Datarella – Lessons Learned: Hire Slow – Fire Fast

Viele Unternehmer neigen dazu, zügig einzustellen und zögerlich zu entlassen, gerade wenn neue Programmierer zur Entwicklung einer Software benötigt werden. Vorliebe für Geschwindigkeit und zügiges Wachstum bringen viele Führungskräfte dazu, schnell neues Personal und neue Kooperationspartner einzustellen. Schnell einstellen ist auch völlig in Ordnung, so lange alles gut funktioniert. Das Problem ist, dass viele nicht schnell genug reagieren, wenn sie signifikante Qualitätsprobleme bei ihren Kooperationspartnern bemerken.

Datarella hatte sich entschieden, ein deutsches Softwareentwicklungsteam für die Programmierung einer Prototyp-App inklusive Backend System anzustellen. Das Team hatte gute Referenzen und bot uns für ihre Dienste einen guten Preis. Das erste Treffen verlief vielversprechend. Schnell hatten wir uns entschieden, sie anzustellen.

Es dauerte nicht lange, da stellten wir fest, dass das Entwicklerteam eine seiner Schlüsselfiguren verloren hatte, die auch an unserem Projekt beteiligt gewesen war. Infolgedessen gelang es ihnen nicht mehr, die festgelegten Deadlines einzuhalten und die Qualität der abgelieferten Arbeit litt. Zunächst baten wir sie, die Probleme, die es in ihrem Team offensichtlich gab, zu lösen. Außerdem setzten wir sie unter Zeitdruck. Dennoch verbesserte sich die Leistung unseres Partners nicht. Daher beschlossen wir, unseren Vertrag zu beenden und ein neues Team anzustellen, was wir wahrscheinlich schon viel früher hätten tun sollen…

Wenn Sie Probleme bei Ihren Angestellten oder Partnern bemerken, reagieren Sie schnell, und entlassen Sie falls nötig zügig.

Ein stabiles System für zehn Milliarden Menschen

In diesem Post mache ich einige Vorhersagen zur näheren und ferneren Zukunft der Quantified Self Bewegung. Anhand von McLuhans Tetrade erörtere ich, wie Quantified Self gewaltige Anreize durch die Verbesserungdes Gesundheitswesens und aus der Crowdsourcing Wissenschaft erhalten wird und dass es eine starke Grundlage bieten wird, anhand der die Menschen ihr Leben organisieren werden. Quantified Self wird darüber hinaus die institutionalisierte medizinische Versorgung schwächen und es könnte sogar staatliche Überwachung überflüssig machen, da die moralische Kontrolle von den Institutionen wieder an die Allgemeinheit zurückgegeben wird. Dadurch stellt Quantified Self eine Form des Zusammenlebens wieder her, die man als ländlich bezeichnen könnte, aber auch als Global Village („globales Dorf“). Zu guter Letzt kann Quantified Self, in Kombination mit dem Internet und Social Media, Teil eines anpassungsfähigen, weltweit operierenden Systems werden, das eine Bevölkerung von 10 Milliarden Menschen nachhaltig werden lässt.

Wie man einem System mit 10 Milliarden Menschen Struktur gibt

Quantified Self – das bedeutet, das eigene Leben aufzuzeichnen, die Daten zu analysieren, vertrauliche Details zu teilen, und Verhaltensweisen zu verändern. Self-Tracking ist in letzter Zeit zu einer großen Sache geworden. Es ist ein Komplex, der auf drei recht neuen technologischen Säulen ruht: Erstens wearable technology („tragbare Technologien“), Hardware, mit der man das eigene Leben messen kann, Sensoren, die jeder bei sich tragen kann. Zweitens die allgegenwärtige mobile technology („mobile Technologien“), also die Möglichkeit, Daten direkt in die Cloud hochzuladen. Und drittens social media, soziale Netzwerke, an denen jeder teilhat und durch die jeder mit jedem verbunden ist.

Diese dritte Säule, soziale Netzwerke, hat bereits den Grundstein dafür gelegt, dass die Menschen akzeptieren, dass ihr Leben transparenter wird, dass man vieles mitverfolgt: Die Freunde und deren Verbindungen, ihren Alltag durch das Essen, dessen Fotos sie teilen und auch die besonderen Events, die Highlights, die ganz besonders viel mit anderen geteilt werden.

