Fallstudie: Quantifiziertes Ich

Big Data oder datengetriebene Unternehmen sind heutzutage eines der am häufigsten diskutierten Themen in der Geschäftswelt. Man muss hinzufügen, dass die Themen kontrovers diskutiert werden. Da Unternehmen Daten von Tausenden, Millionen von Benutzern besitzen, können sie Geschäftsmodelle auf Grundlage von Daten aufbauen.

Datenbesitz erhöht die Leistung des Unternehmens, Datenbesitz schafft Wettbewerbsvorteile. Die Annahme hier lautet also: „Je mehr Daten ein Unternehmen besitzt, desto leistungsfähiger würde es werden“. Daten an sich definieren natürlich kein schlagkräftiges Unternehmen. „Sind Daten umsetzbar?“ ist eine der wichtigen Fragen für Unternehmen. Es besteht also die Annahme, dass Daten die Performance steigern oder sogar Geschäftsmodelle definieren.

Wenn Daten eine solche Auswirkung auf Unternehmen haben, ist es dann nicht logisch zu prüfen, ob Daten dieselbe Auswirkung auf Einzelpersonen haben (Vorschau: Das Thema heißt „Selbstquantifizierung“ oder „Self quantification“)? Die Antwort lautet natürlich: Ja!

Beginnen wir mit einigen Argumenten und wichtigen Annahmen zum Thema Selbstquantifizierung. Warum Daten verfügbar sind und warum sie für private Zwecke verwendet werden sollten.

Bleibende Frage wie „Wie erhalte ich Daten von Unternehmen A?“, „Wie mache ich Daten lesbar und umsetzbar?“ werden ebenfalls in diesem Artikel beschrieben.

Innerhalb der EU und der DSGVO hat jede betroffene Person (= der Nutzer) das Recht, auf die von einem Unternehmen über ihn oder sie  gespeicherten Daten zuzugreifen.

Es gibt viele andere Quellen, die bereits die Auswirkungen des Gesetzes beschrieben haben.

Im Allgemeinen verpflichtet das Gesetz Unternehmen, Möglichkeiten für den Zugriff auf solche Daten bereitzustellen. Dies führt dazu, dass Unternehmen Dienste oder Seiten erstellten, auf denen Benutzer auf eigene Daten zugreifen konnten.

Man muss nur wissen, wo man auf bestimmten Seiten danach suchen muss.

Unsere Entscheidungen als Menschen sind nicht immer die Besten für uns selbst und nicht die Besten für unsere Umwelt. Denken wir nur an die mathematische Übung: „132 * 18 + 23“. Einige Leute werden es in wenigen Sekunden lösen können. Einige Leute werden bis zu einer Minute brauchen, um die Aufgabe zu lösen. Einige Leute benötigen einen Stift und Papier, um sie zu lösen. Die Aufgabe ist eindimensional und einfach. Es ist Mathematik. Denken wir jetzt über mehrdimensionale Fragen nach, die unser eigenes Leben betreffen? Genau, es erscheint unlogisch, zu schnellen Schlussfolgerungen zu kommen. Wenn wir Fehler bei der Lösung eindimensionaler mathematischer Aufgaben machen, wie können wir dann bei der Beurteilung komplexerer Sachverhalte auf so hohem Niveau unser Leben betreffend oft so sicher sein? Solche Fehler in kognitiven Bewertungen wurden von vielen Wissenschaftlern, wie z.B. Daniel Kahnemann beschrieben und untersucht. Diese Fehler werden als „kognitive Verzerrungen“ bezeichnet und untergraben die Entscheidungsfindung. Einige dieser Verzerrungen sind:

* Bestätigungsfehler: Tendenz, solche Informationen zu suchen und zu speichern, die die eigenen (Vor-)urteile bestätigen – Beispiel: Viele von uns neigen dazu, sich mit Menschen zu umgeben, die ähnliche Meinungen zu Schlüsselfragen haben

* Ankereffekt: Tendenz, Entscheidungen auf eine bestimmte Information zu stützen, andere unbewusst auzulassen – Beispiel: Viele von uns neigen dazu, öffentliche Ereignisse auf der Grundlage einer Informationsquelle zu beurteilen

* Verfügbarkeitsheuristik: Tendenz, die Wahrscheinlichkeit von etwas zu überschätzen, das in unseren Köpfen viel vorhandener ist – Beispiel: Viele von uns neigen dazu, zu denken, dass Terroranschläge viel wahrscheinlicher sind als sie tatsächlich sind

* Dunning-Kruger Effekt: Tendenz, die eigenen Fähigkeiten zu überschätzen, während man kein Experte ist, und die eigenen Fähigkeiten zu unterschätzen, während man ein Experte ist.

Die Liste ist unvollständig, zeigt aber einige Tendenzen in unseren Denkprozessen. Sie sind das Ergebnis kognitiver Abkürzungen, die unseren Denkprozessen zugrunde liegen.

Kognitive Abkürzungen bedeuten, dass unser Gehirn Möglichkeiten entwickelt hat, die Qualität und Quantität der Informationsverarbeitung zu verbessern. Dies geschieht unter Verwendung bereits vorhandener Regeln. Solche bestehenden Regeln werden verwendet, wenn wiederkehrende Informationen verarbeitet oder als solche ausgewertet werden. Typische Beispiele sind Verhaltensweisen, die auf Gewohnheiten beruhen, oder erinnern Sie sich, wo Sie die Schlüssel für Ihre Tür oder Ihr Auto abgelegt haben.

Ein Gegenargument für die Verwendung von Daten bei der Personlichkeitsentwicklung könnte sein, dass man selbst am besten weiß, was für sich selbst am besten ist. In der Tat scheint dies wahr zu sein, aber was wäre, wenn Daten Selbsterkenntnis bereichern, aktualisieren oder aufbauen könnten? Wenn Daten dazu in der Lage wären, müssten sich einige Vorteile ergeben, die mit den Wettbewerbsvorteilen für datengesteuerte Unternehmen vergleichbar sind.

* Konsistenz: Konsistenz ist möglicherweise nicht immer die beste Entscheidung. Natürlich werden sich die Umstände und der Kontext, in dem man sich befindet, auf die Konsistenz auswirken. Aber der Teufel in uns wird immer versuchen, dass wir uns an negativen Verhaltensmuster orientieren oder dass wir uns weniger anstrengen.

* Bewusstsein: Sich der Entwicklungen bewusst sein. Obwohl wir in vielen Fällen erkennen, wenn wir uns körperlich krank oder geistig schlecht fühlen, wird die Ursache nicht immer erkannt. Manchmal verwenden unsere Gedanken Abwehrmechanismen, um uns beim Funktionieren zu unterstützen. Abwehrmechanismen führen dazu, dass Entwicklungen nicht wahrgenommen werden. Beispiel? Vor Problemen davonzulaufen ist ein sehr grundlegender und einfacher Verteidigungsmechanismus. Dies führt dazu, dass man sich nicht mit einem Problem befassen muss, das womöglich starke psychische Schwankungen auslösen kann und sich dessen nicht bewusst werden muss.

