私たちは皆、クリスマス(Christmas)休暇を過ごしており、2週間の突然のライフスタイルの変化を補う方法を考えています。休日の体重が気になる方もいらっしゃるので、最初のクリスマスとお正月を(Christmas and New Year)数値化することにしました。私の活動、睡眠、食事(sleep and food)に注意を払ってデータを取得した後、私はいくつかの非常に興味深い結論を導き出しました。この記事では、2014年12月(December 2014)のデータを今年の残りの期間と比較して共有します。驚くべき洞察は、実際のデータを見ると、休日は他の年と比べて実際にはそれほど重要ではないということです。これが私が学んだことです：
私は何を追跡していましたか？
12月(December)に新しいアパートに引っ越すことを知っていたので、すでに追跡しやすいいくつかのタイプの指標に制限することにしました。
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食品関連の指標(Food-related metrics)：カロリーに加えて、主要な主要栄養素（炭水化物、タンパク質、繊維、脂肪）に焦点を当てた詳細な食品ログを保持しています(food log)
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睡眠関連の指標(Sleep-related metrics)：睡眠の質(sleep quality)（BodyMedia Linkアームバンド(BodyMedia Link armband)で測定）、睡眠時間(duration and time)、睡眠時間
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(Activity-related metrics)BodyMedia Linkアームバンド(BodyMedia Link armband)によって報告されたアクティビティ関連の指標（歩数、消費カロリー）
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(Weight measurement)朝晩の体重測定
すべての追跡にエラーがあることに注意してください。重量（目盛りに誤差がある場合があります）から、餌の量の推定やBodyMediaLinkセンサー(BodyMedia Link sensor)の測定まで。ただし、これは、このケーススタディ(case study)でわかるように、状況によってはデータが正しく相関していないことを意味するだけです。すべてのエラーにもかかわらず、興味深い結論を引き出すことができます。
予備的な結論
私の主な結論は、12月(December)のライフスタイルは、今年の残りの期間とほぼ同じライフスタイルであり、休日によって少し（10〜15％）悪化したということです。したがって、体重が増えた場合、それはあなたがその年の残りの期間から不健康なライフスタイルを維持し、それを増幅するだけであるためです：もう少し食べる、もう少し寝る、少し少なく動く。しかし、私たちのほとんどはこの時期に体重に注意を払う傾向があるため、問題は休日にあるという誤った印象が生まれます。
この期間に自分の体重を追跡し、文字通り何を食べるかには制限がありませんでしたが、休暇中に1 kg（2 lbs）しか体重が増えなかったため、現在はゆっくりと体重が減っています。それは一見信じられないほどです-休日は今年の残りの部分よりもわずか10％悪いですか？データを見ると、それは本当です。
これは、2014年の最後の9か月の集計データです(aggregated data for the last 9 months of 2014)。私の消費カロリーが食べたカロリーを下回っているにもかかわらず、体重がまだゆっくりと減少していることに注目してください。(Notice)それは私が最近もっと積極的に食べ物を過大評価しているからです（それを止めなければならないでしょう）。また、ナトリウムを減らしながら水を多く飲むようになり、体内(body decrease)の水分量が減少しました。
データの小さな変化は、人生の大きな変化を反映している場合があります。それでは、ホリデーシーズン(holiday season)を通じてどのように変化したかを確認するために、前述の指標の個々のカテゴリ（食事、睡眠、活動、体重）を見ていきましょう。
私は12月(December)全体をホリデーシーズンと見なしました(holiday season)。前半は通常、後半の手配のために忙しいので、私は丸一ヶ月を選びました。したがって、1か月は、通常のルーチンからの混乱です。
食べ物
データを見たときの私の最初の反応は、「それほど悪くはなかった！」でした。私の12月(December)の平均カロリー摂取量は1日あたり約3700kcalでしたが、過去3か月（9月から11月）の1(September-November)日(day average)あたりの平均カロリーは3330kcalでした。興味深いことに(Interestingly)、それは11 % increaseです！もちろん、絶対数ではかなり重要です。
なぜ私がこんなにたくさんのカロリーを食べているのか疑問に思っているのなら、それは私もたくさん燃やしているからです（BodyMedia Linkで測定）。私の現在の体重目標は、次の3か月間、1か月あたり約1 kg（2 lbs）を失うことなので、もっと注意を払います。過去数ヶ月の間、私はいつもより積極的に私の食物摂取量を過大評価していたので、実際の数はそもそもそれほど高くはありません。
