Métricas de la vida cotidiana

Acerca de la analítica personal

Mientras que los gobiernos y las grandes empresas hace mucho tiempo que se sirven de todo tipo de números y medidas para orientar sus decisiones, parecería ser mucho más extraño encontrar personas que cuantifiquen las cosas que hacen a diario, registren esos datos y luego los utilicen para orientar sus decisiones. Sin embargo, eso es lo que hace ya un tiempo un conjunto de personas para nada despreciable está haciendo. Bienvenidos al mundo de la analítica personal.

“Casi todo lo que hacemos genera datos.” — Gary Wolf

La idea de medir cosas para identificar el progreso hacia cierto objetivo no sólo no es nueva, sino que es muy común en las grandes organizaciones. En el caso de los individuos, el uso de métricas es algo mucho menos común, con la notable excepción de las personas que están tratando de perder peso o mejorar su estado físico. Convenimos en que la mayoría de las personas no registra rutinariamente sus estados de ánimo, sus patrones de sueño o sus niveles de actividad, como tampoco monitorea cuánto alcohol o cafeína consume o cuántas veces pasea a su perro.

Sin embargo, nos encontramos con este peculiar grupo, mezcla de early adopters, fanáticos del fitness, evangelistas de la tecnología, entusiastas del desarrollo personal, hackers y pacientes que sufren de una gran variedad de problemas de salud. Lo que todas estas personas comparten es la creencia de que recolectar y analizar datos acerca de sus actividades diarias puede ayudarlos a mejorar sus vidas. A este acercamiento se le llama “auto-monitoreo”, “body-hacking” o “auto-cuantificación”, entre otras denominaciones.

Como ejemplo clásico de “auto-cuantificadores” encontramos a los atletas, cuyos entrenadores generalmente toman detalladas notas acerca de su nutrición, las sesiones de entrenamiento, patrones de sueño y demás variables. Otro ejemplo es el de las personas que están bajo tratamiento médico y utilizan métricas para lidiar con problemas de salud como las alergias y las migrañas. La disrupción en este pequeño mundillo se dio con la aparición de nuevos dispositivos que facilitan enormemente la tarea de recolectar y analizar datos personales. Los sensores se han hecho diminutos y baratos: los acelerómetros (que miden cambios de velocidad y dirección), solían costar cientos de dólares pero ahora son muy baratos y lo suficientemente pequeños como para ser incluídos en prácticamente todo smartphone.

El resultado de este cruce entre entusiastas y dispositivos es la posibilidad real de tomar los métodos de cuantificación utilizados en las ciencias y los negocios y aplicarlos a la esfera de lo personal.

El movimiento del “yo cuantificado”

En el 2007 en San Francisco, Gary Wolf, un periodista de Wired, comenzó un blog acerca del “Quantified Self” o el “yo cuantificado”. A partir de este sitio se organizaron reuniones regulares entre los entusiastas. Actualmente estas reuniones se llevan a cabo en cerca de 50 ciudades alrededor del mundo, no sólo en Estados Unidos y Europa sino también en lugares distantes como Buenos Aires o Río de Janeiro.

“Casi todo lo que hacemos genera datos.” dice Wolf. En la actualidad, los datos de nuestros teléfonos, computadoras y tarjetas de crédito se usan principalmente por parte de empresas para orientar publicidades, recomendar productos o detectar fraude. Pero aprovechar esta corriente de datos generada podría permitir a las personas tener nuevas maneras de lidiar con problemas médicos o mejorar sus vidas de otras maneras. 

Para satisfacer a este creciente conjunto de individuos preocupados por los números en sus vidas, muchas startups de Silicon Valley y de otras partes del mundo se pusieron en campaña para lanzar productos de software y hardware apuntados directamente hacia ellos. Es probable que esto sea un indicador temprano del curso que tomará el cuidado de la salud en los próximos años. La norma cada vez más pareciera poner un mayor énfasis en el monitoreo de uno mismo, a través de una miríada de dispositivos, para prevenir enfermedades, alargar la vida y reducir costos médicos.

Hay buenas noticias: el pronóstico ya es favorable. Esto puede comprobarse en los siguientes ejemplos de este artículo en The Economist.

Por ejemplo, el caso de David, un banquero cuya rutina diaria comienza temprano y dura 11 horas. David notó que le costaba dormir y se preocupó por la posibilidad de que esto estuviera afectando su concentración en el trabajo. Para develar el misterio, comenzó a usar un monitor de sueño llamado “Zeo” (creado por una pequeña empresa de Newton, Massachusetts). Lo que Zeo monitorea es la cantidad y calidad de sueño, a través de la medición de la actividad cerebral, determinando cuándo la persona está en sueño ligero, profundo o REM.

David registró los datos de sus patrones de sueño junto con información acerca de su dieta, suplementos dietarios, ejercicio físico y consumo de alcohol, cargando todos estos datos en el sitio de Zeo. También probó con tomar suplementos de magnesio, recortar su consumo de cafeína y cambiar la iluminación de su habitación. Usando los datos del Zeo, pudo ver cómo le afectaba cada uno de estos cambios (hallando la correlación). Así fue como terminó descubriendo que tomar mucho alcohol afectaba la calidad de su sueño, pero también detectó que tomar magnesio le ayudaba a dormir mejor y llegar al sueño profundo más rápidamente. Ahora duerme un promedio de 7,5 hs, un poco más que las 6 hs que dormía cuando comenzó su experimento.

 “Ver los datos en la pantalla de tu computadora hace que sea mucho más difícil ignorarlos”, dice David.

Otro entusiasta, Robin Barooah, diseñador de software, dice que perdió 20 kg tras monitorear su estado de ánimo luego de almorzar. Lo que hizo fue utilizar un par de tarjetas que decían “liviano” o “pesado” y luego registraba qué le había producido cada comida. Esto alteró su percepción de las comidas, cuestionando sus concepciones originales acerca de los distintos menúes. Sara Riggare, una ingeniera sueca, describió cómo usó una app del iPhone para determinar la mejor combinación de drogas para controlar su Parkinson, y un control de Nintendo Wii para monitorear y mejorar su equilibrio.

Christian Kleineidam, un estudiante de Berlin que sufre de un problema en la columna, explicó cómo usó un dispositivo para medir su respiración e identificar qué ejercicios de relajación le eran más efectivos. Esto le ayudó a mejorar su función pulmonar en un 30%.

Algunas aplicaciones y dispositivos

Asthmapolis” es una start up de Madison, Wisconsin que ayudó a desarrollar un dispositivo llamado “Spiroscout”. Es un sensor que se agrega a los inhaladores de asma y usa los datos de posicionamiento geoespacial (GPS) para permitir que los pacientes e investigadores descubran qué entornos hacen que su condición empeore (como el estar cerca de ciertos tipos de cultivos).

Al tratar el asunto de la gamificación es afortunado recuperar los célebres ejemplos de The Fun Theory, la iniciativa de Volkswagen.

Es central reconocer el potencial gamificador de la analítica personal: convertir actividades cotidianas en juegos a través del otorgamiento de puntos y trofeos y de la motivación a las personas para que compitan entre sus amigos.

Probablemente el dispositivo del momento sea el diminuto Fitbit, hecho por una empresa del mismo nombre de San Francisco. Este aparatito se prende al cinturón y utiliza un acelerómetro y un altímetro para medir los niveles de actividad física y patrones de sueño. La lectura muestra los pasos caminados, las escaleras subidas, y las calorías quemadas. La información además es subida inalámbricamente a un sitio web que analiza y muestra los datos y le permite a los usuarios comparar sus métricas con sus amigos.

GreenGoose, aún otra compañía más de San Francisco, desarrolló un diminuto sensor de movimiento que puede adherirse a cualquiera de nuestros objetos cotidianos para enviar una señal inalámbrica a una estación central cada vez que se lo usa. Por ejemplo, un sensor se le puede poner a un cepillo de dientes, a una botella de agua o al collar de un perro, haciendo posible medir qué tan seguido te lavas los dientes o paseas al perro. El objetivo de la empresa es establecer una plataforma para la gamificación de nuestras actividades diarias.

