Während ein Großteil der Smartphone-Nutzer weltweit mit relativ sinnlosen Aktivitäten wie bei WhatsApp schreiben, bei Instagram Bilder liken oder ein Spiel spielen verbringt, gibt es auch Anwendungen, die die Produktivität steigern sollen. An einer solchen App forschen nun Wissenschaftlicher der Cornell University.
Cornell University forscht an neuer App
Diese App hört auf den Namen AlertnessScanner, ist aber dennoch sehr interessant und könnte das tägliche Nutzungsverhalten von Smartphones ändern. Denn die App erkennt an den Augen des Anwenders, wie hoch dessen Konzentrationsfähigkeit ist, wie aufmerksam dieser also an Aufgaben herangehen könnte.
Hierzu überprüft die App mehrmals täglich mit Hilfe der Kamera die Pupillen des Anwenders. Diese sind je nach Konzentrationsgrad mal größer und mal kleiner, was die App entsprechend erkennt. Demnach kann AlternessScanner dem Anwender mitteilen, wann dieser besonders konzentriert arbeiten kann.
Analyse soll Zeiten hoher Aufmerksamkeit zeigen
Dies ist etwa dann sehr sinnvoll, wenn man die beste Zeit zum Lernen oder Arbeiten an komplexen Aufgaben sucht. Erstens macht sich der Anwender die Aufgabe damit leichter, und zweitens können so schwerfallende Aufgaben auf den richtigen Zeitpunkt geschoben werden.
Damit die App ideal funktionieren kann, muss AlertnessScanner alle drei Stunden eine Aufnahme der Pupillen machen, wobei dies natürlich nicht für Schlafphasen gilt. Die Entwickler der App haben programmiert, dass die Aufnahme mit dem Entsperren des Smartphones simultan abläuft.
Idealen Zeitpunkt für fordernde Aufgaben finden
So kann dafür gesorgt werden, dass der Anwender die App nicht mehrmals am Tag starten muss, nur um die Aufnahmen der Pupille zu ermöglichen. Für die Aufnahme eines Bildes mitsamt Einschätzung der Konzentrationsfähigkeit benötigt AlertnessScanner nur eine Sekunde.
Bislang ist die App lediglich für Google Android entwickelt worden, eine Umsetzung für Apple iOS dürfte aber wahrscheinlich sein. Aktuell befindet sich die App noch in der Entwicklung, wann genau die finale Version veröffentlicht werden könnte, ist noch nicht bekannt.
Quelle: Cornell University via New Atlas
Beitragsbild, Bilder im Artikel: Brett/Flickr (CC BY 2.0) – nrkbeta/Flickr (CC BY-SA 2.0) – othree/Flickr (CC BY 2.0)
