Langzeiterinnerungen tracken mit Gerüchen

Bild oben: Unser Geruchssinn und unser Langzeitgedächtnis hängen zusammen. Um verlorene Orte aufzuspüren habe ich Boxen gesammelt, der Geruch in ihnen weckt meine Erinnerungen
Katzen hängen mehr an Orten als an ihren Besitzern, so sagt man. Obwohl ich bezweifle, dass das wirklich wortwörtlich stimmt, ist es wahr, dass Katzen an Ihrem Territorium hängen. Katzen und Hunde erkennen wie die meisten Säugetiere Orte am Geruch – den sie auch mit ihren eigenen Pheromonen bereichern.

Wenn wir Menschen etwas riechen, dass uns an einen bekannten Ort erinnert, fühlt sich die Erinnerung meist wie der Ort in seiner Gesamtheit an, einschließlich allem, was dort stattgefunden hat. So eine Erinnerung kann eine überwältigende Macht besitzen und uns regelrecht in die Vergangenheit ziehen. (An dieser Stelle darf ich es nicht verpassen, Proust zu zitieren, denn es ist unmöglich über von Aromen ausgelöste Erinnerungen zu schreiben ohne sich auf „A la recherche du temps perdu“ zu beziehen – bitte sehr.)

Gerüche können nicht digitalisiert werden. Da wir nie etwas riechen ohne unsere kompletten Langzeiterinnerungen miteinzubringen ist es unmöglich eine gemeinsame Sprache zu entwickeln die ausdrücken kann, wie wir einen Geruch wahrnehmen. Von visuellen Eindrücken, Haptik und Temperatur abgesehen, die wir anderen mündlich mitteilen können, ist unser Geruchssinn höchst individuell. Während ich das hier schreibe sitze ich auf dem Fensterbrett in meinem Arbeitszimmer, die warme Luft trägt den Geruch von Flieder mit sich. Aber auch wenn ich nachvollziehen kann warum Menschen diesen Geruch mögen, verbinde ich keinerlei Assoziationen damit, ich kann mir zwar rationell die Verbindung von Frühlingsblüten mit warmem und angenehmem Wetter herleiten, dennoch hat Flieder für mich offensichtlich keine emotionale Bedeutung.

Nostalgische Souvenirs

Als meine Großmutter starb und wir ihr Haus ausräumten und mir klar wurde, dass ich gerade zum letzten Mal diesen Ort roch, wurde mir bewusst, dass ich niemals hierher zurückkommen würde. Also hob ich eine Box mit Büromaterialien als Geruchsbewahrer auf. Doch auch dieser Geruch wird mit der Zeit verblassen, und mit ihm die zu ihm gehörenden Langzeiterinnerungen.

Nostalgie ist so direkt mit unserem Geruchsgedächtnis verbunden. Unser limbisches System speichert komplexe emotionale Landschaften zusammen mit den Gerüchen, die wir dort wahrgenommen haben. Diese Erinnerungskomplexe werden vorbewusst verarbeitet (sie sind ein sehr alter Teil unseres Gehirns, den wir mit allen Wirbeltieren seit dem Karbonzeitalter gemeinsam haben) und weil die Schichten im Gehirn nicht unabhängig voneinander arbeiten wird unser Bewusstsein sofort miteinbezogen, nimmt die Emotionen wahr und fügt den rationellen Kontext zur emotionalen Landschaft hinzu.

Ich bin im Allgemeinen nicht anfällig für Nostalgie. Dennoch mag ich es diese komplexen Erinnerungslandschaften herbeizurufen. Daher habe ich eine Reihe Geruchsproben gesammelt – nicht ansatzweise genug um mein Leben bisher abzudecken – aber immerhin. Macht das sonst noch irgendwer? Hat jemand schon mal davon gehört, so etwas systematisch zu tun? Das würde mich brennend interessieren!

Semiologischer Ansatz

Obwohl Gerüche sehr persönlich sind ist es interessant sich anzuschauen wie bestimmte Geruchsempfindungen mit Wörtern verbunden sind. Als ich bei Hubert Burda Media arbeitet, einem großen Print Verlag, wählten wir eine Untergruppe bestehend aus 1.500 Parfümnutzern aus den 20.000 Teilnehmern unserer großen Marktstudie TdW. Gemeinsam mit Partnern aus der Kosmetikindustrie baten wir die Teilnehmer mehr oder weniger zufällige zusammengestellte Wörter zu bewerten (recht ähnlich wie in der Semiometrie). Da wir wussten, welchen Duft die Teilnehmer normalerweise benutzten konnten wir ein Wörterbuch zusammenstellen, das die Worte mit den bevorzugten Parfümen verband. Wir machten die Gegenprobe: Die Hauptgeruchseigenschaft des Parfüms („fruchtig“, „Nelke“, „Lavendel“, „dumpf“, … die Parfümleute haben da eine ganze Typologie entwickelt) stand in direktem Bezug zu den positiv bewerteten Worten, und umgekehrt: Eine positive Bewertung für ein Wort sagte mit ziemlich hoher Wahrscheinlichkeit die Geruchspräferenz unserer Kontrollgruppe voraus. Es schien also zu funktionieren. Leider musste ich das Team für einen neuen Job verlassen (Online Video – keinerlei Verbindung zur Kosmetikindustrie) und die Recherchen wurden nicht fortgesetzt.

Ich glaube immer noch dass lexikalische Entsprechungen komplexer emotionaler Erinnerungen eine gute Möglichkeit sind um Geruchsempfindungen verschiedener Menschen vergleichbarer zu machen. Zumindest können diese Worte als Metaphern dienen, auf denen wir ein gemeinsam Bild aufbauen können.

Geruchsbibliotheken

Geruchsproben wie meine nostalgischen Duftüberbleibsel werden schnell ziemlich unheimlich, wenn die systematisch gesammelt werden. Die Stasi hatte tausende Kleidungsfetzen von Andersdenkenden angesammelt. Diese zudringliche, totalitäre Praxis war auch in Westdeutschland üblich, wenn auch nicht in so erschreckendem Umfang.

Eine bedeutend angenehmere Form der Geruchssammlung bietet das Restaurant von Juan Mari und Elena Arzak. Arzak’s liegt am Golf von Biskaya in San Sebastian und genießt den Ruf als eines der besten Restaurants der Welt. Wegweisend in der Molekularküche (sie nennen es sogar cuisine d’investigation) nutzen die Arzaks eine Methode, die unter Parfümeuren üblich ist: Eine Bibliothek der Düfte, aus der das Aroma zusammengesetzt wird so wie ein Maler die Farben auf seiner Palette mischt. Parfümeure und Meisterköche können Düfte aus Grundgerüchen synthetisieren.

Geruchsaufzeichnung

Unser Geruchssystem ist also ein wichtiger Teil unseres synästhetischen Gedächtnisses. Wenn wir Gerüche so aufzeichnen könnten wie wir Bilder mit unserem Smartphone speichern können würde das sicherlich unsere Lifelogging Versuche perfektionieren. Die meisten Gerüche verfallen sehr schnell, wenn sie Sauerstoff ausgesetzt sind. Daher macht es wenig Sinn unsere Geruchsarchive physisch zu speichern. Die Aufgabe wäre also zunächst die chemische Zusammensetzung eines Geruchs zu analysieren und dann ein Mittel zu entwickeln mit dem sich der aufgezeichnete Geruch später jederzeit synthetisieren lässt, ähnlich wie es Parfümeure und Köche mit ihrer Kunstfertigkeit tun.

Einen interessanten Ansatz hat Jenny Tillotson auf der Quantified Self Konferenz in Amsterdam präsentiert. Dr. Tillotson designed sensorische Mode, die je nach unseren Körperfunktionen sehr kleine Mengen Parfüm abgibt. Wenn das Gerät Stress oder Anspannung wahrnimmt, umgibt es die Person mit einem beruhigenden Geruch. Die Zusammensetzung des Geruchs wird abhängig von den persönlichen Bedürfnissen angepasst. Die Grundgerüche (wie Lavendel, Rosmarin, Zitrus usw.) werden auf einem speziellen Chip aufgehoben, einem sogenannten lab-on-a-chip, das als Miniaturverteiler dient.

Ich denke, das könnte ein vielversprechender Ansatz sein. Natürlich ist die Aufgabe individuelle Parfüme aus einem Set von etwa fünf Grundgerüchen entsprechend vorgegebener Parameter zusammenzustellen viel einfacher (nichtsdestotrotz komplex genug!) als ein komplettes Analyse-Synthetisierungsgerät zur Geruchsaufzeichnung sein müsste. Da gibt es also noch viel zu tun!

