17.09.2015

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Empfehlungssysteme ersetzten online den Verkäufer, funktionieren aber nicht immer perfekt

Wenn man von Amazon nach dem Kauf einer Waschmaschine noch wochenlang unter der Rubrik “das könnte Ihnen auch gefallen” weitere Waschmaschinen vorgeschlagen bekommt, gibt es zwei mögliche Erklärungen: vielleicht wird man aufgrund seines Surf-Verhaltens für einen Waschsalon gehalten, oder man ist soeben auf eine Schwachstelle sogenannter “Recommender Systems” gestoßen. Der Wurm steckt in diesem Fall in jenem Grundsystem, das die Eigenschaften eines Objektes charakterisiert und dann nach ähnlichen Objekten sucht. Was bei Schmuck und Mode sinnvoll ist, stößt bei Haushaltsgeräten naturgemäß an seine Grenzen.

Nutzer mit ähnlichen Vorlieben

Die “Recommendation Engine” von Amazon ist der Kern des Erfolgs des Online-Konzerns und hat deshalb natürlich auch noch andere Standbeine. Eine weitere Methode, die der Online-Händler zur Perfektion treibt, ist die Charakterisierung des Nutzers und die Suche nach ähnlichen Nutzern. Was nach der perfekten Partnersuche klingt, dient natürlich einem anderen Zweck: vorgeschlagen werden dann Objekte, die Nutzern mit ähnlichen Vorlieben gefallen. Amazon analysiert dazu nicht nur das Kaufverhalten, sondern auch angesehene Produkte, den Inhalt von Warenkorb und Wunschliste. Dieses System wiederum funktioniert erst dann, wenn man eine große Datenmenge zur Verfügung hat.

Königsdiziplin Filme und Musik

Auf dem Feld der Empfehlungssysteme gibt es noch viel zu erforschen und zu verbessern. Derzeit findet an der TU Wien noch bis Sonntag eine internationale Konferenz zu dem Thema statt. Schon die Liste der Unterstützer zeigt, dass “Recommender Systems” nicht nur für klassische Online-Händler interessant sind: Xing verwendet solche Systeme genauso wie Booikng.com, Pandora oder Netflix. Das “Matching” von Filmen oder Musik gilt als eine der Königsdisziplinen – es ist nicht einfach, sie mit berechenbaren Eigenschaften zu versehen und dann Filme oder Musik mit ähnlichen Eigenschaften zu finden, die demselben Nutzer auch gefallen. An der TU Wien arbeitet Hannes Werthner vom Institut für Softwaretechnik und interaktive Systeme daran, solche Systeme zu verbessern. Aktuell ist etwa die Empfehlung von Reisezielen auf Basis von Bildern, die einem Nutzer gefallen. „Letzten Endes ist ein Recommender-System genau dann gut, wenn der User damit zufrieden ist“, meint Hannes Werthner. „Unser Ziel ist nicht, den größtmöglichen Business Return zu generieren, sondern intelligente Lösungen zu entwickeln, die uns allen einen echten Vorteil bringen.“

Berechnen, ob es zu einem Kauf kommt

Die Algorithmen von “Recommender Systems” taugen aber nicht nur für Produktempfehlungen. Auf der Basis von Klicks, die ein Nutzer auf einer Website tätigt, kann auch berechnet werden, ob es zu einem Kauf kommt. Genau das ist die Aufgabe einer Challenge im Rahmen der internationalen TU-Konferenz. Firmen stellen anonymisierte Daten zur Verfügung und Teams aus aller Welt versuchen im Rahmen der “RecSys-Challenge” möglichst rasch daraus die richtigen Schlussfolgerungen zu berechnen.

ACM Conference on Recommender Systems
TU Wien, 16.-20. September 2015
http://recsys.acm.org/recsys15/

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Foxyfitness
© Foxyfitness - (v.l.) René Giretzlehner, Florian Gschwandtner und Christian Kaar.

2023 und somit acht Jahre nach dem Runtastic-Exit an Adidas startete Florian Gschwandtner seine neue App Foxyfitness. Anfänglich noch als „Sidehustle“ tituliert, vergrößerte sich die Foxyfitness GmbH und es kamen seine Runtastic-Co-Founder René Giretzlehner und Christian Kaar mit ins Boot.

Gschwandtner verkaufte vor rund einem Jahr zwei Drittel seines neuen Startups an seine ehemaligen Kollegen und es wurde ein neues Ziel ausgerufen: Ein KI-getriebenes App-Unternehmen aus Österreich zu erschaffen – brutkasten berichtete.

