Evaluation der Fitbit Activity-Tracker im Kontext von Mobile Medical Apps

Martin, Moritz (2017) Evaluation der Fitbit Activity-Tracker im Kontext von Mobile Medical Apps. Bachelor thesis, Ulm University.

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Abstract

In der Fitness-Branche herrscht nun seit einigen Jahren ein riesiger Aufschwung. Dieser wird unter anderem durch die neuen, technischen Möglichkeiten unterstützt. So ist es heutzutage üblich, statt einer Armbanduhr, einen Fitnesstracker oder auch eine Smartwatch mit sich zu tragen. Diese sind, dank der fortschreitenden Technik, mit allen nur denkbaren Sensoren ausgestattet, sodass man die, über den Tag getätigten Aktivitäten, exakt aufzeichnen kann. Dies dient den Benutzern somit sowohl als Übersicht, als auch zur Motivation, sich mehr zu bewegen. Außerdem können zum Beispiel mit Hilfe der Daten der Herzfrequenz Schlüsse über die Gesundheit des Nutzers gezogen werden. Aufgrund der stetig wachsenden Nachfrage an Fitnesstrackern, stellen immer mehr Firmen diese Produkte her. Zusätzlich stellen die Hersteller meist eine Anwendung für das Smartphone zur Verfügung, mit welcher die Daten visualisiert und somit überwacht werden können. Einer der bekanntesten Hersteller auf diesem Gebiet ist Fitbit. Diese bieten neben der offiziellen Fitbit-App auch die Möglichkeit an, als Drittanbieter mit einer eigenen Anwendung, an die Daten des Trackers zu gelangen. Dies wird über eine Schnittstelle realisiert, die vom Hersteller zur Verfügung gestellt und verwaltet wird. Über diese können Entwickler eine eigene Anwendung implementieren, mit welcher die Daten abgerufen, aber auch manipuliert werden können. Die Entwicklung, der Umgang mit dieser API und das gesamte Ökosystem von Fitbit, soll durch diese Arbeit aufgezeigt werden. Hierfür wurde eine Testanwendung für das mobile Betriebssystem iOS entwickelt. Die Erfahrungen aus dieser Entwicklung und dem Umgang mit Fitbits Ökosystem werden daraufhin aufgezeigt und evaluiert. Mit dem Ergebnis der Evaluation wird anschließend die Relevanz der Schnittstelle und dessen Daten hinsichtlich der Anwendungszecke untersucht. Außerdem wurden die von dem Armband gesammelten Daten anhand eines Experimentes mit anderen Trackern verglichen und auf dessen Genauigkeit untersucht.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: DBIS Research > Master and Phd-Thesis
Divisions: Faculty of Engineering, Electronics and Computer Science > Institute of Databases and Informations Systems > DBIS Research and Teaching > DBIS Research > Master and Phd-Thesis
Depositing User: Herr Marc Schickler
Date Deposited: 19 May 2017 08:37
Last Modified: 19 May 2017 08:37
URI: http://dbis.eprints.uni-ulm.de/id/eprint/1489

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