Literaturhinweise:

– Der beeindruckende Vortrag von den Nobelpreisträgern Linda B. Buck und Richard Axel, die herausgefunden haben, warum unser Geruchsgedächtnis so persönlich ist: “Scents and Sensibility: A Molecular Logic of Olfactory Perception”

– The Foul and the Fragrant: Odor and the French Social Imagination

– Bushid et.al.: Humans Can Discriminate More than 1 Trillion Olfactory Stimuli

Eine Quantified Self Ethik

Das Diagramm oben zeigt die Entwicklung des Frontooccipitalen Kopfumfangs eines Kindes. Wir messen das Wachstum unserer Kinder um ihre gesunde Entwicklung zu verfolgen. Nur mit Vergleichswerten bekommen diese Daten eine Bedeutung. Ohne sie zu teilen sind sie nutzlos.
„Warum Quantified Self der nächste große Trend sein wird“ erklärt Michael Reuter im vorangegangenen Post. Und ich stimme ihm zu: Der wirtschaftliche Antrieb und noch viel mehr die gesellschaftlichen Anreize die wir durch QS erhalten werden es allgegenwärtig machen.

Mit diesem Gedanken im Hinterkopf sollten wir einen Schritt zurück treten und einen Moment lang innehalten um über die Konsequenzen nachzudenken, die eine Quantified Self Gesellschaft für unser Leben haben wird, und über unterschiedlichen Pfade die diese Entwicklung auf dem Weg dahin nehmen kann.

Dieser Post schließt Themen einer Twitterunterhaltung mit Whitney Erin Boesel und Anne Wright ein (hier nachzulesen).

Quantified Self oder Quantified Other?

“”Quantified Toilet” war ein nettes Stück Design Fiktion: Big Data gesammelt durch Fäkalienanalysen in einer öffentlichen Toilette. Es wäre kein guter Scherz gewesen wenn es nicht eine gewisse Verbindung zur Wirklichkeit hätte. In öffentlichen Räumen genau wie in privaten halböffentlichen Räumen wie Einkaufszentren werden wir ständig von einer Unmenge von Sensoren quantisiert und beobachtet. Verkehrsmuster, Fußball, Handygebrauch, Lärmpegel aber auch aufschlussreiche Umgebungsdaten wie Mikrotemperatur und Luftfeuchtigkeit. Unsere Smartphones zeichnen darüber hinaus nicht nur Daten über uns selbst auf sondern auch Daten über andere Handys in der Nähe. Wir sollten also daran gewöhnt sein, beobachtet zu werden. Und der Unterschied zwischen der Videoüberwachung, der wir täglich ausgesetzt sind und die wir größtenteils akzeptiert zu haben scheinen und Lifelogging, also dem Tragen einer Kamera, die ständig Bilder von uns macht, ist sehr gering. Dennoch gibt es gute Gründe sowohl das Eine als auch das Andere zu kritisieren, beide können eine schwerwiegende Verletzung unseres Rechts auf informationelle Selbstbestimmung darstellen.

Nun könnte man allerdings denken, dass das aufzeichnen von ausschließlich eigenen Daten für die eigenen Zwecke sich vom Aufzeichnen der Daten anderer Menschen unterscheidet. Denken wir also einmal an soziale Medien: Twitter, Facebook, Likedin werden nicht ohne Grund „sozial“ genannt. Diese Plattformen funktionieren nur wenn wir uns mit anderen Verbinden und kommunizieren. Unsere Timeline ist kein Monolog – wir interagieren mit anderen. Wenn Sie versuchen sich abzumelden, bleiben all diese Verbindungen, die Sie zu anderen aufgebaut haben, bestehen, selbst wenn Ihr Profil gelöscht wird. Mehr noch, ihre Position im sozialen Graph anderer wird zum Tragen kommen, selbst wenn sie nie einen Account hatten, da das fehlende Objekt aus den Daten die das Objekt umgeben rekonstruiert wird. Wenn wir uns mithilfe von Geräten die das Teilen von Daten erlauben mit einer Gruppe verbinden, die ihre persönlichen Daten aufzeichnet, ist es gut möglich, dass unser Beitrag auch etwas über andere verrät, ohne dass wir uns dessen bewusst wären. Wenn wir unsere Schlafdaten mit Jawbone Up teilen wird unser sozialer Graph mit Sicherheit einige Vorhersagen über das Verhalten unserer Bekannten, die wir hinzugefügt haben, zulassen. Und wenn wir das Wattepad mit dem Abstrich der Bakterienflora die auf und in unserem Körper lebt zur Analyse an µBiome schicken, werden sich dort charakteristische biologische Spuren derjenigen finden lassen, mit denen wir interagieren – Hände schütteln, Küssen…

