Die letzten beiden Artikel, Individuelle Blutanalysen von Vimeda, in dem es darum geht, wie heutzutage jeder seine eigenen Blutanalysen in Auftrag geben kann und Ein halber Marathon – barfuß in dem ich ein paar Zahlen und Kurven zu meinem Lauf eingebaut habe bringen ein spannendes Thema auf: Das quantifizierte Selbst, oder auf englisch: quantified self (QS).
Dabei handelt es sich um eine Bewegung von Menschen, die dank günstiger, aber fortschrittlicher Technologie Daten über sich selbst sammeln – und dabei zu erstaunlichen Erkenntnissen kommen können.
Warum Daten sammeln?
Daten sammeln ist heutzutage in Verruf geraten. Dabei übersehen viele Menschen, dass das Sammeln von Daten zunächst nur ein rein objektiver, technischer Vorgang ist: Wie bei einem Foto speichert man ab, was geschah. Erst durch den Zweck, für den man gesammelte Daten verwendet definiert sich, ob man daraus etwas gutes, schlechtes, sinnvolles oder sinnloses macht.
Und so entdecken immer mehr Menschen, dass man auch Daten über sich selbst sammeln kann: Von simplen Diät-bezogenen Daten wie Gewicht, Bauchumfang oder Körperfett-Anteil über Gesundheits-Daten wie Puls, Blutdruck und Herzraten-Variabilität, Fitness-Daten wie Schrittzahl, Stockwerke und gelaufenen Strecken bis hin zu aufwändigeren Daten wie Schlaf-Qualität, Blutzucker, Cholesterin-Werte oder ganze Bluttests mit Vitaminen, Mineralien, Aminosäuren und weiteren Vitalstoffen.
Die Technik macht’s möglich
Ein Treiber dieser Bewegung ist die immer einfachere Messbarkeit solcher Daten: Jedes aktuelle Handy kann Schritte zählen, Laufstrecken protokollieren und dank pfiffiger Apps sogar mit eingebauter Kamera und Blitz den Puls messen. Fitness-Tracker sind schon seit einiger Zeit in Mode gekommen, so dass sie schon für deutlich unter 100 Euro im Handel erhältlich sind. Dass Läufer mit Puls-Uhr oder -Gurt und Handy nicht nur ihre Strecke und ihre Schritte, sondern auch den Puls während ihres Laufes aufzeichnen ist schon völlig normal und in naher Zukunft werden wir quasi nebenbei viel mehr Daten über uns sammeln.
So gibt es schon kleine, ansteckbare Kameras wie z. B. die Wearable Lifestyle Kamera - Narrative Clip - 8GB - 5 Megapixel - Weiß
Gary Wolf, Mitbegründer der Quantified Self-Bewegung erklärt in diesem TED-Talk die neuen Möglichkeiten, sich selbst besser und kontinuierlich zu vermessen:
Das Ziel: Selbsterkenntnis
Doch was soll das nützen?
Eine berechtigte Frage mit einigen guten Antworten:
- Selbstmotivation: Eine alte Manager-Weisheit sagt: „What gets measured gets done.“ – Was gemessen wird, wird erledigt. Diesen Effekt nutzen viele, die ihre Ziele erreichen wollen: Wer abnehmen will und täglich oder wöchentlich auf die Waage steigt, bekommt mit der Zeit direktes Feedback über Erfolg oder Misserfolg von Diät-Maßnahmen. Unbewusst hält man sich von Snacks, Nachschlag und großen Portionen fern, da man weiß, dass der Effekt nicht ausbleiben wird. Ein Spiel mit oder gegen sich selbst und in vielen Fällen ein wirkungsvoller Motivations-Mechanismus.
- Wettbewerb: Damit verwandt ist der natürliche Drang, sich mit anderen zu vergleichen. Davon leben Sport-Tracking-Portale wie Runkeeper oder Runtastic, in denen Läufer, Fahrradfahrer und andere Fitness-Begeisterte ihre Daten nicht nur für sich selbst sammeln, sondern diese auch mit Freunden, Bekannten oder gleich der ganzen Welt vergleichen können. Auch hier kommt ein starker Motivations-Effekt durch sozialen Druck zustande.
- Neugier: Es muss nicht Motivation, Wettbewerb oder Druck sein. Auch einfache Neugier spielt bei den meisten Menschen eine Rolle: Meine Töchter fragen häufig: „Papa, wie viele Schritte bist Du heute gelaufen?“ und freuen sich – egal, welche Zahl ich nenne. Eine gewisse Neugier für das eigene Daten-Abbild aus Schrittzahlen, Kilometern, Stockwerken, Bio-Markern und Blutwerten ist sicher immer dabei.
- Selbsterkenntnis: Für mich am wichtigsten ist jedoch der Nutzen, den man aus Daten, Messwerten und anderen Informationen über sich selbst ziehen kann, wenn man versucht, sich selbst dadurch besser zu verstehen. Die Spanne reicht hier von einfachem Feedback zu selbst gesteckten Zielen im Sport über Hinweise für eine bessere Ernährung oder für den richtigen Sport bis hin zu völlig überraschenden Erkenntnissen.
Ein besseres Gefühl für sich selbst.
Allein dadurch, dass man regelmäßig Messwerte über sich sieht, lernt man seinen Körper besser kennen: Seit Dezember 2011 zeichne ich fast lückenlos alle meine Läufe mit dem Handy auf und kann heute auf 237 Läufe zurückblicken, mit Strecken, Geschwindigkeiten und zeitweise sogar Herzfrequenz-Daten. Das sind insgesamt 1615 km.
Seit etwa der gleichen Zeit zeichne ich auch Gewicht, Bauch/Hüftumfang und Körperfett wöchentlich auf und konnte dabei ein gutes Gefühl dafür entwickeln, wie diese Werte natürlich oder durch verschiedene Ernährungs- oder andere Lifestyle-Einflüsse schwanken können.
