우리 모두는 크리스마스^(Christmas) 연휴를 보냈고, 2주 동안 갑작스러운 생활 방식의 변화를 보상할 방법을 생각하고 있습니다. 다들 명절에 하는 살이 걱정되는 것 같아서 먼저 크리스마스와 새해를^{(Christmas and New Year)} 정량화 하기로 했다 . 내 활동, 수면 및 음식^{(sleep and food)} 에 주의를 기울인 후 데이터를 얻은 후 매우 흥미로운 결론을 도출했습니다. 이 기사에서는 2014년 12월^{(December 2014)} 의 데이터를 나머지 기간과 비교하여 공유합니다. 놀라운 통찰력은 실제 데이터를 볼 때 휴일이 사실 올해의 나머지 부분에 비해 그렇게 중요하지 않다는 것입니다. 배운 내용은 다음과 같습니다.

내가 무엇을 추적하고 있었습니까?

12월^(December) 에 새 아파트로 이사한다는 것을 알았기 때문에 이미 추적하기 쉬운 몇 가지 유형의 측정항목으로 제한하기로 결정했습니다.

• 음식 관련 측정항목^{(Food-related metrics)} : 칼로리 외에 탄수화물, 단백질, 섬유질 및 지방과 같은 주요 다량 영양소에 초점을 맞춘 자세한 음식 일지 를 유지합니다.^{(food log)}
• 수면 관련 측정항목^{(Sleep-related metrics)} : 수면의 질^{(sleep quality)} (내 BodyMedia Link 완장^{(BodyMedia Link armband)} 으로 측정 ), 수면 지속 시간 및^{(duration and time)} 잠들 시간
• ^{(Activity-related metrics)}내 BodyMedia Link 완장^{(BodyMedia Link armband)} 에서 보고한 활동 관련 측정항목 (걸음 수, 소모 칼로리)
• ^{(Weight measurement)}아침저녁 체중측정

모든 것을 추적하는 데 오류가 있음을 유의하십시오. 체중(저울에 오차가 있을 수 있음)에서 음식량 추정 및 BodyMedia Link 센서^{(BodyMedia Link sensor)} 의 측정까지 . 그러나 이는 이 사례 연구^{(case study)} 에서 볼 수 있듯이 일부 상황에서 데이터가 올바르게 상관되지 않는다는 것을 의미할 뿐입니다 . 모든 오류에도 불구하고 여전히 흥미로운 결론을 도출할 수 있습니다.

예비 결론

나의 주요 결론은 12월^(December) 의 라이프스타일 은 대부분 내가 나머지 1년 동안 가지고 있는 것과 동일한 라이프스타일이며 휴일에 의해 약간(10-15%) 악화된다는 것입니다. 따라서 살이 찌는 것은 남은 한 해 동안 건강에 해로운 생활 방식을 유지하고 그것을 증폭시키기 때문입니다. 조금 더 먹고, 조금 더 자고, 조금 덜 움직이기 때문입니다. 그러나 대부분의 사람들은 이 기간 동안 체중에만 신경을 쓰는 경향이 있기 때문에 문제가 휴일에 있다는 잘못된 인상이 만들어집니다.

이 기간 동안 자신의 체중을 측정했고, 말 그대로 먹는 것에 제한이 없었음에도 연휴 기간 동안 1kg만 쪘다. 이제 서서히 줄어들고 있다. 그것은 첫눈에 믿을 수 없습니다. 휴일은 다른 해보다 단지 10%만 더 나쁩니까? 데이터를 보면 맞는 말이다.

다음은 2014년의 지난 9개월 동안 집계된 데이터입니다^{(aggregated data for the last 9 months of 2014)} . 소모된 칼로리가 섭취한 칼로리보다 적음에도 불구하고 체중이 여전히 천천히 감소하는 추세에 주목 하십시오. ^(Notice)그것은 내가 최근에 더 공격적으로 음식을 과대 평가했기 때문입니다 (그를 중지해야 할 것입니다). 또한 물을 더 많이 마시기 시작하면서 나트륨을 덜 섭취하여 체내 총 수분량이 감소^{(body decrease)} 했습니다.

데이터의 작은 변화는 때때로 삶의 큰 변화를 반영합니다. 이제 이전에 언급한 측정항목의 개별 범주(음식, 수면, 활동, 체중)를 살펴보고 연휴 기간^{(holiday season)} 동안 측정항목이 어떻게 변했는지 살펴보겠습니다 .

나는 12월^(December) 한 달을 휴가철^{(holiday season)} 로 생각했다 . 상반기는 보통 하반기를 준비하기 위해 바쁘기 때문에 한 달 전체를 선택했습니다. 따라서 한 달 전체가 우리의 일상적인 일과를 방해하는 것입니다.

