Nous avons tous vécu les vacances de Noël^(Christmas) , et réfléchissons à des moyens de compenser le changement soudain de mode de vie depuis 2 semaines. Tout le monde semble s'inquiéter de la prise de poids pendant les fêtes, alors j'ai décidé d'avoir les premiers Noël et Nouvel An^{(Christmas and New Year)} quantifiés . Après avoir obtenu les données en prêtant attention à mon activité, mon sommeil et ma nourriture^{(sleep and food)} , j'ai tiré des conclusions très intéressantes. Dans cet article, je vais partager avec vous les données de décembre 2014^{(December 2014)} , comparées au reste de l'année. L'idée surprenante est que les vacances ne sont, en fait, pas si importantes par rapport au reste de l'année lorsque l'on regarde les données réelles. Voici ce que j'ai appris :

Qu'est-ce que je suivais ?

Parce que je savais que je déménageais dans un nouvel appartement en décembre^(December) , j'ai choisi de me limiter à plusieurs types de mesures qui étaient déjà faciles à suivre pour moi :

• Métriques liées à l'alimentation^{(Food-related metrics)} : je tiens un journal alimentaire^{(food log)} détaillé , qui se concentre sur les principaux macronutriments - glucides, protéines, fibres et lipides - en plus des calories
• Mesures liées au^{(Sleep-related metrics)} sommeil : qualité du sommeil^{(sleep quality)} (mesurée par mon brassard BodyMedia Link ), ^{(BodyMedia Link armband)}durée^{(duration and time)} du sommeil et temps d'endormissement
• Métriques liées à l'activité^{(Activity-related metrics)} , telles que rapportées par mon brassard BodyMedia Link^{(BodyMedia Link armband)} (nombre de pas, calories brûlées)
• Mesure du poids^{(Weight measurement)} le matin et le soir

Notez qu'il y a une erreur dans le suivi de tout. Du poids (la balance peut avoir une erreur), à l'estimation des quantités d'aliments et à la mesure du capteur BodyMedia Link^{(BodyMedia Link sensor)} . Cependant, cela implique seulement que les données ne sont pas corrélées correctement dans certaines situations, comme vous le verrez dans cette étude de cas^{(case study)} . Malgré toutes les erreurs, des conclusions intéressantes peuvent encore être tirées.

Conclusions préliminaires

Ma principale conclusion est que le mode de vie en décembre^(December) est essentiellement le même que celui que j'ai pendant le reste de l'année, un peu exacerbé (10-15%) par les vacances. Donc si vous prenez du poids, c'est parce que vous maintenez le mode de vie malsain du reste de l'année et que vous ne faites que l'amplifier : manger un peu plus, dormir un peu plus, bouger un peu moins. Mais la plupart d'entre nous ont tendance à ne prêter attention à notre poids que pendant cette période, ce qui crée une fausse impression que le problème réside dans les vacances.

J'ai suivi mon propre poids pendant cette période, et même s'il n'y avait littéralement aucune limite à ce que je mangeais, je n'ai pris que 1 kg (2 lb) pendant les vacances, ce qui diminue lentement maintenant. C'est incroyable à première vue - les vacances sont-elles seulement 10% pires que le reste de l'année ? En regardant les données, c'est vrai.

Voici les données agrégées pour les 9 derniers mois de 2014^{(aggregated data for the last 9 months of 2014)} . Remarquez^(Notice) comment le poids continue de baisser lentement, malgré le fait que mes calories brûlées sont inférieures aux calories consommées. C'est parce que j'ai surestimé la nourriture de manière plus agressive ces derniers temps (je vais devoir arrêter ça). J'ai aussi commencé à boire plus d'eau, tout en mangeant moins de sodium, ce qui a fait diminuer la quantité totale d'eau dans mon corps^{(body decrease)} .

De petits changements dans les données reflètent parfois d'énormes changements dans la vie. Passons maintenant en revue les différentes catégories de mesures mentionnées précédemment (alimentation, sommeil, activité, poids) afin de voir comment elles ont varié tout au long de la période des fêtes^{(holiday season)} .

Je considérais tout le mois de décembre^(December) comme la période des fêtes^{(holiday season)} . J'ai choisi le mois entier car la première moitié est généralement plus chargée afin de prendre des dispositions pour la seconde moitié. Ainsi, tout le mois est une perturbation de notre routine normale.

Aliments

Ma première réaction en voyant les données a été : "Ce n'était pas si mal !". Mon apport calorique moyen pour décembre^(December) était d'environ 3700 kcal par jour, contre 3330 kcal par jour en moyenne^{(day average)} pour les 3 derniers mois ( septembre-novembre^{(September-November)} ). Chose intéressante^{(Interestingly)} , c'est une % increase ! En chiffres absolus, c'est assez important, bien sûr.

