हम सभी क्रिसमस^(Christmas) की छुट्टियों से गुजर चुके हैं, और 2 सप्ताह के लिए जीवनशैली में अचानक हुए बदलाव की भरपाई करने के तरीकों के बारे में सोच रहे हैं। हर कोई छुट्टियों के दौरान बढ़े हुए वजन को लेकर चिंतित लगता है, इसलिए मैंने क्रिसमस^(Christmas) और नए साल^{(New Year)} की पहली मात्रा निर्धारित करने का फैसला किया । अपनी गतिविधि, नींद और भोजन पर ध्यान देने से डेटा प्राप्त करने के बाद, मैंने कुछ बहुत ही रोचक निष्कर्ष निकाले हैं। इस लेख में, मैं शेष वर्ष की तुलना में दिसंबर 2014^{(December 2014)} से डेटा आपके साथ साझा करूंगा । आश्चर्यजनक अंतर्दृष्टि यह है कि वास्तव में, वास्तविक आंकड़ों को देखते हुए, शेष वर्ष की तुलना में छुट्टियां उतनी महत्वपूर्ण नहीं हैं। यहाँ मैंने क्या सीखा है:

मैं क्या ट्रैक कर रहा था?

क्योंकि मुझे पता था कि मैं दिसंबर^(December) में एक नए अपार्टमेंट में जा रहा था, इसलिए मैंने खुद को कई प्रकार के मीट्रिक तक सीमित रखना चुना, जो मेरे लिए पहले से ही ट्रैक करना आसान था:

• भोजन से संबंधित मेट्रिक्स^{(Food-related metrics)} : मैं एक विस्तृत भोजन लॉग रखता हूं, जो कैलोरी के अलावा मुख्य मैक्रोन्यूट्रिएंट्स - कार्ब्स, प्रोटीन, फाइबर और वसा पर केंद्रित होता है।
• नींद से संबंधित मेट्रिक्स^{(Sleep-related metrics)} : नींद की गुणवत्ता (मेरे बॉडीमीडिया लिंक आर्मबैंड^{(BodyMedia Link)} द्वारा मापी गई ), नींद की अवधि और सोने का समय
• गतिविधि से संबंधित मीट्रिक^{(Activity-related metrics)} , जैसा कि मेरे बॉडीमीडिया लिंक आर्मबैंड^{(BodyMedia Link)} द्वारा रिपोर्ट किया गया है (चरणों की संख्या, कैलोरी बर्न)
• ^{(Weight measurement)}सुबह और शाम के दौरान वजन माप

ध्यान दें कि सब कुछ ट्रैक करने में त्रुटि है। वजन से (पैमाने में त्रुटि हो सकती है), भोजन की मात्रा और बॉडीमीडिया लिंक^{(BodyMedia Link)} सेंसर के माप का अनुमान लगाने के लिए। हालांकि, इसका मतलब केवल यह है कि कुछ स्थितियों में डेटा सही ढंग से सहसंबद्ध नहीं है, जैसा कि आप इस केस स्टडी में देखेंगे। सभी त्रुटियों के बावजूद, दिलचस्प निष्कर्ष अभी भी निकाले जा सकते हैं।

प्रारंभिक निष्कर्ष

मेरा मुख्य निष्कर्ष यह है कि दिसंबर^(December) में जीवनशैली ज्यादातर वही जीवन शैली है जो मेरे पास शेष वर्ष के दौरान होती है, छुट्टियों से थोड़ा (10-15%) बढ़ जाती है। इसलिए यदि आपका वजन बढ़ता है, तो इसका कारण यह है कि आप शेष वर्ष से अस्वस्थ जीवनशैली को बनाए रखते हैं और केवल इसे बढ़ाते हैं: थोड़ा अधिक खाना, थोड़ा अधिक सोना, थोड़ा कम चलना। लेकिन हममें से ज्यादातर लोग इस अवधि के दौरान केवल अपने वजन पर ध्यान देते हैं, इसलिए यह गलत धारणा बनती है कि समस्या छुट्टियों में है।

