Max Home Industry• Влияние Pokémon Go на физическую активность
• Статистическая механика изменения веса человека.
Иногда новости достаточно хорошо сообщаются в других местах, и нам нечего добавить, кроме как обратить на это ваше внимание.
Без комментариев — это формат, в котором мы представляем исходную информацию об источнике, слегка отредактированную, чтобы вы могли решить, хотите ли вы следить за ней.
Обычно мы думаем о компьютере как о чем-то вредном для здоровья, потому что он способствует малоподвижному образу жизни. Программисты и геймеры, пожалуй, худшие случаи, но новая статья предполагает, что последняя хитовая VR-игра действительно может заставить людей немного потренироваться:
Влияние Pokémon Go на физическую активность: исследование и последствия
Физическая активность помогает людям поддерживать здоровый вес и снижает риск некоторых хронических заболеваний. Хотя это знание широко признано, взрослые и дети во многих странах мира не получают рекомендуемых объемов физической активности. Хотя многие вмешательства оказываются неэффективными для увеличения физической активности или охвата неактивных групп населения, были отдельные сообщения об увеличении физической активности из-за новых мобильных игр, которые внедряют игровой процесс в физический мир.
Самым свежим и ярким примером такой игры является Pokemon Go, которая, как сообщается, достигла десятков миллионов пользователей в США и во всем мире. Мы изучаем влияние Pokemon Go на физическую активность с помощью комбинации сигналов от крупномасштабных массивов данных носимых датчиков и журналов поисковых систем для 32 тысяч пользователей в течение трех месяцев. Игроки Pokemon Go идентифицируются с помощью запросов поисковых систем, а активность измеряется с помощью акселерометрии. Мы обнаружили, что Pokemon Go приводит к значительному увеличению физической активности в течение 30 дней, при этом особенно заинтересованные пользователи (т. Е. Те, кто делает несколько поисковых запросов для получения подробной информации об использовании игры) увеличивают свою активность в среднем на 1473 шага в день, т.е. увеличение более чем на 25% по сравнению с их предыдущим уровнем активности (p <10 ^ -15). По нашим оценкам, за короткий промежуток времени исследования Pokemon Go добавил в общей сложности 144 миллиарда шагов к физической активности в США. Кроме того, Pokemon Go смог повысить физическую активность мужчин и женщин любого возраста, веса и предыдущего уровня активности, показывая, что эта форма игры приводит к увеличению физической активности со значительными последствиями для общественного здравоохранения. Мы обнаружили, что Pokemon Go способен охватить малоактивные группы населения, в то время как все четыре ведущих мобильных приложения для здоровья, изученные в этой работе, в значительной степени опираются на уже очень активное население. Очевидно, что физическая активность связана с набором веса, но мы не очень много знаем о фактических механизмах набора веса. Новая теоретическая модель может помочь сформулировать вопросы, на которые нам нужно ответить. Статистическая механика изменения веса человека В контексте глобальной эпидемии ожирения важно знать, кто и почему страдает ожирением. Однако процессы, которые определяют изменяющуюся форму распределения индекса массы тела (ИМТ) в обществах с высоким уровнем дохода, недостаточно изучены. Здесь мы устанавливаем статистическую механику изменения веса человека, обеспечивая принципиально новое понимание распределения веса человека. Собирая и анализируя самый большой набор данных об изменении ИМТ в годовом исчислении, мы обнаруживаем, что поразительно, что тяжелые люди в среднем сильно снижают свой вес из года в год, а легкие люди увеличивают свой вес. Этот дрейф к центру распределения ИМТ уравновешивается диффузией в результате случайных колебаний в диете и физической активности, которые, в частности, пропорциональны по размеру ИМТ. Мы формулируем стохастическую математическую модель динамики ИМТ, выводя теоретическую форму для распределения ИМТ и предлагая механизм для объяснения продолжающегося смещенного вправо расширения распределений ИМТ с течением времени. Модель также обеспечивает новую количественную поддержку гипотезы о том, что социальное влияние сверстников играет измеримую роль в динамике ИМТ. В более широком смысле наши результаты демонстрируют замечательную аналогию с механизмами дрейфа-диффузии, которые хорошо известны в физических и финансовых науках. Чтобы быть в курсе новых статей на I Programmer, подпишитесь на нашу еженедельную рассылку новостей, подпишитесь на RSS-канал и подпишитесь на нас в Twitter, Facebook, Google+ или Linkedin. Комментарии Оставьте комментарий или просмотрите существующие комментарии с помощью Disqus