„Überwachungsmarketing“
Es gibt zwei Ansichten, warum QS Daten wertvoll sind. Einerseits sind das gesundheitsbezogene Anwendungen. Ich bin überzeugt, dass Michael Recht hat. Ich habe sogar darüber geschrieben, dass die geteilten und kollektiv zum Wohl der Öffentlichkeit genutzten Daten die Erde retten können. Der zweite Aspekt ist Marketing. Ich lebe davon, Verhalten anhand von Daten vorherzusagen. Das nennt sich Sozialforschung, Marktforschung, Werbeplanung, Zielausrichtung. Das ist mein Job. Es ist nichts Schlimmes daran, Produkte auf den Markt zu bringen. Es ist nichts Schlimmes daran, dass Facebook zielgerichtete Werbung verkauft. Dennoch kann es sein, dass die Menschen anfangen sich zu fragen ob der Deal den sie von den Plattformen angeboten bekommen fair ist: „Daten bestehen aus Menschen!“
Viele der QS Geräte und Plattformen werden von Venture-Capital finanziert. Die meisten von ihnen müssen daher verkauft werden, sonst würden die Investoren ihr Geld nicht wiedersehen. Selbst Crowdfunding schützt ein Startup nicht zwangsläufig vor diesem Schicksal, wie wir am Fall Oculus gut sehen konnten.
Ich denke daher, dass wir damit rechnen müssen, dass Kunden Kontrolle oder sogar Geld zurückfordern werden. Wir sollten daher eine QS Kultur des Open Source und Open Data unterstützen, und darum herum Geschäftsmodelle entwickeln. Diese Firmen werden ethisch korrekt sein und sich als widerstandfähiger erweisen. (Der Begriff „Überwachungsmarketing – „Surveillance Marketing“ – wurde von Bruce Sterling bei Wired Nextfest in Mailand genau in diesem Zusammenhang geprägt).

Die Ethik der Algorithmen
Auf der QS Konferenz im letzten Jahr berichtete Gary Wolf von einem Experiment in dem er die verschiedenen verfügbaren Geräte zum Nachverfolgen vom Laufen und Joggen verglich. Wie nicht anders zu erwarten gab es gewaltige Unterschiede. Eine ähnliche Beobachtung bei kommerziellen Geräten zur Sequenzierung von Genen führte zu einer Untersuchung durch die FDA. Wir können keine Technik erstellen ohne Werturteile mit einzubringen. Ich habe darüber bereits umfangreich geschrieben und gesprochen. Es ist aber wichtig, das nicht nur zu wissen. Wir sollten immer fragen, ob ein technisches Gerät nicht anders umgesetzt werden kann. Und wir sollten die Offenlegung der Algorithmen fordern. Wenn es um unsere privatesten Daten geht, sollte es keine unbekannten Stellen geben. In der IT Sicherheit sind offene kryptographische Algorithmen die einzigen vertrauenswürdigen Protokolle, das ist allgemein anerkannt. Offene QS Algorithmen sollten genauso angesehen werden.