मैंने इस अवधि के दौरान अपने वजन पर नज़र रखी, और भले ही मैंने जो खाया उसकी कोई सीमा नहीं थी, मैंने छुट्टियों के दौरान केवल 1 किलो (2 पाउंड) बढ़ाया, जो अब धीरे-धीरे कम हो रहा है। यह पहली नजर में अविश्वसनीय है - क्या छुट्टियां शेष वर्ष की तुलना में केवल 10% खराब हैं? आंकड़ों पर नजर डालें तो यह सच है।

यहां 2014 के अंतिम 9 महीनों का समेकित डेटा दिया गया है^{(aggregated data for the last 9 months of 2014)} । ध्यान दें^(Notice) कि कैसे वजन अभी भी धीरे-धीरे कम हो रहा है, इस तथ्य के बावजूद कि मेरी कैलोरी बर्न की गई कैलोरी से कम है। ऐसा इसलिए है क्योंकि मैं हाल ही में अधिक आक्रामक रूप से भोजन का अधिक अनुमान लगा रहा हूं (इसे रोकना होगा)। मैंने भी अधिक पानी पीना शुरू कर दिया, जबकि कम सोडियम खाने से मेरे शरीर में पानी की कुल मात्रा कम हो गई।

डेटा में छोटे बदलाव कभी-कभी जीवन में बड़े बदलाव को दर्शाते हैं। अब, आइए पहले बताए गए मेट्रिक्स की अलग-अलग श्रेणियों (भोजन, नींद, गतिविधि, वजन) के माध्यम से देखें कि वे छुट्टियों के मौसम में कैसे भिन्न होते हैं।

मैंने दिसंबर^(December) के पूरे महीने को छुट्टियों का मौसम माना। मैंने पूरे महीने को चुना क्योंकि दूसरी छमाही की व्यवस्था करने के लिए पहली छमाही आमतौर पर व्यस्त होती है। तो पूरा महीना हमारी सामान्य दिनचर्या से एक व्यवधान है।

खाना

डेटा देखते समय मेरी पहली प्रतिक्रिया थी: "यह इतना बुरा नहीं था!"। पिछले 3 महीनों ( सितंबर-नवंबर^{(September-November)} ) के लिए औसत 3330 किलो कैलोरी प्रति दिन की तुलना में दिसंबर^(December) के लिए मेरा औसत कैलोरी सेवन लगभग 3700 किलो कैलोरी प्रति दिन था। दिलचस्प बात^{(Interestingly)} यह है कि यह 11% की वृद्धि है! निरपेक्ष संख्या में, यह निश्चित रूप से काफी महत्वपूर्ण है।

यदि आप सोच रहे हैं कि मैं इतनी कैलोरी क्यों खा रहा हूं, तो ऐसा इसलिए है क्योंकि मैं भी बहुत जलता हूं (जैसा कि बॉडीमीडिया लिंक^{(BodyMedia Link)} द्वारा मापा जाता है )। मेरा वर्तमान वजन लक्ष्य अगले 3 महीनों के लिए प्रति माह लगभग 1 किलो (2 एलबीएस) कम करना है, इसलिए मैं अधिक ध्यान दूंगा। पिछले महीनों के दौरान, मैंने अपने भोजन के सेवन का सामान्य से अधिक आक्रामक रूप से अनुमान लगाया है, इसलिए वास्तविक संख्या इतनी अधिक नहीं है।

कैलोरी को एक तरफ छोड़कर, अन्य खाद्य मीट्रिक बहुत अच्छे लगते हैं। मुझे मई 2014^{(May 2014)} से वसा के सेवन में समस्या हो रही है , क्योंकि मेरी वसा का सेवन कहीं न कहीं कैलोरी सेवन के 40% और 45% के बीच रहा है। यह बुरा है, और लंबी अवधि में हृदय रोग के जोखिम को बढ़ाता है, मुझे पता है। यह निम्नलिखित परिवर्तनों के कारण है:

• मैं आंतरायिक उपवास का अभ्यास करता हूं (केवल नाश्ता और दोपहर का भोजन करना); इसका मतलब है कि मैं ऐसे खाद्य पदार्थ खा रहा हूं जो कैलोरी में सघन हैं। उनमें वसा अधिक होती है।
• मैंने जून 2014^{(June 2014)} में किसी समय (मछली के मांस को छोड़कर) मांस छोड़ दिया ; इसका कारण यह है कि मुझे विश्वास नहीं है कि आप स्वस्थ मांस का एक विश्वसनीय, निरंतर स्रोत पा सकते हैं। यह मेरे वसा सेवन को और जटिल बनाता है, क्योंकि मैं अपने आहार में पर्याप्त प्रोटीन लाने के लिए कम वसा वाले तरीके को खोजने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। वे ऊतक वृद्धि के लिए आवश्यक हैं, और मैं वर्तमान में उन्हें सब्जियों और पनीर से ले रहा हूं।
• मैंने प्रति दिन एक एवोकैडो खाना शुरू किया (ठीक है, लगभग - पिछले 9 महीनों में लगभग 200)। इसमें काफी मात्रा में अनसैचुरेटेड फैट होता है। हालांकि यह माना जाता है कि यह हृदय रोग के जोखिम को कम^{(lower heart disease risk)} करता है , फिर भी समग्र मीट्रिक अभी भी काफी समस्याग्रस्त है।

लेकिन अच्छी बात यह है कि दिसंबर^(December) के दौरान वसा का सेवन सामान्य से ज्यादा खराब नहीं था। एक और चीज जिसकी मैं नवंबर 2014^{(November 2014)} से बारीकी से निगरानी कर रहा था, वह थी सोडियम का सेवन। आप देखिए, मैं महीनों से बिना ज्यादा ध्यान दिए नमकीन खाना खा रहा था। बहुत अधिक सोडियम से हृदय रोग का खतरा बढ़ जाता है:

• ^(Wasa)मेरे फाइबर सेवन को उच्च रखने में मदद करने के लिए वासा फाइबर युक्त क्रिस्पब्रेड। लेकिन मैंने कभी भी नमक की जाँच करने पर विचार नहीं किया।
• जैतून का तेल प्रेट्ज़ेल^{(Oil Pretzels)} एक स्वस्थ नाश्ता (या तो मैंने सोचा) पेश करके अपने कैलोरी के साथ अपना वजन घटाने को रोकने के लिए।

मैंने दिसंबर 2014^{(December 2014)} में अपने आहार से दोनों को हटा दिया , और आप देख सकते हैं कि भले ही मैं कुछ दिनों में दावत दे रहा था ( क्रिसमस^(Christmas) के दिन मेरा व्यक्तिगत रिकॉर्ड 7000 किलो कैलोरी खाया गया था), मासिक सोडियम औसत बहुत बेहतर है।

चूंकि मैं और मेरी पत्नी दोनों अब मछली के अलावा मांस नहीं खा रहे हैं, हमें अपने प्रोटीन सेवन के बारे में बहुत सावधान रहना होगा। हमारे लिए खुशी^(Happily) की बात है कि जब हम छुट्टियों के लिए अपने परिवारों से मिलने जाते थे, तो हमारी माताओं ने इस बात पर ध्यान दिया, और हमने जो बड़े भोजन में भाग लिया, वे मछली के मांस से भरपूर थे। इसलिए दिसंबर^(December) में , मैंने प्रोटीन से औसतन 13.26% सेवन किया था, जो कि अन्य प्रकार के मांस खाने के बाद से अब तक का सबसे अधिक है।

