Über ein Jahr habe ich die Apple Watch nun schon. Zeit, mal wieder auf die Auswertungen zu schauen, die ich bereits in 2015 durchgeführt und in zwei Artikeln beschrieben habe (hier und hier). Wie schon damals bemängelt, gibt es immer noch keine ordentliche Auswertemöglichkeit der Daten mit einer Anwendung von Apple selbst. Erstaunlich bei einer Firma, die so stark auf Usability setzt. Bei der Hardware ist die stark ausgeprägt, bei der Software eher schwach.

Wenn ich mir beispielsweise die Pulsauswertung für ein Jahr anschaue, die aus der Health App von Apple kommt, muss ich sagen, das ist Murks. Damit kann niemand etwas anfangen.

Die Auswertung zu den Aktivitätsdaten sieht nicht besser aus:

Mir ist auch noch keine andere Anwendung untergekommen, die etwas vernünftiges mit den Daten anstellen kann. Also greife ich wieder auf meine R Analyse zurück, die ich ja bereits letztes Jahr auf Github geteilt habe. Die Auswertung der Aktivitätsdaten mit R zeigt mir wenigstens zusätzlich, wie unterschiedlich die Tage sind. Manchmal bin ich aktiv, manchmal auch nicht. Die Linie zeigt den Trend und da erkennt man, dass es nach einem Tief im letzten Spätherbst wieder deutlich aufwärts geht. Die rote Linie ist das von mir vorgegebene Ziel und ich erreiche es nun wieder deutlich häufiger.

Schauen wir auf die Pulswerte, so sieht man starke Schwankungen. Diese liegen aber definitiv nicht am geänderten Verhalten, sondern an der Uhr und der Meßwerterfassung selbst. Mit jeder Version des Betriebssystems der Apple Watch besteht das Risiko, dass sich etwas grundlegend ändert.

Noch deutlicher wird das mit der folgenden Graphik, die die Anzahl der Messungen pro Stunde zeigt. Mit der Version 2.2 von WatchOS hat es mal wieder eine Änderung gegeben, wie häufig ein Pulswert erfasst wird. Mit Version 1.0 und 2.0 waren es im Schnitt ein Pulswert je 10 Minuten. Version 1.1 hat das deutlich reduziert, weil nur in Ruhe ein Pulswert ermittelt wurde. Da man sich ja permanent bewegt, wurde sehr selten ein Wert ermittelt. Version 2.2 scheint nun deutlich häufiger einen Pulswert zu ermitteln. Im Mittel sind es nun 8x je Stunde. Gehört hatte ich davon bisher noch nichts.

Die Auswertung mir R habe ich dieses mal nicht lokal auf meinem Rechner durchgeführt, sondern mit der neuen Data Science Experience Umgebung der IBM. Diese enthält neben Jupyter Notebooks für Python, R und Scala auch eine komplette RStudio Umgebung. Damit lassen sich diese Auswertungen also selbst leicht durchführen, ohne R oder RStudio auf einem Rechner installieren zu müssen. Die Beschreibungen in meinem GitHub Projekt sollten genug Hinweise für eigene Auswertungen geben.

Wer selbst IBMs Data Science Experience ausprobieren möchte, kann sich hier anmelden. Die Auswerteplattform ist aktuell noch in Beta und kann kostenfrei genutzt werden.

Das wurden die Teilnehmer des Technologieforums der IBM am Dienstag von Aleksandra Sowa gefragt. „Und wenn ja, wie sieht Facebook dann aus? Welche Technologien wird Facebook nutzen?“

Tja, gute Fragen, schwierige Fragen, auf die es keine guten Antworten gab. Natürlich, wer kann schon 10 Jahre in die Zukunft schauen. Facebook ist zwar schon mehr als 10 Jahre alt und bereits mehr als 8 Jahre in Deutschland vertreten, aber Smartphones gibt es noch keine 10 Jahre (Start des iPhones war 2007). Wer kann sich diese digitale Gesellschaft ohne Smartphone noch vorstellen? Wer kann sagen, wie sich Smartphones entwickeln werden? Der Erfolg von Facebook ist eng mit den Smartphones verknüpft und auch die Zukunftspläne von Facebook mit künstlicher Intelligenz, digitalem Assistenten und Integration mit Apps hängen an Geräten, die wir  immer dabei haben. Eine Idee für Facebooks Zukunft, die nicht schon auf dem Plan steht, oder bloß eine Fortschreibung beziehungsweise Intensivierung der aktuellen Methoden bedeutete, wurde nicht genannt. Virtuelle Realität und mehr KI, mehr Beeinflussung oder sogar Manipulation waren die primären Themen. Das Stimmungsbild ergab ungefähr 50:50 für das Überleben von Facebook.