カロリーはさておき、他の食品指標はかなり良く見えます。私の脂肪摂取量はカロリー摂取量(calorie intake)の40％から45％の間であるため、2014年5月(May 2014)から脂肪摂取量に問題があります。これは悪いことであり、長期的には心臓病のリスク(heart disease risk)を高めることにつながります。これは、次の変更によるものです。
- 私は断続的断食を練習します（(practice intermittent fasting)朝食と昼食(breakfast and lunch)のみを食べる）; これは、私がカロリーの高い食べ物を食べていることを意味します。それらはより多くの脂肪を含む傾向があります。
- 私は2014年6月(June 2014)に肉（魚肉を除く）をあきらめました。その理由は、あなたが健康な肉の信頼できる、一定の供給源を見つけることができると私は信じていないからです。十分なタンパク質を食事に取り入れるための低脂肪の方法を見つけるのに苦労しているので、これは私の脂肪摂取をさらに複雑にします。それらは組織の成長(tissue growth)に必要であり、私は現在野菜とチーズからそれらを取っています。
- 私は1日に1つのアボカドを食べ始めました（まあ、過去9か月でほぼ-約200）。かなりの量の不飽和脂肪が含まれています。心臓病のリスクを下げる(lower heart disease risk)と信じられていますが、全体的な測定基準は依然としてかなり問題があります。
しかし、良いことは、12月(December)の脂肪摂取量が通常より悪くなかったことです。2014年11月(November 2014)から注意深く監視していたもう一つのことはナトリウム摂取量でした。ほら、私は何ヶ月もあまり注意を払わずに塩辛い食べ物を食べていました。ナトリウムが多すぎると、心血管疾患のリスクが高まります。
- 食物(Wasa)繊維の摂取量を高く保つための、食物繊維が豊富なクリスプブレッド。しかし、私も塩をチェックすることを考えたことはありませんでした。
- 健康的なスナックを導入することでカロリーで減量を止めるためのオリーブオイルプレッツェル（またはそう思った）。(Oil Pretzels)
私は2014年12月(December 2014)に両方を食事から除外しました。特定の日にごちそうを食べていたにもかかわらず（私の個人的な記録はクリスマスの日(Christmas day)に7000 kcal食べられました）、月間ナトリウム平均(sodium average)ははるかに優れていることがわかります。
妻も私も魚以外は肉を食べていないので、たんぱく質の摂取には細心の注意を払う必要があります。私たちにとって幸い(Happily)なことに、私たちが休暇で家族を訪ねたとき、私たちの母親はそれに気づきました、そして私たちが参加した大きな食事は魚の肉が豊富でした。そのため、12月(December)には、タンパク質の平均摂取量が13.26％でした。これは、他の種類の肉を食べるのをやめたとき以来の最高値です。
私にとって、ごちそうを記録することで、私はよりリラックスした気分になり、それをより楽しむことができます。これは少し直感に反しますが、その理由は、自分の超過分を評価して、今年の残りの期間と比較できるようになったためです。
最後に、ホリデーフードはほとんど調理されており、食物繊維が不足していますが、 12月(December)には1日あたり平均45グラムの食物繊維を摂取することができました。ワサクリスプブレッド(Wasa Crispbread)を食べるのをやめたにも関わらず。
睡眠
私が密接にフォローしている2つの睡眠指標は、睡眠スコア(Sleep Score)（0-100、高いほど良い）と睡眠時間(Time to Fall Asleep)です。BodyMedia Linkをベッドに装着して、両方を測定します。睡眠スコア(Sleep Score)は、睡眠時間（センサーによる）とベッドで過ごした時間の比率です。ある夜のデータは次のようになります。
私が睡眠スコア(sleep score)を使用する理由は簡単に理解できますが、私は眠りにつくのに問題のある活動的な人なので、眠りにつくまでの時間(Time to Fall Asleep)は私にとって重要です。それを改善するために、私はいくつかの異なるトリックを採用しています：眼鏡をかけずにKindleから就寝前に読む（目を疲れさせるため）、空腹時に寝て夕方のエネルギーを減らす（断続的断食）、避ける完全にコーヒー。時間が経つにつれて、それは私がどれだけうまくやっているかの非常に良い尺度であることが証明されました。
2014年12月の間に、私の睡眠スコア(Sleep Score)の平均は86％に戻りました。これは、新鮮な空気の中を毎日何マイルも歩いてリラックスした夏の初め以来、達成できなかった素晴らしいパフォーマンスです。新しいアパートを探してそこにすべてのものを移動することに伴うストレスにもかかわらず、スコアは良好でした（私たちは寛大なバンをそれらで満たしました）。
眠りにつく時間(Time to Fall Asleep)は史上最低でした。基本的(Basically)に、ベッドにぶつかる時間があるときはいつでも、私はすぐに眠りに落ちます。Kindleから読むエネルギーがまったくなかったので、良い兆候でしたが、貴重な本について考えたり、読書の習慣(reading routine)を変えたりすることができました。
睡眠時間は過去2か月（ (Slept)10月と11月(October and November)）とほぼ同じで、370分でした。これは9月(September)（357）よりも大幅に高かった。9月に(September)ProgrammerFitnessの作業を始めましたが、時間を整理する方法がまだわかりませんでした。これは多くの深夜につながりました、そして月末に、私はもう少し睡眠とより定期的なスケジュールをとることに決めました。
