W ostatnich latach obserwujemy rosnące zainteresowanie tzw. Quantified Self – ruchem, który zakłada świadome gromadzenie i analizę danych o własnym ciele i zachowaniach, w celu lepszego zrozumienia siebie i poprawy jakości życia. Dzięki rozwojowi technologii noszonych (wearables), przystępności sensorów biologicznych oraz postępom w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), idea Quantified Self przeradza się z ciekawostki w potężne narzędzie do optymalizacji wydajności fizycznej – zarówno w kontekście sportu wyczynowego, jak i zdrowia codziennego.

Historia Quantified Self

W przeciwieństwie do innych trendów zorientowanych wokół sztucznej inteligencji Quantified Self nie jest czymś zupełnie nowym. Pierwsze opracowania i wystąpienia na temat Quantified Self możemy znaleźć nawet w 2010 roku, jak ten wykład TedTalks prowadzony przez Gary’ego Wolf’a:

Podobnie przeróżne zegarki i czujniki pomiarowe naszego ciała już dosyć dawno stały się częścią codzienności. Duży wpływ miały na to popularyzacja nowych form aktywności sportowej, takich jak squash, nordic walking czy fitness fusion (połączenie jogi, pilatesa i sztuk walki), aplikacje mobilne zorientowane na mierzenie i dzielenie się własnymi wynikami (Endomondo) jak i styl modowy athleisure (zestawianie ze sobą casualowych i sportowych elementów garderoby).

Architektura technologii Quantified Self

Aby zrozumieć, jak działa cały ekosystem QS, warto przyjrzeć się jego warstwowej architekturze technologicznej:

1. Warstwa sensoryczna (Data Capture Layer)

To wszystkie urządzenia i czujniki, które zbierają dane. Do najczęstszych należą:

• zegarki i opaski fitness,
• monitory pracy serca,
• sensory snu i aktywności,
• implanty medyczne i biosensory (np. do pomiaru glukozy),
• aplikacje mobilne do monitorowania nastroju, diety i treningów.

2. Warstwa przetwarzania danych (Data Processing Layer)

Zebrane dane są przesyłane do chmury lub lokalnych aplikacji, gdzie są:

• oczyszczane,
• integrowane z innymi źródłami,
• przetwarzane w czasie rzeczywistym lub wsadowo.

3. Warstwa analityczna (AI/Analytics Layer)

To tutaj pojawia się prawdziwa „magia”:

• modele uczenia maszynowego przewidują reakcje organizmu,
• systemy rekomendacyjne dostosowują plany treningowe i regeneracyjne,
• algorytmy analizują trendy, anomalie i korelacje (np. sen vs. wydolność).

4. Warstwa interfejsu użytkownika (UX Layer)

Użytkownik otrzymuje spersonalizowane informacje w formie:

• dashboardów,
• powiadomień push,
• wizualizacji postępów,
• chatbotów AI doradzających w czasie rzeczywistym.

Możliwości optymalizacji wydajności fizycznej

Dzięki tej architekturze użytkownik może osiągać konkretne korzyści, takie jak:

1. precyzyjne zarządzanie treningiem — urządzenia dostosowują intensywność ćwiczeń do aktualnej formy użytkownika (koniec z przypominaniem sobie własnych rekordów), a dzięki analizie zmienności tętna (HRV) pozwalają uniknąć przetrenowania i dodatkowo personalizują cele treningowe na podstawie historii i potencjału (50 kg na klatę let’s go).

2. optymalizacja snu i regeneracji — analiza faz snu i ich wpływu na wydajność przestaje być przypadkową rolką na Instagramie, a sugerowanie najlepszych godzin zasypiania (rytm cyrkadianowy, niestety koniec z nockami przed kompem), a także dobór diety i suplementacji poprawia regenerację i jakość naszego codziennego życia.

3. biofeedback i świadomość ciała — może to zabrzmieć futurystycznie, ale już teraz zegarek jest w stanie w czasie rzeczywistym monitorować twój poziom stresu, nastroju i reakcji emocjonalnych i zasugerować treningi oddechowe czy medytacje (być może udostępnianie podglądu do takich dashboardów osobom trzecim rozwiązałoby masę nieporozumień międzyludzkich, taka luźna teoria od autora).

   

Ryzyka i efekty aplikacji Quantified Self

Wiele aplikacji, które zostało stworzone do pomiarów i analizy danych sportowych zaczęło (szczególnie w ostatnich latach) mieć coraz większe zainteresowanie i znaczenie w życiu wielu osób. Spersonalizowane powiadomienia, analizy treningów, sugestie mogą zarówno pozytywnie jak i negatywnie wpływać na nasze samopoczucie i samoocenę. Oczywiście pozytywnym i głównym efektem i celem korzystania z tego typu narzędzi jest motywacja do zdrowszego trybu życia, jednak jest również wiele potencjalnych negatywnych efektów.

Negatywne efekty nadmiernego używania aplikacji Quantified Self:

Technostres i presja cyfrowa
Użytkownicy doświadczają presji wynikającej z porównywania swoich wyników oraz dostępności danych treningowych innych osób – komentarze, segmenty i „kudosy” mogą prowadzić do ambicji, ale też stresu. Świadomość, że inni obserwują naszą aktywność (widoczność cyfrowa), wzmaga chęć zaprezentowania się w jak najlepszym świetle – i często automatycznie podejmujemy działania mające na celu budowanie „digital self-image”, dokładnie ten sam problem jak np. „beauty standards” w innych social mediach tylko ukryty pod maską „sportowego i zdrowego” stylu życia, który jest uważany za „lepszy”. Budowanie poczucia własnej wartości często odbywa się poprzez porównanie z innymi. Takie porównania mogą prowadzić do zazdrości, poczucia niższości, a nawet izolacji społecznej.

„Ślepa wiara” (blind faith) w dane i internalizacja ocen
Aplikacja pokazuje liczby bez kontekstu: pomija czynności uwzględniające okoliczności zdrowotne (np. choroba, kontuzje, menstruacja), co może prowadzić do frustracji i poczucia porażki, gdy dane „nie pasują” do odczuć użytkownika. Użytkownicy traktują dane jak obiektywną prawdę. Jeśli wskaźniki są niskie, obniża się ich samoocena – czasem ignorując własne odczucia z treningu. W dodatku tak jak w social mediach — ludzie pokazują to co chcą pokazać — gorszych treningów, dodatkowych treningów wiele osób nie publikuje co też może u innych, którzy dzielą się wszystkim wywoływać poczucie np. bycia zdecydowanie słabszym/wolniejszym przy „tej samej ilości” treningów. Tak jak wrzucanie zdjęć wyłącznie z makijażem i filtrem.

Uzależnienie od danych
Część użytkowników przyznaje, że staje się zależna od powiadomień i statystyk; z czasem aktywność staje się mniej przyjemnością, a bardziej zdobywaniem kolejnych danych i potwierdzeń, w dodatku gorsze wyniki (starzenie się, kontuzje, wypadki, przerwy w sporcie) nasilają presję na poprawę „bo kiedyś było lepiej”.

Krytyka wzorców w „kwantyfikacji siebie”
Aplikacje jak Strava są projektowane przez młodszych, stale podnoszących wyniki użytkowników. Dla „starszych” mogą być mentalnie trudne – sugerują ciągły progres, stymulują poczucie porażki, przynoszą refleksję nad upływem czasu i utratą „prędkości szczytowej”. To skłania do myślenia o własnej śmiertelności.

W dodatku w wielu przypadkach mogą doprowadzać do uzależnień, niezdrowych przetrenowań i rywalizacji — która na koniec często okazuje się być rywalizacją z samym sobą.

Kampanie i popkultura

RAPP UK i Samsung UK uruchomili kampanię „Samsung Galaxy Watch4 Challenge” we współpracy ze Stravą. Realne osiągnięcia biegaczy ze Stravy zostały wykorzystane na cyfrowych billboardach — pełniły rolę „trenera”, motywując lokalne społeczności do bicia wyników. W akcji wzięło udział ponad 230 000 użytkowników, którzy łącznie zalogowali 4,2 miliona biegów, co znacząco przyczyniło się do wzrostu sprzedaży zegarka

Nieco luźniej powiązanym przykładem jest bieg Rossmanna, w którym w zależności od przebiegniętej trasy mierzonej przez aplikację dostaję się stosowny rabat do sieci drogerii. W całej Polsce w różnych edycjach wystartowało już prawie 190 000 osób, które uzbierały ponad 1,2 miliona złotych na cele charytatywne.

W szeroko rozumianej popkulturze oczywiście mamy całą masę odniesień, zaczynając od superbohaterów (Iron Man, Batman), przez protagonistów gier komputerowych (Cyberpunk 2077, Deus Ex), czy też filmy akcji (Mission Impossible). Największe

Wyzwania technologiczne i dylematy etyczne

Mimo potencjału technologia QS mierzy się z wieloma barierami. Niemal każdy producent tworzy własne API, utrudniając integrację danych, więc przez brak jednolitych formatów danych ciężko przeprowadzić holistyczną analizę rozwoju branży. Nie jest to gałąź specjalnie oszczędna — zaawansowane sensory i przetwarzanie lokalne zużywają dużo energii, a krótkie czasy pracy urządzeń zniechęcają do regularnego używania. W dobie wprowadzania coraz to większych regulacji i obciążeń fiskalnych wynikających z przechodzenia na odnawialne źródła energii ciężko o korzystną koniunkturę do ekspansji dla tego typu urządzeń. Zupełnie innym problemem jest brak rzetelnej weryfikacji poprawności wskaźników różnych aplikacji: jakie pomiary biorą pod uwagę, jak często odświeżają dane, w jaki sposób tworzone są rekomendacje AI. Również większość użytkowników nie ma odpowiedniej wiedzy i doświadczenia do poprawnej interpretacji części swoich wyników. W dodatku równie istotna pozostaje kwestia prywatności, „podłączając” się do systemu automatycznie godziny się na czytanie i analizę naszych bardzo osobistych danych. Od naszego stanu zdrowia po lokalizację i rutynę dnia codziennego – gdzie i kiedy się przemieszczamy, gdzie mieszkamy itd.

 

Źródła:

The Beginner’s Guide to Quantified Self (Plus, a List of the Best Personal Data Tools Out There)

The Negative Effects of Self-Tracking on Strava

https://interconnected.org/home/2025/01/30/strava

 

https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/06/20/a-quantified-self-fatality-family-says-cyclists-death-is-fault-of-ride-tracking-company-strava/

https://pl.wikipedia.org/wiki/Quantified_Self

https://stock.adobe.com/search/images?k=teen%20depression

Homepage