मेरे लिए, एक दावत में प्रवेश करना मुझे अधिक आराम का अनुभव कराता है और इसका अधिक आनंद लेता है। यह थोड़ा उल्टा है, लेकिन इसका कारण यह है कि मुझे पता है कि अब मैं अपनी अतिरिक्तता का मूल्यांकन कर सकता हूं और इसकी तुलना साल के बाकी हिस्सों से कर सकता हूं।

अंत में, भले ही छुट्टी का खाना ज्यादातर पकाया जाता है और इसमें फाइबर की कमी होती है, फिर भी मैं दिसंबर^(December) में प्रति दिन औसतन 45 ग्राम फाइबर खींचने में कामयाब रहा । इस तथ्य के बावजूद कि मैंने वासा क्रिस्पब्रेड^{(Wasa Crispbread)} खाना बंद कर दिया ।

सोना

दो स्लीप मेट्रिक्स जिनका मैं बारीकी से पालन करता हूं वे हैं: स्लीप स्कोर^{(Sleep Score)} (0-100, जितना अधिक बेहतर) और सोने का समय^{(Time to Fall Asleep)} । मैं अपने बॉडीमीडिया लिंक^{(BodyMedia Link)} को अपने साथ बिस्तर पर पहनकर दोनों को मापता हूं । स्लीप स्कोर^{(Sleep Score)} आपके सोने के समय (सेंसर के अनुसार) और बिस्तर में बिताए समय के बीच का अनुपात है। एक रात का डेटा इस तरह दिख सकता है:

हालांकि यह समझना आसान है कि मैं स्लीप स्कोर का उपयोग क्यों करता हूं, सोने का समय^{(Time to Fall Asleep)} मेरे लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि मैं एक अतिसक्रिय व्यक्ति हूं जिसे सोते समय समस्या होती है। इसे सुधारने के लिए, मैं कई अलग-अलग तरकीबें अपनाता हूं: सोने से पहले अपने किंडल^(Kindle) से बिना चश्मे के पढ़ें (मेरी आंखों को थका देने के लिए), खाली पेट सोएं ताकि शाम के दौरान मेरे पास कम ऊर्जा हो (आंतरायिक उपवास), बचें कॉफी पूरी तरह से। समय के साथ, यह एक बहुत अच्छा उपाय साबित हुआ है कि मैं कितना अच्छा कर रहा हूं।

दिसंबर 2014 के दौरान, मेरा स्लीप स्कोर^{(Sleep Score)} औसत 86% तक वापस आ गया था, एक शानदार प्रदर्शन जो मैंने गर्मियों की शुरुआत के बाद से हासिल नहीं किया था, जब मैं ताजी हवा में प्रतिदिन काफी मील पैदल चल रहा था और अधिक आराम कर रहा था। एक नया अपार्टमेंट खोजने और उसमें सभी चीजों को स्थानांतरित करने से जुड़े तनाव के बावजूद स्कोर अच्छा था (हमने उनके साथ एक उदार वैन भर दी)।

सोने का समय अब ​​तक के^{(Time to Fall Asleep)} सबसे निचले स्तर पर था। मूल रूप^(Basically) से, जब भी मेरे पास बिस्तर से टकराने का समय होता, मैं तुरंत सो जाता। मेरे किंडल^(Kindle) से पढ़ने के लिए मेरे पास बिल्कुल भी ऊर्जा नहीं थी, जो एक अच्छा संकेत था लेकिन इसने मुझे अपनी कीमती किताबों के बारे में सोचने और अपनी पढ़ने की दिनचर्या को बदलने के लिए प्रेरित किया।

सोने^(Slept) के मिनट पिछले 2 महीनों ( अक्टूबर^(October) और नवंबर^(November) ) के समान ही थे - 370 मिनट। यह सितंबर^(September) (जो 357 था) की तुलना में काफी अधिक था। सितंबर^(September) में मैंने प्रोग्रामर फिटनेस^{(Programmer Fitness)} पर काम करना शुरू किया, और मुझे अभी तक यह नहीं पता था कि अपने समय को कैसे व्यवस्थित किया जाए। इसके कारण बहुत देर रात हो गई, और महीने के अंत में, मैंने थोड़ा और सोने और अधिक नियमित कार्यक्रम करने का फैसला किया।