私の睡眠スコア(sleep score)は通常85％です。つまり、私は7時間ベッドで過ごし、そのうちの6つを眠ります。これは週末と休日を含む平均です。低い値のように聞こえる場合は、それを増やしようとしましたが、結果について確信が持てなかったことを知っておいてください。
アクティビティ
プログラマーフィットネス(Programmer Fitness)に取り組んでいる間、平均的な人が制御できる唯一の有意義な燃焼カロリー量は、私たちが行うステップ数に比例することに気づきました。以下は、それを証明するための実際のクライアントからの2つのグラフです。1つ目は、燃焼カロリーを基礎代謝率(Basal Metabolic Rate)、中程度の活動、および激しい活動(Moderate Activity and Intense Activity)に分類することです（燃焼カロリーの総数を合計します）。
2つ目は、中程度のアクティビティ(Moderate Activity)とステップ数の恐ろしい相関関係です。
それはあなたが期待するよりも私のステップの数を気にします。そして驚いたことに、12月(December)に行った歩数は2014年の最低ではありませんでした。これは、非常に簡単に説明できます。
- 今月は新しいアパートに引っ越さなければなりませんでした。これは、引っ越したアパートを選ぶ前に15〜20のアパートを見ることを意味しました。それは、多くの運転と歩行を必要としました。
- 新しいアパートは古いアパートよりかなり大きいです。私の妻は、新しいものでより多くのステップを取得するだろうと冗談を言っていました。
- 実際に物を動かすには、たくさんの動きも必要でした。
このようにして、外は氷点下の気温で忙しい12月にもかかわらず、推奨される1日あたり10k(December)の制限(day limit)を達成することができました。朗報です！
消費カロリーについては、前月に比べて若干減少しています。Qwan Ki Doのトレーニングで2週間の休止がありましたが、それを自分で補う時間がありませんでした。しかし、 1月(January)には通常の状態に戻ります。
重さ
私は2つの理由で意図的に最後に体重を残しました。1つは、休暇中に体重を管理するために自分自身を定量化しなかったためです。また、摂取量を積極的に過大評価していました。私はすでにそれを心の中で知っていましたが、データを見て、私の行動を変えるように私を確信させました。
総摂取量は総消費カロリーよりも多いですが、それでも少し体重が減りました。
これには2つの理由があります。
- ナトリウムが豊富なワサクリスプブレッド(Wasa Crispbread)とプレッツェルは食べるのをやめました。それで、私は私の体に保持されていたもう少しの水を排除し始めました。
- 積極的な過大評価。長期的には、さらに10％でも重要です。
これからは、ロギングにもっと気を配るように努めます。
今年12月に学んだこと
私はこれをしたことをとてもうれしく思います。データがこんなに豊富になるとは想像もしていませんでした。私の主な結論は、 12月(December)の行動は大きく異なりますが、食べるもの、睡眠の仕方、動く量の全体的な違いは小さいということです。もちろん、全体像では。
あなたはクリスマス(Christmas)休暇のために太ることはありませんが、あなたの既存のライフスタイルのためです。先ほど申し上げましたように、この時期は体重に注意を払う傾向があり、その年の間に何が起こっていたかに気づきます。
定量化(quantifying front)の面では、私は食べ物をより保守的に過大評価します。9か月は一見すると大量のデータのように見えますが、もっと多くのデータが必要であることにすぐに気付きました。
私が見たかった1つのメトリックは、水の摂取量(water intake)です。最近ログに記録し始めましたが、まだあまり得意ではありません。私は、ごちそうをするとき、私たちは同時により多くを食べ、より少なく飲むことに気づきました。ほとんどの場合、私たちの空腹感は実際には喉の渇き(fact thirst)であるという理論がありますが、それらを正しく区別することはできません。
明けましておめでとうございます(Quantified New Year)！2015年に、すべての指標(May)が課題に直面する可能性があります。
Andrei Ismailは、経験豊富なソフトウェアエンジニアであり、彼のベルトの下でスタートアップの経験があり、人工知能の博士号を取得しています。彼は6か月で50ポンドを失い、現在、 WEIGHT LOSSFORENGINEERS(WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS)で利用できるオタク向けのフィットネスコーチングプログラムに取り組んでいます。(Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.)
Christmas Doesn't Make You Fat, The Rest Of The Year Does