음식

데이터를 본 첫 반응은 "그렇게 나쁘지는 않았어요!"였습니다. 지난 3개월( 9~11월 )의 1 ^{(September-November)}일 평균^{(day average)} 3330kcal에 비해 12월^(December) 의 평균 칼로리 섭취량은 3700kcal 정도였습니다 . 흥미롭게도^{(Interestingly)} 11 % increase 했습니다! 물론 절대적인 수치로는 상당히 중요합니다.

내가 왜 그렇게 많은 칼로리를 먹고 있는지 궁금하시다면, 그것은 또한 많이 소모되기 때문입니다( BodyMedia Link 로 측정 ). 현재 저의 목표 체중은 앞으로 3개월간 매달 1kg 정도 감량하는 것이므로 더 신경을 쓰겠습니다. 지난 몇 달 동안 나는 평소보다 더 적극적으로 음식 섭취량을 과대 평가했기 때문에 실제 수치는 처음부터 그렇게 높지 않습니다.

칼로리를 제쳐두고 다른 음식 지표는 꽤 좋아 보입니다. 2014년 5월^{(May 2014)} 부터 지방섭취에 문제가 생겼는데 , 지방섭취량이 칼로리섭취량^{(calorie intake)} 의 40~45% 사이 였기 때문 입니다. 이것은 나쁘고 장기적으로 심장병 위험^{(heart disease risk)} 을 증가시킨다는 것을 알고 있습니다. 이는 다음 변경 사항 때문입니다.

• 나는 간헐적 단식 을 한다( ^{(practice intermittent fasting)}아침과 점심^{(breakfast and lunch)} 만 먹음 ). 이것은 내가 칼로리가 더 밀도가 높은 음식을 먹고 있다는 것을 의미합니다. 그것들은 더 많은 지방을 함유하는 경향이 있습니다.
• 나는 2014년 6월^{(June 2014)} 언젠가 고기(생선 제외)를 포기했습니다 . 그 이유는 믿을 수 있고 꾸준한 건강한 고기의 공급원을 찾을 수 있다고 믿지 않기 때문입니다. 이것은 식단에 충분한 단백질을 가져올 수 있는 저지방 방법을 찾기 위해 고군분투하기 때문에 지방 섭취를 더욱 복잡하게 만듭니다. 그들은 조직 성장^{(tissue growth)} 에 필요하며 현재 야채와 치즈에서 섭취하고 있습니다.
• 나는 하루에 하나의 아보카도를 먹기 시작했습니다(음, 거의 - 지난 9개월 동안 약 200개). 불포화지방이 상당히 많이 함유되어 있습니다. 심장 질환 위험^{(lower heart disease risk)} 을 낮추는 것으로 믿어지지만 전반적인 지표는 여전히 상당히 문제가 있습니다.

그러나 좋은 점은 12월^(December) 의 지방 섭취 가 평소보다 나쁘지 않았다는 것입니다. 2014년 11월^{(November 2014)} 부터 제가 면밀히 모니터링한 또 다른 사항 은 나트륨 섭취였습니다. 알다시피, 나는 너무 많은주의를 기울이지 않고 몇 달 동안 짠 음식을 먹었습니다. 너무 많은 나트륨은 심혈관 질환의 위험을 증가시킵니다.

• ^(Wasa)섬유질 섭취를 높게 유지하는 데 도움이 되는 와사 섬유소가 풍부한 크리스프브레드. 그러나 나는 소금을 확인하는 것도 고려하지 않았습니다.
• 올리브 오일 프레즐^{(Oil Pretzels)} 은 건강한 간식을 소개함으로써 칼로리로 체중 감량을 중단하기 위해 (또는 그렇게 생각했습니다).

2014년 12월^{(December 2014)} 식단에서 두 가지를 모두 없 앴고, 특정 날에 식사를 했음에도 불구하고(개인 기록은 크리스마스^{(Christmas day)} 에 7000kcal 섭취 ) 월 평균 나트륨^{(sodium average)} 이 훨씬 더 나은 것을 볼 수 있습니다.

아내와 나는 더 이상 생선 이외의 고기를 먹지 않기 때문에 단백질 섭취에 매우 주의해야 합니다. 다행스럽게도^(Happily) 우리가 명절에 가족을 방문했을 때 엄마가 알아봐 주셨고, 우리가 참여하는 큰 식사는 생선 고기가 풍부했습니다. 그래서 12월^(December) 에 단백질 섭취량의 평균이 13.26%로 다른 고기를 끊은 이후로 가장 높았습니다.