Si vous vous demandez pourquoi je mange autant de calories, c'est parce que j'en brûle aussi beaucoup (tel que mesuré par le BodyMedia Link ). Mon objectif de poids actuel est de perdre environ 1 kg (2 lb) par mois pendant les 3 prochains mois, donc je ferai plus attention. Au cours des derniers mois, j'ai surestimé mon apport alimentaire de manière plus agressive que d'habitude, de sorte que les chiffres réels ne sont pas si élevés pour commencer.

En laissant de côté les calories, les autres paramètres alimentaires semblent plutôt bons. J'ai un problème avec l'apport en graisses depuis mai 2014^{(May 2014)} , car mon apport en graisses se situe entre 40% et 45% de l' apport calorique^{(calorie intake)} . C'est mauvais et cela conduit à un risque accru de maladie cardiaque^{(heart disease risk)} à long terme, je le sais. Cela est dû aux modifications suivantes :

• Je pratique le jeûne intermittent^{(practice intermittent fasting)} (ne mangeant que le petit-déjeuner et le déjeuner^{(breakfast and lunch)} ) ; cela signifie que je mange des aliments plus denses en calories. Ceux-ci ont tendance à contenir plus de matières grasses.
• J'ai arrêté la viande (sauf la viande de poisson) en juin 2014^{(June 2014)} ; la raison en est que je ne crois pas que vous puissiez trouver une source fiable et constante de viande saine. Cela complique davantage mon apport en matières grasses, car j'ai du mal à trouver un moyen faible en gras d'apporter suffisamment de protéines dans mon alimentation. Ils sont nécessaires à la croissance des tissus^{(tissue growth)} et je les prends actuellement dans des légumes et du fromage.
• J'ai commencé à manger un avocat par jour (enfin, presque - environ 200 au cours des 9 derniers mois). Il contient beaucoup de graisses insaturées. Même si on pense qu'il réduit le risque de maladie cardiaque^{(lower heart disease risk)} , la métrique globale est encore assez problématique.

Mais la bonne chose est que l'apport en matières grasses en décembre^(December) n'était pas pire que d'habitude. Une autre chose que je surveillais de près depuis novembre 2014^{(November 2014)} était l'apport en sodium. Vous voyez, je mangeais des aliments salés depuis des mois sans trop faire attention. Trop de sodium entraîne un risque accru de maladies cardiovasculaires :

• Wasa pain croustillant riche en fibres afin d'aider à maintenir mon apport en fibres élevé. Mais je n'ai jamais envisagé de vérifier le sel également.
• Bretzels à l' huile^{(Oil Pretzels)} d' olive afin d'arrêter ma perte de poids avec ses calories en introduisant une collation saine (du moins je le pensais).

J'ai éliminé les deux de mon alimentation en décembre 2014^{(December 2014)} , et vous pouvez voir que même si je me régalais certains jours (mon record personnel étant de 7000 kcal consommées le jour de Noël ), la ^{(Christmas day)}moyenne^{(sodium average)} mensuelle de sodium est bien meilleure.

Puisque ma femme et moi ne mangeons plus de viande sauf du poisson, nous devons faire très attention à notre apport en protéines. Heureusement^(Happily) pour nous, nos mamans s'en sont aperçues lorsque nous rendions visite à nos familles pour les fêtes, et les grands repas auxquels nous prenions part étaient riches en chair de poisson. Ainsi, en décembre^(December) , j'avais un apport moyen de protéines de 13,26 %, le plus élevé depuis que j'ai arrêté de manger d'autres types de viandes.

Pour moi, enregistrer un festin me permet de me sentir plus détendu et d'en profiter davantage. C'est un peu contre-intuitif, mais la raison en est que je sais que je peux maintenant évaluer mon excès et le comparer à ce qui se passe le reste de l'année.

Enfin, même si la nourriture des fêtes est principalement cuite et manque de fibres, j'ai quand même réussi à tirer une moyenne de 45 grammes de fibres par jour en décembre^(December) . Malgré le fait que j'ai arrêté de manger le Wasa Crispbread .