* Reaktionsfähigkeit: Reaktionsfähigkeit bedeutet, zur richtigen Zeit am richtigen Ort proaktiv in Echtzeit zu handeln. Ein Individuum kann erkennen, dass einige Aktivitäten oder Personen einen negativen Einfluss auf die eigene Entwicklung haben können. Die Erkenntnis kann Monate oder sogar Jahre dauern. Hast nicht jeder diesen einen Freund, der noch in einer Beziehung mit einem sehr schlechten Partner ist? Daten helfen dabei, schädliche Einflüsse zu erkennen, zu kontrollieren und sogar vorherzusagen. Erkenntnis ist nicht der einzige Schritt, der gemacht werden muss. Basierend auf der Identifizierung eines (zukünftigen) Problems ist die Reaktion darauf der nächste Schritt.

* Eingebautes Feedback: Dies bedeutet, dass Menschen eine eingebaute Antwort direkt aus ihrem eigenen Leben erhalten, nachdem sie Änderungen vorgenommen haben. Natürlich erhalten wir kurzfristiges Feedback von unserer Umgebung (z. B. Schlagen eines Hundes, Beißen durch den Hund) oder von unserem Körper (z. B. Rauchen von Zigaretten und Husten als Folge). Die Frage ist, ob wir ein langfristiges Feedback erhalten und ob wir glauben, dass es die zuvor vorgenommenen Änderungen waren, die die Konsequenz hervorgerufen haben (mit der Zeit reicher zu werden, verursacht durch hohe Gewissenhaftigkeit). Das eingebaute Feedback führt zu einer höheren Fähigkeit, Fehlverhalten zu korrigieren.

* Geschwindigkeit bei der Entscheidungsfindung: Dies bedeutet, dass die Geschwindigkeit des Entscheidungsprozesses zunimmt. Die Beschleunigung führt zu einer kürzeren Lebenszeit unter schlechten Einflüssen. Es wird die Menge und Stärke der schlimmen Konsequenzen verringern, unter denen eine Person leiden muss.

* Minimierung des Einflusses von Verzerrungen: Kognitive Verzerrungen werden nicht so einflussreich sein, wie sie könnten, sobald Daten einen kontrollierenden Einfluss auf die Entscheidungsfindung haben.

Die Liste der Vorteile zeigt, dass Daten dazu beitragen, die Qualität der Entscheidungsfindung im privaten Bereich zu verbessern Leben auch.

– Unternehmen sind verpflichtet, Zugriff auf über den User gespeicherte Daten zu gewähren (basierend auf den EU-DSGVO-Regeln).

– Die Qualität der Entscheidungsfindung wird durch Gefühle / kognitive Verzerrungen gestört.

– Die Qualität der Entscheidungsfindung wird durch Daten erhöht. Daten spiegeln das Leben in Zahlen wieder

Nun, da klar ist, dass Daten möglicherweise für die Selbstentwicklung hilfreich sein können, bleiben folgende Fragen offen:

* Wie sieht der Prozess aus?

* Welche Daten sind verfügbar und welche Daten sind in Bezug auf die Selbstentwicklung sinnvoll?

* Welche sind in meinem speziellen Fall Schlüsselleistungsindikatoren für die Selbstentwicklung?

* Wie erhalte ich bestimmte Daten von Unternehmen, die sie erheben?

* Wie kann ich Daten für das menschliche Auge lesbar machen?

* Was sind verwertbare Daten meiner eigenen Daten?

Bevor man mit der Selbstanalyse auf der Grundlage digital verfügbarer Daten beginnen kann, muss der Prozess selbst definiert werden.

Planen & Sammeln (Plan & Collect)

Zunächst stellt sich die Frage, welche Daten allgemein verfügbar sind. Dann sollten verfügbare Daten als sinnvolle Daten klassifiziert werden, um in die Selbstentwicklung einbezogen zu werden. Um eine Entscheidungsgrundlage zu haben, sollten die Ziele und KPIs definiert werden. Der nächste Schritt besteht darin, die genauen Datenquellen zu bestimmen, die tatsächlich an einem solchen Prozess der Selbstentwicklung beteiligt sind. Der Schritt Planen und Sammeln ist getan, wenn die Datenerfassung selbst tatsächlich beendet ist (was eine der größten Anstrengungen ist, da eine langfristige Verpflichtung zur Datenerfassung in mehreren Apps erforderlich ist).

An dieser Stelle kann ein Coach bei vielen Aufgaben helfen. Zuallererst ist die KPI-Definition eine Hauptaufgabe. Ein Coach kann den Definitionsprozess unterstützen. Dann gibt es den langfristigen Prozess der Erfassung eigener Daten, der nicht die attraktivste Aufgabe ist. Ein Coach kann dabei helfen, das langfristige Ziel und die intrinsische Motivation aufrechtzuerhalten.

Aufbereitung und Analyse (Preparation & Analysis) 

Der nächste Schritt erfordert die Aufbereitung und Analyse der Daten. Aufbereitung bedeutet, dass die aus digitalen Anwendungen extrahierten Daten bereinigt werden müssen. Daten bereinigen heißt, sie in eine Form zu bringen, die den allgemeinen Anforderungen entspricht. Beim Bereinigen von Daten aus verschiedenen Quellen besteht eine Hauptaufgabe darin, Daten in dasselbe Format zu bringen, damit sie vergleichbar sind.

Eine weitere wichtige Aufgabe besteht darin, das eine Datum zu finden, das in jeder Datenquelle verfügbar ist. Dies ermöglicht die Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen. Nach der Vorbereitung besteht der nächste Schritt darin, Daten zu aggregieren. Datenaggregation bedeutet, dass Daten summiert, berechnet, gemittelt usw. werden, damit man nicht jeden Datenpunkt (von dem man Tausende haben wird) betrachten muss. Man kann wichtige Metriken wie Durchschnittswerte oder Summen anzeigen.

Nachdem die Daten aufbereitet und aggregiert wurden, kann man sie visualisieren. Visualisierung bedeutet, Daten in Diagrammen, Spalten, Kreisdiagrammen usw. anzuzeigen. Es erleichtert das interpretieren von Daten, das Erkennen von Mustern. Das Betrachten von Zahlen ist für ein geschultes Auge eine leichte Aufgabe. Zahlen zu betrachten ist für ein ungeübtes Auge eine ziemlich anstrengende Aufgabe. Durch das Betrachten von Diagrammen werden Daten leicht verständlich.

Der letzte Teil der Analyse ist die eigentliche Analyse. Analyse bedeutet, Muster oder Abweichungen von einer Norm zu identifizieren.

