Proposing the Roommate Sleep Preference Questionnaire (ROOMPREF) with a free online roommate matching tool

Die Studie stellt den ROOMPREF-Fragebogen und ein darauf basierendes, kostenloses Online-Tool vor, das mithilfe von Python-basiertem Clustering und einem Austauschalgorithmus Schlafpräferenzen analysiert, um in geteilten Unterkünften passende Mitbewohner zu finden und so die Schlafqualität sowie das Wohlbefinden zu verbessern.

Das Wesentliche

Stellen Sie sich vor, Sie müssen ein Zimmer mit einem Fremden teilen. Sie sind ein „Nachteule", die gerne bis 3 Uhr morgens liest und bei Licht schläft. Ihr neuer Mitbewohner ist eine „Lerche", die um 22 Uhr ins Bett gehen und absolute Dunkelheit braucht. Das Ergebnis? Beide schlafen schlecht, sind am nächsten Tag müde und gereizt.

Genau dieses Problem wollen die Autoren dieses Papiers lösen. Sie haben ein Werkzeug namens ROOMPREF entwickelt. Hier ist eine einfache Erklärung, wie es funktioniert, ohne Fachchinesisch:

1. Der Schlaf-Fingerabdruck (Der Fragebogen)

Stellen Sie sich vor, jeder Mensch hat einen unsichtbaren „Schlaf-Fingerabdruck". Die Forscher haben einen sehr kurzen Fragebogen (nur 8 Fragen) erstellt, der diesen Fingerabdruck einfängt.

Er fragt nicht nur, ob Sie gerne früh oder spät ins Bett gehen (das nennt man Chronotyp), sondern auch:

• Wie laut muss es sein, damit Sie schlafen können?
• Wie hell darf es im Zimmer sein?
• Wie kalt oder warm mögen Sie es?
• Schnarchen Sie?

Das ist wie ein Rezept für Ihren perfekten Schlaf. Wenn Sie dieses Rezept mit dem Ihres Mitbewohners vergleichen, sehen Sie sofort, ob die Zutaten zusammenpassen.

2. Der digitale Matchmaker (Die Software)

Jetzt kommt das Geniale: Die Forscher haben eine kostenlose Online-App gebaut, die wie ein digitaler Hochzeitsplaner funktioniert.

• Der Eingabemodus: Ein Koordinator (z. B. ein Trainer, ein Dorm-Verwalter oder ein Soldatenleiter) lädt die Antworten aller Personen in die App hoch.
• Der Filter: Die App sortiert die Leute erst nach Geschlecht (damit Männer und Frauen getrennt werden, falls gewünscht) und dann nach ihrem „Schlaf-Typ" (Lerche vs. Nachteule).
• Der Konflikt-Check: Die App schreit sofort auf, wenn zwei Leute zusammenkommen, die sich gegenseitig den Schlaf rauben würden. Zum Beispiel: Ein Schnarcher wird nicht mit jemandem gepaart, der „absolute Stille" braucht.
• Der Clustern-Algorithmus: Die App nutzt eine mathematische Methode (K-Means), um Gruppen zu bilden. Stellen Sie sich vor, sie wirft alle Leute in einen großen Raum und lässt sie sich automatisch zu den Leuten bewegen, die am ähnlichsten sind.

3. Der „Tausch-Trick" (Das Sicherheitsnetz)

Manchmal ist die Mathematik nicht perfekt. Was, wenn alle Nachteulen schon voll sind und ein Schnarcher noch übrig ist?
Hier kommt der Tausch-Trick ins Spiel. Die App sucht in anderen Gruppen nach einem „toleranten" Mitbewohner (jemandem, der Schnarchen nicht stört) und tauscht ihn gegen den empfindlichen Schlafenden aus. So wird sichergestellt, dass niemand im Stich gelassen wird, aber die Konflikte minimiert werden.

4. Warum ist das wichtig? (Die Analogie)

Stellen Sie sich einen Sportwagen vor. Selbst wenn der Motor (der Körper des Athleten) perfekt ist, bringt er nichts, wenn der Fahrer (der Schlaf) müde ist.