Das Aufzeichnen und Teilen des eigenen Lebens ist also recht normal geworden. Quantified Self fügt dem nun gemessene Daten hinzu. Sei es das Work-out, Joggen, Radfahren oder andere sportliche Aktivitäten, seien es Ernährungsdaten, oder seien es Daten über chronische Erkrankungen, Blutdruck, Muskelzuckungen oder selbst die Stimmung.

Quantified Self hilft bereits jetzt Menschen mit Bipolarer Störung, Parkinson, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und vielen anderen Problemen, die normalerweise viel aufwändigere medizinische Behandlungen benötigen würden, als sich die meisten Menschen leisten können oder als sie vom Zeitaufwand her durchführen wollen.

Was verbessert Quantified Self?

Von Gesundheitsfürsorge zu Selbstfürsorge

Selbst bei chronischen Krankheiten gesund und selbstbestimmt zu bleiben ist ein enormer und sofortiger Vorteil von Quantified Self. Indem Quantified Self günstige Analytik wie unkompliziert über Amazon bestellbare Teststreifen für alle Arten metabolischer Bluttests zur Verfügung stellt bringt es medizinische Versorgung auch zu Menschen in Regionen ohne Krankenhäuser oder ohne öffentliches Gesundheitssystem.

Das ist ein großer Vorteil. Er allein wird Quantified Self ein großes Stück voranbringen. Wenn einer Gesellschaft klar wird, wieviel Effizienz gewonnen werden kann, wenn Bürger ihre Gesundheitsdaten aufzeichnen, werden auch finanzielle Anreize dafür geschaffen werden. Das kann mit Steuerbegünstigungen oder steuerlicher Absetzbarkeit anfangen und bis hin zu Ermäßigungen für Krankenversicherung oder Lebensversicherung gehen.

Crowdsourcing Wissenschaft

Quantified Self hilft nicht nur denjenigen, die ihre Daten aufzeichnen. Es sammelt auch die Daten vieler Individuen. Self-Tracking bedeutet nicht nur, die eigene Gesundheit zu verfolgen. Menschen zeichnen ihre Aufenthaltsorte auf, ihre Finanzen und – meist ohne es zu wissen – alle möglichen Daten, die ihre Smartphones automatisch und ununterbrochen abspeichern. Quantified Self ist also auch eine riesige Sammlung verschiedener Experimente zu Themen wie Mobilität, Gesundheit und Lebensverhältnissen, und das im großen Stil. Es gibt bereits Versuche, die das Datensammeln buchstäblich auf Self-Tracker „crowdsourcen“.

Der Vorteil diese Daten zur Verfügung zu haben ist enorm. Krankenakten zeigen nur einen kleinen Ausschnitt aus dem Leben eines Menschen. Quantified Self kann ein viel vollständigeres Bild geben. Gewaltige Fortschritte in der Frühdiagnose von Krankheiten und beim Entdecken von neuen Behandlungen werden so möglich sein.

Eine gemeinsame Plattform

Das Teilen persönlicher Daten via Quantified Self ist auch eine Weiterentwicklung des Teilens von Gedanken, Meinungen und Events via soziale Netzwerke. Man verbindet sich mit anderen, indem man mit ihnen sein Leben teilt, und insbesondere indem man sich mit anderen austauscht, indem man das zurückbekommt, was man zuvor gegeben hat. Teilen schafft Bindungen, die die Maschen des gesellschaftlichen Netzwerks enger werden lassen. Wir verstehen, was anderen wichtig ist, was mit ihnen los ist, und wir können ihren Zustand anerkennen.

Was wird durch Quantified Self überflüssig werden?

Das Gesundheitswesen wird durcheinandergebracht

Wenn Sie Ihre eigenen medizinischen Daten zum Arzt mitbringen, werden Sie mit Sicherheit nicht nur auf Begeisterung stoßen. Self-Tracking ist der erste Schritt, um von Experten unabhängiger zu werden. Wann immer die Leute anfingen, im großen Stil Dinge zu teilen, gab es zwei Entwicklungen: Crowdsourcing wurde immer effizienter und effektiver und die Knotenpunkte des Eigentums zerfielen. Das werden wir erleben. Höchstwahrscheinlich wird es am Rand beginnen. Zuerst werden die klassischen Ärzte eine sinkende Anzahl an Patienten bemerken. Die kleinen Labore werden abnehmende Zahlen bei den verschriebenen Analysen feststellen. Einen kleinen medizinischen Betrieb zu führen wird sich immer weniger lohnen.