Ein Coach, der Erfahrung mit Daten und Daten aus digitalen Quellen hat, kann den Prozess der Datenaufbereitung unterstützen. Ein Coach kann Ihnen sogar bei der Auswahl der richtigen Lösungen für die automatisierte Datenaufbereitung helfen.

Chancen und Entscheidungen (Opportunities & Decisions)

Der nächste große Schritt ist die Entscheidungsfindung auf Basis von Daten. Nachdem die Daten aufgeräumt, aggregiert, visualisiert und initial analysiert wurden, sollten mögliche Erklärungen für die Analyse evaluiert werden. Nur die Person im Fokus der Analyse selbst kann die Datenanalyse wirklich verstehen und interpretieren, da nur die Person im Fokus weiß, was passiert ist.

An dieser Stelle kann ein Coach Unterstützung bieten, indem er den Denkprozess aktiviert. Anhand der Daten und möglicher Erklärungen / Interpretationen können Entscheidungen natürlich wieder allein von der fokussierten Person getroffen werden.

Aktion und Wille (Activation and Will)

Als letzter Schritt im Prozess sollten die Entscheidungen verwirklicht werden. Maßnahmen sollten geplant und in Kraft gesetzt werden. Während ein einmaliger Standardprozess in diesem Schritt möglicherweise endet, schlägt die Endlosschleife vor, erneut von vorne zu beginnen. Dies ist sehr wichtig, da Entscheidungen und Änderungen des Durchschnittsverhaltens zu einer Änderung der beobachtbaren Daten führen. Um die Auswirkungen solcher Veränderungen auf das eigene Leben vollständig zu verstehen, sollte die Datenerfassung von vorne beginnen. Auch hier kann ein Coach bei den Herausforderungen helfen.

Herausforderungen

In allen Schritten des Prozesses heißt es im MITSloan Management Review, sei: „Mangelndes Verständnis für die Verwendung von Analysen zur Verbesserung“ das Haupthindernis für ein datenorientierteres Unternehmen. Das gleiche Problem tritt wahrscheinlich bei einem datengesteuerteren Menschen auf.

Andere große Herausforderungen sind die mangelnde Fähigkeit, Daten abzurufen, die wahrgenommenen Kosten, die den prognostizierten Nutzen überwiegen, und das Nicht-Wissen, wo man anfangen soll.

Diese Gründe scheinen nicht technischer, sondern eher emotionaler und prozessualer Natur zu sein. Darüber hinaus erfordert die vorab definierte und auf lange Sicht angelegte Datenerfassung im persönlichen Kontext einen hohen Aufwand und eine hohe Disziplin. Das sind emotionale Gründe auf intrapersonaler Ebene.

Zum anderen werden beim Sammeln von Daten, z.B. beim Notieren von Ernährungsbestandteilen in geselliger Runde, Probeme und Konfrontationen mit Freunden, Familienangehörigen und Fremden entstehen. Was ich oft gehört habe, ist „übertreibst du nicht?“ oder „jetzt konzentriere dich auf uns“. Solche emotionalen Barrieren können auf zwischenmenschlicher (interpersonaler) Ebene auftreten.

Sowohl intra-als auch interpersonale Barrieren deuten darauf hin, dass ein Coach, der in der Lage sein wird, den Prozess zu unterstützen, datengesteuerter zu werden, ein Eckpfeiler sein wird.

3.1.1. Automatisch erfasste Daten

Selbstaufgezeichnete Daten sind über Wearables oder mobile Geräte verfügbar, die von Personen mitgeführt werden. Automatisch erfasste Daten sind auch über Plattformen oder Dienstleister verfügbar, die zur Interaktion mit Personen oder Dingen verwendet werden. Wenn jemand eine WhatsApp-Nachricht schreibt oder eine Nachricht im Facebook Messenger sendet, ist dies ein Datenpunkt, der vom Plattformanbieter erfasst wird. An dieser Stelle muss ich erwähnen, dass ich Apple-Geräte benutze. Natürlich sollten Geräte anderer Hersteller die gleichen Fähigkeiten haben.

* Biomedizinische Daten (von Apple Watch Series-4 und iPhone Xs): Kalorienverbrauch, Herzfrequenz | pro Tag und pro Stunde

* Verhaltensdaten (von Wearables, Mobilgeräten, Plattformen und Dienstanbietern):

** Wearables / Mobilgeräte (von Apple Watch Series-4): Schritte gemacht, Distanz gemacht, Standzeit | pro Tag

** Plattformen (Facebook, WhatsApp, Instagram, Google, Netflix): Private Nachrichten, Beiträge, Kommentare, Standort, Film agensehen | pro Tag, pro Stunde, pro Person, pro Interaktion

** Dienstanbieter (Mobilfunkanbieter, z. B. Telekom): Anrufliste | pro Tag, pro Stunde, pro Interaktion und pro Person

** Dienstleister (Finanzinstitute, z. B. VR Bank): Ausgaben | pro Interaktion

3.1.2. Selbst erfasste Daten

Selbst erfasste  Daten sind verfügbar, wenn eine Person sich selbst um die Datenerfassung kümmert.

Dies bedeutet, dass keine Daten sofort aufgezeichnet werden. Als Beispiel könnten man an sein Gewicht denken. Zumindest muss man auf einer Waage stehen. Einige Geräte senden Daten automatisch an eine App. Meistens müssen muss man das Gewicht jedoch selbst aufschreiben.

* Objektive Verhaltensdaten von Apps (myfitnesspal): Nährwerte von Mahlzeiten (z. B. Kalorien, Fett, Cholesterin, Zucker usw.), Gewicht | pro Tag

* subjektive kognitive und emotionale Daten (iMoodJournal, Happify): Stimmung | pro Interaktion

3.1.3. Sinnvolle Daten

Die nächste Frage kann mit einer weiteren Frage beantwortet werden: „Was möchte ich über mich wissen?“ Möchte man sein Gewicht ändern, zunehmen oder abnehmen? Nun, man muss dann sein Gewicht verfolgen. Da sich Sport- und Essverhalten auf das eigene Gewicht auswirken, muss man zumindest die Mahlzeiten und die Bewegungsaktivitäten nachverfolgen.

Wenn man den Einfluss bestimmter Zeiten oder Orte auf das eigene Wohlbefinden bewerten möchte, muss man die Stimmung in solchen Momenten aufzeichnen, die man an solchen Orten in solchen Zeiten im wirklichen Leben verbracht hat. Vielleicht beeinflusst die Ernährung Ihre Stimmung? Was ist mit den Auswirkungen der Internetnutzung? Wie wäre es mit den Auswirkungen bestimmter Menschen? Eine Übersicht kann man hier entnehmen.

Nun, während der Zeit, in der ich mich zum ersten Mal für eine solche Selbstanalyse entschieden habe, hatte ich gesundheitliche Probleme. Sowohl mein Hausarzt als auch zwei Neurologen sagten mir, dass eine mögliche Erklärung für meine Gesundheitsprobleme Stress sei.

