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

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.

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.