Die Menschen werden auch fordernder werden. Passiv, das etymologisch der Ursprung des Wortes Patient ist, wird sich zu aktiv verwandeln, zu gebildet, wissend und Experten nicht mehr als selbstverständlich hinnehmend. Die Menschen werden anfangen, die Solidarität von Krankenkassen in Frage zu stellen. Warum würden sie auch anderen dafür Geld geben, dass diese ihre Gesundheit bereitwillig und bewusst aufs Spiel setzen? Selbstverständlich würden sie Rabatte einfordern, wodurch riskante Verhaltensweisen noch teurer würden. Schließlich, mit dem größten Teil der medizinischen Versorgung zu Hause in Reichweite, ausgestattet mit fortschrittlichen Self-Tracking Analysen und der Crowd, werden die Menschen nicht nur selbstverantwortlich sein, sondern auch autark.

Überwachung wird sinnlos

Die Überwachungsindustrie könnte durch Quantified Self auch Probleme bekommen. Auf den ersten Blick klingt das paradox: Hat die NSA nicht Facebook, Google und das komplette Internet in eine riesige Überwachungsmaschinerie umgebaut? Überwachung ist davon gekennzeichnet, dass irgendwer viele „Objekte“ beobachtet, die sich häufig noch nicht einmal bewusst sind, dass sie überwacht werden. Das wird auch durch den ersten Teil des Wortes ausgedrückt: „über“, von oben. Das finale Ziel der Überwachung ist das Panoptikon, das Jeremy Benthem im 18. Jahrhundert beschrieben hat: eine Gesellschaft, eingesperrt in ein rundes Gefängnis mit einem Wachturm in der Mitte. Nur sehr wenige Aufseher werden benötigt, um so ein panoptisches Gefängnis zu überwachen.

Wenn jeder Schritt im Leben aufgezeichnet und gespeichert wird, wird es für autoritäre Sicherheitsdienste zunehmend schwerer werden, die Gräueltaten zu verüben, mit denen sie normalerweise die Masse im Schach gehalten haben. Schon jetzt werden wir Zeuge von Polizeigewalt auf der ganzen Welt, per Smartphone aufgezeichnet und sofort veröffentlicht. Aus Überwachung wird „Unterwachung“, zurück beobachten. Ohne das Hierarchiegefälle wird Überwachung als Mittel der Unterdrückung zwecklos. Wenn nur Beweise für ein Verbrechen benötigt werden, werden die Menschen diese freiwillig mit ihren eigenen Geräten zur Verfügung stellen.

Was kommt mit Quantified Self aus der Vergangenheit zurück?

Das Globale Dorf

Das alles sehende panoptische Auge der Kontrolle des Staates wird verschwinden. Stattdessen werden in Zukunft Ihre Nachbarn einen Großteil Ihres Lebens sehen können. Aus Gesellschaft wird Gemeinschaft werden. Die Menschen, die anfangen Versicherungen zu hinterfragen und einfordern, dass man ihr eigenes richtiges Verhalten mit einberechnet, werden auch anfangen, ungemeinschaftliches Verhalten allgemein zu hinterfragen. Anstatt mit Luxus und Wohlstand anzugeben, sich in geschlossenen Wohnanlagen zu verbarrikadieren, „die 99%“ auszuschließen und somit Neid zu provozieren werden die Menschen anfangen, einen bedeutenden Beitrag zur Gemeinschaft zu leisten.

Die Anderen werden nicht mehr egal sein. Jeder wird für seine Nachbarn verantwortlich sein. Hilfe ist jederzeit nah, genauso wie Beurteilungen. Das bringt natürlich einige ernste Probleme mit sich: Es gibt Verhaltensweisen, die öffentlich bei Männer akzeptiert sind, für Frauen aber als Tabu gelten. Eng gestrickte Gemeinschaften sind meist nicht allzu tolerant gegenüber denen, die vom als „normal“ Angesehenen abweichen. Wir werden also neue Formen der Diskriminierung bekämpfen müssen – der Spielfilm Gattaca illustriert das sehr schön.