Zone5: Kamera erkennt Übungen

Nun und nach einer mehrwöchigen Beta-Phase stellt die Foxyfitness GmbH mit Zone5 eine neue App im Bereich Longevity vor. Die Anwendung nutzt Augmented Reality und Künstliche Intelligenz, um Übungen über die Smartphone-Kamera zu erkennen, zu zählen und in Echtzeit anzuleiten. Dafür sind weder Sensoren noch Wearables oder zusätzliche Hardware erforderlich.

„Zone5 ist ein Produkt wie die 100 Push-ups App„, erklärt Gschwandtner brutkasten gegenüber. „Eine Fitness-App, bei der die Kamera dein Coach wird, inklusive Trainingsplan.“

Die Kamera erkennt mehr als 30 Übungen (Seilspringen, Burpees etc.) automatisch, zählt jede Wiederholung und gibt Feedback. Die Workouts dauern fünf bis 30 Minuten und trainieren gezielt in zwei Intensitätsbereichen: in Zone 2 für die aerobe Grundlage und den Fettstoffwechsel, oder in Zone 5 für maximale Intensität und die Entwicklung der VO2max – jenem Wert, der – laut dem Foxyfitness-Team – in der Longevity-Forschung als einer der stärksten Marker für Gesundheitsspanne und Lebenserwartung gilt.

(c) Foxyfitness

Oder anders gesagt: „Als die maximale Menge an Sauerstoff in Millilitern, die ein Körper während einer körperlichen Belastung pro Minute und Kilogramm Körpergewicht aufnehmen und verwerten kann“.

Longevity-Gedanke kam aus Selbst-Analyse

„Der Longevity-Gedanke (Anm.: bei diesem Projekt) kam eigentlich aus der Selbst-Analyse. Ich beschäftige mich viel mit dieser Thematik“, erklärt Gschwandtner. „Es ist natürlich ein Trend-Thema, aber es geht nicht nur darum ’nur gesund‘ zu leben, sondern auch darum, die Lebenserwartung zu erhöhen und gesund älter zu werden. Heutzutage fangen Menschen ab 30 damit an. Man muss sich bloß ansehen, was im Bereich der Supplements, der Blutanalyse, in Longevity-Laboren oder beim IHHT-Training (Anm.: Intermittierendes Hypoxie-Hyperoxie) passiert.“

Dabei ist für den Gründer vor allem der VO2-max-Wert als Longevity-Indikator essentiell. Gschwandtner zufolge sollte man idealerweise 20 Minuten in der Woche (beim Training) in der Gegend der Zone 5 – also in der höchsten Herzfrequenzzone – verbringen, weil es diesen Wert steigere. „Genau, das ist bei uns einer der Punkte und Gedanken dahinter“, sagt er.

Automatischer Trainingsplan und Zeitraffer

Zone5 bietet für Personen, die nicht selbst planen wollen, auch einen automatisierten 12-Wochen-Trainingsplan, bei dem die App Umfang, Intensität und Übungsauswahl wöchentlich festlegt und an den individuellen Fortschritt anpasst. Alle Trainingseinheiten werden mit Apple Health synchronisiert und können in ein bestehendes Gesundheits- und Trainingsprofil eingebunden werden.

Ein weiteres Merkmal ist die automatische Aufzeichnung jeder Trainingseinheit als Zeitraffer-Video, das lokal auf dem Smartphone gespeichert wird und Übungen, Wiederholungen sowie Trainingszone zeigt. Die Videos sind für das Teilen auf Plattformen wie TikTok, Instagram-Reels oder für Stories vorgesehen und sollen kurze Trainingseinheiten in ein sichtbares, teilbares Ergebnis verwandeln.

Zone5: Cross-Selling und Symbiosen in Planung

„Die meisten Menschen wissen, dass Ausdauer und Kraft die besten Investments in ein langes, gesundes Leben sind. Woran es scheitert, sind nicht die Erkenntnisse, sondern Zeit, Ausrüstung und Anleitung. Genau da setzt Zone5 an: Du brauchst zehn Minuten, ein Smartphone und keinerlei Vorwissen – deine Kamera übernimmt den Rest“, sagt Gschwandtner, der sich des Erfolgs der App sicher ist und andeutet, was aus der Foxyfitness noch kommen wird.

„Ich glaube, es muss gar nicht alles so groß wie Runtastic werden“, sagt er. „Ich bin aber davon überzeugt, dass es eine sehr erfolgreiche App werden kann. Vor allem über eine mittelfristige Zeit, wenn wir noch die eine oder andere App im Fitnessbereich entwickeln und sich gutes Cross-Selling bzw. Symbiosen ergeben.“ Zone5 ist ab sofort im App Store und auf Google Play verfügbar.

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