LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Bioinformatik-Wissenschaftler hat Galaxy Watch 9 und Galaxy Watch Ultra 2 nicht nach Werbeversprechen, sondern mit Referenzmessungen gegen den Polar H10 getestet. Besonders bei Indoor Cycling erreicht die Ultra 2 eine Korrelation von 0,99, beim Laufen sind es 0,98. Die Watch 9 kommt ebenfalls sehr nah heran, zeigt aber beim Fahrradfahren einen messbaren Unterschied. Ein Ausreißer fällt auf, als der Akku der Watch 9 während eines Laufs leergeht.
Für Nutzer, die beim Pulstracking nicht nur „Grobwerte“, sondern belastbare Messkurven wollen, wird es bei Smartwatches oft schwer: Herstellerangaben sind selten gleich transparent wie Labor-Setups, und in der Praxis schwanken Bedingungen durch Hautkontakt, Handgelenk-Position, Schweiß und Trainingsintensität. Genau an dieser Stelle setzt der aktuelle Vergleich an, bei dem der Bioinformatiker „The Quantified Scientist“ Galaxy Watch Ultra 2 und Galaxy Watch 9 gegen einen externen Herzfrequenzsensor antreten lässt. Statt Marketing-Credits stehen dabei Korrelationen zur Referenzmessung im Mittelpunkt, die zeigen sollen, wie gut die Uhrwerte die zeitlichen Änderungen abbilden.
Als Referenz dient der Polar H10 Herzfrequenzsensor, der die Herzfrequenz während des Tragens kontinuierlich erfasst. Gleichzeitig misst der Wissenschaftler die beiden Samsung-Uhren am Handgelenk und verknüpft beide Datenströme anschließend rechnerisch. Auffällig ist dabei die konkrete Stärke der Galaxy Watch Ultra 2: Beim Indoor Cycling erreicht sie eine Korrelation von 0,99. In der Logik der Auswertung entspricht ein Wert von 1 einer vollständigen Übereinstimmung über die komplette Strecke, sodass hier praktisch keine systematische Abweichung zwischen Uhr- und Referenzkurve sichtbar wäre.
Beim Laufen bleibt die Ultra 2 mit 0,98 ebenfalls sehr nah an der Referenz. Auch beim Fahrradfahren liefert sie mit 0,98 hohe Übereinstimmung, während die Galaxy Watch 9 im Vergleich bei diesen Aktivitäten etwas schwächer ausfällt. Für Spinning (Indoor Cycling) nennt der Test eine Korrelation von 0,99 bei der Watch 9 ebenfalls, beim Laufen zeigt sich ein guter Wert, und beim Fahrradfahren wird ein Unterschied in der Größenordnung einer Korrelation von 0,96 sichtbar. Entscheidend ist: Das sind keine Aussagen über „absolut richtige“ Zahlen, sondern über die zeitliche Übereinstimmung zwischen Messkurven – sprich, wie gut die Uhr die Dynamik des Pulsverlaufs mitmacht.
Neben der reinen Messqualität spielt eine zweite Variable in dem Vergleich eine klare Rolle: der Batteriestatus. Der Wissenschaftler berichtet, dass die Galaxy Watch 9 während eines Laufs auf halber Strecke leergeht und die bis dahin aufgezeichneten Werte stark von der Referenz abweichen. Damit entsteht ein Ausreißer, der zeigt, dass Pulstracking im Geräte-Alltag nicht nur von Sensorik abhängt, sondern auch von Betriebsbedingungen wie Laufzeit, Energiemodi und möglicherweise von der Messfrequenz, sobald ein Gerät in Richtung Energiesparen kippt. Für die Interpretation der Ergebnisse bedeutet das: Wer die Uhren für ausgedehnte Trainings oder lange Outdoor-Einheiten nutzt, sollte die reale Laufzeit im jeweiligen Nutzungsprofil genauso beachten wie den Messvergleich im Labor-ähnlichen Durchlauf.
Für die meisten Käufer lässt sich aus dem Set der Korrelationen eine pragmatische Botschaft ableiten. Der Test kommt – mit Ausnahme dieses Ausreißers durch den leeren Akku – zu dem Schluss, dass beide Uhren zur Herzfrequenzmessung geeignet sind, und zwar auf einem Niveau, das die Referenzkurve eng genug abbildet, um Trainingsintensitäten im Hobbybereich sinnvoll zu begleiten. Gleichzeitig bleibt eine wichtige wissenschaftliche Einschränkung: Es handelt sich um initiale Untersuchungen mit jeweils nur einem Durchlauf. Wiederholungen sind nötig, um Varianzen und Standardabweichungen besser abzuschätzen, denn schon kleine Änderungen bei Sensorauflage, Trainingsstrecke und Timing der Daten-Synchronisation können die Messwerte verschieben.
Wer bei der Kaufentscheidung hingegen das Argument „Schlafphasen“ priorisiert, bekommt aus dem Vergleich ein gemischtes Bild. Der Wissenschaftler hat auch Schlafphasen über die Uhren und zusätzlich über ein EEG-Headband (Zmax) verfolgt. Dabei stimmen die Messungen weniger eng mit dem Referenzsignal überein als im Herzfrequenztest – was nicht überrascht: Schlafphasen zu klassifizieren ist deutlich anspruchsvoller, weil die Uhr typischerweise indirekte Bewegungs- und Rhythmusdaten interpretiert, während das EEG direkt elektrische Hirnaktivität erfasst. Interessant ist jedoch, dass sich die beiden Samsung-Uhren bei der Schlafanalyse über zwei Nächte untereinander kaum unterscheiden. Für Nutzer, die Schlaftracking als „Hauptfeature“ sehen, nennt der Test zudem eine andere Spitzengruppe: Laut dem Wissenschaftler gehören Google Pixel Watch 4 und Apple Watch Ultra 3 in diesem Kontext zu den Oberklasse-Lösungen.
Am Ende bleibt für die Praxis ein Abwägen aus Messleistung und Preislogik. Der Vergleich nennt einen UVP-Preisunterschied von rund 340 Euro zwischen Galaxy Watch 9 und Galaxy Watch Ultra 2. Wenn das Pulstracking die zentrale Anforderung ist, liefert die Ultra 2 zwar in den genannten Disziplinen einen minimalen Vorteil, aber für Menschen, die Sport als Hobby betreiben, dürfte der Unterschied im Alltag häufig schwer wahrnehmbar sein. Wer jedoch konkrete Trainingsziele verfolgt, sollte zusätzlich die Rahmenbedingungen prüfen: Wie lange reicht der Akku bei den verwendeten Modi, wie gut sitzt das Gerät über längere Sessions, und passt das Messkonzept zum eigenen Aktivitätsmix. Genau dort entscheidet sich, ob die „nahezu perfekte“ Korrelation aus einem Testlauf im realen Training wiederholbar bleibt.
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