• In der Armee: Wenn Soldaten nicht schlafen können, sind sie im Einsatz nicht wachsam.
• An der Universität: Wenn Studenten wegen lauter Mitbewohner nicht schlafen, fallen ihre Noten.
• Bei den Olympischen Spielen: Wenn ein Schwimmer wegen eines lichten Zimmers nicht schläft, verliert er vielleicht die Goldmedaille.

Die Autoren haben dieses System bereits mit 51 Paralympics-Athleten getestet. Das Ergebnis? Es war viel einfacher, die Zimmer zu verteilen, und es gab weniger „schlechte Paare".

Zusammenfassung

ROOMPREF ist wie ein Werkzeugkasten für friedliches Zusammenleben. Es nimmt die Vermutung aus der Zimmervergabe. Statt zu raten, wer mit wem gut auskommt, nutzt es Daten, um sicherzustellen, dass die „Nachteulen" mit den „Nachteulen" und die „Lerchen" mit den „Lerchen" schlafen – und dass der Schnarcher nicht den Stille-Liebhaber weckt.

Es ist kostenlos, einfach zu bedienen und hilft allen, die in geteilten Räumen leben, besser zu schlafen und glücklicher zu sein.

Technische Zusammenfassung

Technische Zusammenfassung: Das Roommate Sleep Preference Questionnaire (ROOMPREF)

1. Problemstellung
Geteilte Schlafquartiere sind in verschiedenen Kontexten üblich (z. B. bei Sportlern bei Großveranstaltungen, in Studentenwohnheimen, Kasernen oder Arbeitsunterkünften). Ein zentrales Problem ist jedoch die Diskrepanz in den Schlafpräferenzen zwischen Mitbewohnern. Unterschiedliche Chronotypen (morgendliche vs. abendliche Typen), Lärmempfindlichkeit, Licht- und Temperaturvorlieben sowie Schnarchverhalten führen zu Schlafstörungen. Diese Störungen beeinträchtigen nachweislich die Erholung, das Wohlbefinden und die Leistungsfähigkeit der Betroffenen. Bisherige Zuweisungsverfahren basieren oft auf Zufall oder unstrukturierten Präferenzen, ohne systematische Berücksichtigung der biologischen und umweltbedingten Schlafkompatibilität.

2. Methodik
Die Autoren stellen ein zweistufiges System vor, bestehend aus einem Fragebogen und einem darauf aufbauenden algorithmischen Zuweisungstool.

• Der Fragebogen (ROOMPREF):
  Ein kurzer, acht Fragen umfassender Online-Fragebogen (Google Forms), der in weniger als 2 Minuten auszufüllen ist. Er erfasst folgende Schlüsselvariablen:

  • Geschlecht (oder Präferenz für das Geschlecht des Mitbewohners).
  • Lärmempfindlichkeit während des Schlafs.
  • Präferenzen für Licht und Temperatur.
  • Schnarchverhalten.
  • Chronotyp (Früh- vs. Spättyp).
  • Optionale Freitextkommentare (z. B. Präferenz für bestimmte Personen).

• Das Zuweisungstool (Web-App):
  Eine kostenlose, webbasierte Anwendung (entwickelt in Python mit Streamlit, pandas und scikit-learn), die die Daten verarbeitet und roommate-matching durchführt. Der Workflow umfasst:

  1. Stratifizierung: Gruppierung der Teilnehmer nach Geschlecht.
  2. Chronotyp-Klassifizierung: Mapping der Antworten in drei Kategorien: "Morning" (Früh), "Neutral" und "Evening" (Spät).
  3. Konflikt-Exklusionslogik:
     • Verhinderung der Paarung von Schnarchern mit Personen, die "absolute Stille" benötigen (es sei denn, es ist unvermeidbar, dann wird eine Warnung ausgegeben).
     • Verhinderung der Paarung von Morning- und Evening-Typen im selben Raum.
  4. Adaptives Clustering (K-Means):
     • Die Clusterbildung erfolgt innerhalb der Geschlechts- und Chronotyp-Subgruppen basierend auf Lärm-, Licht- und Temperaturpräferenzen.
     • Heuristik für k-Wahl: Für Gruppen mit ≤3 Teilnehmern wird $k=1$ (ein Cluster) gewählt; für Gruppen mit ≥4 Teilnehmern wird $k=2$ (zwei Cluster) gewählt, um praktikable Raumgrößen zu gewährleisten.
  5. Room-Swapping-Algorithmus: Nach dem Clustering wird eine Nachbearbeitung durchgeführt. Wenn Konflikte bestehen (z. B. ein Schnarcher in einem Raum mit einer schlafempfindlichen Person), sucht der Algorithmus nach einem "toleranten" Mitbewohner in einem anderen Raum desselben Clusters und tauscht die Personen, um Konflikte zu minimieren, ohne die Raumkapazität zu verletzen.