Liberaler Trugschluss oder Mitwirkungsmöglichkeit?
Bei meinem vierten Punkt geht es um Selbstbestimmung und Verantwortung. QS ist eine großartige Möglichkeit die Gesundheit der Menschen zu fördern. Wir haben unglaubliche Geschichten davon gehört wie das Überwachen des eigenen Körpers, der Psyche, der Stimmung Menschen dabei helfen kann selbstständig ein selbstbestimmtes, aktives Leben zu führen. Wir sollten den bedeutenden Beitrag, den QS leisten kann, nicht zerstören, indem wir es gegen die Menschen drehen.
Was, wenn jemand ihr Leben nicht verändern kann, selbst wenn sie es versucht? Die häufigste Form dieses Arguments, ich nenne es den liberalen Trugschluss, lautet so: „Dicke Menschen sollten eine Waage haben und ihr Gewicht, Nahrungsaufnahme und Trainingsverhalten überwachen, dann werden sie auch abnehmen. Wenn sie das nicht schaffen, sind sie einfach nur faul. Ich habe solche Vorwürfe gegenüber Dicken häufig gehört, und auch wenn andere Formen der Diskriminierung weniger akzeptiert sind, ist die Ansicht dennoch weit verbreitet, dass der Gescheiterte selbst an seinem scheitern schuld ist.
Heutzutage müssen sich Eltern dafür verteidigen, wenn sie sich gegen pränatale Diagnostik entscheiden. Ich habe gehört, wie Leute Eltern beschuldigen, wenn diese ein Kind mit Down Syndrom zur Welt bringen. Wir dürfen nicht zulassen, dass Menschen zu einer Entscheidung wie einer Abtreibung gezwungen werden, nur weil andere menschliches Leben nur in Bezug auf Fitness und Gesundheit wertschätzen.
Wir sollten dafür sorgen, dass wir mittels QS Menschen helfen, ohne sie zu bevormunden. Wir sollten nicht implizieren, dass jeder Herr über sein eigenes Leben ist. Wir sollten unsere Verantwortung anderen zu helfen nicht auf Technik abwälzen und die Menschen mit ihren Problemen nicht alleine lassen, nur weil wir glauben, dass sie mit der Technik nun erreichen können, woran sie zuvor gescheitert sind. Unsere Verantwortung andere zu respektieren, niemanden zu diskriminieren, nicht auszugrenzen und die Charaktere und Schwächen anderer zu akzeptieren, das wird sich mit QS nicht ändern, es mag allerdings schwieriger werden.
Es gibt keine „virtuelle Realität“ die wir einfach ausschalten könnten. Unser von Daten umgebenes Dasein ist die einzige Realität, die es gibt. Es wird keine Möglichkeit des Aussteigens geben. Daher sollten wir den Menschen helfen, ihre quantifizierten Leben zu verstehen. Wir sollten diskutieren welche Moral wir in unserem Leben herrschen lassen wollen.
Wenn wir verantwortungsbewusst mit unserer Technik und unserem Verhalten umgehen, wenn wir aufmerksam bezüglich unserer Absichten bleiben, wenn wir die Diskussion offen erhalten und Transparenz fördern, und wenn wir mit anderen mitfühlen anstatt sie zu bewerten, dann wird The Quantified Self sich zu mehr entwickeln als nur zum „nächsten großen Trend“.

[Anmerkung: Ich hatte einen Entwurf zu diesem Post nach einer Twitter Unterhaltung geschrieben, als ich den Entwurf heute öffnete war alles weg, außer einer Zahl: „42“. …es geht nicht um die Antworten, es geht um die Fragen…]

Datarella People: Dan Berglund, Senior Developer bei Narrative

Hier die Abschrift des Datarella (DR) Interviews mit Dan Berglund vom Lifelogging Startup Narrative aus Stockholm.

DR

Auf der Quantified Self Conference 2014 haben wir Dan Berglund vom schwedischen Startup Narrative getroffen. Dan, kannst du dich kurz vorstellen und uns ein bisschen was über Narrative erzählen?

Dan

Natürlich. Ich arbeite als Softwareentwickler für Narrative, einer Software und Hardware Firma die eine sehr kleine Kamera herstellt, die Fotos von allem macht, was die Trägerin sieht. Alle 30 Sekunden wird ein Foto gemacht, die Fotos werden dann gesammelt und wir können somit eine aussagekräftige Darstellung ihres täglichen Lebens machen.

DR

Du trägst eine Narrative Kamera. Kannst du sie uns zeigen und erklären was die Kamera im Unterschied zu einer herkömmlichen Kamera macht?

Dan

Ja, hier ist sie. Sie funktioniert automatisch – man trägt sie am T-Shirt oder an der Jacke, und sie macht alle 30 Sekunden ein Bild. Wenn man sie ausschalten will, kann man sie einfach in die Tasche tun. Dann bieten wir einen Service an, der mit der Kamera verbunden ist: Dieser Service sammelt die Bilder und versucht, die besten herauszufiltern, indem ähnliche Bilder zu einer Gruppe zusammengefasst werden. Am Ende hat man ein Tagebuch des eigenen Alltags.

DR

Wofür wird Narrative am häufigsten verwendet? Um automatisch Partybilder zu machen?