मेरा स्लीप स्कोर आमतौर पर 85% है, जिसका अर्थ है कि मैं 7 घंटे बिस्तर पर बिताता हूं, और उनमें से 6 घंटे सोता हूं। यह एक औसत है जिसमें सप्ताहांत और छुट्टियां शामिल हैं। यदि यह कम मूल्य की तरह लगता है, तो कृपया जान लें कि मैंने इसे बढ़ाने की कोशिश की, लेकिन परिणामों के बारे में आश्वस्त नहीं था।

गतिविधि

प्रोग्रामर फिटनेस^{(Programmer Fitness)} पर काम करते हुए , मैंने देखा कि एक औसत व्यक्ति जितनी कैलोरी बर्न कर सकता है, वह हमारे द्वारा किए जाने वाले कदमों की संख्या के समानुपाती होती है। यह साबित करने के लिए एक वास्तविक क्लाइंट के दो ग्राफ़ नीचे दिए गए हैं। पहला है बेसल मेटाबोलिक रेट^{(Basal Metabolic Rate)} , मॉडरेट एक्टिविटी^{(Moderate Activity)} और इंटेंस एक्टिविटी^{(Intense Activity)} (बर्न की गई कैलोरी की कुल संख्या को जोड़कर) में बर्न कैलोरी का ब्रेकडाउन।

दूसरा कदमों की संख्या के साथ मध्यम गतिविधि का डरावना सहसंबंध है।^{(Moderate Activity)}

इससे मुझे आपकी अपेक्षा से अधिक मेरे कदमों की संख्या के बारे में परवाह है। और आश्चर्य: दिसंबर^(December) में मैंने जितने कदम उठाए, वे 2014 के न्यूनतम चरण नहीं थे। इसे काफी सरलता से समझाया जा सकता है:

• हमें इस महीने एक नए अपार्टमेंट में जाना पड़ा। इसका मतलब था कि हम जिस अपार्टमेंट में चले गए उसे चुनने से पहले 15-20 अपार्टमेंट देखना। इसके लिए बहुत अधिक ड्राइविंग और पैदल चलने की आवश्यकता थी।
• नया अपार्टमेंट पुराने वाले की तुलना में काफी बड़ा है। मेरी पत्नी मज़ाक कर रही थी कि हमें नए में बड़ी संख्या में कदम मिलेंगे।
• दरअसल हमारी चीजों को हिलाने-डुलने के लिए भी काफी मूवमेंट की जरूरत होती है।

इस तरह मैंने दिसंबर के बाहर ठंड के तापमान के साथ व्यस्त दिसंबर^(December) के बावजूद अनुशंसित 10k प्रति दिन की सीमा हासिल करने में कामयाबी हासिल की । खुशखबरी!

बर्न हुई कैलोरी के मामले में पिछले महीनों की तुलना में थोड़ी कमी आई है। हमारे क्वान की दो^{(Qwan Ki Do)} प्रशिक्षण में 2 सप्ताह का विराम था, और मेरे पास इसकी भरपाई करने का समय नहीं था। हालांकि जनवरी^(January) में हालात सामान्य हो जाते हैं !

वज़न

मैंने जानबूझकर वजन को 2 कारणों से अंत में छोड़ दिया: पहला, ऐसा इसलिए है क्योंकि मैंने अपने वजन को प्रबंधित करने के लिए छुट्टियों के दौरान खुद को माप नहीं लिया। मैं भी बहुत आक्रामक तरीके से सेवन का अनुमान लगा रहा था। मैं इसे अपने दिल में पहले से ही जानता था, लेकिन डेटा देखकर मुझे अपना व्यवहार बदलने के लिए राजी कर लिया।