We'vе all been through the Christmas holidays, and are thinking of ways to compensate for the sudden change in lifestyle for 2 weeks. Everyone seems to be worried аbout the weіght put on during the holidays, so I decided tо have thе firѕt quantified Christmas and New Year. After getting the data from paying attentiоn to my activity, sleep and food, I have drawn some very interesting conclusions. In this article, I will sharе with you the data from Decеmber 2014, compared to the rest of the year. The surprising insight is that the holidays are, in fact, not that significant сompared to the rest of the year when looking at the actuаl data. Here's what I have learned:
What Was I Tracking?
Because I knew I was moving to a new apartment in December, I chose to restrict myself to several types of metrics that were already easy to track for me:
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Food-related metrics: I keep a detailed food log, that focuses on the main macronutrients - carbs, proteins, fibers, and fat - in addition to calories
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Sleep-related metrics: sleep quality (as measured by my BodyMedia Link armband), sleep duration and time to fall asleep
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Activity-related metrics, as reported by my BodyMedia Link armband (number of steps, calories burned)
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Weight measurement during the morning and evening
Note that there is an error in tracking everything. From the weight (the scale might have an error), to estimating the food quantities and the measurement of the BodyMedia Link sensor. However, that only implies that the data is not correlated correctly in some situations, as you will see in this case study. Despite all errors, interesting conclusions can still be drawn.
Preliminary Conclusions
My main conclusion is that the lifestyle in December is mostly the same lifestyle that I have during the rest of the year, exacerbated a bit (10-15%) by the holidays. So if you gain weight, it's because you are maintaining the unhealthy lifestyle from the rest of the year and only amplifying it: eating a bit more, sleeping a bit more, moving a bit less. But most of us only tend to pay attention to our weight during this period, so a false impression that the problem lies in the holidays is created.
I tracked my own weight during this period, and even though there was literally no limit on what I ate, I only gained 1 kg (2 lbs) during the holidays, which is slowly coming off now. That is unbelievable at first sight - are holidays only 10% worse than the rest of the year? Looking at the data, it is true.
