by Michael Reuter | 4 April 2014 | Blockchain
Life logging, tracking, the Quantified Self, the Quantified Life – and now the Quantified Us? Do we need more or better expressions for this global trend which motivates people to change their behavior?
Matthew Jordan and Nikki Pfarr from Artefact make their case for changing the Quantified Self into Quantified Us. The first degree of meaning, that is to know your personal data, is the first step for all life loggers: by collecting data about their behavior they can compare their subjective perception of movements, food intake etc. with the reality. And get meaning from that, such as: “Ah, I see – I don’t run 10 kilometers every second day but I run 7.5 kilometers twice a week – on average.”
After having learned about oneself, the user takes action – the second degree of meaning: she buys new running shoes to please herself and then she extends her weekly parcours to 10 kilometers, completed every second day. Lesson learned, quality of life of the individual improved.
The third degree of meaning would be added, when people get advice to make better use of their – and other people’s – data in the moments when decisions are actually made. A basic requirement for the third degree is that people (anonymously) share their personal data.
Matthew and Nikki prefer a Quantified Us approach to the Quantified Self. They call for groups of like-minded people quantifying themselves and sharing their data with each other. Apps which support those groups should help the users to make it easier to collect the data and to get a personal meaning from the data.
We could not phrase that better – and this is exactly the our approach at Datarella with our app explore: By asking our users questions we make it very easy for them to track those parts of their individual behavior which cannot be tracked by sensors but have to be added manually. She does not see a blank page which he has to fill by being highly creative , but by answering questionnaires, the user is guided and is able to add lots of contents in a very short time.
Second, explore user get feedback on their own behavior as well as the behavior of other users. They can use the answers of others as benchmark – and they see their individual position within the explore community.
These two aspects let every user provide their personal individual data as useful community data: by adding her own data, everybody is acting as an important piece of the puzzle. And, as known from P2P networks, such as Skype, the result for each individual will improve with every new participant in the network or community.
Coming back to Quantified Self vs Quantified Us: yes, we totally agree that the social – or community – factor is necessary for the movement to become socially relevant. But we think that the individual – the self – is the key factor in the game: the individual must decide to participate in one of the most important movements ever, or to stand still and rely on traditional eveolutionary mechanisms.
We’d love to read your thoughts on that!
by Michael Reuter | 28 March 2014 | Blockchain
If a technology wants to be respected it should demonstrate its social relevance. Then it will be approved by the people and its implications will be accepted. Otherwise it will be dead on arrival.
Generally, there are two different sorts of people: tech lovers and tech skeptics. The first are open to any innovation and happily embrace new technologies, products and services. The others look for risks and potentially negative implications of new tech. Ok – that may sound a little black and white – but for this post it helps. I think, if a new technology wants to be regarded as valuable, it should demonstrate social relevance. What do I mean with that? Let me explain using the example of or app explore.
A quick reminder for those who don’t now explore: the app helps you to learn more about yourself, your behavior. It does two things:
- it tracks you by collecting data from your smartphone’s sensors – like geolocation data, and
- it offers you questionnaires regarding your behavior to be answered by you.
The more questions you answer, the more does explore know about you and the better is the feedback you get from explore: your behavior, presented in nice-to-read graphs, with comparisons of your own behavior with that of other explore users. explore is a quantified self app, fully functional without any additional gadget.
The goal of explore is to help you improving the quality of your life. And that’s why you provide explore with your personal data: you will learn a lot about yourself – how you behave in certain situations and how this correlates with other factors, such as weather conditions, your individual communication behavior, your stress level, etc. If, for instance, you don’t feel well for the last few days, explore might find out a strong correlation with a higher than normal coffee intake. And since we all forget quickly – we even don’t remember what we did last Monday – explore supports you by showing your behavior in a time line. That might be the first time you don’t have to speculate about the reason for your not-so-well-being, but you actually see the reason!
“The first thing you have to know is yourself. A man who knows himself can step outside himself and watch his own reactions like an observer.”
Adam Smith
We are individuals, all of us are different. There is no standard recipe for illnesses or bad feelings. There are as many recipes as there are people. And this is where explore comes in: since you provide explore with your individual data, you will get individual feedback and recommendations about what to change, if necessary. And here we are: I think that our app explore – and its behavioral analytics in the background – is socially relevant.
3 Aspects of explore’s Social Relevance
- Everybody can use explore. The app is free and there is no need of using an additional gadget like a fitness band, or else. It’s in your smartphone – with you all the time.
- It’s absolutely easy to participate: explore asks the right questions at the right time – nobody must be overly creative and fill in an empty diary – just answer short questionnaires in under a minute.
- Users get individual personalized recommendations to change their behavior, if necessary. No standards, but individual advice.