Los patrones de uso del teléfono dicen mucho más acerca de cómo nos sentimos físicamente y emocionalmente que lo que generalmente pensaríamos. Ginger.io es una app que ayuda a predecir el estado de salud físico o mental de una persona. Analiza datos del dispositivo móvil como la ubicación, frecuencia de las llamadas y mensajes de texto, y luego evalúa si esa persona es probable que esté sufriendo algún problema de salud.

“Los cambios en la medicación o el estado de ánimo están ligados a los patrones de comunicación y movimiento. (…) La diversidad de llamadas es un gran ejemplo. Cuando las personas entran en un ciclo de depresión, tienden a ir hacia el aislamiento y sólo llaman a un par de personas.” dice Karan Singhuno de los fundadores de la empresa.

La aplicación monitoriza la actividad del uso del teléfono de dos formas:

  • Pasiva: mediante comunicación o actividad de movimiento, es información que aporta el dispositivo móvil de forma indirecta como puede ser el GPS, los SMS o las llamadas.
  • Activa: un servicio continuo que consulta al usuario mediante notificaciones y cuestionarios diarios acerca de índices como el estado de ánimo. Es información que el usuario aporta directamente.

Con este método la aplicación es capaz de detectar internamente cambios de comportamiento, comparar comportamientos pasados e incluso comparar comportamientos agregados de individuos de la misma edad y de aproximadamente la misma demografía.

El peligro del sesgo cognitivo o auto-engaño

Algunos auto-cuantificadores pueden parecer algo extraños. No todos llevan a cabo experimentos para ver si usar anteojos con vidrios naranjas o hacer ejercicios diarios de salto puede mejorar su calidad de sueño, o si (como alguien afirmó) comer manteca mejora la capacidad para la aritmética. Un problema obvio respecto de los experimentos de auto-cuantificación es que no cuentan con los rigurosos controles y doble-ciego de los ensayos farmacéuticos. También podría haber efectos placebo.

“Con el auto-monitoreo nunca sabes realmente si tu experimento está afectando al resultado, o si en cambio son tus expectativas del experimento las que están actuando”, dice Nancy Dougherty

Nancy Dougherty es una entusiasta del auto-monitoreo que trabaja como ingeniera de hardware en Proteus Biomedical, una empresa que desarrolla dispositivos para medicina en California. Su experimento consistió en usar un parche autoadhesivo de Proteus, experimentó midiendo su ritmo cardíaco, su postura, movimiento y temperatura y relacionando los datos con su humor. Encontró que tomar pastillas placebo que decían “feliz”, “calma”, “concentración” y “fuerza de voluntad” obtenía un impacto notable, a pesar de saber que eran placebos.

Pero con un diseño cuidadoso de los experimentos hay lugar para que el auto-monitoreo produzca datos útiles. El Zeo, por ejemplo, ya ha generado la base de datos más grande hasta el momento de etapas de sueño, que ha revelado diferencias entre la cantidad de sueño REM entre hombres y mujeres. Asthmapolis también espera recolectar los datos de miles de inhaladores con su Spiroscout instalado para mejorar el control del asma.

El rol de la analítica personal como motivador de cambios

A medida que las poblaciones envejecen y el costo del cuidado de la salud aumenta, se vuelve más probable que en el futuro se enfatice más el monitoreo, prevención y mantención del bienestar, con los pacientes tomando cada vez un rol más activo. Con sus monitores de sueño y “paneles de control de la salud”, los aficionados al auto-monitoreo podrían terminar siendo los pioneros de un nuevo modelo para el cuidado de la salud.

Wolf compara al movimiento del “Quantified Self” con el “Homebrew Computer Club” (“Club de Computadoras Caseras”) que se juntaba en Silicon Valley en los 70 y que pasó de ser un grupo de hobbistas a ser la base de una nueva industria.

“Fuimos inspirados por lo que conocíamos de la historia de la computadora personal”, dice Wolf. “Nos preguntamos qué pasaría si juntáramos a los usuarios avanzados de las tecnologías del auto-monitoreo y ver qué podríamos aprender de cada uno.”

Referencias

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