Nicht mehr alleine zu sein bedeutet in eine lebendige Gemeinschaft mit all ihrer Wärme und Liebenswürdigkeit eingegliedert zu sein, es bedeutet aber auch moralischer Kontrolle völlig ausgeliefert zu sein. Individuelle Abweichungen könnten streng bestraft werden. Obwohl sie durch die Ermächtigung des Individuums zutiefst liberal ist, wird die Quantified Self Gesellschaft eine gemeinschaftliche Moral erzwingen. Ein ländliches globales Dorf mit kommunitärer Moralkontrolle mag nicht nach allzu viel Spaß klingen. Verglichen mit den autoritären Regimen, unter denen der Großteil der Menschen heutzutage leben muss, ist dies aber noch das mit Abstand geringere Übel. Quantified Self regt die Menschen an, sich verantwortungsbewusst zu verhalten, sich selbst und anderen gegenüber. Schlussendlich kann es gut sein, dass wir mehr Freiheit dazugewinnen werden, als wir verlieren.

Was wird schließlich aus Quantified Self werden?

Die globale Gesellschaft stabilisieren

Als eine Erweiterung der sozialen Medien wird Quantified Self weltweit ein engmaschiges soziales Gewebe zwischen den Menschen bilden. Die gesellschaftliche Kontrolle garantiert nachhaltige Verhaltensweisen, wie es kein Rechtssystem je könnte. Indem es eine kommunitäre, freiwillige Gesellschaft aus allen Menschen macht, könnte Quantified Self ein Schritt in Richtung eines weltweiten Gesellschaftssystems sein.

Systemtheorie (auch wenn ich gestehen muss, dass ich kein großer Fan davon bin) gibt eine gute Erklärung, warum weltweite Bewegungen wie die sozialen Medien und Quantified Self genau jetzt entstanden sind und warum beide nicht nur etwas Vorrübergehendes sind, sondern uns noch lange begleiten werden.

Als die Weltbevölkerung Anfang des 20. Jahrhunderts zu explodieren begann, kam es zu schwerwiegenden Unruhen, die sogar die komplette menschliche Existenz in Frage stellten: Die Weltkriege, Atombomben, Umweltzerstörung, Klimawandel und enorme ökonomische Ungleichheit, um nur ein paar zu nennen. Systeme neigen allerdings dazu, sich zu stabilisieren. Ich glaube, dass das Internet, soziale Medien, frei verfügbare Daten und Quantified Self das System trotz der noch nie dagewesenen Bevölkerungszahl und –dichte wieder an Stabilität gewinnen lassen werden.

Die Noospäre

Durch die sozialen Medien haben wir schon jetzt das Gefühl, ständig mit der Gemeinschaft verbunden zu sein. Durch Self-Tracking werden wir uns der Anderen noch bewusster werden. Zuerst werden wir mit anderen nur geistig und emotional verbunden sein, aber mit tragbaren Technologien wird diese Verbindung sogar materiell werden. Wir werden uns auch der vielen Daten um uns herum bewusst werden. Daten werden wie weitere Dimensionen sein, für das bloße Auge unsichtbar, aber voller Bedeutung auf unseren Displays. Sie werden sich eng mit unserem Leben verknüpfen, denn sie werden unsere Gesundheit und unser Wohlbefinden mitbestimmen. Schon heute erleben wir, wie die Welt von der Datensphäre erweitert wird. Doch das Gefühl des Besonderen wird sich legen. Daten werden eins werden mit unserem sensorischen, biologischen Ich. Und während wir uns immer mehr miteinander verbinden, wird das Gefühl an einen Körper gebunden zu sein verblassen und wir werden zu Datenwesen, körperlos, engelsgleich.

Anmerkung zu McLuhans Tetrade

McLuhans Tetrade: Ein Modell, dass die Auswirkungen von neuen Medien und Technologien auf die Gesellschaft in mehreren Dimensionen vorhersagt.