나에게 잔치를 벌이는 것은 나를 더 편안하게 하고 더 즐겁게 한다. 이것은 다소 직관적이지 않지만 그 이유는 이제 초과분을 평가하고 올해의 나머지 기간과 비교할 수 있다는 것을 알고 있기 때문입니다.

마지막으로, 명절 음식은 대부분 조리되고 섬유소가 부족하지만, 12월^(December) 에는 여전히 하루 평균 45g의 섬유질을 섭취할 수 있었습니다. 내가 Wasa Crispbread^{(Wasa Crispbread)} 를 먹는 것을 중단했다는 사실에도 불구하고 .

자다

내가 밀접하게 따르는 두 가지 수면 지표는 수면 점수^{(Sleep Score)} (0-100, 높을수록 좋음)와 잠들기까지의 시간^{(Time to Fall Asleep)} 입니다. 나는 침대에 몸과 함께 BodyMedia Link 를 착용하여 둘 다 측정합니다. ^{(BodyMedia Link)}수면 점수^{(Sleep Score)} 는 수면 시간(센서에 따라)과 침대에서 보낸 시간 간의 비율입니다. 어느 날 밤의 데이터는 다음과 같을 수 있습니다.

내가 수면 점수^{(sleep score)} 를 사용하는 이유를 이해하는 것은 쉽지만 , 저는 잠드는 데 문제가 있는 과잉 활동적인 사람이기 때문에 잠드는 시간 이 중요합니다. ^{(Time to Fall Asleep)}이를 개선하기 위해 여러 가지 트릭을 사용합니다. 취침 전에 안경을 쓰지 않고 Kindle 에서 책을 읽고 (눈을 피로하게 하기 위해), 공복에 자고 저녁에 에너지를 덜 소모하도록(간헐적 단식), 아예 커피. 시간이 지나면서, 그것은 내가 얼마나 잘하고 있는지에 대한 아주 좋은 척도가 입증되었습니다.

2014년 12월 동안 내 수면 점수^{(Sleep Score)} 평균은 최대 86%로 회복되었습니다. 신선한 공기 속에서 매일 많은 마일을 걷고 더 많이 휴식을 취했던 여름이 시작된 이래로 달성하지 못한 뛰어난 성능이었습니다. 새 아파트를 찾고 모든 것을 이사하는 것과 관련된 스트레스에도 불구하고 점수는 좋았습니다.

Time to Fall Sleep^{(Time to Fall Asleep)} 은 사상 최저 수준이었습니다. 기본적으로^(Basically) 침대에 누울 시간만 있으면 바로 잠이 들었다. 나는 내 Kindle^(Kindle) 에서 읽을 에너지가 전혀 없었습니다 . 이는 좋은 징조였지만 내 소중한 책에 대해 생각하고 독서 습관을 바꾸었^{(reading routine)} 습니다.

수면^(Slept) 시간은 지난 2개월( 10월 및 11월^{(October and November)} ) - 370분과 거의 같았습니다. 이는 9월^(September) (357건) 보다 훨씬 높은 수치 입니다. 9 월 에 저는 ^(September)Programmer Fitness 에서 일 하기 시작했고 아직 시간을 어떻게 정리해야 할지 몰랐습니다. 이로 인해 많은 심야가 발생했고 월말에는 좀 더 자고 규칙적인 일정을 잡기로 했습니다.

나의 수면 점수^{(sleep score)} 는 보통 85%로, 이는 내가 침대에서 7시간을 보내고 그 중 6시간을 잔다는 것을 의미합니다. 주말과 공휴일을 포함한 평균입니다. 낮은 값으로 들리면 값을 높이려고 했지만 결과에 대해 확신이 서지 않았음을 알아주세요.

활동

Programmer Fitness 작업을 하는 동안 평균적인 사람이 제어할 수 있는 의미 있는 칼로리 소모량은 걸음 수에 비례한다는 사실을 알게 되었습니다. 아래는 이를 증명하기 위해 실제 고객이 작성한 두 개의 그래프입니다. 첫 번째는 연소된 칼로리를 기초 대사율^{(Basal Metabolic Rate)} , 중등도 활동 및 강도 활동^{(Moderate Activity and Intense Activity)} (총 연소 칼로리 수에 합산)으로 분해하는 것입니다.

두 번째는 보통의 활동^{(Moderate Activity)} 과 걸음 수의 무서운 상관 관계입니다.

그것은 당신이 기대하는 것보다 내 걸음 수에 대해 더 신경을 쓰게 만듭니다. 그리고 놀랍게도 12월^(December) 에 내가 한 단계의 수 는 2014년의 가장 낮은 단계가 아니었습니다. 아주 간단하게 설명할 수 있습니다.

