Aktuelle Studie deckt auf: Das Smartphone weiß, ob man deprimiert ist

/artikel/aktuelle-studie-deckt-auf-das-smartphone-weiss-ob-man-deprimiert-ist

✨ AI Kontextualisierung

Das Smartphone ist heutzutage beste Freundin und bester Feind gleichermaßen. Es kennt unser Netzwerk, unsere Familie, weiß, mit wem wir regelmäßig in Kontakt stehen und über die vielen Fotos kennt es auch unser Gesicht und das unserer Bekannten. Das ist allerdings nichts Neues – dass das Smartphone aber auch unseren Gefühlszustand kennt, schon.

Eine aktuelle Studie, die erst vor wenigen Tagen im Journal of Medical Internet Research veröffentlicht wurde, deckt auf, dass man anhand von GPS und Benutzungssensoren bestimmen kann, ob ein User Anzeichen einer Depression hat. Die Forscher der Northwestern University konnten mit einer Zutreff-Wahrscheinlichkeit von 86,5 Prozent anhand von Smartphone-Daten herausfinden, ob jemand Depressionsanfällig ist oder nicht.

An der Studie nahmen 40 Personen teil, die ein Telefon mit sich herumtrugen, auf dem eine spezielle App namens Purzle Robot installiert war. Diese sammelt Daten, die sich auf den Gefühlszustand des Nutzers beziehen.

Die Forscher konnten dann mit Hilfe eines am Anfang gestellten Fragenkatalogs feststellen, welche Teilnehmer der Gruppe depressiv veranlagt sind. Fragen in dem Katalog bezogen sich etwa auf demographische Faktoren oder den Gesundheitszustand.

Die Analyse umfasste schließlich Daten über die Benutzung des Smartphones, wie oft der User zu Hause war oder die Wohnung verlies und welche täglichen Routinen seinen Tag bestimmen. Nicht ganz überraschend, wurde dabei etwa festgestellt, dass jene Menschen, die zu Depressionen neigen, weniger häufig außer Haus gehen.

Der Leiter der Studie, David C. Mohr, Professor der Northwestern University, stellte am Ende fest, dass man „unauffällig“ anhand von bestimmten Verhaltensmustern feststellen könnte, wer depressiv ist.

Die Studie erregt Datenschützer, die die Privatsphäre angegriffen sehen: Vor allem, weil GPS Daten verwendet werden müssen. Nichtsdestotrotz muss festgehalten werden, dass die Studie zeigt, wie viel der Mensch im Alltag von seinem Leben und sogar seinem Inneren bereits über sein Smartphone preisgibt.

Bild: Das Smartphone weiß dank GPS, ob man zu Hause ist oder nicht.

Quelle

Deine ungelesenen Artikel:

die Redaktion

21.10.2026

Grazer Deep-Tech-Spin-off DiLT Analytics schließt siebenstellige Finanzierungsrunde ab

Das Grazer TU-Spinoff holt den Deep-Tech-Fonds Noctua Science Ventures als Investor an Bord und erhält zusätzlich eine Förderung aus dem Programm aws Seedfinancing – Deep Tech. Das Kapital soll in den Teamaufbau und in den Rollout der Diagnosesoftware FaciliMind fließen.

/artikel/grazer-deep-tech-spin-off-dilt-analytics-schliesst-siebenstellige-finanzierungsrunde-ab

die Redaktion

21.10.2026

Grazer Deep-Tech-Spin-off DiLT Analytics schließt siebenstellige Finanzierungsrunde ab

/artikel/grazer-deep-tech-spin-off-dilt-analytics-schliesst-siebenstellige-finanzierungsrunde-ab

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag