rastreadores de actividad son utilizados por una gran cantidad de personas para mantener stock de su entrenamiento actividades, pero también son empleadas por empresas y profesionales de la salud para controlar a otros. Algunas compañías de seguros, por ejemplo, ofrecen descuentos a los titulares de pólizas cuyos dispositivos demuestran que ejercen regularmente. Los médicos también tienen interés en rastrear la actividad física de los pacientes; monitoreo de rehabilitación o resea propósitos de la rch Otras compañías, que desean promover la salud de los empleados, también han ofrecido incentivos de recompensa a los trabajadores que cumplen con los objetivos de ejercicio. El problema es que los rastreadores de actividad pueden ser engañados. El ejemplo más común de esto es que un teléfono inteligente podría sacudirse mientras está sentado para hacer que el rastreador piense que está caminando, pero existen otros métodos de engaño.
El estudio de Chicago se centró en cómo los rastreadores podían detectar o engañar a la detección -Sentarse y caminar. Catorce sujetos fueron reclutados y provistos de un teléfono inteligente que ejecutaba la aplicación de seguimiento de los investigadores. Luego se les pidió que participaran en una serie de sesiones de caminar y sentarse de la manera normal, mientras sostenían el dispositivo como solían hacerlo. Estos datos luego se usaron para entrenar al rastreador para identificar mejor los estados de caminar y sentarse.
Luego vinieron los ensayos de engaño. Una vez más, los sujetos pasaron por períodos de caminar y sentarse, pero con un giro. Mientras caminaban, se les indicó que intentaran hacer que el rastreador creyera que estaban sentados, y viceversa. Como incentivo para alentar los mejores esfuerzos, a los participantes se les pagaba cada vez que engañaban con éxito el dispositivo. Cada vez que un sujeto logró engañar al rastreador, los datos se recopilaron y se usaron para “reentrenar” el programa entre sesiones. Este ciclo continuó hasta que un sujeto completó diez sesiones de engaño o no logró engañar al rastreador.
Cuando se sentaba e intentaba fingir caminar, las estrategias comunes eran sacudir el teléfono inteligente, colocarlo en el bolsillo y mover el torso y las piernas. para simular caminar, y girar o voltear los teléfonos. Al caminar e intentar fingir estar sentado, las estrategias implicaban cambiar el ritmo de la caminata o mover el teléfono de una manera que contrarresta los efectos del movimiento de caminar sobre los sensores.
Dado que era importante probar si los rastreadores de actividad capacitados podían detectar el uso de trampas en general, y no solo entre los hábitos de un individuo específico, se realizó un segundo conjunto de ensayos con un nuevo grupo de sujetos. Mediante el uso de una combinación de teléfonos preparados y programas básicos, los investigadores descubrieron que si un rastreador podría ser entrenado para notar el engaño en un individuo, sería capaz de generalizar esa habilidad también a otros usuarios.
El estudio solo cubrió sesión y detección de caminar y los investigadores admiten que mientras más tipos de actividades monitorea un rastreador (subir escaleras, conducir, etc.) más difícil es analizar el comportamiento engañoso. Los investigadores también observan que su enfoque no puede abordar el problema de la suplantación, cuando el teléfono se le da a otra persona para realizar las actividades. Aún así, sus hallazgos muestran cómo los datos de las prácticas engañosas se pueden utilizar para capacitar a los rastreadores de actividad para proporcionar información más precisa frente al intento de hacer trampa. Los métodos sobre cómo llevar estas características a rastreadores portátiles y mejorar la sofisticación serán avenidas para futuras investigaciones.