Verbessert
Gesundheit, Fitness, Wissenschaft, Kommunikation
Holt zurück
Mäßigung, Gemeinschaftsleben, Fürsorge, ländliches Dorf, Moralkontrolle
Quantified Self
Wird zu
Struktur für ein aus 10 Milliarden Menschen bestehendes System, Noosphäre, Engelsgleichheit,
Weltgeist
Macht überflüssig
Allgemeinärzte, die Couch des Psychologen, Überwachung

Data Based Storytelling und die wahre Customer Journey – Was wir vom Daten-Journalismus lernen können

Kennen Sie Ihre Kunden und bauen Sie eine langfristige Beziehung zwischen ihnen und Ihren Marken auf, indem Sie nicht nur auf pünktliche Lieferung durch eine Marketingkampagne abzielen! Engagierte User sind treue Kunden, haben bessere LTVs und tragen mehr zu Ihrem Profit bei als Gelegenheitskunden. Das würden wohl die meisten so unterschreiben. Aber wie kann man bessere Beziehungen zu den eigenen Kunden aufbauen? Wissen Sie genug über Ihre Kunden um sie auf ihrer Reise zu begleiten?

Wenn Sie Nate Silvers FiveThirtyEight Blog lesen, ist Ihnen sicher seine Verachtung für Meinungsjournalismus (wie zum Beispiel Kolumnen) aufgefallen: Meinungsjournalismus „scheint sich weder an die Standards journalistischer noch wissenschaftlicher Objektivität zu halten. Oft genug scheint er sich an überhaupt keine Standards zu halten.“

Wenn also eine (gut recherchierte, wenn gut gemachte) Kolumne weder journalistischen noch wissenschaftlichen Standards entspricht – entspricht eine Customer Journey Beschreibung, die üblicherweise da aufhört, wo die Kundin ihre Reise im echten Leben gerade erst beginnt, weil sie nun den Schreibtisch verlässt, den Standards der Marktforschung? Würde die Kundin sich nicht anders verhalten und ausdrücken wenn sie unterwegs wäre, wenn sie tatsächlich gerade am Einkaufen wäre, wenn sie an Außenwerbung vorbeihetzt – im Vergleich zum entspannten mit dem iPad im Wohnzimmer Sitzen?

Diese Customer Journeys des echten Lebens zeigen, dass man den Kunden überall hin folgen muss, wenn man sie wirklich verstehen will. Man muss sich mit ihnen vernetzen um von ihnen zu lernen – über die Orte, an denen sie sich aufhalten, ihre Gewohnheiten und ihre Bedürfnisse – nur so kann man ihren Alltag schließlich auch optimieren. Wenn Sie es schaffen, so nah an Ihren Kunden zu sein, können Sie ihnen die richtige Geschichte erzählen – in diesem Fall eine Geschichte, die auf ihren Daten beruht. Kommen wir zurück auf unseren Vergleich zum Journalismus: Die Mehrzahl von Anekdote ist Daten, wie der Politikwissenschaftler Ray Wolfinger 1969 feststellte.

Jede Smartphonenutzerin und jede Nutzerin von anderen tragbaren Geräten produziert tagtäglich eine enorme Datenmenge. Wenn Sie diese Daten sammeln, korrekt analysieren und in sinnvolle Empfehlungen und geeignete User Stories umwandeln können, dann werden Sie enge Beziehungen zu Ihren Kunden aufbauen. Mithilfe unserer explore App können Sie Ihre Kunden begleiten, die richtigen Fragen zur richtigen Zeit stellen und viel über ihre Aufenthaltsorte, Gewohnheiten und Ansichten lernen.

Wie Big Data das Marketing verändert

Etwa 0,5% der gesammelten Big Data werden tatsächlich analysiert und zu Geld gemacht. Der „Rest“ bleibt ungenutzt. 90% aller Daten die je generiert wurden entstanden in den Jahren 2012 und 2013, und 30% davon enthält brauchbare Informationen.

Über die letzten Jahre ist die Datenmenge exponentiell angestiegen. Unternehmen in aller Welt fangen an, Big Data ganz oben auf die Liste ihrer Prioritäten zu setzen. Big Data verschiebt die Grundsätze nicht nur in der Forschung: Diese verlagert ihren Schwerpunkt weg von der Suche nach der richtigen Fragestellung und lässt stattdessen die Daten für sich selbst sprechen, ermöglicht durch intelligente Algorithmen, die Analysen automatisch durchführen. Im Marketing findet dieselbe Grundsatzverschiebung statt: CMOs erhalten tatsachenbezogene, individualisierte Antworten in Echtzeit, ganz anders als mit den intuitiven, rückwirkenden Perspektiven der traditionellen Marktforschung.

