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Künstliche Intelligenz belegt: Fettleibigkeit und Lebensraum hängen zusammen

Kann Künstliche Intelligenz mithilfe von Google Maps erkennen, wo in der Stadt Fettleibigkeit besonders ausgeprägt ist? Die überraschende Antwort lautet: Ja! 

von Carsten Drees am 4. September 2018
  • Email
  • @casi242

Künstliche Intelligenz ist vermutlich eines der beliebtesten Buzzwords des Jahres, aber wir müssen auch nüchtern anerkennen: Es gibt unendlich viele Anwendungsmöglichkeiten für Deep Learning und intelligente Algorithmen, egal ob es um bessere Foto-Qualität auf unseren Smartphones geht, um die Steuerung unseres Smart-Homes oder was auch immer.

Dass man allerdings die derzeitig nutzbare KI so einsetzen kann, um quasi aus dem Weltall zu erkennen, wo die fettleibigen Menschen in einer Stadt zu finden sind, klang mir dann doch ein bisschen zu abgedreht. Aber genau das soll jetzt eine Studie der Universität Washington in Seattle belegen. Dort wurde eine künstliche Intelligenz darauf trainiert, die Fettleibigkeitsrate in Stadtteilen von Memphis, dem Großraum Seattle, San Antonio und Los Angeles auf der Grundlage von Satellitenbildern zu prognostizieren.

Wie soll das funktionieren? Die KI, die auf Analyse von Bildern spezialisiert ist und eben entsprechend trainiert wurde, hat man mit über 150.000 Satellitenbildern aus Google Maps gefüttert. Analysiert werden sollte dabei, wie sich die jeweiligen Lebensräume in den untersuchten Städten zusammensetzen. Wie viele Straßen gibt es, wie viele und was für Gebäude finden sich im Gebiet und wie viel Raum nehmen Grünflächen ein — alles Parameter, die berücksichtigt wurden.

Auch wurden Google-Einträge berücksichtigt, die auf interessante Hot Spots hinweisen. Auf den ersten Blick mag es nicht relevant für eine Datenerhebung zur Fettleibigkeit zu sein, ob in der Gegend eine Tierhandlung zu finden ist. Manchmal findet sich der Zusammenhang aber eben nicht direkt auf Anhieb. Eine solche Tierhandlung in einer Wohngegend kann aber ein Beleg dafür sein, dass es speziell dort eine höhere Nachfrage nach den dort angebotenen Tieren und Produkten geben kann, was wiederum ein Indiz dafür sein könnte, dass sich die Menschen dort tendenziell wegen ihrer Tiere ein wenig mehr bewegen.

Links: eng bebaut, mehr Fettleibige – rechts mehr Grünflächen, schlankere Bewohner

Ihr seht schon, dass da um mehrere Ecken gedacht wird — anscheinend sowohl von den Forschern als auch der KI — aber fest steht, dass die künstliche Intelligenz ein sehr erstaunliches Bild ermitteln konnte aufgrund der verfügbaren Daten. Auf dem nächsten Bild seht ihr die Ergebnisse der KI auf der linken Seite, also die geschätzte Fettleibigkeit in der Gegend. Rechts daneben sind die offiziellen Statistiken zur Fettleibigkeit in diesen Stadtteilen visualisiert:

Und was bringt uns dieses Wissen nun? Zumindest mal, dass man einen Zusammenhang zwischen dem Lebensraum und einer Entwicklung der Fettleibigkeit nachweisen kann. Das hilft mir in dieser Sekunde schrecklich wenig, während ich hier schwitzend angesichts meiner Körperfülle diesen Artikel tippe. Aber bei der Stadtplanung können künftig genau solche Daten berücksichtigt werden.

Städteplaner berücksichtigen bei ihren Planungen ja nicht nur, wo welche Straße verläuft, wo die Grünflächen sind und wo welche Siedlungen entstehen. Es wird in den Städten ebenso ermittelt, wo sich beispielsweise Lebensmittelhändler breitmachen dürfen und in welchem Ausmaße. Auf diese Weise könnte man der Entwicklung der Fettleibigkeit entgegenwirken, indem man mehr Grünflächen berücksichtigt, das Angebot für Fitness-Betätigungen erhöht, weniger Junk-Food-Tempel zulässt usw.

Finde ich persönlich sehr spannend, weil es neue Türen aufstößt. Hier in der Dortmunder Innenstadt bringt es mir nur aktuell halt nichts — solange ich auf meinem eigentlich kurzen Weg zum nächsten Park trotzdem noch an 20 Fressbuden vorbeikomme, bin ich verloren — mit und ohne künstliche Intelligenz ;)

Quelle: JAMA Network via VRODO

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