Uncovering the relationship between mood and sport performance using context-aware mobile sensing

  1. Bailón Romacho, Carlos
Supervised by:
  1. Oresti Baños Legrán Co-director
  2. Miguel Damas Co-director

Defence university: Universidad de Granada

Fecha de defensa: 23 February 2022

Committee:
  1. Alberto Guillén Perales Chair
  2. José Manuel Soto Hidalgo Secretary
  3. Luis Adrián Castro Quiroa Committee member
  4. David Gil Méndez Committee member
  5. Macarena Espinilla Estévez Committee member

Type: Thesis

Abstract

Comprender cómo los cambios en nuestro estado de ánimo afectan a los eventos y experiencias de nuestra vida es una tarea indispensable en la investigación emocional. Este hecho se hace aún más evidente en el ámbito deportivo, ya que está demostrado que el estado de ánimo es un factor que contribuye enormemente al rendimiento de los deportistas. Las variaciones en el estado de ánimo están muy influenciadas por el entorno o contexto que nos rodea, por lo que identificar las situaciones y comportamientos que desencadenan dichas variaciones es crucial para optimizar el rendimiento de los deportistas en sus entrenamientos y competiciones. La investigación en este campo se ha enfocado tradicionalmente en estudiar el estado de ánimo de los deportistas en momentos específicos, principalmente en entornos controlados, y explorar cómo se relaciona dicho estado de ánimo con un resultado deportivo específico. Sin embargo, existe poca investigación orientada a explorar las variaciones en el estado de ánimo de los deportistas durante su vida diaria, lo cual es aún más importante dada la naturaleza dinámica de las emociones. La falta de estudios longitudinales en este campo está en parte motivada por las limitaciones de las tecnologías de captura de datos y metodologías de análisis actuales. El uso extendido de dispositivos móviles durante los últimos años ha facilitado enormemente la monitorización continua del estado de ánimo y el contexto en entornos no controlados. Sin embargo, a pesar de estos avances, aún quedan numerosas dificultades que resolver a la hora de representar y analizar la vida diaria de las personas y, sobre todo, de extraer conocimiento interpretable de dicha información. En esta tesis se investiga el uso de tecnologías móviles y ciencia de datos para explorar las variaciones del estado de ánimo dentro del contexto de cada persona, y su relación con el rendimiento de los deportistas de élite. Para ello, se proponen novedosos sistemas de captura de datos y metodologías de análisis longitudinal que superan las limitaciones de las estrategias de investigación tradicionales. En concreto, se desarrolla una plataforma de monitorización basada en smartphones para recoger de forma continua datos de estado de ánimo y contexto durante la vida diaria de las personas. La plataforma es utilizada para capturar datos emocionales, comportamentales y contextuales en dos experimentos longitudinales. Como resultado, se discuten las principales consideraciones metodológicas relacionadas con la realización de dichos experimentos durante periodos de tiempo prolongados, contribuyendo así al futuro diseño de estudios longitudinales más efectivos. Además, en esta tesis se propone una innovadora metodología de análisis de datos longitudinales relacionados con el comportamiento. Esta metodología supone un nuevo enfoque para analizar las diferencias entre el comportamiento emocional de diferentes sujetos, así como las fluctuaciones individuales del estado de ánimo en base al contexto. Se comprueba cómo la metodología es capaz de analizar cómo el estado de ánimo de los deportistas se modula durante su vida diaria, y permite obtener conclusiones preliminares acerca del efecto de dichas fluctuaciones en el rendimiento de los deportistas estudiados. Mediante estas contribuciones, esta tesis pretende proporcionar una visión global del proceso seguido desde la recogida de datos hasta la extracción de información interpretable. Asimismo, ofrece un nuevo punto de vista sobre cómo el estado de ánimo, el comportamiento y el contexto pueden ser analizados de forma conjunta. El potencial de este trabajo da lugar a varias líneas de investigación, como son la integración de nuevos dispositivos de monitorización para la captura de datos de comportamiento y contexto, o la extensión de las metodologías de análisis longitudinal para considerar la dimensión temporal de las variaciones en el estado de ánimo.