Abbiamo passato tutti le vacanze di Natale^(Christmas) e stiamo pensando a come compensare l'improvviso cambiamento nello stile di vita per 2 settimane. Tutti sembrano essere preoccupati per il peso messo addosso durante le vacanze, quindi ho deciso di avere i primi Natale e Capodanno^{(Christmas and New Year)} quantificati . Dopo aver ottenuto i dati dall'attenzione alla mia attività, al sonno e al cibo^{(sleep and food)} , ho tratto alcune conclusioni molto interessanti. In questo articolo condividerò con voi i dati di dicembre 2014^{(December 2014)} , rispetto al resto dell'anno. L'intuizione sorprendente è che le vacanze, in effetti, non sono così significative rispetto al resto dell'anno se si considerano i dati effettivi. Ecco cosa ho imparato:

Cosa stavo monitorando?

Poiché sapevo che mi sarei trasferito in un nuovo appartamento a dicembre^(December) , ho scelto di limitarmi a diversi tipi di metriche che erano già facili da monitorare per me:

• Metriche relative al cibo^{(Food-related metrics)} : tengo un registro alimentare^{(food log)} dettagliato , che si concentra sui principali macronutrienti - carboidrati, proteine, fibre e grassi - oltre alle calorie
• Metriche relative al^{(Sleep-related metrics)} sonno : qualità^{(sleep quality)} del sonno (misurata dalla fascia da braccio BodyMedia Link^{(BodyMedia Link armband)} ), durata del sonno e tempo^{(duration and time)} per addormentarsi
• Metriche relative all'attività^{(Activity-related metrics)} , come riportato dalla mia fascia da braccio BodyMedia Link^{(BodyMedia Link armband)} (numero di passi, calorie bruciate)
• Misurazione^{(Weight measurement)} del peso al mattino e alla sera

Nota che c'è un errore nel tracciare tutto. Dal peso (la bilancia potrebbe avere un errore), alla stima delle quantità di cibo e alla misurazione del sensore BodyMedia Link^{(BodyMedia Link sensor)} . Tuttavia, ciò implica solo che i dati non sono correlati correttamente in alcune situazioni, come vedrai in questo caso di studio^{(case study)} . Nonostante tutti gli errori, si possono ancora trarre conclusioni interessanti.

Conclusioni preliminari

La mia conclusione principale è che lo stile di vita a dicembre^(December) è per lo più lo stesso che ho durante il resto dell'anno, esacerbato un po' (10-15%) dalle vacanze. Quindi, se aumenti di peso, è perché mantieni uno stile di vita malsano dal resto dell'anno e solo lo amplifichi: mangia un po' di più, dormi un po' di più, ti muovi un po' meno. Ma la maggior parte di noi tende solo a prestare attenzione al proprio peso durante questo periodo, quindi si crea una falsa impressione che il problema risieda nelle vacanze.

Ho monitorato il mio peso durante questo periodo e, anche se non c'erano letteralmente limiti a ciò che mangiavo, ho guadagnato solo 1 kg (2 libbre) durante le vacanze, che ora stanno lentamente venendo via. A prima vista è incredibile: le vacanze sono solo il 10% peggiori rispetto al resto dell'anno? Guardando i dati, è vero.

Ecco i dati aggregati degli ultimi 9 mesi del 2014^{(aggregated data for the last 9 months of 2014)} . Nota^(Notice) come il peso stia ancora diminuendo lentamente, nonostante il fatto che le mie calorie bruciate siano inferiori a quelle consumate. Questo perché ultimamente ho sopravvalutato il cibo in modo più aggressivo (dovrò fermarlo). Ho anche iniziato a bere più acqua, mentre mangiavo meno sodio, facendo diminuire la quantità totale di acqua nel mio corpo^{(body decrease)} .

Piccoli cambiamenti nei dati a volte riflettono enormi cambiamenti nella vita. Ora, esaminiamo le singole categorie di metriche menzionate prima (cibo, sonno, attività, peso) per vedere come sono variate durante le festività natalizie^{(holiday season)} .

