Direkt zum Inhalt
Login erforderlich
Dieser Artikel ist Abonnenten mit Zugriffsrechten für diese Ausgabe frei zugänglich.

Stimmungsprognose: Zu 80 Prozent heiter

Wissenschaftler entwickeln Armbänder und Apps, um Gemütslagen vorherzusagen. Die Technik birgt enormes Potenzial, aber auch Gefahren.
Verschiedene Emotionen

Den Winter 1994 verbrachte Tim in einer Londoner Psychiatrie. Der gut 20-Jährige wirkte glücklich und energisch, litt jedoch unter einer bipolaren affektiven Störung (die durch depressive und manische Episoden gekennzeichnet ist) und hatte erst kurz zuvor einen Suizidversuch unternommen. Während des Klinikaufenthalts lernte er den Psychologiestudenten Matt kennen; die beiden verstanden sich auf Anhieb prächtig. Kurz vor seiner Entlassung überraschte er Matt mit einem Porträt seines Freundes, das er gemalt hatte. Matt war tief berührt. Doch nachdem er in die USA zurückgekehrt war, musste er erfahren, dass Tim sich umgebracht hatte.

Matthew Nock erforscht inzwischen die Psychologie der Selbstschädigung an der Harvard University in Cambridge. Obwohl mehr als zwei Jahrzehnte vergangen sind, hängt das von Tim gemalte Porträt immer noch in seinem Büro. Es erinnert ihn ständig daran, wie wichtig es ist, endlich Möglichkeiten zu entwickeln, um Suizidversuche vorherzusagen. Denn bisher kennt man viele Risikofaktoren für Suizid – etwa starken Alkoholkonsum, Depression und männliches Geschlecht –, aber keine zuverlässigen Anzeichen.

Trotzdem ist Nock optimistisch. Seit Januar 2016 untersucht er mit so genannten Wearables, also tragbaren Sensoren, und einer App fürs Smartphone das Verhalten von suizidgefährdeten Patienten am Massachusetts General Hospital in Boston. Eine ähnliche Studie führt er seit 2018 in einer benachbarten Kinderklinik durch. Die Ergebnisse sind noch nicht veröffentlicht, doch bislang, sagt Nock, scheint die Technologie recht genau bereits einen Tag im Voraus anzukündigen, wann ein Teilnehmer von Selbsttötungsgedanken berichten wird …

Kennen Sie schon …

Spektrum Kompakt – Privatsphäre - Datenschutz in der digitalen Welt

Während wir uns in digitalen Welten bewegen, hinterlassen wir jede Menge Spuren - mehr, als manche sich vielleicht bewusst sind.

Spektrum - Die Woche – Wie Tiere Katastrophen erspüren

Tieren werden beinahe übersinnliche Fähigkeiten nachgesagt. Dass sie Erdbeben frühzeitig erspüren, hieß es schon in der Antike. Sind all diese wiederkehrenden Beobachtungen Unsinn? Das fragen wir in dieser »Woche«. Außerdem beackern wir das Feld der Phi-Mesonen, die ungeahnte Kräfte wirken lassen.

Spektrum - Die Woche – Krebs: Geheilt heißt nicht vorbei

Der Krebs ist besiegt und bleibt dennoch da. Viele Menschen gehen bestärkt aus einer Krebserkrankung hervor, doch die Angst vor einer Rückkehr des Krebses bleibt. Außerdem in dieser »Woche«: Wie es sich anfühlt, tagelang kein Wort zu sprechen und warum Chinas Bevölkerung schrumpft.

Schreiben Sie uns!

Beitrag schreiben

Wir freuen uns über Ihre Beiträge zu unseren Artikeln und wünschen Ihnen viel Spaß beim Gedankenaustausch auf unseren Seiten! Bitte beachten Sie dabei unsere Kommentarrichtlinien.

Tragen Sie bitte nur Relevantes zum Thema des jeweiligen Artikels vor, und wahren Sie einen respektvollen Umgangston. Die Redaktion behält sich vor, Zuschriften nicht zu veröffentlichen und Ihre Kommentare redaktionell zu bearbeiten. Die Zuschriften können daher leider nicht immer sofort veröffentlicht werden. Bitte geben Sie einen Namen an und Ihren Zuschriften stets eine aussagekräftige Überschrift, damit bei Onlinediskussionen andere Teilnehmende sich leichter auf Ihre Beiträge beziehen können. Ausgewählte Zuschriften können ohne separate Rücksprache auch in unseren gedruckten und digitalen Magazinen veröffentlicht werden. Vielen Dank!

  • Quellen

Dagum, P.: Digital biomarkers of cognitive function. npj Digital Medicine 1, 2018

Sano, A. et al.: Recognizing academic performance, sleep quality, stress level, and mental health using personality traits, wearable sensors and mobile phones. IEEE 12th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN), 2015

Taylor, S. et al.: Personalized multitask learning for predicting tomorrow’s mood, stress, and health. IEEE Transactions on Affective Computing 99, 2017