• Pilotstudie:
  Das System wurde im Vorfeld der Paralympischen Spiele 2024 in Paris mit 51 Athleten (21 weiblich, 30 männlich) getestet. Die Zuweisung erfolgte für 2er-Zimmer.

3. Wichtige Beiträge

• Entwicklung eines standardisierten Instruments: Einführung des ROOMPREF-Fragebogens als pragmatisches Werkzeug zur Erfassung schlafrelevanter Präferenzen.
• Open-Source-Lösung: Bereitstellung eines kostenlosen, webbasierten Tools, das Administratoren (z. B. Teammanager, Wohnheimleiter) ermöglicht, roommate-matching ohne Programmierkenntnisse durchzuführen.
• Algorithmische Logik: Implementierung einer transparenten, regelbasierten Zuweisungslogik, die Chronotypen-Kompatibilität und Umweltparameter priorisiert, anstatt nur auf Zufall oder subjektive Einschätzung zu setzen.
• Skalierbarkeit: Das System ist so konzipiert, dass es in verschiedenen Umgebungen (Sport, Militär, Bildung) eingesetzt werden kann und CSV-Exporte sowie visuelle Dashboards zur Konfliktanalyse bereitstellt.

4. Ergebnisse

• Pilot-Anwendung: Der Workflow von der Datenerhebung über den CSV-Upload bis zur automatisierten Generierung von Raumzuweisungen mit Konflikt-Warnungen konnte erfolgreich in einer realen Umgebung (Paralympics) demonstriert werden.
• Funktionalität: Das Tool generierte übersichtliche Tabellen mit endgültigen Raumzuweisungen, markierte potenzielle Konflikte (z. B. Schnarcher + Stille-Empfindliche) und ermöglichte sowohl manuelle als auch automatische Zuweisungen basierend auf der gewählten Raumgröße (2, 3 oder 4 Personen).
• Datenvisualisierung: Die Anwendung lieferte Verteilungsdiagramme für Chronotypen und Umweltparameter sowie Zusammenfassungen der Gruppierungen.

5. Bedeutung und Ausblick

• Praktische Relevanz: Das Tool bietet eine evidenzbasierte, strukturierte Alternative zu willkürlichen Zimmernzuweisungen. Es adressiert die Notwendigkeit, Schlafqualität in geteilten Räumen zu optimieren, wo Einzelzimmer aus finanziellen oder logistischen Gründen nicht möglich sind.
• Methodische Einschränkung: Die Studie beschreibt primär die Entwicklung und Machbarkeit des Tools. Es wurden keine objektiven Schlafdaten (z. B. Aktigraphie) oder subjektive Zufriedenheitsmessungen vor und nach der Implementierung erhoben. Die Wirksamkeit auf die tatsächliche Schlafqualität bleibt theoretisch begründet, aber empirisch noch nicht vollständig validiert.
• Zukünftige Forschung: Es wird empfohlen, randomisierte oder quasi-experimentelle Studien durchzuführen, um den Einfluss von ROOMPREF auf Schlaf, Wohlbefinden und Leistung zu quantifizieren. Zudem könnte der Algorithmus um weitere psychosoziale Faktoren (Persönlichkeit, kulturelle Aspekte) erweitert werden.

Fazit:
ROOMPREF stellt einen wichtigen Schritt dar, um die Schlafwissenschaft in die operative Logistik von Gemeinschaftsunterkünften zu integrieren. Durch die Kombination eines kurzen Fragebogens mit einem adaptiven Clustering-Algorithmus bietet es Koordinatoren ein skalierbares Instrument, um offensichtliche Inkompatibilitäten zu reduzieren und die Grundlage für besseren Schlaf und höhere Leistung in geteilten Räumen zu schaffen.

Verfügbarkeit:

• Tool: https://www.siestaresearch.com/roompref
• Code: https://github.com/drillz77/roompref-clustering