For me, it’s absolutely great to work with a product (and a team, of course!) that helps people to change their lives for the better. Depending on the usage and the individual user, these might be minor changes – but with every small improvement is a good one. And since human beings can only change themselves for the better by changing their behavior (and not by waiting, taking pills or expecting any other external help), explore is a well applicable tool. And then it becomes socially relevant.
Please send me your perspective on socially relevant technology – would love to discuss!
by Michael Reuter | 5 November 2013 | Blockchain
Mit der auf der Präsentation des neuen iPhone 5S vorgestellten Fitness App Nike+ Move macht der Sportartikelhersteller Nike die in der Quantified Self Bewegung so beliebten tragbaren Zusatzgeräte wie Jawbones Up Band, sowie das Nike eigene FuelBand überflüssig.
Die Move App nutzt den im iPhone 5S eingebauten M7 Co-Prozessor, der Bewegungsdaten über das Gyroscope, den Beschleunigungssensor und den Kompass sammelt und analysiert. Da der M7 Chip im Hintergrund fortwährend Daten sammelt, erhält der Move Nutzer keine leere App, sondern Aktivitätsinformationen über die letzten 10 Tage. Noch fehlen einige Funktionen zur FuelBand App, aber erste Testes zeigen, dass alle Bewegungsinformationen korrekt gesammelt und ausgewertet wären. Der grosse Vorteil der Nike+ Move App: man muss kein Band mehr tragen und dasselbe kann auch nicht mehr kaputtgehen – gerade letzteres ein von Jawbone Kunden oft gehörtes Ärgernis.
Bild: Move App
Interessant finden wir hebe der sprachlichen auch die visuelle Anlehnung der Nike+ Move App an die Tracking App Moves, die in ihrer aktuellen Version auf Nutzerbeschwerden reagiert: Leerte die App, die für s Tracking nicht geschlossen werden darf und die eingeschaltete iOS Funktion “Im Hintergrund neu laden” erfordert, den Akku des iPhones bei entsprechender Bewegungsaktivität in weniger als 5 Stunden, so kann der Nutzer jetzt in Einstellungen einen Stromspar-Modus wählen. In diesem Fall werden innerhalb von Gebäuden nur die Bewegungen von Besitzern des neuen iPhone 5S getrackt, das dafür einen eigenen Co-Prozessor abstellt. Moves verzichtet im Energiespar-Modus komplett auf das Indoor Tracking.
Beide Beispiele zeigen, dass sich die Zeit der zusätzlich zu tragenden Gadgets ihrem Ende zuneigt, noch bevor diese wirklich massenfähig sind: warum ein Bändchen tragen, wenn ich es nicht brauche?
by Michael Reuter | 25 August 2013 | Blockchain
Die knapp einstündige Dokumentation der BBC zeigt eindrucksvoll, wie Quantified Self das Gesundheitswesen von Grund auf ändert. Die Meßbarkeit des eigenen Körpers anhand kleiner, am Körper selbst bzw. an der Kleidung zu tragender Geräte in Verbindung mit entsprechenden Apps auf Smartphone oder Tablet, bedeutet nichts weniger als eine Revolution für die Gesundheitsindustrie: (Über-)Lebensnotwendiges Monitoring, für das bis vor kurzem extrem teure medizinischem Fachpersonal vorbehaltene Geräte vonnöten waren, kann nun vom Menschen selbst durchgeführt werden.
Das bedeutet einen klaren Wechsel der Machtpositionen: von Kliniken, Laboren und Ärzten bewegt sich die Fähigkeit der Gesundheitsüberwachung hin zum Menschen und Patienten: er gewinnt – er ist ab sofort selbst in der Lage, seine Gesundheit zu analysieren und relevante Signale hin entsprechend zu handeln.
![Deutschland steht still, nach dem Motto: “Sport ist Mord”]()
by Martin Schäffner | 31 July 2013 | Blockchain
Das Ergebnis einer neuen Studie der Techniker Krankenkasse (TK) ist alles andere als erfreulich: immer mehr Deutsche werden zu Sportmuffel. 7 Sunden verbringt der durchschnittliche Bundesbürger im Sitzen, Tag ein Tag aus. Ein Drittel der berufstätigen Menschen sitzen sogar mehr als 9 Stunden. Zu Hause wird das Sitzen fortgesetzt, entweder vor dem Fernseher oder im Internet. Deutschland wird zu einer “Sitzgesellschaft”, und der Trend setzt sich leider fort.
Der Anteil der Nichtaktiven in Deutschland ist zwischen 2007 und heute von 45 auf 52 Prozent hochgeklettert. Das heißt, jeder 2. Bundesbürger betreibt überhaupt keinen Sport. Die Zahl der sportlich aktiven nimmt ab, jedoch die Anzahl der Extremsportler (dazu zählen auch ambitionierte Hobbysportler) nimmt zu, nach dem Motto: “Wenn schon, denn schon”. Langsam zeichnen sich Parallelen zu Amerika ab.