 

Quantified Self oder Quantified Us? Selbstvermessung und soziale Verpflichtung

Lifelogging, Tracking, Quantified Self, quantifiziertes Leben – und nun das quantifizierte Wir? Brauchen wir mehr oder bessere Bezeichnungen für den weltweiten Trend, der Menschen motiviert, ihr Verhalten zu verbessern?

Matthew Jordan und Nikki Pfarr von der Firma Artefact plädieren für eine Umwandlung von Quantified Self zu Quantified Us. Die erste Bedeutungsebene, also das Kennen der eigenen Daten, ist der erste Schritt für alle Lifelogger: Durch das Sammeln von Daten zum eigenen Verhalten können sie ihre subjektive Wahrnehmung von Bewegung, Nahrungsaufnahme usw. mit der Realität vergleichen. Und daraus eine sinnvolle Bedeutung ablesen, wie etwa: „Oh, ich laufe nicht jeden zweiten Tag 10 Kilometer, sondern zweimal die Woche 7,5 Kilometer – im Durchschnitt.“ Nachdem sie so mehr über sich selbst gelernt hat, ergreift die Benutzerin Maßnahmen – die zweite Bedeutungsebene: Um sich zu motivieren kauft sie sich neue Sportschuhe und dann erweitert sie ihre Laufstrecke auf 10 Kilometer, jeden zweiten Tag. Lektion gelernt, Lebensqualität gesteigert.

Die dritte Bedeutungsebene wäre erreicht, wenn die Menschen Ratschläge erhalten, wie sie ihre Daten – und die Daten anderer Leute – in dem Moment nutzen können, indem sie tatsächlich die Entscheidungen treffen. Eine Grundvoraussetzung dafür ist, dass die Menschen ihre persönlichen Daten (anonym) teilen. Matthew und Nikki bevorzugen den Quantifies Us Ansatz gegenüber dem Quantified Self. Sie fordern Gruppen Gleichgesinnter, die sich selbst quantifizieren und die Daten dann miteinander teilen. Apps sollten die Mitglieder solcher Gruppen unterstützen und es ihnen erleichtern, die Daten zu sammeln und individuellen Nutzen daraus zu ziehen.

Wir könnten es nicht besser ausdrücken – und es entspricht genau unserer Herangehensweise bei Datarella mit unserer explore App: Indem wir unseren Benutzern Fragen stellen, machen wir es ihnen leicht, jene Teile des individuellen Verhaltens nachzuverfolgen, die nicht von Sensoren aufgezeichnet werden können, sondern die manuell eingegeben werden müssen. Wir setzen sie nicht vor ein leeres Blatt, das mit viel Kreativität ausgefüllt werden muss, sondern geben ihnen Fragebögen, die sie anleiten und es ihnen ermöglichen, viel Inhalt in kurzer Zeit einzugeben.

Zweitens erhalten explore User Feedback zu ihrem eigenen Verhalten sowie zum Verhalten anderer. Sie können die Antworten der anderen als Vergleichswerte nutzen – und sie sehen, wo sie selbst innerhalb der explore Community stehen.

Durch diese zwei Aspekte stellt jede Benutzerin ihre eigenen Daten der Community als nützliche Gemeinschaftsdaten zur Verfügung: Jeder fügt dem Puzzle mit seinen eigenen Daten ein wichtiges Teil hinzu. Und, wie man es von P2P Netzwerken wie Skype schon kennt, verbessert sich das Ergebnis für jedes Individuum mit jedem neuen Mitglied des Netzwerks oder der Community.

Kommen wir zurück auf die Frage des Quantified Self oder Quantified Us: Ja, wir stimmen völlig überein, dass der gemeinschaftliche Faktor nötig ist, damit die Bewegung gesellschaftlich relevant wird. Aber wir glauben, dass das Individuum – das Ich – die Schlüsselfigur ist: Das Individuum muss sich dafür entscheiden, in einer der wichtigsten Bewegungen aller Zeiten mitzumachen, oder still zu stehen und sich auf traditionelle evolutionäre Mechanismen zu verlassen.

Wir würden gerne Ihre Gedanken dazu lesen!

