分类
加州大学尔湾分校新闻

是时候让智能健身追踪器变得更聪明了

聪明的健身追踪器其实相当愚蠢。而且,在记录活动方面,人类也是如此。你的智能手机的加速度计可以测量运动,但它会把一种运动与另一种运动混淆。你呢?如果你试着去猜测你做了多少运动,你很有可能会偏离目标——如果你试着去猜测你做了多少运动,你就会偏离目标——甚至更远。

副教授斯蒂芬·英蒂尔(Stephen Intille)没有依赖目前不完善的健康追踪方法,而是在尝试一些不同的方法,以理想地减少把fitbit扔进抽屉的人的数量。

Intille说,诀窍在于结合并改进当前的方法:用佩戴者实时回答的问题来补充健身追踪器的生理测量值。这是为了填补屏幕上代表某个人的数字和这个人生活的细微差别之间的空白。

假设简·多伊的手机在周二以每小时3英里的速度移动了37分钟,然后在周四以同样的速度移动了18分钟。这是简的例行公事吗?简在坚持做那件事上有困难吗?简有宠物吗?她在遛宠物吗?还有,也许最重要的是,简在这期间感觉如何?

计算机科学和健康科学副教授斯蒂芬•英蒂尔发现,健身追踪器在掌握用户信息方面存在缺陷。通过给他们提供更多关于情绪、日程安排和习惯的信息,他希望能帮助他们变得更聪明。照片由Ruby Wallau/东北大学提供

举个例子,在健身追踪器知道简正在努力寻找时间进行长距离散步之前,它只是一个追踪器。然而,如果它能收集足够的信息,了解简的情绪和日程安排,在适当的时间鼓励她带着Fido多跑一圈,那么它就会成为一种干预工具。简可能有足够的动力去做出改变。

Khoury计算机科学学院和Bouve健康科学学院的副教授Intille说,目前的健康干预措施可能不成功,因为它们没有考虑到人们生活的复杂性。但是,有了一种利用Intille工作成果的设备——就像他所说的“下一代Fitbit”——情况可能会改变。

那么,为什么健身追踪器现在还没有出现呢?首先,有些人就是不想回答问题;正如Intille所说:“你现在正在使用的这些应用程序已经让你放弃了很多隐私和安全。”

但我们假设人们确实遵守了。即便如此,许多标准的数据收集问题本身并不准确——这一点在正式的研究和商业上可用的卫生技术中都是如此。有太多的选择,问题也太模糊,突然间,你很难回忆起过去30天里你的感受,从1到10分。

Andrea Grimes Parker and her colleagues envision fitness trackers that go beyond simple goal setting, including trackers that prompt families to reflect on activities they enjoyed. Photo by Adam Glanzman/Northeastern University

健身追踪器需要的不仅仅是计算步数。这是为什么。


read more

这种模棱两可,再加上记忆不清,也会让问题变得难以回答,让人失去兴趣。Intille说,即使一个问题在智能手机上自动弹出,并且是一项研究的一部分,如果不像忽视它那样花那么少的时间和精力来回答它,人们也不太可能长时间保持这种行为。

因此,Intille提出的问题更简单,一次问的问题更少,但次数更多。

许多研究人员害怕经常打断别人,因为他们担心这会导致参与者精疲力竭。但是,Intille说,如果每次对你的要求都很低,那么更频繁地被打扰是“惊人地可持续的”。

Intille说:“当你的手机问你问题时,会有8到10个选择题,这并不罕见。”“我们试图证明,在某些科学语境中,以一种非常简单的方式更频繁地提问可能同样有用。”

通过持续但可容忍的测量,健身追踪软件最终可能会对一个人的健康状况做出更全面的描述。Intille说,这可以帮助个人获得更个性化的提示和干预,但范围可以更广。

他说:“如果我们能改进对行为的测量,我们实际上就能大大提高科学水平。”

当自我报告时,活动水平或饮食记录可能是不完整或不准确的,这不仅伤害了报告者,也伤害了汇总这些报告的研究。

Intille说:“这种测量中的噪音是为什么你有时会在新闻中听到‘这对你有好处’,几个月后又会听到‘这对你有坏处’的原因之一。”

因此,更全面的测量不仅可以改善健身追踪器的拥有者的健康状况,还可以改善任何曾经在谷歌上搜索过“活性炭健康吗?”“通过精确地测量人们的身体和精神状态——而不是依赖他们错误的记忆——也许有一天我们会发现。”

传媒查询,请联络[email protected]

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.northeastern.edu/2019/09/05/northeastern-university-professor-combines-computer-science-with-health-and-measurement-with-self-reporting-to-improve-accuracy-of-fitness-tracking/