ColdSense analysiert massig Daten, um individuelles Risiko vorherzusagen.
ColdSense analysiert massig Daten, um individuelles Risiko vorherzusagen.

Jedes Jahr bahnt sich eine Grippewelle ihren Weg unerbittlich durch Europa und lässt Kinder und Erwachsene fiebrig in die Federn sinken. Die neue iOS-App „ColdSense“ will nun Smartphone-Nutzer zur Schonung mahnen, bevor die ersten Symptome auftreten: Dazu analysiert ColdSense für iPhone-Besitzer eine ganze Menge an Daten und warnt, wenn das Erkältungsrisiko ansteigt.

Eigeninteresse
Das Unternehmen Zicam hinter der App ColdSense, vertreibt zufällig Medikamente, um Erkältungen zu verkürzen. Daher ist die Entwicklung der App wohl nicht ganz uneigennützig geschehen.

Typisierung
Mit diesem Hintergrund hat es zur Analyse der Erkältungsgefahr einen eigenen Algorithmus entwickelt. Hierzu werden Vorab unter anderem folgende Daten gemessen: Hust- und Niesgeräusche in der Umgebung, der Besuch von Veranstaltungen mit großen Menschenmengen, Reisepläne, Schlafdauer und Erkrankungen von Freunden, die sich auf sozialen Netzwerken dazu äußern.

Überwachung & Analyse
Nach der Bestätigung durch den Nutzer werden die GPS-Daten, der Kalender, Fitness- und Schlaftracker sowie die Daten von Gesundheits-Apps durch ColdSense abgegriffen und mit Wetter- und Krankheitsvorhersagen kombiniert. Mit dem „Cough-A-Lyzer“ und dem „Sneeze-O-Meter“ gibt es die Möglichkeit, „ihre eigenen Huster und Nieser auf lustige Weise aufzunehmen, um zu erfahren und mit ihren Freunden zu teilen, was für ein Hust- oder Nies-Typ sie sind“.

Eigeninteresse
Nicht zuletzt verwirklicht Zicam mit der App ColdSense auch seine eigenen Marketinginteressen bestens. So kann ColdSense den Nutzer daran erinnern, wann er sein Erkältungsmedikament des Unternehmens einnehmen soll und bietet zudem Informationen zu weiteren Produkten aus dem eigenen Haus.

2 KOMMENTARE

  1. Wenn man schon mein Logo anstatt das des Herstellers verwendet, könnte man auch die Quelle dazu angeben ( YouTube : ColdSense / Twitter : _ColdSense_ ). Vielen Dank!

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