Seit Januar 2014 zeichne ich Schritte, Stockwerke und Schlaf mit einem Fitbit-Tracker auf und seit Februar 2015 habe ich einen Fitbit Aktivitätstracker Charge HR, S
All diese Werte nimmt man zunächst nur unbewusst wahr, aber mit der Zeit sickern diese Informationen in das Unterbewusstsein ein, wie Wetter, Wohlbefinden, was man erlebt, getan, gegessen und empfunden hat, so dass man kontinuierlich ein besseres Gefühl für sich selbst erhält: Eine bessere Selbstwahrnehmung.
Meiner Frau habe ich zu Weihnachten eine Withings Aktivitätstracker Pop Smart Watch Aktivitäts und Schlaf tracker, Azure, 70076701
Auf meiner Wunschliste für die nächsten Monate steht jetzt ein Bluetooth-Blutdruckmessgerät und eine WLAN-Waage von Withings, um in Zukunft mehr Werte einfacher aufzeichnen zu können.
Erstaunliche Ergebnisse
Ihr glaubt, das ist nerdy oder sogar übertrieben? Verglichen mit echten Quantified-Self-Freaks bin ich dagegen blutiger Anfänger: Auf der Quantified Self Homepage gibt es die verrücktesten Geschichten, mit den exotischsten Messgrößen und den spannendsten Experimenten.
Denn moderne Sensor-Technik – vom Schrittzähler bis zum Bluttest – in den Händen von ganz normalen, aber neugierigen und kreativen Menschen ermöglicht Mini-Studien und n=1-Experimente abseits steriler Forschungs-Labore, die es in sich haben:
- Ein New Yorker Anwalt bekam von seinem Hausarzt leicht verschlechterte Cholesterin-Werte diagnostiziert. Paleosophie-Leser wissen, dass Cholesterin ein komplexes und oft missverstandenes Thema ist und auch dieser Anwalt beschloss, den Dingen auf den Grund zu gehen. Er kaufte sich kurzerhand ein Cholesterin-Messgerät für Zuhause und fing an, regelmäßig seine Werte zu messen und Experimente mit verschiedenen Nahrungsmitteln anzustellen. Das Ergebnis: Butter von Weidekühen (in diesem Fall die Marke Kerrygold) wirkte sich entgegen der gerne von Medien und Ärzten propagierten Meinung deutlich positiv auf seine Cholesterin-Werte aus. Seine Dosis: Ca. 60 g Butter pro Tag (ca. 1/4 Packung), zusammen mit 4 Eiern und etwas Kokosöl in einem morgendlichen Omelette. Nachzulesen in: Is Butter As Powerful as a Statin?
- Es kommt noch besser: Seth Roberts, ein bekannter (und leider inzwischen verstorbener) Vertreter der Quantified Self Bewegung stellte zunächst intuitiv fest, dass Butter ihm hilft, besser zu denken. Er überprüfte es, indem er die Zeit für das Absolvieren verschiedener Kopfrechenaufgaben maß und systematisch seinen Butterkonsum veränderte. Dabei stellte er fest, dass ebenfalls eine tägliche Menge von 60g Butter seine Kopfrechen-Leistung signifikant verbesserten. Später wurde das Experiment an Probanden wiederholt und der Effekt von Butter gegenüber Kokosöl verglichen. Dabei wurde auch ein eventueller Trainings-Effekt berücksichtigt. Trotzdem blieb Butter weiterhin der Sieger.
- Die Wissenschaftlerin Rocio Chongtay stellte irgendwann fest, dass sie sich bei verschiedenen Musik-Typen verschieden gut konzentrieren konnte und fing an, ihre Hirnwellen mit einem einfachen Gerät zu messen und so die optimale Musik für Lesen, Programmieren und sogar für das Bogenschießen zu finden: Tuning My Brain With Music For Reading, Programming, and Archery by Rocio Chongtay.
Diese Beispiele sind faszinierend, aber man muss auch wissen, dass Daten nicht alles sind: Gerade statistische Erhebungen bergen viele Fallen in ihrer Interpretation und so verbringen QS-Fans viel Zeit damit, zu diskutieren, welche Test- und Auswerte-Verfahren sowie welche Maßnahmen für die Gestaltung von Experimenten sinnvoll sind, um Verzerrungen in den Daten zu vermeiden.
Unser Butter-Cholesterin-Anwalt von vorhin hat noch zwei weitere Blog-Posts geschrieben, in dem er verschiedene Korrekturen und mögliche Fehler seiner Experimente beschrieb, bzw. eine weitere Betrachtung der Butter-Sorte (Weidebutter vs. normaler Butter) hinzufügte. Das Ergebnis ist immer noch, dass Weidebutter seine Cholesterin-Werte verbesserte, aber eben nur Weidebutter, keine konventionelle Butter.
Und weil man das nicht oft genug sagen kann, gilt auch hier: Korrelation ist keine Kausation, also ist es wichtig, sich Gedanken zu seinen Daten zu machen und seine Experimente sinnvoll zu gestalten.
Welche Daten messt Ihr über Euch selbst? Womit? Welche Beobachtungen, Experimente und Erkenntnisse habt Ihr daraus gewonnen?
Messgeräte für QS-Einsteiger
Bild: Rachel Kalmar's datapunk quantified self sensor array 2, Institute for the Future, Palo Alto, California, USA von flickr-User Cory Doctorow, freigegeben unter der Creative Commons Attribution-ShareAlike 2.0 Generic (CC BY-SA 2.0).
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Von Constantin Gonzalez am 04.06.2016, aktualisiert: 19.12.2016 in Allgemein.
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