Sommeil

Les deux mesures du sommeil que je suis de près sont : le score de sommeil^{(Sleep Score)} (0-100, plus il est élevé, mieux c'est) et le temps nécessaire pour s'endormir^{(Time to Fall Asleep)} . Je mesure les deux en portant mon BodyMedia Link avec moi au lit. Le score de sommeil^{(Sleep Score)} est le rapport entre le temps pendant lequel vous avez dormi (selon le capteur) et le temps passé au lit. Les données d'une nuit pourraient ressembler à ceci :

Bien qu'il soit facile de comprendre pourquoi j'utilise le score de sommeil^{(sleep score)} , le temps de^{(Time to Fall Asleep)} s'endormir est important pour moi car je suis une personne hyperactive avec des problèmes d'endormissement. Pour améliorer cela, j'emploie plusieurs astuces : lire avant de me coucher sur mon Kindle sans mes lunettes (pour me fatiguer les yeux), dormir à jeun pour avoir moins d'énergie le soir (jeûne intermittent), éviter café tout à fait. Au fil du temps, cela s'est avéré une très bonne mesure de mon niveau.

En décembre 2014, la moyenne de mon score de sommeil^{(Sleep Score)} était remontée à 86 %, une performance exceptionnelle que je n'avais pas atteinte depuis le début de l'été, lorsque je marchais quotidiennement de nombreux kilomètres par jour à l'air frais et que je me détendais davantage. Le score était bon malgré le stress lié à la recherche d'un nouvel appartement et au déménagement de toutes les choses (nous en avons rempli une généreuse camionnette).

Le temps de s'endormir^{(Time to Fall Asleep)} était à son plus bas niveau. En gros^(Basically) , chaque fois que j'avais le temps de me coucher, je m'endormais immédiatement. Je n'avais pas du tout l'énergie pour lire sur mon Kindle , ce qui était bon signe, mais cela m'a fait penser à mes précieux livres et à changer ma routine de lecture^{(reading routine)} .

Les minutes de sommeil^(Slept) étaient à peu près les mêmes que les 2 derniers mois ( octobre et novembre^{(October and November)} ) - 370 minutes. C'était nettement plus élevé qu'en septembre^(September) (qui en comptait 357). En septembre^(September) , j'ai commencé à travailler sur Programmer Fitness et je ne savais pas encore comment organiser mon temps. Cela a conduit à beaucoup de nuits tardives, et à la fin du mois, j'ai décidé de dormir un peu plus et d'avoir un horaire plus régulier.

Mon score de sommeil^{(sleep score)} est généralement de 85 %, ce qui signifie que je passe 7 heures au lit et que j'en dors 6. C'est une moyenne qui inclut les week-ends et les jours fériés. Si cela ressemble à une valeur faible, sachez que j'ai essayé de l'augmenter, mais que je n'étais pas convaincu des résultats.

Activité

En travaillant sur Programmer Fitness , j'ai remarqué que la seule quantité significative de calories brûlées qu'une personne moyenne peut contrôler est proportionnelle au nombre de pas que nous faisons. Vous trouverez ci-dessous deux graphiques d'un client réel pour le prouver. La première est la répartition des calories brûlées dans le taux métabolique basal^{(Basal Metabolic Rate)} , l' activité modérée et l'activité intense^{(Moderate Activity and Intense Activity)} (ajoutant le nombre total de calories brûlées).

Le second est la corrélation effrayante de l' activité modérée^{(Moderate Activity)} avec le nombre de pas.

Cela me fait me soucier du nombre de mes pas plus que vous ne le pensez. Et surprise : le nombre de pas que j'ai fait en décembre^(December) n'était pas le plus bas de 2014. Cela s'explique assez simplement :

• Nous avons dû déménager dans un nouvel appartement ce mois-ci. Cela signifiait visiter 15 à 20 appartements avant de choisir celui dans lequel nous emménagions. Cela nécessitait beaucoup de conduite et de marche.
• Le nouvel appartement est nettement plus grand que l'ancien. Ma femme plaisantait en disant que nous aurons un plus grand nombre de marches dans le nouveau.
• En fait, déplacer nos affaires nécessitait également beaucoup de mouvement.

C'est ainsi que j'ai réussi à atteindre la limite recommandée de 10 000 par jour^{(day limit)} , malgré le mois de décembre^(December) chargé avec des températures glaciales à l'extérieur. Bonnes nouvelles!

Au niveau des calories brûlées, on note une légère baisse par rapport aux mois précédents. Nous avons eu une pause de 2 semaines dans nos entraînements de Qwan Ki Do , et je n'ai pas eu le temps de compenser cela par moi-même. Les choses sont revenues à la normale en janvier^(January) !

Poids

J'ai volontairement laissé le poids à la fin pour 2 raisons : premièrement, c'est parce que je ne me quantifiais pas pendant les vacances afin de gérer mon poids. Je surestimais également l'apport de manière trop agressive. Je le savais déjà dans mon cœur, mais voir les données m'a convaincu de changer mon comportement.

Mon apport total est supérieur au nombre total de calories brûlées, mais j'ai quand même perdu un peu de poids.

