Family Stress Score — eine ehrliche Zahl aus sechs Signalen

Manche Tage sind laut, kurz, alle haben den Kopf voll – und du merkst erst beim Abendessen, dass die Bude die letzten Stunden auf 180 lief. Für genau diese Tage habe ich in Home Assistant den Family Stress Score gebaut: ein einzelner Wert von 0 bis 100, der ehrlich zeigt, was im Haus gerade passiert.

Was der Score eigentlich macht

Der Family Stress Score ist ein Template-Sensor in Home Assistant. Sein State berechnet sich aus sechs Signalen, die Home Assistant ohnehin schon hat – ich kombiniere sie einfach so, dass eine Zahl rauskommt, die mit meiner subjektiven Wahrnehmung übereinstimmt. Kein Machine Learning, kein externer Dienst, nur Jinja-Template über existierende Entitäten.

Die sechs Signale (in Reihenfolge der Gewichtung)

1. Lärm-Spitzen der letzten 5 Minuten — max. 25 Punkte

Mit Abstand der wichtigste Faktor. Kurze Ausbrüche – ein Schrei, ein Wutanfall, ein laut zugeschlagener Schrank – sind der ehrlichste Stress-Indikator. Quelle ist ein statistics Sensor (sensor.laermpegel_wohnzimmer_max_5min), der das 5-Minuten-Maximum eines normalen dB-Pegel-Sensors im Wohnzimmer hält. Punkteverteilung: >-30 dBFS = 25, >-35 = 20, >-40 = 15, >-45 = 10, >-50 = 5.

2. Eltern-Last (Frau alleine mit den Kindern) — max. 25 Punkte

Wenn ich nicht zu Hause bin und meine Frau alleine mit den Kindern, ist die Grundlast strukturell höher – egal wie ruhig es gerade klingt. Logik: not is_state('person.parent_a', 'home') and is_state('person.parent_b', 'home') (Entity-IDs hier verallgemeinert). Voll ausgereizt sind das 25 Punkte. Das ist der zweitgrößte Faktor und kalibriert den Score auf familienreal, nicht nur akustisch.

3. Tageszeit — max. 20 Punkte

17–19 Uhr ist die Abend-Rushhour (20 P), 15–17 Uhr Vorbereitung (15 P), 7–9 Uhr Morgen-Rush (10 P), 12–15 Uhr leichter Mittag (8 P). Außerhalb dieser Slots: 0. Damit korrigiert der Score nachts auf low, auch wenn ein Geräusch kommt.

4. Aktueller Lärmpegel — max. 10 Punkte

Der Momentanwert von sensor.larmpegel_wohnzimmer (Pegel-Sensor, device_class: sound_pressure). >-35 dBFS = 10, >-42 = 7, >-48 = 4. Das ist das Grundrauschen — relevant, aber bewusst niedriger gewichtet als die Spitzen.

5. Burst-Spread (Peak − Mean) — max. 10 Punkte

Differenz aus 5-Minuten-Maximum und 5-Minuten-Mittelwert. Hohe Spread = ein einzelner lauter Burst in sonst ruhigem Raum (Schrei, Türschlag-Surrogat). Spread > 25 dB = 10 P, > 18 = 6 P, > 12 = 3 P. Macht den Score sensitiv für „hat gerade was geknallt“ ohne dass der Mittelwert hoch sein muss.

6. PIR-Hektik im EG — max. 10 Punkte

Drei ZHA-Bewegungsmelder (Küche, Treppe EG, Wohnzimmer). Wenn 3 davon innerhalb der letzten 30 Sekunden ausgelöst haben – jemand rennt hektisch durch – sind das 10 P. 2 davon: 6 P. Kein Tracking, nur last_changed auf den Binärsensoren.

7. Wochenende — max. 10 Punkte

Pauschal: an Sa/So liegt die Familie 24/7 im Haus, also höhere Baseline. now().weekday() >= 5 → +10.

Theoretische Summe: 110 Punkte. Gecappt auf 100 mit {{ [ns.score, 100] | min }}.

Was der Score als Attribute zurückgibt

Damit ich beim Debuggen sehe, warum der Score gerade hoch ist, expose ich alle Roh-Werte als Attribute: noise_level, noise_peak_5min, noise_mean_5min, noise_burst_spread, pir_hektik_count_30s, parent_a_home, weekend. Plus ein hint-Attribut mit menschlicher Empfehlung: ≥70 „Stressig – vielleicht Blumen mitbringen“, ≥50 „Erhöhtes Stress-Level – Unterstützung anbieten“, ≥30 „Leicht erhöht“, sonst „Entspannt“.

Warum ein Score und nicht zehn Dashboards

Ich hatte vorher Tiles für Lärm, Bewegungen, Eltern-Anwesenheit, etc. einzeln. In der Praxis schaut man da nicht hin. Eine Zahl mit Icon-Wechsel (entspannt → happy → neutral → angry) ist das, was tatsächlich funktioniert. Wenn die Zahl auffällig wird, klicke ich rein und sehe an den Attributen, woher.

Ehrliche Limits

Der Score ist eine Heuristik mit von Hand gesetzten Schwellen, kein gelerntes Modell. Ich habe die Gewichte iterativ gegen mein eigenes Bauchgefühl getunt – nicht statistisch validiert. Aber genau das ist der Punkt: der Score ist mein Score, kalibriert auf dieses Haus mit dieser Familie. Wer ihn nachbaut, muss die Schwellen für seine Wohnung anpassen.

Die zugehörige Podcast Episode

Die zugehörige Podcast Episode könnt ihr euch hier anhören:

Und wenn du eigene Signale ergreifen würdest, die ich vergessen habe – schreib’s mir gerne. Mich interessiert besonders: welcher Sensor in deinem Haus wäre der ehrlichste Stress-Detektor?