Here is the aggregated data for the last 9 months of 2014. Notice how the weight is still trending down slowly, despite the fact that my calories burned are below calories eaten. That is because I have been over-estimating food more aggressively lately (will have to stop that). I also started drinking more water, while eating less sodium, making the total quantity of water in my body decrease.
Small changes in the data sometimes reflect huge changes in life. Now, let's go through the individual categories of metrics mentioned before (food, sleep, activity, weight) in order to see how they varied throughout the holiday season.
I considered the whole month of December as the holiday season. I chose the whole month because the first half is usually busier in order to make arrangements for the second half. So the whole month is a disruption from our normal routine.
Food
My first reaction when seeing the data was: "It wasn't that bad!". My average calorie intake for December was about 3700 kcal per day, compared to the 3330 kcal per day average for the past 3 months (September-November). Interestingly enough, that is an 11% increase! In absolute numbers, it's quite significant, of course.
If you're wondering why I'm eating so many calories, it's because I also burn a lot (as measured by the BodyMedia Link). My current weight goal is to lose about 1 kg (2 lbs) per month for the next 3 months, so I will pay more attention. During the last months, I've over-estimated my food intake more aggressively than usual, so the actual numbers are not that high to begin with.
Leaving calories aside, the other food metrics look pretty good. I've been having a problem with fat intake since May 2014, as my fat intake has been somewhere between 40% and 45% of the calorie intake. This is bad, and leads to increased heart disease risk on the longer term, I know. This is because of the following changes:
- I practice intermittent fasting (eating only breakfast and lunch); this means that I am eating foods that are denser in calories. Those tend to contain more fat.
- I gave up meat (except for fish meat) sometime in June 2014; the reason is because I do not trust that you can find a reliable, constant source of healthy meat. This further complicates my fat intake, as I am struggling to find a low-fat way to bring enough proteins into my diet. They are required for tissue growth, and I am currently taking them from vegetables and cheese.
- I started eating one avocado per day (well, almost - about 200 in the past 9 months). It contains quite a lot of unsaturated fat. Even though it is believed to lower heart disease risk, the overall metric is still quite problematic.
But the good thing is, fat intake during December wasn't worse than the usual. Another thing that I had been closely monitoring since November 2014 was sodium intake. You see, I had been eating salty foods for months without paying too much attention. Too much sodium leads to increased risk of cardiovascular disease:
- Wasa fiber-rich crispbread in order to help keep my fiber intake high. But I never considered checking the salt as well.
- Olive Oil Pretzels in order to halt my weight loss with its calories by introducing a healthy snack (or so I thought).
I eliminated both from my diet in December 2014, and you can see that even though I was feasting on certain days (my personal record being 7000 kcal eaten in the Christmas day), the monthly sodium average is much better.
Since my wife and I are both not eating meat anymore except fish, we have to be very careful about our protein intake. Happily for us, our moms took notice of that when we visited our families for the holidays, and the big meals we took part in were rich in fish meat. So in December, I had a 13.26% average intake from proteins, highest ever since I quit eating other types of meats.
For me, logging a feast makes me feel more relaxed and enjoy it more. This is a bit counterintuitive, but the reason is that I know I can now evaluate my excess and compare it to what happens to the rest of the year.
Finally, even though holiday food is mostly cooked and lacks fiber, I still managed to pull of a 45 grams per day of fiber average in December. Despite the fact that I stopped eating the Wasa Crispbread.
Sleep
The two sleep metrics that I closely follow are: Sleep Score (0-100, the higher the better) and Time to Fall Asleep. I measure both by wearing my BodyMedia Link with me to bed. The Sleep Score is the ratio between the time it you were sleeping (according to the sensor), and the time spent in bed. One night's data might look like this:
While it's easy to understand why I use the sleep score, Time to Fall Asleep is important to me because I am a hyperactive person with problems falling asleep. To improve that, I employ a number of different tricks: read before bedtime from my Kindle without my glasses on (to make my eyes tired), sleep on an empty stomach so that I have less energy during the evening (intermittent fasting), avoid coffee altogether. Over time, it has proven a very good measure of how well I am doing.
