唐振超

摘? 要：人們的體力活動方式在體力活動促進及全民健身科學(xué)指導(dǎo)中具有重要意義。目前國外關(guān)于GIS、GPS和加速度計在體力活動領(lǐng)域研究中的應(yīng)用日趨成熟，本文梳理總結(jié)國外在此方面的相關(guān)研究后，認為聯(lián)合采用GPS和加速度計完全可以預(yù)測體力活動方式，并能基于體力活動產(chǎn)生的時空數(shù)據(jù)和活動量構(gòu)建預(yù)測體力活動方式的路徑。

關(guān)鍵詞：GPS? 加速度計? 預(yù)測? 體力活動方式

中圖分類號：G80-32? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：2095-2813（2019）04（c）-0242-02

體力活動在全球范圍內(nèi)的普遍缺乏和體力活動之于人類健康的重要性促使著體力活動在國內(nèi)外新晉為一個研究的熱點領(lǐng)域。體力活動方式（Physical Activity Mode，PAM）是體力活動的具體表現(xiàn)形式，包括家務(wù)、交通、職業(yè)、休閑等各種形式。目前，現(xiàn)有的國內(nèi)外有關(guān)體力活動的研究多集中于體力活動量的測量及其與健康之間的關(guān)系，缺乏對體力活動方式的研究。近年來，借助科學(xué)技術(shù)的進步，體力活動量的構(gòu)成及體力活動方式的研究正成為國外體力活動研究領(lǐng)域新的熱點。

1? 國外相關(guān)研究概況

美國是最早使用GPS和加速度計對體力活動進行研究的國家，研究成果非常豐富。在使用此方法的眾多研究中，使用GPS和加速度計預(yù)測體力活動方式這一領(lǐng)域的研究則尚處于初始階段。比較典型的研究有馬薩諸塞州立大學(xué)運動科學(xué)系的Pober教授是最早使用加速度計數(shù)據(jù)對體力活動方式進行預(yù)測的研究人員之一[1]，其選取了6名測試對象佩戴加速度計分別進行走路、走路上坡、吸塵打掃、做案頭工作這4種體力活動方式，對數(shù)據(jù)進行二次判別分析，并用隱馬爾可夫模型識別活動，正確地估計了99%時間的PAM。Philip等[2]選取10名年齡在23～51歲間的健康成年人為實驗對象，讓他們佩戴加速度計的同時，佩戴GPS設(shè)備分別進行慢走、快走/跑步、騎自行車、輪滑和開車這5種體力活動方式。采用判別函數(shù)法對數(shù)據(jù)進行分析，其結(jié)果表明：以分鐘為單位對200min的不同PAM進行預(yù)測，準確率可達91%;以回合為單位對43個回合的PAM進行預(yù)測，準確率可達98%。在加入了GPS數(shù)據(jù)后，研究人員可以更準確地區(qū)分相對靜止和運動的PAM。Pober和Philip等人在前期的研究中也意識到了測試對象和PAM種類明顯較少，會影響結(jié)論的說服力，需要在更大和更多樣化的測試對象和PAM種類中進行更多的研究[1，2]。

2? 核心概念簡述

美國運動醫(yī)學(xué)學(xué)會（ACSM）是全世界最大、最權(quán)威的運動醫(yī)學(xué)和鍛煉科學(xué)組織。有研究人員在對ACSM年會交流論文進行研究時得出結(jié)論：在體力活動測量的相關(guān)研究中，采用加速度計的研究超過了90%[3]。全球定位系統(tǒng)（GPS）是美國研發(fā)并建設(shè)的一種衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，具有全方位、全時段、高精度的特點，其作用是定位和導(dǎo)航。地理信息系統(tǒng)（GIS）是指在計算機軟硬件支持下，對整個或者部分地球表層空間中的有關(guān)地理分布數(shù)據(jù)進行采集、存儲、管理、運算、分析、顯示和描述的技術(shù)系統(tǒng)[4]。

3? 研究方法

3.1 變量的選取

加速度計和GPS設(shè)備都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，處理十分繁瑣。在僅使用加速度計的體力活動相關(guān)研究中，有研究者選擇了計數(shù)為唯一變量[1]，有研究者選擇了計數(shù)和步數(shù)為變量[2]，在結(jié)合使用GPS的PAM相關(guān)研究中，研究者則選了GPS變量和加速度計變量。在GPS所提供的數(shù)據(jù)中，對本研究最有價值的就是坐標和時間。知道了兩個點的坐標，就可以知道兩點間的距離。我們在設(shè)置加速計和GPS設(shè)備時，一定要保證時間的一致性。結(jié)合已有研究對變量的控制和選擇，速度、計數(shù)、步數(shù)是目前最適合作為模型的預(yù)測因子。