Dan

Klar, das wäre eine Verwendung: Besondere Anlässe wie Partys, oder auch beim Reisen. Die meisten Leute wollen ganz allgemein ihr Leben in Bildern festhalten. Insbesondere hier auf der Quantified Self Conference – das ist das Ziel der Leute hier.

DR

Dan, du bist der wichtigste Softwareentwickler bei Narrative – bist du auch Mitgründer?

Dan

Nein, ich bin kein Mitgründer, aber ich war bei der Firma fast von Anfang an dabei.

DR

Kannst du uns ein bisschen was zu den Herausforderungen erzählen, mit denen ihr während der anfänglichen Entwicklungsphase bei Narrative konfrontiert wart?

Dan

Die meisten Entwickler in unserem 30-Mann-Team kommen aus dem Softwarebereich. Und es war ziemlich schwierig zu verstehen, wie kompliziert das Entwickeln von Hardware ist: Es gibt lange Release-Cycle und viele Verzögerungen. Und wenn man etwas überarbeiten muss, verzögert sich alles nochmal um Wochen oder Monate. Und das ist einige Male während der Entwicklung passiert. Das war definitiv der schwierigste Teil.

DR

Gestern hat mir dein Kollege Eric erzählt, dass ihr in Taiwan produziert. Wie schwer ist es für ein Startup aus Stockholm, Schweden, diesen Produktionsprozess aufzubauen?

Dan

Wir haben da genaugenommen Hilfe von einem anderen Startup namens MuteWatch bekommen, die denselben Zulieferer und dieselben Fabriken nutzen. Ohne sie wäre es viel schwerer geworden, und dennoch war es nicht leicht, alles Wichtige zusammenzutragen und eine straffe Produktion aufzubauen.

DR

Nutzt du außer deiner eigenen Kamera noch weitere Lifelogging Tools oder Aufzeichnungsgeräte?

Dan

Ich habe ein paar passive Aufzeichnungsapps wie Moves – und andere – ausprobiert, die meine Fortbewegung aufzeichnen, aber ich würde mich nicht als Lifelogger oder Quantified Self Person bezeichnen. Ich bin mehr der „Event-User“.

DR

Vielen Dank, Dan!

Dan

Gerne!

[Hier sehen Sie Datarella CEO @jbenno beim Lifeloggen mit Narrative]

Presseinfo – Datarella stellt Personal Coach explore auf Quantified Self Conference 2014 vor

München,, 10. Mai 2014 – Datarella, das Münchner Big Data Startup, stellt heute auf der zum zweiten Mal in Europa stattfindenden Quantified Self Conference in Amsterdam seinen kontextbasierten Personal Coach explore vor. explore ist eine Smartphone App, die ihrem Nutzer basierend auf dessen Verhalten und der jeweiligen spezifischen Situation Erkenntnisse über sich selbst und seinen Lifestyle widerspiegelt und ihm hilfreiche Tipps zur Steigerung seiner Lebensqualität gibt. Zum Einsatz kommt dabei die speziell für explore entwickelte CEPE, eine sogenannte Complex Event Processing Engine.

The Quantified Self
Die rund 500 Teilnehmer der QS14, wie die Zusammenkunft der europäischen Selbstvermesser in Kurzform heisst, sind das ideale Publikum für den offiziellen Launch des Personal Coach explore. Die 2007 durch die beiden WIRED Redakteure Kevin Kelly und Gary Wolf ins Leben gerufene Quantified Self Bewegung findet weltweit immer mehr Anhänger, die Daten über ihr eigenes Verhalten sammeln um daraus Erkenntnisse über ihre Befindlichkeit zu gewinnen. Insbesondere Menschen mit chronischen Krankheiten wie Depression oder Diabetes erfahren durch die konstante Selbstvermessung mehr über sich als anhand ärztlicher Diagnosen, die jeweils punktuell und in grösseren zeitlichen Abständen vorgenommen werden. Das durchgehende passive Erheben von Daten der Körperfunktionen vermittelt nicht nur ein genaueres, tiefergehendes Bild der eigenen Befindlichkeit, sondern ermöglicht es dem Einzelnen, selbst aktiv zu werden, seine Krankheit selbst zu analysieren und anschliessend

