Giyilebilir fitness takip cihazları belirli şekillerde kullanıldığında daha az hassasiyete sahiptir. Getty Images üzerinden bogdankosanovic / E + Katie Siek, Indiana Üniversitesi
Ocak, birçok insanın kararlar aldığı ve ardından kırdığı bir zamandır. Amerikalıların neredeyse% 60'ı daha fazla egzersiz yapmaya karar verecek, fakat % 10'dan azı çözünürlüklerine bağlı kalacaktır. Kararları korumanın anahtarı, ölçülebilirve etkinliği izlemenin basit bir yolu giyilebilir bir akıllı saat veya fitness takip cihazı. Aslında, neredeyse her beş yetişkinden biri fitness takipçisini kullandı.
Giyilebilir fitness takipçileri ayrıca fiziksel aktivite, kalp atış hızı, konum ve uyku düzenleri hakkında bilgi vererek tıbbi bakımın iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Benim araştırma ekibi akıllı ev sensörleri ile giyilebilir fitness takip verilerini kullanır yaşlı yetişkinler güvenli ve bağımsız yaşar. Ayrıca elektronik tıbbi kayıtlar ve genomik verilerle birlikte giyilebilir fitness izleyici verilerini de inceliyoruz. gestasyonel diyabetin nedenlerini araştırır. Çok diğer araştırmacılar yaşam tarzlarının sağlığı nasıl etkileyebileceğini daha iyi anlamak için giyilebilir spor izleyicileri kullanın.
Ne yazık ki, sağlık bilişim araştırmalarımda giyilebilir cihazların kullanıcılarının hak ettiği tüm krediyi vermeyebileceğini buldum ve bazı durumlarda kullanıcılar verilerinin ne kadar güvenli ve özel olduğunu düşünmek isteyebilirler.
Zamanı geldiğinde kredi vermek
Fitness takipçileri kullanan kişiler faaliyetleri için nasıl "kredi" aldıkları için sinirli, bazı kullanıcıları fitness izci terk. Araştırma ekibimin çalışmasında, sınırlı kol hareketi olan kişilerin, fitness takipçilerinin faaliyetlerini doğru bir şekilde kaydetmediklerini bildirdiklerini görüyoruz. Bu, geleneksel yürüyüşleri olmayanlarda da olabilir, çünkü karışabilirler.
E-posta ile son alın
Kredi eksikliği, özellikle insanlar yürürken ancak kollarını sabit tutarken, örneğin bir bebek arabasını itmek veya bir bebek tutarken yürümek gibi açıktır. Yeni anneler ayrıca uyku düzenleri ile ilgili doğruluk sorunlarını bildirmektedir. Bir gece birden çok kez uyandıklarında, ertesi sabah cihaz onları “hafif uyuyor” olarak gösterecektir. Yeni anne bu verileri çocuk bakımı konusunda partneri ile görüşmek için kullanmak istediğinde, çünkü bir cihaz anneyi kredilendirebilir gerçekte olduğundan daha fazla uyku ile.
Getty Images aracılığıyla fizkes / iStock
Bu yanlışlıklar teknik açıdan anlamlıdır. İnsanlar bir bebek arabasını iterken olduğu gibi bileklerini sabit tuttuğunda bilek yön değiştirmez. Bu nedenle, yazılım, bir bilek izleyicideki ivmeölçer sensöründen, yukarı-aşağı, ileri-geri ve yan yana hareketlerde değişiklik arayan hareket değişikliklerini algılayamaz. Araştırmacılar ayrıca şunu gösterdi: Cihazı takmadan 500 veya daha az adım kaydedilebilir, cihazların bazen etkinliği nasıl aşabileceğini yansıtır. Uykuyu tespit etmek durumunda, çoğu insan bir gecede birkaç kez uyanmaz, bu nedenle giyilebilir cihazlar tarafından kullanılan algoritmalar bu kısa hareket patlamalarını ortadan kaldırabilir.
Bu giyilebilir cihazları yapan şirketler, bu hareketleri tespit etmek ve daha sonra ne kadar insanın hareket ettiğine veya uyuduğuna karar vermek için algoritmalar kullanarak önemli fikri mülkiyete sahiptir, bu nedenle bu algoritmalar kamuya açık olarak paylaşılmaz. Şu anda tespit edilenler hakkında geri bildirim verecek herhangi bir mekanizma mevcut değildir. Bir kişinin bir düğmeye basabileceğini ve giyilebilir bir fitness cihazına “Bu gece üç kez uyandım!” Diyebileceğini hayal edin.
İnsanlar bazı aktiviteleri için hak ettikleri krediyi alamadıkları için, araştırmacıların sağlık araştırmamız için giyilebilir bir metadan ne tür yaşam tarzı verilerini doğru bir şekilde değerlendirebileceğinden endişe duyuyorum. Hesaplamada, “Çöp girişi, çöp çıkışı” söz konusudur. Giyilebilir fitness takipçileri faaliyetlerimizi ölçen algoritmalara yanlış adım ve uyku verileri koyarsa, insanlar yanlış verilere dayanarak sağlıkla ilgili kararlar alacaktır.
Verilere kim sahip?
Tipik olarak, tüketiciler verileri bir uygulamaya aktararak bir fitness takipçisinden ne kadar “kredi” aldıklarını değerlendirir. Çoğu kişi, insanlar verileri uygulamaya aktardığında verilerin geniş bir şekilde paylaşılmadığını varsayar. Kullanıcılar, örneğin, verileri görebildiğini, paylaştıkları kişilerin verileri görebildiğini ve cihaz ve uygulamaya sahip olan şirketin verileri görebildiğini varsayabilir. Ama bu hikayenin sadece bir parçası.
Bununla birlikte, bir şirket hizmet şartlarını değiştirebilir - ki bu çalışmalar, insanlar anlamakta zorlanırlar - ve bu sağlık verilerinin üçüncü tarafların kullanımına sunulmasına karar verin. Örneğin, giyilebilir uygunluk verileri, işverenlerimizin uygunluk ve verimlilik or sağlık sigortasına yardımcı olan ya da inkar eden sigorta şirketleri. Bu uygulamanın yapıldığına dair bir kanıt olmamasına rağmen, tüketicilerin gelecekte bir olasılık olduğunun farkında olmak için iyi bir şey yapacağına inanıyorum.
Yazar Hakkında
Katie Siek, Bilişim Doçenti, Indiana Üniversitesi
Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.
books_exercise