Infrastruktur als grosse Herausforderung

Insgesamt haben die Forscher in einem ersten Experiment mit 32 Teilnehmern und über einen Zeitraum von über zwei Wochen Videosequenzen von insgesamt 472 Stunden aufgenommen und anschliessend mit einem innovativen lernfähigen Blickkontakt-​Erkennungssystem ausgewertet. Die einzelnen Videos konnten dabei mehrere hundert Megabyte gross werden. Es wurde also zwischenzeitlich viel Speicherplatz auf den Smartphones benötigt und auch die Upload-​Zeiten zogen sich entsprechend in die Länge. Und genau darin lag eine der grössten Herausforderungen.

Da die User eine App, die sie im Alltag behindert, schnell abschalten oder zumindest ihre Nutzung minimieren, mussten Mechanismen gefunden werden, die den Handyspeicher nicht übermässig belasten und auch nicht die Übertragungskapazitäten der Smartphones blockieren.

Zudem muss der Datenschutz jederzeit sichergestellt sein – es darf nur das auf den Auswertungsserver geladen werden, was von den Nutzern ausdrücklich über die Review-​Komponente freigegeben wurde. «Die App wurde von der Ethikkommission der ETH Zürich überprüft, und wir führen auch bewusst keine Gesichtserkennung durch. Es wird einzig festgestellt, ob Blickkontakt mit dem Bildschirm besteht,» ergänzt Bâce.

Wenn unser Smartphone in Zukunft uns und unsere Bedürfnisse besser versteht, muss dies also nicht zwangsläufig auf der Auswertung von sensitiven persönlichen Daten beruhen. Mit dem System der Informatiker kann dies künftig vielleicht auch durch ein automatisches Erkennen des menschlichen Aufmerksamkeitsniveaus erreicht werden.