proaktiv Schritte zur Verbesserung seiner Lebensqualität vorzunehmen.
„Mit dem Personal Coach setzen die wir genau auf diese neue Autonomie des Einzelnen: der Nutzer misst mit explore ohne eigenen Aufwand neben körperlichen Aktivitäten wie Bewegung, Geschwindigkeit und zurückgelegten Wegen auch wie oft er sein Smartphone bedient oder welchen Lärmpegeln er tagtäglich ausgesetzt ist“, erklärt Joerg Blumtritt, Geschäftsführer von Datarella. „Die Messergebnisse präsentiert explore dem Nutzer auf anschaulichen Charts, die auch die Werte aller anderen Nutzer beinhalten und ihm somit zeigen, wie er sich im Vergleich zu ihnen verhält. Dieser Vergleich hilft dem Nutzer, sich selbst besser einschätzen zu können.“

Zusätzlich zu den passiv gemessenen Verhaltensdaten richtet sich der Personal Coach aktiv an den Nutzer, indem er kontextbasiert mit ihm interagiert: abhängig von individuell eintretenden Events bittet explore seinen Nutzer um die Beantwortung von Fragen und das Erledigen von Aufgaben. Verlässt der Nutzer beispielsweise einen Vortrag auf der QSEU14 Konferenz bereits nach kurzer Zeit wieder, wird er nach dem Grund gefragt: war es zu warm im Saal, war die Luft schlecht und ein Kaffee notwendig, oder war der Vortrag einfach nur zu langweilig? Auch das aktive Twittern unmittelbar nach dem Beginn einer Session ist ein solches Event: der Nutzer wird dann gefragt, ob er Langeweile verspürt, oder – ganz im Gegenteil – der Inhalt der Session so interessant ist, dass er ihn mit seinem Social Graph teilen will. So wird jedem Teilnehmer transparent, welche Konferenzinhalte aus welchen Gründen gut ankamen.

In beiden Beispielen setzt Datarella seine Complex Event Processing Engine ein: bei Eintreten eines bestimmten Events wird eine Aktion ausgelöst – und zwar automatisch, ohne das Zutun der explore Redaktion, die für die Entwicklung der Interaktionen verantwortlich ist. So können dem Nutzer Interaktionen wie Fragen, Aufgaben, Tipps und Empfehlungen in Abhängigkeit seines individuellen Verhaltens zugespielt werden. explore wird somit zu einem Personal Coach, der dem Nutzer verhaltensbasierte Unterstützung bietet.

Die Datarella GmbH wurde im August 2013 von ihrem Geschäftsführer Jörg Blumtritt sowie Kira Nezu, Yukitaka Nezu und Michael Reuter gegründet. Das Münchner Big Data Startup setzt seine mobile App explore zur Gewinnung und Analyse von Verhaltensdaten ein. Kunden von Datarella nutzen explore in der Originalversion, als speziell auf ihre Bedürfnisse angepasste White Label Versionen oder integrieren das explore SDK in ihre bestehenden Apps, um tiefere Einsichten in das Verhalten ihrer Nutzer zu erhalten. explore ist kostenlos in Google Play verfügbar. Kooperationspartner von Datarella sind u.a. die European Space Agency, die BayBG und die Serviceplan Gruppe.

Netzdebatte live auf der re:publica14: Alexander Mankowsky und Jörg Blumtritt

 

Der Data Scientist Jörg Blumtritt und der Zukunftsforscher Alexander Mankowsky unterhalten sich über den Menschen, Big Data und die Zukunft. Sie kommen zu dem Schluss, dass Big Data nur unter Betrachtung des Menschen funktionieren kann.

Die Bundeszentrale für Politische Bildung hat auf der re-publica Konferenz in Berlin ein Interview mit Alexander Mankowsky, der für die Daimler AG zur Zukunft des Automobils forscht und mir geführt. Themen sind autonomes Fahren, Städte der Zukunft, nachhaltiges Verhalten, und wie man mit Data Science („Big Data“) aus den Daten von Heute Informationen über die Entwicklung in die Zukunft erhalten kann.

Open Foresight auf der re:publica 2014

re:publica 14 - INTO THE WILD

„The future is already there, it is just not evenly distributed“ – Die Zukunft ist schon da, nur noch nicht gleichmäßig verteilt, wie Wiliam Gibson sagt.

Auf der re:pubica 2014 in Berlin werden wir zeigen, mit welchen Methoden und Werkzeugen man gute Vorhersagen aus Quellen macht, die man einfach im Netz findet.

