor getestet und in einem kommenden Beitrag beschrieben.

Melon: Ähnlich wie das nicht mehr produzierte Stirnband von Zeo funktioniert das ab diesem Sommer erhältliche „Melon Headband“. Gemessen wird die Hirnaktivität während des Schlafes, der Meditation, des Lernens usw.

Lest hier im nächsten Artikel zu den weiteren Kategorien.

Autor: Max

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Einige Tipps zur Selbstbeobachtung

Die rasante Entwicklung von Soft- und Hardware erlaubt das Aufzeichnen und Auswerten von Daten in einem früher nicht vorstellbarem Ausmass. Die daraus entstehenden Möglichkeiten bilden die Basis für die Quantified-Self-Bewegung. Durch benutzerfreundliche Bedienung ist es auch Laien möglich daran teilzunehmen. Um gezielt zu neuer Erkenntnis zu gelangen ist dabei ein methodisches Vorgehen unabdingbar.

Matthew Cornell hat auf der Quantified-Self-Seite einen Artikel zum Thema Experimentaldesign publiziert. Darin hat er ein einfaches Modell für Selbstexperimente vorgestellt.

  1. Define the question you’re trying to answer (e.g., “Is grinding during the day causing my tooth pain?”),
  2. Decide one thing that you’re going to change (e.g., wear a night guard during the day),
  3. Decide at least one corresponding measurement you’ll make (e.g., pain on a scale of zero to two),
  4. Start taking measurements for a while (you’re in the first “A”),
  5. Implement the change and keep measuring (now you’re in “AB”),
  6. Then cut out the change and continuing measuring until you’re done (“ABA”).

Als erstes sollte eine Forschungsfrage aufgestellt werden. Als zweiter Punkt wird ein Faktor bestimmt, dessen Einfluss während des Experimentes untersucht werden soll. Mindestens ein Messwert muss festgelegt werden.
Begonnen wird die Messung mit dem Normalzustand, ohne den Einflussfaktor. In der nächsten Phase wird gemessen unter Einwirkung des gewählten Faktors. Zum Schluss erfolgt die Messung erneut ohne den Einflussfaktor.

Zu den Punkten 4.-6., also dem Ablauf des Experimentes schreibt Seth Roberts auf der Quantified-Self-Seite:
Bei allen drei Phasen wird empfohlen die Messungen solange durchzuführen bis sich ein stabiles Niveau über 10-20 Tage einstellt. Dadurch können andere Einflüsse ebenso wie der Beginn des Experimentes und das Einsetzten des Untersuchungsfaktors abgegrenzt werden.

In beiden Artikeln wird betont, dass eine einfache Versuchsanordnung vorzuziehen ist. Da bei einem so komplexen Untersuchungsobjekt wie dem eigenen Selbst mit einem einfachen Experiment schon viel beobachtet werden kann.

Seth Roberts dazu:
Complicated (experiment) plus complicated (world) = confusion. Simple (experiment) plus complicated (world) = progress.

Im Video eines Gesprächs zum Thema „Living By Numbers“, geben Gary Wolf und Kevin Kelly einen interessanten Überblick über Entstehung und Motivation der Quantified-Self-Bewegung. Ungefähr bei 10:40min geht Gary Wolf auf die obengenannte Probleme mit der Komplexität ein. So empfiehlt er eine einfache Skalierung zu wählen, so dass bei der Erhebung nicht zu lange überlegt werden muss in welchem Bereich man sich gerade befindet.

Autor: Max

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