Wenn ich über Ziele und KPIs nachdachte, entschied ich mich, mich auf die Herzfrequenzvariabilität und meine Stimmung zu konzentrieren.

Außerdem identifizierte ich mein Gewicht und mein Essverhalten als „nicht auf einem optimalen Niveau“. Ich habe in der Vergangenheit kohlenhydratarme Diäten sowie glutenfreie Diäten nur zum Spaß ausprobiert und war mit ihnen ziemlich erfolgreich.

Aber dann, nachdem ich mit solchen Initiativen kein aktives Ziel verfolgt hatte, hörte ich auf, mich proaktiv zu ernähren. In Kombination mit dem Schlussstrich unter meine Raucher-Episode, nahm mein Gewicht innerhalb eines halben Jahres um 10 Kilogramm zu.

Ein ziemlich offensichtlicher Ansatz war es, einen Blick auf meine Ernährung zu werfen. Da ich mich entschied, keine Personen in meine Analyse einzubeziehen, übersprang ich die Analyse des Anruf- und Messaging-Verhaltens und verglich sie nicht mit der Stimmung oder der HRV (da die Analyse öffentlich sein wird, war es für mich moralisch nicht sinnvoll, Personenbezüge herzustellen).

Ich übersprang die Analyse meiner Internetnutzung auch. Nicht aus moralischen oder praktischen Gründen, sondern aus Mangel an verfügbaren Daten. Obwohl Geräte Nutzungsdaten speichern, habe ich mich für bestimmte Tools entschieden, mit denen ich meine Geräteübergreifende Nutzung analysieren kann.

Eine solche Lösung ist „Rescue Time„. Ich habe im Juli 2019 angefangen, die „Rescue Time“ zu verwenden, während ich die andere Analysen von April bis Juni 2019 durchgeführt habe.

3.2.1. Stimmung per Zeit & Ort

Um meine Stimmung in Kombination mit Zeiten und Orten zu analysieren, sind selbst erfasste Daten erforderlich. Die Lösung meiner Wahl ist ziemlich einfach und gleichzeitig ziemlich leistungsfähig: iMood. Es erlaubt Stimmung auf einer Skala von 1 bis 10 zu speichern, wobei 1 schlechte Stimmung und 10 sehr gute Stimmung ist.

Die App erlaubt, die Erfassung mit Hashtags als Stimmungsindikatoren zu versehen, um bestimmte Stimmungspunkte zu kennzeichnen. Ich habe diese Funktion nicht verwendet. Stimmung pro Zeit & Ort, ermöglicht mir zu analysieren, wie sich meine Stimmung an bestimmten Orten und zu bestimmten Zeiten ändert. Um den geografischen Standort (= Ort) zu verfolgen, habe ich die Out-of-the-Box-Funktion von Facebook verwendet. Die Facebook-Exportfunktion ermöglicht die Verwendung des geografischen Standorts basierend auf Datumsangaben.

3.2.2. Herzfrequenzvariabilität per Zeit & Ort

ch habe die Herzfrequenzvariabilität gewählt, um einen Indikator für Stress zu haben. Da die Stimmung als Indikator positiv ist, kann Stress aus negativer Sicht ein Indikator sein. Die Herzfrequenzvariabilität hängt mit Regionen des Gehirns zusammen, die an Stressbeurteilungen beteiligt sind. Die allgemeine Schlussfolgerung lautet daher, dass Stress einen Einfluss auf die Herzfrequenzvariabilität haben könnte.

Als Faustregel gilt: Je höher die Variabilität der Herzfrequenz ist, desto niedriger sollte der angegebene Stresslevel sein.

Man sollte immer beachten, dass die HRV in einem persönlichen Kontext betrachtet werden sollte. Dies bedeutet, dass eine HRV von 50 für Person A möglicherweise nicht zur gleichen Interpretation führt wie für Person B.

Um den geografischen Standort (= Ort) zu verfolgen, habe ich die Out-of-the-Box-Funktion von Facebook verwendet. Die Facebook-Exportfunktion ermöglicht die Verwendung des geografischen Standorts basierend auf Datumsangaben.

3.2.3. Gewicht per Kalorien und Makronährstoffen

Diese Statistik hängt von selbst erfassten Daten von myfitnesspal ab.

Es gibt viele Ernährungstracker und für mich ist myfitnesspal der Beste. Die App hat einige Premium-Funktionen, insbesondere die Datenexportfunktion ist wichtig für meinen eigenen Anwendungsfall.

Wie funktioniert die App? Nun, man sucht nach einem Lebensmittel, wählt die Menge in Gramm und alle Mikro- und Makronährstoffe werden gespeichert. Dies ist wichtig, um das Essverhalten zu regulieren und Verbesserungspotentiale zu identifizieren.

Wie bei allen Statistiken muss man immer daran denken, Daten basierend auf den Besonderheiten des persönlichen Kontexts auszuwerten. Um das Gewicht zu verfolgen, habe ich eine Wifi- und Bluetooth-kompatible Waage gekauft, mit der ich den gesamten Fortschritt innerhalb einer App speichern und vergleichen kann.

3.2.4. Gewicht per Aktivitätslevel

Bei der Bewertung grundlegender Gesundheitsmaßnahmen, wie Stimmung aus psychologischer Sicht und Gewicht oder Herzfrequenz aus physiologischer Sicht, ist es sinnvoll, die Teilnahme an Sport- oder anderen Aktivitäten in Betracht zu ziehen.

In meinem Fall wird das Gewicht als Funktion des Essverhaltens und der Teilnahme am Sportaktivitäten bewertet.

Um das Gewicht zu verfolgen, habe ich eine WiFi- und Bluetooth-kompatible Waage gekauft, mit der ich alle Fortschritte in der App speichern und diese Daten vergleichen kann.

3.2.5. Stimmung & Herzfrequenzvariabilität per Person (Familie & Freunde)

Wie bereits erwähnt, wäre dies unmoralisch, daher habe ich beschlossen, eine solche Analyse nicht durchzuführen. Daten, die für eine solche Analyse verwendet werden könnten, sind bei Whatsapp (mit dem Sie ein Chatlog exportieren können), bei Facebook (mit dem Sie ein Chatlog exportieren können) und bei Ihrem Telekommunikationsanbieter (mit dem Sie das Anrufprotokoll exportieren können) erhältlich.

3.2.6. Digitale Aktivitäten

Um die Potenziale des eigenen Verhaltens bei der Arbeit, zu Hause und in privaten Projekten zu verstehen, könnten man das eigene in der digitalen Welt analysieren. Eine Möglichkeit besteht darin, auf Daten zuzugreifen, die von Geräten gespeichert wurden.