• 이번 달에 새 아파트로 이사해야 했습니다. 이것은 우리가 이사한 아파트를 선택하기 전에 15-20개의 아파트를 보는 것을 의미했습니다. 그것은 많은 운전과 도보를 필요로 했습니다.
• 새 아파트는 이전 아파트보다 훨씬 큽니다. 내 아내는 우리가 새로운 단계에서 더 많은 단계를 얻을 것이라고 농담했습니다.
• 실제로 물건을 옮기는 것도 많은 움직임이 필요했습니다.

이것이 내가 외부의 영하 기온으로 바쁜 12월^(December) 에도 불구하고 권장되는 일일 10k 제한 을 달성한 방법입니다. ^{(day limit)}좋은 소식!

소모 칼로리 측면에서 전월에 비해 소폭 감소한 모습을 보였다. 우리는 관기도^{(Qwan Ki Do)} 훈련에서 2주 동안 휴식을 취했고, 그것을 스스로 보상할 시간이 없었습니다. 그래도 1월^(January) 에 정상으로 돌아왔습니다 !

무게

제가 의도적으로 마지막에 체중을 두는 이유는 2가지입니다. 첫째, 명절에 체중 관리를 위해 체중을 계량화하지 않았기 때문입니다. 또한 섭취량을 너무 공격적으로 과대 평가했습니다. 마음으로는 이미 알고 있었지만 데이터를 보고 행동을 바꾸게 되었습니다.

총 섭취량이 소모된 총 칼로리보다 높지만 여전히 약간의 살이 빠졌습니다.

여기에는 2가지 이유가 있습니다.

• 나는 나트륨이 풍부한 와사 크리스프브레드^{(Wasa Crispbread)} 와 프레즐을 먹지 않았다 . 그래서 몸에 붙고 있던 수분을 조금 더 빼기 시작했습니다.
• 공격적인 과대 평가. 장기적으로는 10%의 추가 투자도 중요합니다.

앞으로는 로깅에 좀 더 신경을 쓰도록 노력하겠습니다.

이번 12월에 배운 것

이렇게 해서 정말 기쁩니다. 데이터가 이렇게 풍부할 줄은 상상도 못했습니다. 나의 주요 결론은 12월^(December) 에 우리의 행동이 상당히 많이 다르지만 먹는 것, 잠자는 방법, 움직이는 정도의 전반적인 차이는 작다는 것입니다. 물론 큰 그림에서.

설 연휴 때문에 살이 찌는 것이^(Christmas) 아니라 기존 생활 방식 때문에 살이 찐다. 내가 언급했듯이, 우리는 이 시기에 체중에 더 주의를 기울이는 경향이 있으며, 그 때 한 해 동안 무슨 일이 일어났는지 알 수 있습니다.

수량화 측면^{(quantifying front)} 에서 나는 음식을 더 보수적으로 과대 평가할 것입니다. 9개월은 처음에는 많은 데이터처럼 보이지만 더 많은 데이터가 필요하다는 것을 곧 깨달았습니다.

내가 보고 싶어하는 한 가지 지표는 수분 섭취량^{(water intake)} 입니다. 최근에 쓰기 시작했는데 아직 잘 못해요. 나는 잔치를 벌일 때 더 많이 먹고 덜 마시는 것을 동시에 보았다. 우리가 느끼는 배고픔의 대부분은 사실 갈증^{(fact thirst)} 이지만 우리는 그것들을 정확하게 구별할 수 없다는 이론이 있습니다.

새해 복 많이 받으시^{(Quantified New Year)} 길 바라며 이 글을 마치겠습니다 ! 2015년에는 모든 지표가 도전 과제에 도전하기를 바랍니다 .^(May)

Andrei Ismail은 스타트업 경험이 있고 인공 지능 분야에서 박사 학위를 받은 숙련된 소프트웨어 엔지니어입니다. 그는 6개월 동안 50파운드를 감량했으며 현재 WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS 에서 제공하는 괴짜를 위한 피트니스 코칭 프로그램을 진행하고 있습니다 .^{(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 been through the Christmas holidays, and аre thinkіng оf ways to compensate for the sυddеn сhange in lifestyle for 2 weeks. Everyone seems to be worriеd about the weight put on during the holidays, so I decided to have the first quantified Сhristmas and New Year. After getting the data from paying attention to my activity, sleep and food, I have drawn some very interesting conсlusions. In this article, I will share with you the dаta from December 2014, compared to the rest of the year. The surprising insight is that the holidays are, in fact, not thаt significant compared to the rest of the year when looking at the aсtual dаtа. Herе'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.

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