Ho considerato l'intero mese di dicembre^(December) come il periodo delle vacanze^{(holiday season)} . Ho scelto l'intero mese perché la prima metà è solitamente più affollata per poter organizzare la seconda metà. Quindi l'intero mese è un'interruzione della nostra normale routine.

Cibo

La mia prima reazione quando ho visto i dati è stata: "Non era poi così male!". Il mio apporto calorico medio per dicembre^(December) è stato di circa 3700 kcal al giorno, rispetto alla media di 3330 kcal al giorno^{(day average)} degli ultimi 3 mesi ( settembre-novembre^{(September-November)} ). È interessante notare^{(Interestingly)} che si tratta di un aumento dell'11 % increase ! In numeri assoluti, è abbastanza significativo, ovviamente.

Se ti stai chiedendo perché sto mangiando così tante calorie, è perché brucio anche molte (come misurato dal BodyMedia Link ). Il mio attuale obiettivo di peso è perdere circa 1 kg (2 libbre) al mese per i prossimi 3 mesi, quindi presterò più attenzione. Negli ultimi mesi, ho sopravvalutato la mia assunzione di cibo in modo più aggressivo del solito, quindi i numeri effettivi non sono così alti all'inizio.

Lasciando da parte le calorie, le altre metriche alimentari sembrano piuttosto buone. Ho un problema con l'assunzione di grassi da maggio 2014^{(May 2014)} , poiché la mia assunzione di grassi è stata compresa tra il 40% e il 45% dell'apporto calorico^{(calorie intake)} . Questo è negativo e porta a un aumento del rischio di malattie cardiache^{(heart disease risk)} a lungo termine, lo so. Ciò è dovuto alle seguenti modifiche:

• Pratico il digiuno intermittente^{(practice intermittent fasting)} (mangiando solo colazione e pranzo^{(breakfast and lunch)} ); questo significa che sto mangiando cibi che sono più densi di calorie. Quelli tendono a contenere più grasso.
• Ho rinunciato alla carne (tranne la carne di pesce) nel giugno 2014^{(June 2014)} ; il motivo è perché non mi fido che tu possa trovare una fonte affidabile e costante di carne sana. Questo complica ulteriormente la mia assunzione di grassi, poiché sto lottando per trovare un modo a basso contenuto di grassi per portare abbastanza proteine ​​nella mia dieta. Sono necessari per la crescita dei tessuti^{(tissue growth)} e attualmente li sto prendendo da verdure e formaggio.
• Ho iniziato a mangiare un avocado al giorno (beh, quasi - circa 200 negli ultimi 9 mesi). Contiene molti grassi insaturi. Anche se si ritiene che riduca il rischio di malattie cardiache^{(lower heart disease risk)} , la metrica complessiva è ancora piuttosto problematica.

Ma la cosa buona è che l'assunzione di grassi a dicembre^(December) non è stata peggiore del solito. Un'altra cosa che stavo monitorando da vicino da novembre 2014^{(November 2014)} era l'assunzione di sodio. Vedete, ho mangiato cibi salati per mesi senza prestare troppa attenzione. Troppo sodio aumenta il rischio di malattie cardiovascolari:

• Wasa pane croccante ricco di fibre per aiutare a mantenere alto il mio apporto di fibre. Ma non ho mai pensato di controllare anche il sale.
• Salatini all'olio^{(Oil Pretzels)} d'oliva per fermare la mia perdita di peso con le sue calorie introducendo uno spuntino sano (o almeno così pensavo).

Ho eliminato entrambi dalla mia dieta a dicembre 2014^{(December 2014)} , e puoi vedere che anche se stavo banchettando in determinati giorni (il mio record personale è di 7000 kcal consumate il giorno di Natale^{(Christmas day)} ), la media mensile di sodio^{(sodium average)} è molto migliore.

Dal momento che io e mia moglie non mangiamo più carne tranne il pesce, dobbiamo stare molto attenti all'assunzione di proteine. Fortunatamente^(Happily) per noi, le nostre mamme se ne sono accorte quando abbiamo visitato le nostre famiglie per le vacanze, e i pasti abbondanti a cui abbiamo preso parte erano ricchi di carne di pesce. Quindi a dicembre^(December) ho avuto un apporto medio di proteine ​​del 13,26%, il più alto da quando ho smesso di mangiare altri tipi di carne.