3.2 以有監(jiān)督學(xué)習(xí)建立標準數(shù)據(jù)集并分類

標準數(shù)據(jù)集的建立是預(yù)測PAM的關(guān)鍵部分，數(shù)據(jù)的準確與否將直接影響到PAM預(yù)測的準確性。有監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常用的機器學(xué)習(xí)方法，是在已知某種樣本的特性后，建立數(shù)學(xué)模型來預(yù)測未知樣本，簡單來說就是分類。在采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法時，必須要有已知類別的訓(xùn)練樣本。在預(yù)測PAM的研究中，訓(xùn)練樣本的獲取主要采取以下途徑：研究人員讓測試對象處于實驗觀察的環(huán)境下，規(guī)定其在一定時間內(nèi)只能進行一種PAM，收集記錄并處理數(shù)據(jù)后以此作為該種PAM的標準參照數(shù)據(jù)集[1，2]。在建立數(shù)據(jù)集之后有研究人員使用單變量統(tǒng)計分析，選擇平均值、中位數(shù)和四分位數(shù)建立分類模型，并對未知PAM數(shù)據(jù)進行分類[2]。這種方法本質(zhì)上是建立一個變量的閾值區(qū)間，同時滿足某種PAM多個變量的閾值區(qū)間的未分類數(shù)據(jù)便被分類定義成為這種PAM。有監(jiān)督學(xué)習(xí)可控性好，對測試人群的文化水平并無要求，然而這大大增加了研究人員的工作量，不適合大數(shù)據(jù)調(diào)查。

3.3 以無監(jiān)督學(xué)習(xí)建立標準數(shù)據(jù)集并分類

無監(jiān)督學(xué)習(xí)指的是對未知類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行識別分類的方法，有研究人員認為這種方法可以處理大量的數(shù)據(jù)，并不需要直接觀察測試對象的行為。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中最典型的算法是聚類分析，聚類分析用于當總體分類不清楚時，直接依據(jù)數(shù)據(jù)的相似度對數(shù)據(jù)進行分類，相同聚類下的數(shù)據(jù)具有非常高的相似度。對聚類分析后得出的類別進行PAM定義后，再用判別分析建立判別式以對新數(shù)據(jù)進行判別。此種方法可以讓測試對象處于日常生活狀態(tài)下，但是仍然需要知道測試對象進行了哪些PAM。為解決此問題，有研究者讓測試對象佩戴儀器的同時自己填寫體力活動日志。分類完成之后，用判別分析建立判別式以對新的數(shù)據(jù)進行判別。在體力活動測量的領(lǐng)域，無監(jiān)督學(xué)習(xí)明顯要比有監(jiān)督學(xué)習(xí)更依賴測試對象的主觀能動性和配合度，也更適用于大數(shù)據(jù)調(diào)查，可用于配合度較高、認識能力較強的測試人群。但當調(diào)查對象為兒童少年、老年人等特殊人群時，也許有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法就要比無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法更適合。

4? 結(jié)語

現(xiàn)有的體力活動研究多集中在體力活動測量領(lǐng)域，以探究體力活動量及其與健康的關(guān)系為主題展開。未來體力活動領(lǐng)域的研究正在日益關(guān)注人們體力活動方式的規(guī)律性及預(yù)測方法。本文淺述了國外相關(guān)研究的方法和思想，在現(xiàn)有技術(shù)能達到的條件下構(gòu)建使用GPS數(shù)據(jù)和加速度計數(shù)據(jù)預(yù)測體力活動方式的路徑。

未來隨著科技的進步，加速度計體積進一步縮小，安裝到智能手機中。用戶可以直接看到有關(guān)自己體力活動的各種數(shù)據(jù)，而不僅是計步器所記錄的步數(shù)。研究人員也可以獲得更多的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)真正的大數(shù)據(jù)分析。希望我國的相關(guān)產(chǎn)業(yè)能夠洞察這一新的趨勢，在“體醫(yī)結(jié)合”和“健康中國”的背景下抓住機遇，以幫助人們更好地研究體力活動并促進體力活動，實現(xiàn)國民身心健康的目的。

參考文獻

[1] Pober DM，Staudenmayer J，Raphael C，et al.Development of novel technigues to oclassify PA mode using accelerometers[J].MSE，2010，38（9）：1626-1634.

[2] Philip.Prediction of Activity Mode with GPS and Accelerometer Data[J].MSE，2012，40（5）：972-978.

[3] 王超.體力活動研究的現(xiàn)狀及趨勢[J].北京體育大學(xué)學(xué)報，2012，35（8）：43-49.

[4] 湯國安.ArcGIS地理信息系統(tǒng)空間分析實驗教程[M].北京：科學(xué)出版社，2012.