Peter Sunde von Pirate-Bay hat in einem Interview über Mark Zuckerberg gesagt, er sei der Diktator der größten Nation der Welt. Zuckerberg bestimmt die Regeln und keiner aus seinem Volk hat Einfluss darauf. Das kann man sicher so sehen und obwohl die Regeln, die Facebook aufstellt, viele aufregen, bleiben sie trotzdem treu. Selbst wenn Die Zeit immer mal einen Artikel wegen zu viel nackter Haut entfernt bekommt, ist der Druck, dort zu publizieren, zu groß, um Konsequenzen zu ziehen. Eingeschränkte Meinungsfreiheit hin oder her.

Mir gefällt das Bild mit dem Diktator und ich denke, es wird Facebook ergehen wir vielen Diktatoren oder Diktaturen. Entweder sie werden von der Geschichte hinweggespült und existieren somit in 10 Jahren nicht mehr. Das könnte durch Flucht eintreten wie in der DDR. Jeder, der kann, läuft weg, bis alles zusammenbricht. Alternativ greift die Gesellschaft durch Regulierungen ein, die das Geschäftsmodell unmöglich machen. Oder Facebook existiert noch wie es seine Methoden der Kontrolle und Manipulation perfektioniert hat. Niemand kommt mehr aus und alle akzeptieren die Regeln des Diktators.

Die Frage ist nicht neu und schon vor Jahren wurde über das Ende von Facebook geschrieben. Bei den Messaging Apps habe ich versucht, statt WhatsApp den Messenger Threema zu verwenden. Das habe ich aufgegeben, weil fast niemand Threema nutzt. Alternativen zu Facebook sind nicht in Sicht. Wir bezahlen mit unseren Daten und kennen nicht mal die Kurs dieser Währung. Wenn Facebook als Diktatur überlebt, sollten wir Mark Zuckerberg wenigstens das folgende Buch schenken: Wie werde ich ein guter Diktator.

Bei einem Vortrag bei einer Alumni Veranstaltung der Rotterdam School of Management kam die Frage auch auf und das Votum fiel deutlich günstiger für Facebook aus. Vielleicht, weil das Durchschnittsalter erheblich unter dem des Technologieforums lag.

Ich war dieses Jahr zwar auf der re:publica, konnte mich aber gar nicht so richtig den Vorträgen und dem Socializing widmen, weil ich gearbeitet habe. Ich will auch gar keinen persönlichen Rückblick geben sondern die Twitter Trends, die ich mit dem Tool Watson Analytics sehen kann, hier zeigen. Ausgewertet habe ich die Tweets mit #rp15. Ich bekomme mit dem Tool ein 10% Sample, alle Zahlen sind also x10.

Die Anzahl der Tweets war am ersten Tag mit ~35.000 am höchsten. Der zweite Tag war ähnlich, aber am dritten ging es schon deutlich zurück. Das hat man auch gemerkt, es war insgesamt schon leerer. Die meisten Tweets sind in deutsch, danach englisch und auf Platz 3 und 4 sind französisch und finnisch.

Schaut man die verwendeten Hashtags (Top 20) neben #rp15 an, kann man erkennen, dass die Angabe eines Hashtags für einen Vortrag wichtig ist. So hat der Sketchnotes Vortrag einen kleinen Peak erzeugt und auch unser Vortrag zu NewWaytoWork ist sichtbar. Der Vortrag des Netflix CEO hat einen beachtlichen Ausschlag verursacht. Das Top Thema war aber der Vortrag von Alexander Gerst zur ISS Mission. Da wurde wie wild getwittert (mehr als doppelt so viel wie bei Netflix), aber es gab kein einheitlich verwendetes Hashtag. Daher kommt das in der obigen Grafik nicht raus. Das Land Baden-Württemberg hat es mit Freibier geschafft, permanent mit dem Hashtag #bwjetzt in den Trends aufzutauchen.

Auch der Bahnstreik hat sich in den Tweets niedergeschlagen. Allerdings primär vor der re:publica. Als erst mal alle da waren, war das Thema auch nicht mehr wichtig.

Die geografische Verteilung der Twitterer ist ziemlich global. Natürlich haben diese Info nicht alle hinterlegt, aber trotzdem bekommt man einen guten Einblick, von woher die Teilnehmer kommen. Die meisten natürlich aus Deutschland, Asien ist gut vertreten, Afrika nur punktuell.

Um die Verhältnisse ins rechte Licht zu rücken, als letztes nun ein Vergleich von #rp15 mit #fcbfcb. Über dieses Fußballspiel wurde mehr als 10x mehr getwittert als über die re:publica. Mag vielleicht auch am Ergebnis liegen…