Mein Ziel ist es, mein Verhalten basierend auf meiner Nutzung auf verschiedenen Geräten zu analysieren. Daher werde ich einen sofort einsatzbereiten Tracking- und Aggregationsdienst wie die „Rescue Time“ verwenden.

3.3.1. Voraussetzung: Wie umgehen mit .csv, .json, .xml files

Die meisten Daten werden als CSV-, JSON- oder XML-Dateien exportiert.

In dieser Fallstudie soll Microsoft Excel als am häufigsten verwendete Software verwendet werden. Daher besteht die Hauptaufgabe darin, alle drei Dateiformate in Microsoft Excel zu öffnen. Jedes Dateiformat erfordert einen individuellen Ansatz, um Daten in das xls oder csv-Format zu konvertieren.

3.3.2. Daten von myFitnessPal

Um Daten aus MyFitnessPal zu exportieren, müssen nach dem Öffnen der mobilen App die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1. Klicken Sie in der unteren Navigationszeile auf „Fortschritt“, um die nächste App-Ansicht zu öffnen

2. Klicken Sie oben rechts auf „Exportieren“, um die Exportansicht zu öffnen

3. Klicken Sie in der unteren Zeile auf „meine Informationen exportieren“, um den Datenexport zu generieren -> Export: eine csv-Datei.

3.3.3. Daten von Facebook

Um Daten von Facebook zu exportieren, müssen nach dem Öffnen der mobilen App folgende Schritte ausgeführt werden:

1. Klicken Sie in der unteren Navigationszeile auf die „3 waagerechten Streifen“, um die Navigation zu öffnen

2. Klicken Sie in der Navigation auf „Einstellungen und Privatsphäre“, um Untermenüpunkte zu öffnen

3. Klicken Sie im Untermenü auf „Einstellungen“, um die nächste App-Ansicht zu öffnen

4. Klicken Sie im Untermenü auf „Zugriff auf Ihre Informationen“, um die nächste App-Ansicht zu öffnen

5. Klicken Sie auf den Textlink „Ihre Informationen herunterladen“, um die Datenexportansicht zu öffnen

6. Klicken Sie auf alle „Häkchen“ für Informationen, die Sie herunterladen möchten

7.-8. Wählen Sie „JSON“ als Format. Wählen Sie „Niedrig“ als Medienqualität

9. Klicken Sie in der unteren Zeile auf „Datei erstellen“, um den Datenexport zu generieren

10.-11. Klicken Sie in der unteren Zeile auf „meine Informationen exportieren“, um Daten zu exportieren-> Export: viele JSON-Dateien (.json).

3.3.4. Daten von Apple Health

Um Daten aus der Apple Health App zu exportieren, müssen nach dem Öffnen der mobilen App die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1. Klicken Sie oben rechts auf das Profilsymbol, um die nächste App-Ansicht zu öffnen

2. Klicken Sie im unteren Bereich auf „Daten exportieren“, um die Datenerzeugungsebene zu öffnen

3. Klicken Sie in der Ebene auf „Exportieren“, um Datenexport zu generieren -> Export: einige XML-Dateien (.xml).

3.3.5. Daten von QS Access

Um Daten aus der Apple Health App zu exportieren, müssen nach dem Öffnen der mobilen App die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1. Laden Sie die QS Access-Anwendung aus einem beliebigen App Store herunter und öffnen Sie sie

2. Gehen Sie zu einer beliebigen Kategorie, die in den Datenexport einbezogen werden soll

3. Klicken Sie im unteren Bereich der App auf „Tabelle erstellen“, um den Export zu generieren

4. Klicken Sie in der oberen rechten Ecke auf „Export-Symbol“, um den Dateiexport zu generieren -> Export: eine CSV-Datei.

3.3.6. Daten von iMoodJournal

Um Daten aus iMoodJournal zu exportieren, müssen nach dem Öffnen der mobilen App die folgenden Schritte ausgeführt werden:

1. Klicken Sie in der unteren Navigationszeile auf das Einstellungssymbol, um die Einstellungsansicht zu öffnen

2. Klicken Sie auf „Exportieren“, um die Exportansicht zu öffnen

3. Klicken Sie auf „Export to CSV“, um den Datenexport zu generieren -> Export: eine CSV-Datei.

3.4.1. Datenaufbereitung

Um mit den aus verschiedenen Quellen extrahierten Daten arbeiten zu können, ist es wichtig, dass sie in konsistenter Form verfügbar sind.

Einzelne Aufgaben in diesem Schritt sind:

* Daten sollten dasselbe Format haben.

* Datenwerte sollten dasselbe Format für gleiche Informationen haben.

* Daten sollten dieselben Einheiten für gleiche Informationen haben.

* Daten sollten denselben Referenzwert haben, um sie zu vergleichen

3.4.2. Datenaggregation

Datenaggregation bedeutet, dass Rohdaten zu sinnvollen Metriken aggregiert werden sollen. Sinnvolle Metriken hängen von den zuvor definierten KPIs und Zielen ab.

Abhängig von KPIs und Metriken kann es als erstes sinnvoll sein, Durchschnitts-, Summen-, Min- und Max-Werte zu berechnen.

Darüber hinaus kann es sinnvoll sein, Korrelationen und Signifikanzen zu berechnen, um die Koexistenz von Werten zu verstehen.

Ein weiterer Schritt besteht darin, die Rohdaten neu zu berechnen, damit sie lesbar werden.

Zum Beispiel sollten Fett, Protein und Kohlenhydrate von Gramm in Kalorien umgerechnet und durch einen Vergleich des Anteils an den Gesamtkalorien miteinander verglichen werden.

Datumsangaben sollten als Kalenderwochen, Wochentage usw. neu berechnet werden.

Geocodes sollten in reale Städtenamen übersetzt werden.

Die typische Aggregation zur Selbstquantifizierung lautet:

* Daten sollten zu Durchschnittswerten aggregiert werden.

* Daten sollten zu Summen aggregiert werden.

* Daten sollten zu Min/Max Werten aggregiert werden

* Daten sollten zu Korrelationen berechnet werden.

* Rohdaten sollten neu berechnet werden

3.4.3. Datenvisualisierung

Der nächste Schritt ist die Datenvisualisierung. Datenvisualisierung bedeutet, dass die verfügbaren Daten in einem visuell verständlichen Format angezeigt werden sollen. Es stehen unendliche Formate zur Verfügung. Am bekanntesten sind Tortendiagramme, Säulendiagramme und Zeitleisten. Ich habe die Ergebnisse eines solchen Prozesses unten auf Video aufgezeichnet und einen Screenshot erstellt

3.4.4. Das Ergebnis

Below an example my own, self developed, automated dashboard.

Das Dashboard hat einige Vorteile.

