Draugi ir labāki veselības prognozētāji nekā personīgie fitnesa izsekotāji
Jauni pētījumi liecina, ka valkājamo fitnesa izsekotāju pieaugums ir novedis pie nepareiziem pieņēmumiem par mūsu veselību. Mūsdienās mēs bieži skatāmies uz savu sirdsdarbības ātrumu, lai noteiktu, vai mēs esam stresā, vai domājam, ka esam veselīgāki, pamatojoties uz veikto darbību skaitu līdz dienas beigām. Jauns Notre Dame pētījums atklāj, ka labāka veselības un labsajūtas noteikšana tiek panākta, aplūkojot sava draugu loka spēku un struktūru.
Kamēr iepriekšējie pētījumi ir parādījuši, kā uzskati, viedokļi un attieksme izplatās visā mūsu sociālajos tīklos, Notrdamas universitātes pētniekus interesēja tas, ko sociālo tīklu struktūra saka par veselības stāvokli, laimi un stresu.
"Mūs interesēja sociālā tīkla topoloģija - ko par manu veselību un labklājību prognozē mana nostāja sociālajā tīklā?" sacīja Nitesh V. Chawla, Tīkla zinātnes un lietojumu starpdisciplinārā centra direktors un pētījuma vadošais autors.
"Mēs atklājām, ka sociālā tīkla struktūra ievērojami uzlabo indivīda labsajūtas stāvokļu paredzamību, salīdzinot tikai ar datiem, kas iegūti no valkājamām ierīcēm, piemēram, soļu skaitu vai sirdsdarbības ātrumu."
Pētījumam, kas atrodams žurnālā PLOS ONE, dalībnieki nēsāja Fitbits, lai tvertu veselības uzvedības datus, piemēram, soļus, miegu, sirdsdarbības ātrumu un aktivitātes līmeni. Viņi arī pabeidza aptaujas un pašnovērtējumus par viņu stresa, laimes un pozitīvā stāvokļa izjūtām.
Pēc tam Chawla un viņa komanda analizēja un modelēja datus, izmantojot mašīnmācīšanos, kā arī indivīda sociālā tīkla raksturlielumus, tostarp pakāpi, centralizāciju, kopu koeficientu un trijstūru skaitu.
Šīs īpašības norāda uz tādām īpašībām kā savienojamība, sociālais līdzsvars, savstarpīgums un tuvums sociālajā tīklā. Pētījums parādīja spēcīgu korelāciju starp sociālo tīklu struktūrām, sirdsdarbības ātrumu, soļu skaitu un aktivitātes līmeni.
Sociālā tīkla struktūra nodrošināja būtiskus uzlabojumus, lai prognozētu savu veselību un labklājību, salīdzinot tikai ar Fitbit tikai veselības uzvedības datu aplūkošanu.
Piemēram, ja sociālā tīkla struktūra tiek apvienota ar datiem, kas iegūti no valkājamām ierīcēm, mašīnmācīšanās modelis panāca laimes prognozēšanas uzlabošanos par 65 procentiem, par pašnovērtētās veselības prognozēšanas prognozi par 54 procentiem, pozitīvas attieksmes prognozēšanu - par 55 procentiem. Par 38 procentiem panākumu prognozēšanas uzlabojums.
"Šis pētījums apgalvo, ka bez sociālās tīkla informācijas mums ir tikai nepilnīgs skats uz indivīda labsajūtas stāvokli, un, lai mēs būtu pilnībā prognozējoši vai spētu gūt iejaukšanās, ir svarīgi zināt arī sociālā tīkla strukturālās iezīmes, - Čavla sacīja.
Secinājumi varētu sniegt ieskatu darba devējiem, kuri meklē valkājamas fitnesa ierīces, lai stimulētu darbiniekus uzlabot viņu veselību. Iesniedzot kādam līdzekļus, lai izsekotu viņu soļus un uzraudzītu viņu veselību, cerot, ka viņu veselība uzlabosies, var nebūt pietiekami, lai redzētu jēgpilnus vai nozīmīgus rezultātus.
Šie darba devēji, sacīja Chawla, gūtu labumu, mudinot darbiniekus veidot platformu, lai izliktu informāciju un dalītos savā pieredzē. Sociālo tīklu struktūra palīdz pilnveidot priekšstatu par veselību un labklājību.
"Es uzskatu, ka šie stimuli, kurus mēs ieviešam darbā, ir nozīmīgi, bet es arī uzskatu, ka mēs neredzam šo efektu, jo, iespējams, mēs tos neizmantojam tā, kā mums vajadzētu," sacīja Chawla.
"Kad mēs dzirdam, ka veselības un labsajūtas programmas, ko veicina valkājamās ierīces darba vietās, nedarbojas, mums jājautā, vai tas ir tāpēc, ka mēs vienkārši skatāmies vienu dimensiju, kur mēs darbiniekiem vienkārši dodam valkājamas lietas un aizmirstam par to nesperot soli, lai saprastu sociālo tīklu lomu veselībā? ”
Avots: Notrdamas Universitāte