Il y a 2 raisons à cela :

• J'ai arrêté de manger le Wasa Crispbread et les bretzels, qui étaient riches en sodium. Alors j'ai commencé à éliminer un peu plus d'eau, qui était retenue dans mon corps.
• La surestimation agressive. Même 10 % supplémentaires sont importants à long terme.

Je vais essayer d'être plus attentif à ma journalisation à partir de maintenant.

Ce que j'ai appris en décembre

Je suis tellement content d'avoir fait ça. Je n'aurais jamais imaginé que les données seraient si riches. Ma principale conclusion est que même si notre comportement diffère beaucoup en décembre^(December) , les différences globales dans ce que nous mangeons, comment nous dormons et combien nous bougeons sont faibles. Dans la grande image, bien sûr.

Vous ne grossissez pas à cause des vacances de Noël^(Christmas) , mais à cause de votre mode de vie actuel. Comme je l'ai mentionné, nous avons tendance à faire plus attention à notre poids pendant cette période, et c'est à ce moment-là que nous remarquons ce qui s'est passé au cours de l'année.

Sur le front de la quantification^{(quantifying front)} , je vais surestimer la nourriture de manière plus conservatrice. 9 mois semble être beaucoup de données à première vue, mais j'ai vite compris qu'il en fallait plus.

Une mesure que j'aurais aimé voir est la consommation d'eau^{(water intake)} . J'ai commencé à le connecter récemment, mais je ne suis pas encore très bon dans ce domaine. J'ai remarqué que lors d'un festin, nous mangeons simultanément plus et buvons moins. Il existe une théorie selon laquelle la plupart du temps, notre sensation de faim est en fait la soif^{(fact thirst)} , mais nous ne pouvons pas les distinguer correctement.

Je voudrais terminer cet article en vous souhaitant une Bonne Année Quantifiée^{(Quantified New Year)} ! Puissent^(May) tous vos paramètres relever le défi en 2015.

Andrei Ismail est un ingénieur logiciel expérimenté avec une expérience de démarrage à son actif et un doctorat en intelligence artificielle. Il a perdu 50 livres en 6 mois et travaille actuellement sur un programme de coaching fitness pour les geeks, disponible chez WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS .^{(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've all beеn through the Christmas holidаys, and are thinking of ways to compensate for the sudden change in lifestyle for 2 weekѕ. Everуone seems to be worried about the weight put on during the holidays, so I decided to havе the fіrst quantified Christmas and New Year. After getting thе data from paying attention to my activity, sleep and food, I have drawn some very interesting concluѕions. In this article, I will share with you the data from December 2014, compared to the rest of the уear. The surpriѕіng insight is that the holidays are, in fact, not that significant compared to the rest of the year when looking at the actual 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:

• Food-related metrics: I keep a detailed food log, that focuses on the main macronutrients - carbs, proteins, fibers, and fat - in addition to calories
• Sleep-related metrics: sleep quality (as measured by my BodyMedia Link armband), sleep duration and time to fall asleep
• Activity-related metrics, as reported by my BodyMedia Link armband (number of steps, calories burned)
• 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.

Related posts

• Comment des solutions intelligentes de Samsung m'a aidé à combattre les allergies

• Comment maintenir un style de vie actif avec le Samsung Health ecosystem

• 5 façons d'améliorer votre santé avec l'ASUS VivoWatch 5 -

• 6 meilleures applications Android gratuites pour arrêter de fumer

• Stratégies de la vie réelle pour enregistrer votre apport alimentaire

• Les avantages et les inconvénients de l'enregistrement de votre consommation alimentaire

• Best Free Online Training Courses à Stay Fit à la maison

• Avantages de la prise de Digital Detox et de la façon d'y aller

• Liste des téléphones portables avec les émissions les plus élevées et les plus basses

• IsMyHdOK est un Hard Disk Health Check software gratuit pour Windows 10

• Donnez à vos yeux une pause de l'ordinateur avec Pause4Relax

• Gadgets technologiques - Idées cadeaux pour le Black Friday et les achats de Noël (2017)

• Hearing test app & Ear test software Gratuit pour Windows 10 PC

• 10 signes que vous êtes accro à votre téléphone à coup sûr

• Comment s'asseoir devant l'ordinateur: ergonomie informatique

• Christmas fonds d'écran pour votre smartphone en 2020

• 10 meilleurs aliments à Stay Active and Energetic dans Office

• Guide d'achat du routeur ASUS Wi-Fi 6 pour Noël 2021 -

• Qu'est-ce que Cybersickness or VR Sickness? Symptômes Precautions Treatment

• Break Reminder software Pour vous aider à faire une pause des écrans Computer