* Einfaches erneutes Importieren zusätzlicher Daten: Zusätzliche Daten (z. B. neue Monate verfügbar) können einfach importiert und erneut integriert werden

* Einfaches Hinzufügen neuer Daten: Neue Daten, z.B. Webnutzungsdaten können leicht intergriert werden, da das Dashboard modular aufgebaut ist

* Einfache Segmentierung: Das Dashboard kann an bestimmte Zeiträume und Städte, sowie andere Segmente angepasst werden

* Verfügbarkeit für eine andere Person: Das Dashboard kann für eine andere Person verwendet werden, die Zugriff auf dieselben Daten hat <Button>

* Visuelle und beschreibende Elemente: Das Dashboard bietet eine visuelle Anzeige sowie eine beschreibende Interpretation der wichtigsten Werte.

Ich habe Zeitleisten verwendet, um Entwicklungen über die Zeit anzuzeigen, wie z. B. meine Stimmungsentwicklung, wie die Herzfrequenzvariabilität, wie mein Gewicht über die Zeit.

Ich habe Säulendiagramme verwendet, um Vergleiche zwischen Werten für verschiedene Städte oder Wochentage anzuzeigen.

Ich habe Tortendiagramme verwendet, um die Verteilung / Anteile anzuzeigen.

Außerdem habe ich immer damit begonnen, Haupt-KPIs im Durchschnitt oder in der Summe anzuzeigen, da dies Bezugspunkte setzt bei der Analyse der Zeitleisten, Säulen- und Tortendiagramme. Das Dashboard kann im Rahmen meiner Dienstleistung erworben werden.

3.5.1. Stimmung

Keine negativen Extrema

Meine Daten zeigen, dass ich eine durchschnittliche Stimmung von 7,01 auf einer Skala von 1 bis 10 habe. Mein Minimalwert ist 4 und mein Maximalwert ist 9. Für mich bedeutet dies, dass ich die Tendenz habe, nicht in negative Extreme zu fallen.

Während meines ganzen Lebens war ich bereits an solchen extremen negativen Orten (wie wahrscheinlich die meisten Menschen) und ich weiß, wie schwer es dort unten ist. Deshalb ist es ziemlich schwierig, mich „aufzuregen“. Ein relativ hoher Durchschnitt ist für mich also keine Überraschung.

Außerdem weiß ich, dass ich eine Möglichkeit habe, Dinge kognitiv in einer ziemlich positiven Art und Weise zu bewerten – das bedeutet, dass ich natürlicherweise versuche, über Chancen nachzudenken, während ich mich in schwierigen Situationen befinde.

Zusätzlich habe ich eine innere Kontrollüberzeugung, was bedeutet, dass ich gute und schlechte Ereignisse als Funktion meines eigenen Verhaltens zu verstehen versuche.

Stabil mit hoher Emotionalität an beiden Enden:

Interessanterweise ist meine Stimmung im Laufe der Zeit stabil. Sie zeigt keine Tendenz . Es ist weder positiv noch negativ und bleibt über einen längeren Zeitraum nicht positiv oder negativ. Andererseits variiert meine Emotionalität von 4 bis 9, was meine Realität beschreibt. Wenn man mit mir interagiert, mag ich es, außergewöhnlich motivierend für andere Menschen zu sein, aber gleichzeitig bin ich in der Lage, in anderen Menschen Negatitvität auszulösen (ich liebe es, viel zu argumentieren und zu diskutieren). Ich bin sehr emotional eingebunden in alles, was ich tue.

Bessere Stimmung, wo Familie und Freunde sind:

Während ich Orte analysierte, die ich besucht habe, wurde es mir klar. Orte, an denen Familie und Freunde leben, führen zu einer besseren Stimmung für mich. Das klingt logisch, da solche Orte (in meinem Fall) zusätzlich vom täglichen Leben abgekoppelt sind.

Czersk, Side, Gdynia & Iserlohn sind neben meiner Heimatbasis Berlin in den Top5.

In Side habe ich mit meiner ganzen Familie Urlaub gemacht.

In Czersk lebt meine Oma und lebte mein Vater.

In Gdynia lebt meine andere Oma und dort gehört mein Herz hin.

In Iserlohn bin ich aufgewachsen und meine Mutter lebt dort.

Am anderen Ende des Spektrums befinden sich Städte, die in direktem Zusammenhang mit meinem Bildungsfortschritt oder meinem Berufsleben als Angestellter stehen.

In Poznan habe ich Psychologie studiert (und dort habe ich entweder 26 von 48 Wochenendstunden im Unterricht verbracht oder Prüfungen geschrieben).

In Wolfsburg hat mein Hauptkunde seinen Hauptsitz.

In Gerlingen hat mein Arbeitgeber seinen Hauptsitz und in Hamburg musste ich einmal zur Arbeit fahren.

Außerdem war die Stadt Swinoujscie auf der Stimmungsskala sehr schlecht (Meine Partnerin und ich stritten viel in Swinoujscie).

Die Hypothese wäre, dass soziale Bindung und Integration für mich ein Prädiktor für gute Laune sind. Ich muss zu Grunde legen, dass ich in der angegebenen analysierten Zeitspanne nur 1 Tag in Czersk, 2 Tage in Swinemünde und Hamburg verbracht habe. Etwas zwischen 2 & 5 Tagen in Gerlingen und Iserlohn.

Daher wird in diesen Städten möglicherweise kein angemessener Durchschnittswert angezeigt.

In „Kein Ort“ wurde kein Ort aufgezeichnet, da die Funktion „Geolokalisierung“ in Facebook deaktiviert war.

Bessere Stimmung um das Wochenende herum

Wenn es um Wochentage geht, scheint mir die Wochenmitte (mit Dienstag, Mittwoch und Donnerstag) weniger attraktiv zu sein. Meine Stimmung ist schlechter als freitags, samstags, sonntags und montags. Dies scheint offensichtlich zu sein, da Wochenenden natürlich mit dem Besuch bei Freunden und der Familie korrelieren.

Darüber hinaus können Sie sich am Wochenende auf Dinge konzentrieren, die Sie tun möchten, und nicht auf Dinge, zu denen Sie verpflichtet sind. Vor allem am Mittwoch ist die Stimmung schlecht. In meinem Fall ist Mittwoch der Tag des Geschäftsreisens und des Sitzens in Besprechungen, weshalb der Mittwoch für mich der unproduktivste Tag in der Woche ist.

3.5.2. Herzfrequenzvariabilität (HRV)

Average and Min / Max Values indicate „i’m average“

Die Herzfrequenzvariabilität als Indikator für Stress zeigt einen Durchschnittswert von 60,68, der nach verschiedenen Quellen der Durchschnittswert für Menschen meines Geschlechts und meines Alters ist. Die Herzfrequenzvariabilität ist ein weniger subjektiver Indikator, da sie automatisch erfasst wird und wissenschaftlich erwiesen ist, dass sie ein Indikator für Stress ist. Ich werde nicht auf die allgemeine Herzfrequenz eingehen

Die HRV stimmt nicht vollständig mit den Stimmungsindikatoren überein

Die meisten HRV-Werte pro Stadt sind höher für Städte, für die meine Stimmung im Durchschnitt höher war.