„With Big Data comes the end of the pundit“ – mit Big Data haben die Experten ausgedient. Foresight – die Vorhersage der Zukunft aus der Gegenwart – das war in den vergangenen Jahrzehnten die Domäne von obskuren Trendforschern, Strategieplanern, Geheimdiensten oder der RAND-Corporation. Um zu brauchbaren Aussagen über Veränderungen von Gesellschaft, Politik, Kultur oder Technologie zu kommen, müssen wir uns heute nicht mehr auf die Eingebung und das Herrschaftswissen einzelner Forscher oder Institute verlassen. Wir können aus dem gewaltigen Schatz offener Daten schöpfen, die uns im Netz zur Verfügung stehen.

In unserem Workshop zeigen wir an praktischen Beispielen, wie man mit frei verfügbaren Werkzeugen ohne tiefere Programmierkenntnis aus Datenquellen wie Twitter, Google Books oder Google Correlate Muster erkennt; wir werden mit selbst gebastelten Webcrawlern Blogs durchsuchen, mit Open Source Programmen Textmining in Big Data-Quellen durchführen; wir werden vorführen, wie man Themen-Netzwerke in Twitter findet und visualisiert, und wie man über Metadaten Informationen über das Verhalten von Menschen gewinnt und erkennt, wie sich dieses Verhalten verändert (ganz „à la NSA“, wie wir durch Snowden erfahren haben …)

Besuchen Sie unseren Workshop!

re:publica 2014

Mittwoch, 7.Mai 12:30
stage B

Link zur re:publica-Seite:
re:publica Open Foresight

Lifelogging

Das eigene Leben kann man in allen möglichen Formen festhalten: Körperbezogene Daten wie Gewicht, Training, Nahrungsaufnahme, Schlafmuster – das ist das „klassische“ Quantified Self. Eine der aufdringlichsten aber zugleich faszinierendsten Methoden das eigene Leben zu verfolgen ist aber es visuell aufzuzeichnen. Lifelogging, das Erstellen einer visuellen Aufzeichnung des eigenen Lebens, wurde zum guten Teil durch Steve Mann bekannt. Mann wurde berühmt-berüchtigt dafür, dass er aus McDonalds herausgeworfen wurde, weil er eine Kopfkamera trug.
Ich habe selbst angefangen, mit Lifelogging zu experimentieren. Ich nutze den Narrative Clip, ein Gerät mit etwa 5cm Durchmesser, das man an die Kleidung klemmen kann und das automatisch alle 30 Sekunden ein Bild macht.

Während ich den Clip trug, machte ich mehrere Beobachtungen: Obwohl ich schon nach kurzer Zeit aufhörte daran zu denken, dass ich die ganze Zeit eine Kamera mit mir herumtrug, bemerkte ich, wie sich mein Verhalten veränderte. Ich saß aufrechter, aß und trank vorsichtig und drehte mich sogar in die Richtung von der ich vermutete, dass sie auf den Bildern am interessantesten aussehen würde. Den Menschen, denen ich in der Öffentlichkeit begegnete, war meine Überwachung ganz offensichtlich nicht bewusst, auch wenn mein Clip knallorange ist.

Ich habe einige Bilder meines Tages zusammengestellt. Wir sind mit unserer Kultur wohl definitiv noch nicht dafür bereit, unsere Zeit im Bad zu teilen, daher beginne ich mit einem Bild, das ich für harmlos halte: wie ich meine Zähne putze und mich darauf vorbereite, das Haus zu verlassen. Nachdem ich mit dem Rad im Viertel unterwegs bin um etwas zu erledigen, können Sie mich beim Teetrinken sehen, bevor ich mit dem Regionalzug auf dem Weg ins Büro meinen Freund Dr. Koehler treffe (sehr gut getroffen). Nachdem ich den Zug verlasse, können Sie mich von der Haltestelle zum Büro laufen sehen. Ich schließe alles mit einer Bilderreihe aus unserer Vorstandssitzung ab (in der Sie meine Kollegin Kira auf der anderen Seite des Tischs sitzen sehen).

[Schalten Sie rein und sehen Sie sich unser Menschen hinter Datarella Interview mit Narrative Entwickler Dan Berglund an]

[Anmerkung: Ich werde noch etwas über das dem Self-Tracking dieser Art anhaftende Problem der Geschlechterkultur und Diskriminierung Behinderter schreiben]