Per me, registrare una festa mi fa sentire più rilassato e godermela di più. Questo è un po' controintuitivo, ma il motivo è che so che ora posso valutare il mio eccesso e confrontarlo con quello che succede nel resto dell'anno.

Infine, anche se il cibo delle vacanze è per lo più cotto e manca di fibre, a dicembre^(December) sono comunque riuscito a ottenere una media di 45 grammi al giorno di fibre . Nonostante il fatto che ho smesso di mangiare il Wasa Crispbread .

Dormire

Le due metriche del sonno che seguo da vicino sono: Punteggio del sonno^{(Sleep Score)} (0-100, più alto è, meglio è) e Tempo per addormentarsi^{(Time to Fall Asleep)} . Misuro entrambi indossando il mio BodyMedia Link con me a letto. Il punteggio del sonno^{(Sleep Score)} è il rapporto tra il tempo trascorso a dormire (secondo il sensore) e il tempo trascorso a letto. I dati di una notte potrebbero essere così:

Anche se è facile capire perché utilizzo il punteggio del sonno^{(sleep score)} , Tempo per addormentarsi^{(Time to Fall Asleep)} è importante per me perché sono una persona iperattiva con problemi ad addormentarsi. Per migliorarlo, utilizzo diversi trucchi: leggere prima di andare a dormire dal mio Kindle senza gli occhiali (per stancarmi gli occhi), dormire a stomaco vuoto in modo da avere meno energia durante la sera (digiuno intermittente), evitare caffè del tutto. Nel corso del tempo, si è dimostrato un'ottima misura di quanto bene sto facendo.

A dicembre 2014, la mia media del punteggio del sonno^{(Sleep Score)} è tornata all'86%, una performance stellare che non raggiungevo dall'inizio dell'estate, quando camminavo ogni giorno per molte miglia al giorno all'aria aperta e mi rilassavo di più. Il punteggio è stato buono nonostante lo stress associato alla ricerca di un nuovo appartamento e allo spostamento di tutte le cose al suo interno (ne abbiamo riempito un generoso furgone).

Il tempo di addormentarsi^{(Time to Fall Asleep)} era ai minimi storici. Fondamentalmente^(Basically) , ogni volta che avevo il tempo di andare a letto, mi addormentavo immediatamente. Non avevo affatto l'energia per leggere dal mio Kindle , il che era un buon segno, ma mi ha fatto pensare ai miei libri preziosi e cambiare la mia routine di lettura^{(reading routine)} .

I minuti di sonno^(Slept) sono stati più o meno gli stessi degli ultimi 2 mesi ( ottobre e novembre^{(October and November)} ) - 370 minuti. Questo era significativamente più alto di settembre^(September) (che ne aveva 357). A settembre^(September) ho iniziato a lavorare su Programmer Fitness , e non sapevo ancora come organizzare il mio tempo. Questo ha portato a molte notti tarde e, alla fine del mese, ho deciso di dormire un po' di più e di avere un programma più regolare.

Il mio punteggio di sonno^{(sleep score)} è solitamente dell'85%, il che significa che trascorro 7 ore a letto e ne dormo 6. Questa è una media che include i fine settimana e i giorni festivi. Se suona come un valore basso, sappi che ho provato ad aumentarlo, ma non ero convinto dei risultati.

Attività

Mentre lavoravo su Programmer Fitness , ho notato che l'unica quantità significativa di calorie bruciate che una persona media può controllare è proporzionale al numero di passi che facciamo. Di seguito sono riportati due grafici di un cliente reale per dimostrarlo. Il primo è la ripartizione delle calorie bruciate nel metabolismo basale^{(Basal Metabolic Rate)} , attività moderata e attività intensa^{(Moderate Activity and Intense Activity)} (sommando il numero totale di calorie bruciate).

Il secondo è la spaventosa correlazione dell'attività moderata^{(Moderate Activity)} con il numero di passaggi.