During December 2014, my Sleep Score average was back up to 86%, a stellar performance I had not achieved since the beginning of summer, when I was walking daily plenty of miles per day in fresh air and relaxing more. The score was good despite the stress associated with searching for a new apartment and moving all the things into it (we filled a generous van with them).
The Time to Fall Asleep was at an all-time low. Basically, whenever I had time to hit the bed, I would fall asleep immediately. I did not have energy to read from my Kindle at all, which was a good sign but it got me thinking about my precious books and changing my reading routine.
Slept minutes were about the same as the last 2 months (October and November) - 370 minutes. This was significantly higher than September (which had 357). In September I started working on Programmer Fitness, and I did not know how to organize my time yet. This led to a lot of late nights, and at the end of the month, I decided to get a bit more sleep and a more regular schedule.
My sleep score is usually 85%, which means I spend 7 hours in bed, and sleep 6 of them. That is an average which includes weekends and holidays. If it sounds like a low value, please know that I tried to increase it, but wasn't convinced about the results.
Activity
While working on Programmer Fitness, I noticed that the only meaningful amount of burned calories an average person can control is proportional to the number of steps we make. Below are two graphs from an actual client to prove that. The first is the breakdown of burned calories into the Basal Metabolic Rate, Moderate Activity and Intense Activity (adding up to the total number of burned calories).
The second one is the scary correlation of Moderate Activity with the number of steps.
That makes me care about the number of my steps more than you'd expect. And surprise: the number of steps I made in December were not the lowest of 2014. It can be explained quite simply:
- We had to move to a new apartment this month. This meant viewing 15-20 apartments before choosing the one we moved in. That required a lot of driving and walking.
- The new apartment is substantially bigger than the older one. My wife was joking that we will get a larger number of steps in the new one.
- Actually moving our things also required a lot of movement.
This is how I managed to achieve the recommended 10k per day limit, despite the busy December with freezing temperatures outside. Good news!
In terms of burned calories, there is a slight decrease compared to the previous months. We had a 2-week pause in our Qwan Ki Do trainings, and I did not have time to compensate for that on my own. Things are back to normal in January though!
Weight
I intentionally left the weight at the end for 2 reasons: first, it's because I did not quantify myself during the holidays in order to manage my weight. I was also over-estimating the intake too aggressively. I knew it in my heart already, but seeing the data convinced me to change my behaviour.
My total intake is higher than my total calories burned, but I still lost a bit of weight.
There are 2 reasons for this:
- I stopped eating the Wasa Crispbread and the pretzels, which were rich in sodium. So I started to eliminate a bit more water, which was being held in my body.
- The aggressive over-estimation. Even an extra 10% is important on the long term.
I will try to be more mindful of my logging from now on.
What I Have Learned This December
I am so glad I did this. I never imagined the data would be so rich. My main conclusion is that even though our behaviour differs quite a lot in December, the overall differences in what we eat, how we sleep and how much we move are small. In the big picture, of course.
You don't grow fat because of the Christmas holidays, but due to your existing lifestyle. As I mentioned, we tend to pay closer attention to our weight during this time, and that is when we notice what had been happening during the year.
On the quantifying front, I will over-estimate food more conservatively. 9 months seems like a lot of data at first sight, but I quickly realised you need more.
One metric that I would have liked to see is water intake. I started to log it recently, but I'm not very good at it yet. I've noticed that when feasting, we simultaneously eat more and drink less. There is a theory that most of the time our feeling of hunger is in fact thirst, but we cannot correctly distinguish between them.
I would like to end this article by wishing you a Happy Quantified New Year! May all your metrics rise to the challenge in 2015.
Andrei Ismail is an experienced software engineer with startup experience under his belt and a PhD in Artificial Intelligence. He has lost 50 pounds in 6 months and is currently working on a fitness coaching program for geeks, available at WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS.