Die einzige Ausnahme ist Iserlohn, wo ich sehr gute Laune habe und meine Herzfrequenz relativ niedrig ist. Iserlohn ist mit meiner Familie verbunden, besonders mit meiner Mutter. Meine Mutter und ich diskutieren oft, was manchmal zu emotional hitzigen Diskussionen führt.

Trotzdem mögen wir beide unsere Diskussionen, auch wenn sie manchmal übertrieben sind. Daher scheint die Zeit in Iserlohn kognitiv sehr positiv und gleichzeitig relativ stressig zu sein.

Darüber hinaus weisen Posen, Wolfsburg und Hamburg die niedrigsten Werte auf. Side, Gdynia und Berlin haben die höchsten Werte. Gerlingen ragt als zweithöchster Wert heraus, was darauf schließen lässt, dass in Gerlingen eine Art Ruhepol meiner Arbeitszeit ist.

HRV stimmt nicht vollständig mit Stimmungsindikatoren pro Wochentag überein

Freitags und montags ist die HRV am niedrigsten. Dies ist insofern interessant, als die Stimmung montags und freitags relativ hoch ist. Obwohl montags und freitags von samstags und sonntags unterschieden werden kann, da es sich um Arbeitstage handelt.

HRV ist im Zeitverlauf stabil

Meine Herzfrequenzvariabilität ist über die Zeit stabil und zeigt keine positiven oder negativen Tendenzen. Eine leicht steigende Tendenz ist im Juni und Juli zu erkennen.

3.5.3. Ernährung und Bewegung

Insgesamt bin ich stabil

Im Durchschnitt benötige ich 2.058 Kalorien, während ich den Kalorienbedarf durch Aktivitätskalorien aufbaue (wahrscheinlich 12.968 Schritte pro Tag mit durchschnittlich 716 kcal). Sportkalorien helfen ebenfalls, z.b. durch Schwimmen, Thaiboxen und ins Fitnessstudio gehen (durchschnittlich 611 kcal).

Andererseits esse ich durchschnittlich 1,737 Kalorien.

Der Gesamtdurchschnitt für das Essen von Kalorien ist nicht aussagekräftig, da ich erst Mitte April angefangen habe, genau alles aufzuzeichnen, woraus meine Diät besteht.

Daher spiegelen die Makronährstoffanteile auch keine relevanten Gesamtdurchschnitte wider, wie ich meine Ernährung im Laufe der Zeit zusammengestellt habe.

Im Gesamtdurchschnitt habe ich 56% Fett, 25% Eiweiß und 19% Kohlenhydrate in Kalorien konsumiert, was zu einem Durchschnittsgewicht von 88,57 kg führte. Min- und Max-Werte für mein Gewicht (Min: 81,8, Max: 90,9) deuten darauf hin, dass sich sowohl mein Sport als auch meine Ernährung geändert habe. Ein genauerer Blick:

Wenn man in die einzelnen Monate reinzoomen, ist eine Änderung sichtbar

Im April lag mein Ernährungsanteil bei Fett: 44%; Protein: 26%; Kohlenhydrate: 30%. Es zeigt einen erhöhten Anteil an Kohlenhydraten im Vergleich zum Gesamtdurchschnitt. Gleichzeitig hatte ich ein Durchschnittsgewicht von 90,36 kg, was fast dem Maximalwert entspricht. Ich war sportlich nicht so aktiv wie in den vorangehenden Monaten. Die Stimmung im April war im Durchschnitt, aber ich hatte für jemanden wie mich eine erhöhte durchschnittliche HRV im Vergleich zu dem, was erwartet wird.

Im Mai änderte sich die Situation. Ich habe Schwimmen & Thaiboxen in zu meinen sportlichen Aktivitäten hinzugefügt. Außerdem habe ich den Kohlenhydratanteil auf 5% gesenkt, während ich Protein (32%) und Fett (63%) erhöht habe. Ich habe im Durchschnitt 2035 Kalorien gegessen. Mein Ziel war es, eine Ketodiät zu machen.

Anscheinend hat es mein Gewicht nicht direkt verändert, obwohl ich ein paar Gramm abgenommen habe. Meine durchschnittliche Stimmung blieb stabil, aber meine Herzfrequenz verringerte sich. Dies kann mit der Ernährungsumstellung zusammenhängen.

Im Juni kam ich einem Ernährungsanteil ziemlich nahe, der eine Ketodiät definiert. Fett entsprach 71% in Kalorien, Protein 26% in Kalorien und Kohlenhydrate 3% in Kalorien. Außerdem ging mein durchschnittlicher Kalorienverbrauch auf 1850 Kalorien zurück.

Ich begann intensiver zu trainieren, mit 5 Schwimm-, 3 Thaibox- und 12 Fitnessstudiotage im Juni. Meine Schrittzahl hat sich im Vergleich zu den vorherigen Monaten erhöht, während sich meine durchschnittliche Stimmung etwas verschlechtert hat. Meine HRV stimmte mit dem Durchschnitt für einen Mann mit meinem Alter überein.

Mein Gewicht ging auf ca. 85,41 kg zurück.

Im Juli wurde meine Ernährung noch extremer. Mein Ernährungsanteil stieg bei Fett auf 80%, bei Eiweiß auf 18% und bei Kohlenhydraten sank der Anteil auf 2%. Zum Monatsende ging ich auf durchschnittlich 82,39 kg zurück.

Die Änderung ist sichtbar in:

a) Diversifizierung des Sportverhaltens: Ich habe Schwimmen und Thaiboxen hinzugefügt

b) Häufigeres Sportverhalten: Durch Hinzufügen neuer Sportarten habe ich begonnen, häufiger zu trainieren

c) „aktiver“ sein: durch durchschnittlich mehr Schritte pro Tag

d) Verringerung meiner Kohlenhydratkalorien: Durch Weglassen wichtiger Kohlenhydratquellen wie Pizza, Brot, Spaghetti, Reis

e) Ehöhung meiner Fettkalorien: Durch Hinzufügen von Dingen wie Avocado, Speck, Steaks usw.

f) Gewichtsabnahme: Verringerung mein Gewicht durch Kombination von a) bis e)

Unterwegs ist eine Diät schwierig

Wenn ich mir während einer Reise mein Diätverhalten anschaue, wird mir klar, dass ich entweder gar nicht esse (zum Beispiel in Wolfsburg), was sich auf die HRV und die Stimmung auswirken könnte. Oder ich esse viel, manchmal zu viel, wie in Side und Iserlohn. In Side, wo ich mit meiner Familie im Urlaub war. Die Reise war All-inclusive, also war das Essen 4 Mal am Tag der Höhepunkt der Reise. In Iserlohn bin ich bei meiner Mutter, die immer alles bereit hat, um mir ein gutes Gefühl zu geben.