Questo mi fa preoccupare del numero dei miei passi più di quanto ti aspetteresti. E sorpresa: il numero di passi che ho fatto a dicembre^(December) non è stato il più basso del 2014. Si può spiegare molto semplicemente:

• Abbiamo dovuto trasferirci in un nuovo appartamento questo mese. Ciò significava vedere 15-20 appartamenti prima di scegliere quello in cui ci siamo trasferiti. Ciò ha richiesto molto guidare e camminare.
• Il nuovo appartamento è sostanzialmente più grande di quello più vecchio. Mia moglie stava scherzando sul fatto che avremo un numero maggiore di passaggi in quello nuovo.
• In realtà anche spostare le nostre cose richiedeva molto movimento.

È così che sono riuscito a raggiungere il limite di 10k al giorno^{(day limit)} consigliato , nonostante il dicembre^(December) intenso con temperature fuori dal gelo. Buone notizie!

In termini di calorie bruciate si registra un leggero calo rispetto ai mesi precedenti. Abbiamo avuto una pausa di 2 settimane nei nostri allenamenti di Qwan Ki Do e non ho avuto il tempo di compensare da solo. Le cose sono tornate alla normalità a gennaio^(January) però!

Peso

Ho volutamente lasciato il peso alla fine per 2 motivi: primo, è perché non mi sono quantificato durante le vacanze per poter gestire il mio peso. Stavo anche sopravvalutando l'assunzione in modo troppo aggressivo. Lo sapevo già nel mio cuore, ma vedere i dati mi ha convinto a cambiare il mio comportamento.

La mia assunzione totale è superiore alle calorie totali bruciate, ma ho comunque perso un po' di peso.

Ci sono 2 ragioni per questo:

• Ho smesso di mangiare il Wasa Crispbread ei pretzel, che erano ricchi di sodio. Così ho iniziato a eliminare un po' più di acqua, che veniva trattenuta nel mio corpo.
• La sopravvalutazione aggressiva. Anche un 10% in più è importante a lungo termine.

D'ora in poi cercherò di essere più attento alla mia registrazione.

Quello che ho imparato questo dicembre

Sono così felice di averlo fatto. Non avrei mai immaginato che i dati sarebbero stati così ricchi. La mia conclusione principale è che, anche se il nostro comportamento è molto diverso a dicembre^(December) , le differenze complessive in ciò che mangiamo, come dormiamo e quanto ci muoviamo sono piccole. Nel quadro generale, ovviamente.

Non ingrassi a causa delle vacanze di Natale^(Christmas) , ma a causa del tuo stile di vita esistente. Come ho già detto, tendiamo a prestare maggiore attenzione al nostro peso durante questo periodo, ed è allora che notiamo cosa è successo durante l'anno.

Sul fronte della quantificazione^{(quantifying front)} , sopravvaluterò il cibo in modo più prudente. 9 mesi a prima vista sembrano molti dati, ma ho subito capito che ne serviva di più.

Una metrica che mi sarebbe piaciuto vedere è l'assunzione di acqua^{(water intake)} . Ho iniziato a registrarlo di recente, ma non sono ancora molto bravo. Ho notato che quando banchettiamo, allo stesso tempo mangiamo di più e beviamo di meno. C'è una teoria secondo cui il più delle volte il nostro senso di fame è in realtà la sete^{(fact thirst)} , ma non possiamo distinguerli correttamente.

Vorrei concludere questo articolo augurandovi un felice anno nuovo quantificato^{(Quantified New Year)} ! Possano^(May) tutte le tue metriche raccogliere la sfida nel 2015.

Andrei Ismail è un ingegnere del software esperto con esperienza di startup alle spalle e un dottorato di ricerca in Intelligenza Artificiale. Ha perso 50 libbre in 6 mesi e sta attualmente lavorando a un programma di fitness coaching per geek, disponibile presso 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 been through the Christmas holidays, and are thinking of ways to compensate for the sudden change in lіfestyle fоr 2 weeks. Everyone seemѕ to be wоrried about the weight put on during the holidays, so I decided to have the first quаntified Christmas and New Year. After getting the data from paying аttentiоn to my activity, ѕleep and food, I have drawn ѕome very interesting conclusions. In this article, I will share with you the datа from December 2014, comрared to the rest оf the year. The surprisіng insight is that the holidays are, in fact, not that significant cоmpared to the rest of the уear when looking at the actual data. Hеre'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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