Besonders bewegungsfaul sind die 36- bis 45-Jährigen. Im Kampf der Geschlechter schneiden die Frauen etwas besser ab. Mehr als die Hälfte der Männer (55 Prozent) verweigern Sport, bei den Frauen sind es weniger als die Hälfte (47 Prozent). Frauen bevorzugen leichte, gemäßigte Sportarten, wie z.B. Spazieren, Yoga, Pilates, usw., Männer wollen sich messen und lieben den Wettkampf.
Was kann man dagegen tun? Nun, es gibt die sogenannte “Quantified Self” Bewegung. Eine Gruppe von Menschen “tracken” ihre Persönlichkeits- und Verhaltensmuster und zeichnen diese über die Zeit auf. Dabei gibt es unterschiedliche Software und Hardware Lösungen von diversen Anbietern. Z.B. Jawbone Up, Nike Fuelband. Damit können zurückgelegte Distanzen aufgezeichnet werden und das Schlafverhalten, also wie lange und tief man schläft, bei sich selbst beobachten. Für sportlich ambitionierte Menschen gibt es die Möglichkeit, die Leistung über das System von Omegawave zu verbessern. All diese System haben gemeinsam, dass man sich und seinen Körper besser kennenlernt und das Verhalten entsprechend anpassen kann. Jedoch helfen sie nicht den inneren Schweinehund zu überwinden. Das muss schon aus eigenem Antrieb erfolgen.
by Michael Reuter | 13 July 2013 | Blockchain
Es gibt mittlerweile viele Fitness-Apps und Zusatzgeräte, die dem Menschen helfen gesünder zu leben. Durch das tägliche Sammeln und Speichern aller Bewegungsdaten und von Angaben zur Nahrungsmittelaufnahme kann der gesundheitsbewusste Mensch kontrollieren, wieviel er sich tatsächlich beengt und wieviele Kalorien er zu sich nimmt.
Wer sein Verhalten konsequent täglich misst, sammelt eine große Menge an Daten an, die es zu analysieren gilt. Apps wie Up oder Nike+ Fuelband bereiten die Daten in ansprechenden., gut lesbaren Graphiken auf, die dem Nutzer einen schnellen Überblick seines Verhaltens erlauben. Inwiefern helfen die gesammelten Daten und ihre Aufbereitung aber nun wirklich? Sehen wir uns lediglich die schönen Charts an oder ändern wir basierend auf neuen Erkenntnissen unsere Lebensweise? Und – wie genau messen diese Apps wirklich? Können wir uns auf die Ergebnisse verlasen, so dass eine Verhaltensänderung auch den richtigen Schritt bedeutet?
Apps wie Human oder Moves motivieren ihre Nutzer dazu, sich über einen bestimmten Zeitraum pro Tag zu bewegen. Es sind simple Apps, die nur ein Ziel haben: mehr Bewegung ihrer Nutzer. Und weil jede zusätzliche Komplexität im mit Terminen, Verpflichtungen und mentalen Anforderungen angefüllten Tagesablauf störend wirken würde, verzichten die Apps auf Funktionalität: man wird aufgefordert, sich 30 Minuten pro Tag zu bewegen – sonst nichts. Diese Einfachheit ist der erste wichtige Grund dafür, wie Big Data ein Teil unseres Lebens wird: indem man sich nicht darum kümmern muss, sorgen Apps und tragbare Geräte dafür, dass wir automatisch und nebenbei die für uns wichtigen Daten sammeln.
Heute und auch noch ein paar Jahre in die Zukunft gedacht, nutzen wir die sogenannten wearable devices – tragbare Geräte wie beispielsweise den Withings Pulse. Der Gesamtmarkt für wearable device wird auf etwa 300 Millionen verkaufte Geräte im Jahr 2017 geschätzt. Im nächsten Schritt werden externe Zusatzgeräte wie der Pulse vermutlich von Implantaten und invasiven Arzneimitteln ersetzt: Wie sollte man den eigenen Körper besser kennenlernen, als durch den Blick ins Innere? Körpertemperatur, Puls, Atemfrequenz, der Hormonhaushalt und sogar eingenommene Medikamente können automatisch jederzeit gemessen und kontrolliert werden. Nicht nur für die Optimierung des persönlichen Wohlergehens, sondern auch für die Früherkennung und Prävention von Krankheiten kann dies von unermesslichem Wert sein.