Es zeigt mir, dass meine Herausforderung darin besteht, auf meine Diät zu achten, wenn ich unterwegs bin. Das gleiche Bild wird unter der Woche angezeigt. Ich esse nicht genug, wenn ich mittwochs in Wolfsburg bin und ich esse zu viel, wenn ich besonders samstags und sonntags unterwegs bin.

Da ich das Verbinden von Stimmung und HRV mit bestimmten Personen übersprungen habe, indem Telefonanrufe und Messaging in sozialen Netzwerken nicht analysiert wurden und das Analysieren meiner digitalen Nutzung ebenfalls übersprungen habe, werde ich in Teil 2  dieses Blogposts eine detaillierte Analyse meines Anwendungsfalls vorbereiten.

Verhalten bei der digitalen Nutzung: Um die Analyse durchzuführen, werde ich auf Daten von Screen Trackern (wie Rescue Time), auf Daten von App-Geräteanbietern (wie Apple) und auf Daten von Plattformanbietern (wie Facebook) zurückgreifen.

Nach Abschluss der Analyse werde ich auch auf Daten von sozialen Netzwerken (wie Facebook & WhatsApp) oder Messenger (wie Facebook) zurückgreifen.

Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob ich die personenbezogene Analyse öffentlich zur Verfügung stellen werde.

Da mein Ziel darin besteht, meine Stimmung zu verbessern und meinen Stress abzubauen, muss ich an beiden arbeiten.

Städte mit dem höchsten Potenzial weisen laut HRV eine niedrige Stimmung und hohen Stress auf. Die Frage ist, wie die Stimmung proaktiv gesteigert und Stress abgebaut werden kann.

Nun, der einfachste Weg ist es, kognitiv und verhaltensbasiert an der Exklusion, Aktualisierung, Veränderung und Entwicklung von Mustern zu arbeiten.

Ich habe eine gute Stimmung in Städten, in denen Familienmitglieder oder Freunde leben. Ich bin voll in diese sozialen Kreise integriert. In Städten, in denen ich arbeite, bin ich nicht vollständig integriert. Das liegt nicht daran, dass ich ein sozialer Außenseiter bin. Das liegt daran, dass ich mich dafür entscheide, nicht so viel Zeit in soziale Beziehung bei der Arbeit zu investieren.

Es scheint, dass es ein offenes Potenzial gibt. Ich werde versuchen, mehr Emotionen und Zeit in meine Mitarbeiter zu investieren und dann zu beobachten, ob sich meine Stimmungsindikatoren ändern.

Eine Möglichkeit, einen solchen Veränderungsprozess auszulösen, besteht darin, Menschen nicht als Arbeitskollegen, sondern als Freunde zu beurteilen.

Wenn es um den Stressindikator HRV geht, ist es leicht, in Iserlohn mit dem Diskutieren aufzuhören, aber wie gesagt: Ich mag die Gespräche mit meiner Mutter.

Es scheint also eine bestimmte Art von Stress zu sein. Vor allem in Wolfsburg, einer meiner „Städte, in denen ich arbeite“, muss ich an meiner Wahrnehmung von Menschen arbeiten.

Ich habe ein Problem mit Macht, die ausschließlich auf Hierarchien basiert. Wo ich arbeite, ist ein solches Konzept einer der Hauptentscheidungstreiber. Ich habe ein Problem mit der Pseudoautorität. Ich muss mich mehr in die Lage anderer Leute versetzen können, um ihren Weg zu Autorität zu verstehen, um ihre Beweggründe für ihr Verhalten zu verstehen, um in schwierigen Situationen leichter souverän zu sein.

Nun, das hört sich so an, als käme hier der schlimme Teil von mir hervor, wenn ich in allem was ich tue emotional 100% beteiligt bin. Wenn ich Dinge tue, die ich mag, bin ich sehr motivierend für andere, aber wenn ich Dinge tue, die ich nicht mag oder nicht respektiere, neige ich möglicherweise dazu, nicht die einfühlsamste Person der Welt zu sein.

Was ich beobachtet habe, ist eine Gewichtsveränderung aufgrund von Veränderungen im Makronährstoffanteil und im Sportverhalten.

Ich habe meine Gesamtkalorienzahl gesenkt, ich habe die Kalorien erhöht, die durch Fett angetrieben werden, und die Kalorien verringert, die durch Kohlenhydrate angetrieben werden.

Im Moment bin ich an einem Punkt angelangt, an dem meine Ernährung ziemlich schwierig ist und ein hohes Maß an Disziplin erfordert. Da ich mein Gewicht auf ungefähr 80 kg gesenkt habe, möchte ich einen Weg finden, wie ich mit einer Diät leben kann, die es mir ermöglicht, mehr Kohlenhydrate (Eis, mehr Gemüse, mehr Obst, manchmal eine Pizza) zu essen.

Ich denke, ich werde in eine Trial & Error Phase gehen, während ich die Veränderungen beobachte. Wahrscheinlich werde ich zunächst alle ein bis zwei Wochen die Kohlenhydrate um 10% erhöhen und die Auswirkungen analysieren.

Das Ziel ist es wiederum, eine Ernährungsart und eine Anzahl von Kallorien zu finden, die es mir ermöglichen, so frei wie möglich von Essbeschränkungen zu leben und gleichzeitig wie heute in Form zu bleiben.

Natürlich werde ich einen Blick auf Vitamine werfen. Eine Diät sollte beachtet und richtig geplant werden. Als ich mit meiner Keto-Diät anfing, vergaß ich, Ballaststoffe einzuschließen. Ballaststoffe sind notwendig, um einen gesunden Stuhlgang zu haben.

Nun, was ich über das Arbeiten oder private Reisen gelernt habe, ist, dass ich nicht so häufig Sport treibe und nicht genug Kalorien mit genau dem gleichen Zielnährstoffanteil zu mir nehme. Einige Ideen zur Verbesserung eines solchen Verhaltens:

* Sport ohne Ausrüstung: Erlernen von Sport- und Trainingstypen, die ohne JEDE Ausrüstung durchgeführt werden können. Dehnübungen, Yoga, Eigengewichtstraining, Laufen.

* Hotels mit Sportmöglichkeiten: Hotels buchen, in denen Sport möglich ist. Fitnessräume, Tennisplätze, Schwimmbäder sind Möglichkeiten.

* Planun von Mahlzeiten für Ausflüge: Man kann keine Flaschen mit ins Flugzeug nehmen, aber man kann bereits zubereitete Mahlzeiten in Flugzeuge, Bahnen, Autos und zu Fuß mitnehmen. Ich muss lernen, wie man Mahlzeiten im Voraus plant und zubereitet.