मेरा कुल सेवन मेरी कुल बर्न कैलोरी से अधिक है, लेकिन फिर भी मैंने थोड़ा वजन कम किया है।

इसके 2 कारण हैं:

• मैंने वासा क्रिस्पब्रेड^{(Wasa Crispbread)} और प्रेट्ज़ेल खाना बंद कर दिया, जो सोडियम से भरपूर थे। इसलिए मैंने थोड़ा और पानी निकालना शुरू कर दिया, जो मेरे शरीर में जमा हो रहा था।
• आक्रामक अति-आकलन। लंबी अवधि में अतिरिक्त 10% भी महत्वपूर्ण है।

मैं अब से अपने लॉगिंग के प्रति अधिक सचेत रहने की कोशिश करूंगा।

मैंने इस दिसंबर में क्या सीखा

मुझे बहुत खुशी है कि मैंने ऐसा किया। मैंने कभी नहीं सोचा था कि डेटा इतना समृद्ध होगा। मेरा मुख्य निष्कर्ष यह है कि भले ही दिसंबर^(December) में हमारा व्यवहार काफी भिन्न होता है , हम क्या खाते हैं, हम कैसे सोते हैं और हम कितना चलते हैं, इसमें समग्र अंतर छोटा है। बड़ी तस्वीर में, बिल्कुल।

आप क्रिसमस^(Christmas) की छुट्टियों के कारण मोटे नहीं होते , बल्कि अपनी मौजूदा जीवनशैली के कारण बढ़ते हैं। जैसा कि मैंने उल्लेख किया है, हम इस समय के दौरान अपने वजन पर अधिक ध्यान देते हैं, और जब हम देखते हैं कि वर्ष के दौरान क्या हो रहा था।

परिमाणीकरण के मोर्चे पर, मैं अधिक रूढ़िवादी रूप से भोजन का अधिक अनुमान लगाऊंगा। पहली नज़र में 9 महीने बहुत अधिक डेटा की तरह लगते हैं, लेकिन मुझे जल्दी ही एहसास हुआ कि आपको और अधिक की आवश्यकता है।

एक मीट्रिक जो मुझे देखना अच्छा लगता है वह है पानी का सेवन। मैंने इसे हाल ही में लॉग करना शुरू किया है, लेकिन मैं अभी तक इसमें बहुत अच्छा नहीं हूं। मैंने देखा है कि दावत करते समय हम एक साथ अधिक खाते हैं और कम पीते हैं। एक सिद्धांत है कि ज्यादातर समय हमारी भूख की भावना वास्तव में प्यास होती है, लेकिन हम उनके बीच सही अंतर नहीं कर सकते।

मैं आपको नए साल^{(Quantified New Year)} की शुभकामनाएं देकर इस लेख को समाप्त करना चाहता हूं ! आपके सभी मेट्रिक्स 2015 में चुनौती की ओर बढ़ सकते हैं ।^(May)

आंद्रेई इस्माइल एक अनुभवी सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं, जिनके पास अपने बेल्ट के तहत स्टार्टअप का अनुभव है और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में पीएचडी है। उन्होंने 6 महीनों में 50 पाउंड खो दिए हैं और वर्तमान में इंजीनियरों के लिए वजन घटाने^{(WEIGHT LOSS FOR ENGINEERS)} पर उपलब्ध गीक्स के लिए एक फिटनेस कोचिंग कार्यक्रम पर काम कर रहे हैं ।^{(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

Wе've all been through the Christmaѕ holidays, and аre thinking of ways to compеnѕate for the sudden change іn lifestyle for 2 weekѕ. Everyone seems to be worried about the weight put on during the holidaуs, sо I decided to have the first quantified Christmas and New Year. After getting the data from paying attention to my activity, sleep and food, I haνе drawn some very interesting conclusions. In this article, I will share with you the data from December 2014, compared to the rеst of the year. Thе surprising insight is that the holidays are, in fact, not that significant compared to the rest of the year when loоking at the actual data. Here's what I have lеarned:

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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