Neben den klar erkennbaren Vorteilen des Quantified Self lasen sich auch potentielle Gefahren erkennen: was passiert, wenn die gemessenen Daten gegen die messende Person verwendet werden? Was, wenn die Daten in unbefugte Hände gelangen? Diese Fragen deuten auf reale Gefahren hin und müssen beantwortet werden. Die Tatsache, dass die komplette und ständige Vermessung des menschlichen Körpers in kurzer Zeit Realität sein wird und die daraus entstehenden Vorteile für Millionen von kranken und gefährdeten Menschen lebensrettend sein können, macht deutlich, wie wichtig dies für den Menschen ist und dass Quantified Self als ein selbstverständlicher Aspekt jeden verantwortungsbewussten Verhaltens angesehen werden wird.
by Martin Schäffner | 25 June 2013 | Blockchain
Ich habe mich schon lange gefragt, wer die aktivsten PE Investoren im Bereich Big Data sind und wie viel Kapital bereits von professionellen Investoren für diesen Bereich zur Verfügung gestellt wurden. In einem etwas älteren Beitrag aus März 2013 auf CN Insights wurde ich endlich fündig. Die Zahlen sind beeindruckend.
Seit der Finanzkrise in 2008 wurden insgesamt mehr als 4,9 Mrd. USD im Bereich Big Data investiert – eine beträchtliche Summe, wenn man bedenkt, dass PE-Investitionen seit 2008 stark rückläufig sind. Hier sind die Top 20 Investoren:
by Michael Reuter | 20 June 2013 | Blockchain
Wer Siri oder Google Now kennt, weiss die Dienste der virtuellen Assistenten zu schätzen. Von einfachen Arbeiten wie der raschen ins Smartphone gesprochenen Erinnerung oder einem Kalendereintrag angefangen, über Kleidertips für den Folgetag aufgrund der integrierten Wetterdaten bis hin zur geänderten Routenplanung aufgrund neuer Stauinformationen: es ist einfach sehr praktisch, wenn jemand “mitdenkt”.
Mitdenkende Apps sind aktuell stark im Kommen: Auf dem Bloomberg Next Big Thing Summit stellten sie den Löwenanteil der Geschäftsmodelle, die man im Silicon Valley für die meistversprechenden hält. Da Apps natü+rlich nicht wirklich mitdenken, sondern relevante Daten aus dem jeweiligen Nutzer Kontext integriert, spricht man von contextually aware applications. Über Sensoren sammeln Smartphones Daten über die Bewegungen, Aufenthaltsorte, Interaktionen, Geräusch- und Lichtszenarien, in denen sich der Nutzer bewegt. Insbesondere die Gesundheitsbranche steht hier vor eine Revolution: Apps und tragbare medizinische Geräte können beispielsweise herzinfarktgefährdeten Menschen rechtzeitig vor dem Infarkt mitteilen, dass eine Notsituation bevorsteht. So wird aus einem Life-logging für Nerds schnell eine praktische massentaugliche Anwendung, die kein Betroffener mehr missen möchte. Oder, wie Gary Wolf auf der Quantified Self Conference 2013 treffend bemerkte:
“Quantifying yourself will be regarded as a responsibility.”
Damit den reizvollen Anwendungen auch die entsprechenden Technologien zur Verfügung stehen, kündigen derzeit Beratungsgesellschaften wie IBM aber auch der Chiphersteller Intel Produktoffensiven an, die im Falle von Intel gar einer Neudefinition des gesamten Unternehmens gleichkommen.
by Michael Reuter | 18 June 2013 | Blockchain
Self Quantifizier wissen es schon lange: nicht nur das Sammeln und Analysieren der eigenen Daten, sondern gerade das Teilen der Daten mit anderen bringt hohe Erkenntnisgewinne. Was zunächst für weniger technologisch-affine Menschen undenkbar ist – das Teilen privater Verhaltensdaten mit anderen – bringt neben dem Wissen über die eigene Person eine Einordnung in das jeweilige soziale Umfeld mit sich, die dem Nutzer wiederum extrem hilft, sich in der Gesellschaft zu verorten.
Andrei Pop geht mit seinem Startup Human API den nächsten Schritt:: er möchte dem Normalbürger, der kein ausgewiesener Quantified Self Fan ist, möglichst einfach zu den oben beschriebenen Erkenntnisgewinnen verhelfen. Human API aggregiert Schnittstellen einer Reihe von Apps und Geräten aus dem Gesundheits- und Wellnessbereich. Zusätzlich macht das Startup externen Entwicklern die Normalisierung und Standardisierung der Daten einfacher. Über inhaltlich zusammenpassende APIs werden kategorisierte Datenströme geliefert: so ist es für Dritte wesentlich leichter, auf thematischen Datenströmen aufzusetzen. Dass diese Daten begehrt sind, zeigt der Andrang: über 600 Entwickler meldeten sich innerhalb der ersten 48 Stunden nach Einladung.
