Друзі є кращими провісниками здоров’я, ніж особисті фітнес-трекери

Нові дослідження показують, що зростання використання носіїв фітнес-трекерів призвело до неправильних припущень про наше здоров'я. У наш час ми часто розглядаємо свій пульс, щоб визначити, чи перебуваємо ми в стресі чи вважаємо себе здоровішими, виходячи з кількості кроків, які ми зробили до кінця дня. Нове дослідження Нотр-Дам виявляє, що краще визначити стан здоров’я та самопочуття можна, розглянувши силу та структуру вашого кола друзів.

Хоча попередні дослідження показали, як переконання, думки та погляди поширюються в наших соціальних мережах, дослідників з Університету Нотр-Дам цікавило, що говорить структура соціальних мереж про стан здоров'я, щастя та стресу.

"Нас зацікавила топологія соціальної мережі - що передбачає моя позиція в моїй соціальній мережі щодо мого здоров'я та самопочуття?" сказав Нітеш В. Чаула, директор Міждисциплінарного центру з питань мережевої науки та додатків та провідний автор дослідження.

"Те, що ми виявили, - це структура соціальної мережі, яка забезпечує значне покращення передбачуваності оздоровчого стану людини за рахунок простого використання даних, отриманих з носяться пристроїв, таких як кількість кроків або частота серцевих скорочень".

Для дослідження, знайденого в журналі PLOS ONE, учасники носили Fitbits для збору даних про поведінку здоров'я - таких як кроки, сон, частота серцевих скорочень та рівень активності. Вони також провели опитування та самооцінку своїх почуттів стресу, щастя та позитиву.

Потім Чавла та його команда аналізували та моделювали дані, використовуючи машинне навчання, поряд із характеристиками соціальної мережі людини, включаючи ступінь, центральність, коефіцієнт кластеризації та кількість трикутників.

Ці характеристики вказують на такі властивості, як зв’язок, соціальна рівновага, взаємність та близькість у соціальній мережі. Дослідження показало сильну кореляцію між структурами соціальних мереж, частотою серцевих скорочень, кількістю кроків та рівнем активності.

Структура соціальних мереж забезпечила значне покращення прогнозування свого здоров’я та добробуту порівняно з простим переглядом даних про поведінку здоров’я лише на основі Fitbit.

Наприклад, коли структура соціальної мережі поєднується з даними, отриманими на носимих пристроях, модель машинного навчання досягла 65-відсоткового поліпшення прогнозування щастя, 54-відсоткового поліпшення прогнозування самостійної оцінки стану здоров'я, 55-відсоткового поліпшення прогнозування позитивного ставлення та Покращення прогнозування успіху на 38 відсотків.

"Це дослідження стверджує, що без інформації в соціальних мережах ми маємо лише неповне уявлення про стан здоров'я окремої людини, і для повного прогнозування або для можливості втручання важливо також знати про структурні особливості соціальної мережі, - сказав Чаула.

Отримані результати могли б надати розуміння роботодавцям, які бажають носити фітнес-прилади, щоб стимулювати працівників покращувати своє здоров’я. Надання комусь засобу відстежувати свої кроки та стежити за своїм здоров’ям в надії на поліпшення їхнього здоров’я може бути недостатньо для досягнення значущих або значущих результатів.

Цим роботодавцям, сказав Чаула, було б корисно заохотити працівників створити платформу для розміщення повідомлень та обміну досвідом між собою. Структура соціальних мереж допомагає скласти уявлення про здоров'я та добробут.

"Я справді вважаю, що ці заохочення, які ми запроваджуємо на роботі, є вагомими, але я також вважаю, що ми не бачимо ефекту, тому що ми можемо не використовувати їх як слід", - сказав Чаула.

«Коли ми чуємо, що оздоровчі та оздоровчі програми, які проводяться носіться на робочих місцях, не працюють, ми повинні запитати, чи не тому, що ми просто дотримуємося одновимірного погляду, коли ми просто даємо працівникам носні речі і забуваємо про це не роблячи кроку, щоб зрозуміти, яку роль соціальні мережі відіграють у здоров’ї? "

Джерело: Університет Нотр-Дам