Apple Watch gibi akıllı saatler günlük hareketlerin izlenmesini kolaylaştırıyor. Bu cihazların özellikle egzersiz sırasında sunduğu veriler, kullanıcıların fiziksel aktivite seviyelerini değerlendirmesine yardımcı oluyor. Ancak bu verilerin ne kadar güvenilir olduğu, uzun süredir tartışılan bir konu. Mississippi Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, bu konudaki sorulara yanıt arayan kapsamlı bir analiz hazırladı. Toplam 56 bilimsel çalışmanın bir araya getirildiği meta-analiz, Apple Watch üzerindeki verilerin doğruluğunu belirlemeyi amaçlıyor.
Araştırmanın temelini oluşturan çalışmalar, üç temel ölçüm üzerinde yoğunlaşıyor: kalp ritmi, adım sayısı ve enerji harcaması. Her bir çalışma, Apple Watch’un bu üç parametredeki performansını, tıbbi referans kabul edilen araçlarla karşılaştırıyor. Elde edilen veriler bir araya getirilerek hata oranları hesaplanıyor. Bu yöntem, farklı araştırma koşulları altında elde edilen sonuçların ortalamasını çıkararak, daha genellenebilir sonuçlara ulaşmayı mümkün kılıyor.
Araştırmayı yürüten ekip, kalp ritmi ölçümünde Apple Watch’un hata oranının %4,43 olduğunu belirtiyor. Bu oran, kullanıcıların kalp atış hızını izlerken büyük ölçüde doğru verilere ulaştığını gösteriyor. Adım sayısında ise hata oranı %8,17 olarak saptanmış. Her iki değer de giyilebilir teknoloji ürünleri için kabul edilen %10 eşiğinin altında yer alıyor. Bu da Apple Watch’un bu iki metrikte genel olarak güvenilir sonuçlar sunduğuna işaret ediyor.
Apple Watch kalori tahminlerinde yüksek sapma oranlarıyla dikkat çekiyor
Buna karşılık, enerji harcaması yani kalori tahmini noktasında tablo oldukça farklı. Araştırma sonuçlarına göre bu alandaki hata oranı %27,96 seviyesinde. Yani kullanıcıya gösterilen kalori verileri ile gerçekte harcanan enerji arasında belirgin farklar oluşabiliyor. Üstelik bu sapmalar yalnızca belirli bir aktivite türüne özgü değil; yürüyüş, koşu, bisiklet sürme ve karışık yoğunluktaki egzersizlerde de benzer oranlarda görülüyor. Bu durum, özellikle kaloriye dayalı hedeflerle çalışan kullanıcılar için yanıltıcı olabilir.
Bu farklılığın temelinde, kalori ölçümünün yapısal olarak karmaşık olması yatıyor. Her bireyin vücut yapısı, metabolizma hızı, egzersiz yapma biçimi gibi faktörler bu ölçümü doğrudan etkiliyor. Bu nedenle tek bir cihazdan elde edilen verilerin herkese aynı doğrulukta uygulanması zorlaşıyor. Kalp ritmi ve adım gibi doğrudan fiziksel hareketlere dayanan verilerin daha net ölçülebilmesi, bu alandaki farkın bir nedeni olarak gösteriliyor.
Araştırma ekibi, Apple Watch kullanıcılarının verileri mutlak doğrular olarak görmemesi gerektiğini vurguluyor. Bunun yerine, bu tür cihazlardan gelen bilgilerin yönlendirici ya da teşvik edici araçlar olarak ele alınması öneriliyor. Veriler genel bir eğilim sunabilir, ancak bireysel sağlık kararları açısından yeterli temeli sağlamayabilir. Bu yaklaşım, cihazın sunduğu bilgileri daha sağlıklı bir çerçevede değerlendirmeyi mümkün kılıyor.
Bununla birlikte araştırmada yer alan bir diğer tespit de cihazların zamanla daha doğru hale geldiği yönünde. Özellikle son nesil Apple Watch modellerinde hata oranlarının daha düşük olduğu görülüyor. Bu durum, hem sensörlerin gelişmesi hem de algoritmaların güncellenmesiyle açıklanıyor. Dolayısıyla Apple’ın bu alandaki çalışmaları donanımsal ve yazılımsal açıdan birlikte ilerliyor.
Profesör Minsoo Kang ve doktora öğrencisi Ju-Pil Cho tarafından yönetilen bu analiz, üretici firmalar için de önemli geri bildirimler sunuyor. Hangi alanlarda gelişim sağlandığı, hangilerinde hâlâ eksikler olduğu bu tür çalışmalarla daha net şekilde ortaya konabiliyor. Böylelikle hem tüketiciler daha doğru veriler elde edebiliyor hem de geliştiriciler somut verilere dayalı güncellemeler yapabiliyor.
Akıllı saatlerin yaygınlaşmasıyla birlikte kullanıcıların fiziksel aktivitelerini izleme biçimleri de değişmiş durumda. Ancak teknolojik ilerlemelere rağmen her bilginin hatasız olmadığını bilmek önemli. Özellikle kalori gibi çok sayıda değişkene bağlı verilerin her zaman kesin sonuçlar sunmadığı, yapılan bu kapsamlı analizle bir kez daha ortaya konmuş oldu.
