LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie deutet darauf hin, dass Smartwatches Kalorien beim Sport häufig überschätzen, obwohl sie nicht zwingend komplett falsch messen. In einem Test mit 58 Teilnehmenden trugen die Probanden mehrere Geräte und zusätzlich präzise Messausrüstung für den Stoffwechsel. Unabhängig vom Hersteller zeigten die Wearables damit eine systematische Abweichung. Für Fitness- und Gesundheitsentscheidungen heißt das: Werte eher als grobe Orientierung verstehen, nicht als Abrechnungsgröße.
Smartwatches sollen Sportlern ein klares Bild geben: Wie viele Kalorien wurden verbrannt? Laut einer Untersuchung, die sich auf Messungen des tatsächlichen Stoffwechselumsatzes stützt, ist die Antwort allerdings komplizierter. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass Smartwatches den Kalorienverbrauch im Training nicht einfach „lügen“, aber sie rechnen in der Praxis sehr wahrscheinlich zu hoch. Entscheidend ist dabei nicht die Einzelmessung im Moment der Aktivität, sondern das Zusammenspiel aus Sensorik, Modellannahmen und der Art, wie daraus Energie im Hintergrund abgeleitet wird.
In dem Versuchsaufbau ließen Forschende 58 Männer und Frauen unterschiedlichen Alters und mit verschiedenen Körpergewichten mehrere Smartwatches tragen. Im Fokus standen Geräte von Apple, Garmin, Samsung und Fitbit. Zusätzlich wurden die Teilnehmenden mit hochpräziser Labor-Messtechnik ausgestattet: Dazu gehörten sogenannte Face Masks und weitere Messkomponenten, die den Stoffwechsel während der Belastung erfassen sollten. Das ist methodisch wichtig, weil viele Wearables Energie nicht direkt „messen“, sondern aus Herzfrequenz, Bewegungsdaten und hinterlegten Parametern auf Verbrauch schließen.
Technisch betrachtet entsteht die typische Ungenauigkeit häufig dort, wo Annahmen auf den realen Körper treffen. Ein Wearable sieht zwar Puls, Schrittfrequenz oder Bewegungsmuster, aber es kennt nicht automatisch, wie sich die Stoffwechselrate je nach Intensität, Effizienz der Bewegung und individueller Physiologie tatsächlich verändert. Bei der Kalorienberechnung werden deshalb häufig Modelle verwendet, die eine durchschnittliche Beziehung zwischen Herzfrequenz, Aktivitätslevel und Energieumsatz annehmen. Wenn die reale Kurve bei einzelnen Personen davon abweicht, entsteht trotz korrekter Sensorwerte eine systematische Verzerrung.
Die Studie liefert damit auch eine konkrete Einordnung für die Diskussion rund um Wearables: Dass Smartwatches nicht „komplett falsch“ sind, bedeutet nicht, dass die Zahlen im gewünschten Sinne zuverlässig werden. Wenn ein Gerät bei vielen Personen konsistent stärker ausweist als die Stoffwechselmessung, ist der Mehrwert trotzdem vorhanden, solange man die Ergebnisse als Trends nutzt. Wer dagegen die Anzeige als exakten Kalorienwert für Ernährung oder kompensatorische Trainingsentscheidungen heranzieht, riskiert eine schleichende Fehlsteuerung. Gerade bei Zielen wie Gewichtsmanagement oder strukturiertem Sporttraining kann schon eine anhaltende Überschätzung den Plan über Wochen hinweg verfälschen.
Für Unternehmen und Produktverantwortliche in der Wearable-Ökonomie ist das Ergebnis weniger überraschend, aber dennoch handlungsrelevant. Die Sensoren in modernen Smartwatches sind stark verbessert, doch die Energie-Schätzung bleibt modellgetrieben: Eine bessere Kalibrationslogik, robustere Personalisierung und eine nachvollziehbarere Fehlerbandbreite würden den Nutzen im Alltag erhöhen. In der Praxis sehen sich Hersteller dabei auch mit einer Hürde konfrontiert: Für breit skalierte Consumer-Produkte ist keine laufende Labor-Referenzmessung wie mit Face Masks möglich. Stattdessen müssen Systeme mit Trainingsdaten, Progressionslogik und modellbasierten Korrekturen arbeiten, die über verschiedene Körpergrößen und Belastungsarten hinweg funktionieren.
Auch aus Markt- und Wettbewerbssicht zeigt sich, warum diese Frage gerade jetzt so präsent ist: Wearables sind längst mehr als Schrittzähler, sie werden als Gesundheitswerkzeug vermarktet. Entsprechend steigt der Erwartungsdruck an Messqualität, und zwar nicht nur bei Herzfrequenz oder Schlaf, sondern auch bei abgeleiteten Kennzahlen wie Kalorien. Die Studie legt nahe, dass selbst namhafte Hersteller vergleichbare grundsätzliche Schwierigkeiten haben können, weil die Ableitung vom Herz-Kreislauf-Signal zum Energieumsatz komplex bleibt. Für Nutzerinnen und Nutzer heißt das: Die Wearable-Zahl ist am besten als Orientierung für die eigene Entwicklung geeignet – etwa um zu erkennen, ob ein Lauf im Vergleich zur Vorwoche intensiver war.
Am Ende bleibt die zentrale Botschaft pragmatisch. Die Kalorienanzeige wirkt plausibel, aber sie ist laut der Stoffwechsel-Referenzmessung in der Tendenz zu optimistisch. Für die nächsten Generationen von Geräten wird es daher weniger darum gehen, nur neue Sensoren zu verbauen, sondern vor allem darum, die Modelle transparenter zu machen und stärker auf individuelle Physiologie anzupassen. Sobald Hersteller eine verlässlichere Fehlerabschätzung integrieren, könnte aus „Zahlen, die man glaubt“ eher „Zahlen, die man richtig einordnet“ werden – und damit ein besserer Rahmen entstehen, um Training und Ernährung datenbasiert zu steuern.
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