@misc{10481/73157,
year = {2022},
url = {http://hdl.handle.net/10481/73157},
abstract = {Understanding how the changes in our mood have an impact on the events
and experiences that shape our daily lives is an essential task in affective
science. This fact becomes even more critical in the area of sports since mood
is widely recognized as a contributing factor to determining the performance
of athletes. As mood fluctuations are strongly influenced by the context
surrounding us, identifying the situations and behaviors that trigger these
mood changes is crucial to optimizing the performance of athletes during
practices and competitions.
Traditional research in this field has focused on studying the mood of athletes
at specific points in time, primarily within controlled settings, and exploring
its relationship with a specific sports outcome. However, little research has
been oriented towards exploring the mood variations during the athletes’
daily lives, which is even more critical due to the dynamic nature of mood.
This lack of longitudinal studies is partly caused by the limitations of existing
data collection technologies and data analysis methodologies. In recent years,
the emergence of mobile devices has enormously facilitated the task of continuously
monitoring mood and context in free-living environments. However,
there are still numerous challenges to be overcome when representing and
analyzing an individual’s daily life and extracting valuable knowledge from
that information.
In this thesis, the use of mobile sensing and data science to explore the
in-context mood fluctuations and their relationship with the performance of
elite athletes is investigated. To that end, novel data collection systems and
longitudinal analysis methodologies are proposed to overcome the limitations
of traditional research approaches.
In particular, a mobile-based monitoring platform is developed to continuously
capture people’s mood and context during their daily lives. The platform, which is tested and validated, is employed to gather affective, behavioral,
and contextual data in two longitudinal experiments. The primary
considerations and issues related to the development of these experiments
during extended periods in free-living environments are gathered and discussed,
contributing to the future design of more effective longitudinal
data collection studies. Moreover, an innovative methodology for analyzing
longitudinal behavior-related data is proposed to provide a new approach
for analyzing the between-person differences in affective behavior and the
within-person fluctuations of mood based on the surrounding context. This
approach proves to be effective in analyzing how the mood of athletes behaves
during their daily lives and leads to preliminary conclusions about
the effect of these mood fluctuations on the performance of the studied
population of athletes.
Through these contributions, this thesis aims to provide a complete picture of
the process followed from the data collection to the extraction of interpretable
information and offers a new perspective on how mood, behavior, and
context can be analyzed together. Furthermore, its potential uncovers future
research directions such as integrating new personal sensing devices for
the unobtrusive collection of behavioral and contextual data, or extending
longitudinal data analysis approaches to account for the temporal dimension
of mood fluctuations.},
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.},
organization = {Tesis Univ. Granada. Spanish Ministry of Science,
Innovation and Universities (MICINN) PGC2018-098813-B-C31 and RTI2018-101674-B-I00, European Fund for Regional Development (FEDER). FPU Spanish Grant FPU16/04376.},
publisher = {Universidad de Granada},
keywords = {Mood (Psychology)},
keywords = {Sport performance},
keywords = {Mobile sensing},
keywords = {Estado anímico},
keywords = {Rendimiento deportivo},
keywords = {Detección móvil},
title = {Uncovering the relationship between mood and sport performance using context-aware mobile sensing},
author = {Bailón Romacho, Carlos},
}