【猎云网（微信号：ilieyun
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每年，约有500万人的死亡与当今时代最常见的祸害——久坐不动——脱不了干系。这就好比每365天就失去一个挪威大小的国家，原因在于心脏病，糖尿病以及肠道癌等等这些疾病，究其根源则是缺乏运动。然而挪威人，和世界上其他国家的人，本身倒是没有成为缺乏锻炼的受害者。至少，一项迄今为止最大型的人类运动研究是这么认为的，该研究的进行少不了无处不在的智能手机的帮助。
周一，在《自然》杂志上发布的一篇论文中，斯坦福大学的研究员分析了来自111个国家总计71万多人的每一分钟习惯，来了解诸如活动水平、性别以及位置等因素是如何影响人们的体重的。通过分析来自运动跟踪应用的数据，研究员发现，在肥胖率较低的国家之间，人们每天的步行量相差无几。而与那些几乎不怎么走路的肥胖率高发国家，每日步行量的差距就非常明显——这一现象被他们成为“活动不平等”。
“以前，我们对好动人士的了解十分有限，”计算机科学博士候选以及该论文的第一作者Tim Althoff说道，“但是智能手机给予了我们前所未有的机会，来更好的了解人们每天的活动，以及这些活动与他们的健康和幸福之间的关系。”这也是自iPhone发布以来，在斯坦福以及其他地方的数字健康追随者一直致力于实现的相同承诺。但是使用智能手机研究公共健康，需要可靠的数据，而研究员，即便是拥有良好社会关系的大学如斯坦福，也不能保证自己手中的数据确实可靠。
昨天的研究来自斯坦福移动中心——这是一个专门解读美国大量智能手机和可穿戴设备数据的研究机构。美国国家卫生研究院在2014年计划于全国建立12个顶级数据运算中心，作为其中之一，斯坦福移动中心以获得国家卫生研究院的1200万美元拨款而成立。在那里，Althoff和他的合作者们从Argus应用的开发商，帕洛阿尔托的创业公司Azumio贡献的数据开始研究。公司匿名提供了计步数据，但是保留了一些关键统计特征：年龄、性别、身高和体重。后两个特征让研究员可以计算每一个用户的体重指数，从未建立活动水平与肥胖率之间的相关性。
接着，他们发现了一些有趣的结果。以美国和墨西在整个人口中分布得更加广泛。并且，运动丰富和缺乏运动的国家之间的差距与高肥胖率相一致。“这不仅跟个人有关，”对该研究亦有贡献的斯坦福公共健康研究员Abby King说，“也跟他们生活地相关。”
King在该中心负责帮助人们通过移动健康应用控制体重，她认为可以利用这种持续的数据，来为那些陷入健康死胡同的人提供更有针对性的动态干预。“我们可以在他们走向肥胖的路上及时制止他们，通过智能手机应用向他们提供反馈，这样他们就可以当即采取行动保持健康。”
目前，使用基于智能手机的数据来进行公共健康研究和指导仍存在一定问题。第一个问题就是：计步数据事实上非常不可靠。
“其实，来自如苹果内置的计步器等商业设备的步数统计还不够准备，”伊利诺伊大学香槟分校医学信息科学系主任Bruce Schatz解释说，“他们被设计来让爱好运动的人们感觉良好。”他补充说，但问题不在于测量设备。智能手机上配有加速度感应器，可以灵敏地感应到不同位置之间的微小差别。
但是苹果和其他手机制造商以及应用开发者用来打包这些原始数据，使其成为直观的计步数据的为数不多的算法并不能够掌握不同人之间迥异的步行机制。他们也没有足够的灵活性来为之调整，比如老年人不可能像年轻人那般健步如飞。而且每一步的距离也不等。在公园漫步消耗的热量显然不及爬楼梯。这对试图以运动来控制体重的人来说就有很大区别。分辨这些差异，则需要原始，而非包装过的加速度感应器数据。因此，Schatz认为，如果数据将被用于健康干预，那么需要采用原始数据。
但其缺点则是原始数据很难获得。考虑到存储成本，大多数应用开发商自己并不保存这些原始数据。并且持续从你的手机读取这些数据（比如每分钟读取60次，而非1小时60次）将会在1到2小时内就耗尽手机电量。保存推测你正在做什么——走路、骑车抑或坐着——的算法会减少所有这些数据并节省电量。而Althoff和他的斯坦福合作者从Azumio得到的数据正是这些不全的数据：每人每天1440个数据点，而非500万个。
在不那么技术性方面，这些数据也受到了相当的限制。通过仅观察那些购买了iPhone并下载了Azumio应用的用户的步数，研究人员首先已经将自己局限在一组已选定的人群——相比平均水平，这些人较为富裕、健康的可能性更大。Azumio并没有收集有关收入和种族等这一类数据，并且虽然有部分应用用户确实有记录每天吃下的食物和卡路里摄入量，但公司并没有向该研究分享这些数据。所以，研究人员根本无法测试除步数之外，生活方式变化也可能影响肥胖率等假设。建立准确的模型，来检测、跟踪和预测肥胖，将需要更大量的信息。
从苹果和谷歌等手机制造商获取广泛人口的加速度感应器原始数据也不是不可能，但很不现实。想要处理这些数据的研究员将不得不与一名开发人员合作，或者自己开发一款应用，然后让人们下载使用之，前提时他们不在乎电池的用量。不管是苹果还是谷歌，都不会轻易地共享这些从全球几十亿台智能手机上收集到的数据，因为这些数据具有极大价值。因此，不管出于什么意图和目的，大多数科学家事实上很难接触到为公共健康问题如肥胖等建立精准预测模型所需要的最佳信息。
“移动数据非常有用，”Schatz说道，“但是却没人好好地使用它们，除了定点广告投放。”也就是说，要想用智能手机数据解决公共健康问题，首先得让其成为公共资产。