Umweltmonitoring via Mobile Crowdsourcing

Viele der Kenngrößen, die Smartphones automatisch messen, sind nützlich beim Beobachten der Umwelt. Wir haben kürzlich diskutiert, wie die Feinstaubbelastung mit einer unkomplizierten Erweiterung der Handykamera gemessen werden kann. Aber es gibt noch viel dezentere Möglichkeiten, wie User beim Erforschen und Vermessen der Umwelt mithelfen können.
Ein anderes schönes Beispiel geben A. Overeem et. al., die innerstädtische Temperaturen über längere Zeiträume in verschiedenen Metropolen auf der ganzen Welt aufzeichnen. Die Vorgehensweise ist so einfach wie effektiv: das Aufzeichnen der Akkutemperatur (die sowieso von jedem Smartphone gemessen wird).

Auch das Mikro kann wertvolle Umweltdaten von einer unbegrenzten Anzahl Teilnehmer beziehen. Das Schalllevel zeigt den Lärmpegel bezogen auf einen bestimmten Ort und eine bestimmte Zeit an. Lärm wird als eine der Hauptursachen für Stress angesehen, und doch ist vergleichsweise wenig bekannt über die Veränderungen, die in verschiedenen mikrogeographischen Regionen stattfinden.

Apps wie Weather Signal nutzen daher mehrere der Sensoren eines Handys, um bessere Wettervorhersagen zu erstellen.

Neben dem passiven Nutzen von Handys als Sensorboards ist es natürlich auch möglich, Daten von anderen Quellen in der Umgebung zu beziehen und diese dann per Smartphone zu übermitteln. Zum Beispiel kann man User ein Foto der Messwerte machen lassen, das dann mittels Bilderkennung verarbeitet wird. Oder man bittet die Nutzer, die Messwerte oder ihre Beobachtungen in einen Fragebogen einzugeben.

Das Faszinierende daran: Weil so viele Menschen in beinahe allen Ländern Smartphones haben, ist die Überwachung von Umweltgegebenheiten und -veränderungen heute in viel größerem Maßstab möglich als je zuvor.

Big Data hilft Umweltgefahren in Echtzeit zu erkennen

Vom rasanten Wachstum der Städte in China bis zu den mit Viehdung betriebenen Öfen in New Delhi, Luftverschmutzung hat 2012 nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation auf der ganzen Welt 7 Millionen Menschen das Leben gekostet. Weltweit kann einer von acht Todesfällen mit verschmutzter Luft in Verbindung gebracht werden – was bedeutet, dass Luftverschmutzung der Umweltfaktor ist, der die größte Gefahr für die Gesundheit darstellt.

In Gegenden mit sehr starker Luftverschmutzung sterben die Menschen im Durchschnitt 5 Jahre früher als Menschen aus anderen Regionen. Nicht nur in chinesischen Millionenstädten oder den ländlichen Regionen Indiens kämpfen die Menschen damit, die Luftverschmutzung in Schach zu halten. In Portland, Oregon, nutzt eine ortsansässige Initiative namens Neighbours for Clean Air Big Data um schlechte Luft sichtbar zu machen. Die Gruppe ist Teil eines Experiments von Intel Labs, das 17 weitverbreitete, günstige Sensoren mit jeweils weniger als einem halben Kilo Gewicht nutzt, um Daten über die Luftqualität zu sammeln. Diese Daten werden auf Websites eingespeist, die sie dann analysieren und leichtverständliche Visualisierungen der Daten anzeigen. Die Sensoren werden mithilfe eines Arduino Controllers gebaut. Sie messen Kohlenstoff- und Stickstoffdioxidausstoß, Temperatur und Luftfeuchtigkeit.

Indem es das Problem der Luftverschmutzung sichtbar macht, verdeutlichte das Experiment den Menschen nicht nur die Bedeutung von Technik für unser Wissen über Luftverschmutzung. Neighbors for Clean Air gelang es sogar, sogar ein Abkommen mit einer ortsansässigen Metallgießerei zur Reduzierung des Schadstoffausstoßes abzuschließen.

Wenn Sie sich die Luftverschmutzung bei sich ansehen wollen, gehen Sie auf die Website von Air Quality Egg – vielleicht wurde eines der mehreren hundert Eier weltweit in Ihrer Nähe angebracht.