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Pour beaucoup de femmes, contrôler leur fertilité par le biais d’applications peut être un tourbillon d’émotions

Avez-vous déjà utilisé une application mobile pour quantifier certaines de vos données personnelles telles que le régime alimentaire, l’exercice ou le cycle menstruel? Est-ce que la possibilité de contrôler toutes ces données vous a motivé et fait en sorte que vous vous sentiez bien ou est-ce que cela vous a stressé et est devenu frustrant?

Avec la montée des quantificateurs personnels sous forme d’applications et wearables, de nombreuses personnes interagissent de plus en plus avec leurs données relatives à la santé. Selon un sondage réalisé par l’American Pew Research Center en 2012, 69% des adultes américains ont utilisé un type de quantificateur pour gérer leur santé ou celle d’un être cher.

Mes collègues et moi étudions un type de quantification complexe et émotionnelle des données: la fertilité. Nous nous intéressons plus particulièrement à la manière dont les femmes utilisent les technologies de quantification des données personnelles pour améliorer leurs efforts lorsqu’elles essaient de concevoir. Les problèmes de fertilité ne sont pas rares: aux États-Unis, 7,5 millions de femmes souffrent de problèmes de fertilité et nombreuses sont celles qui utilisent ce type d’application, bien que l’impact qu’elles peuvent avoir sur leur des vies

Nos recherches montrent comment les femmes sont exposées à de multiples problèmes pour quantifier leur propre fécondité et comment elles réagissent aux données de différentes manières: pour certaines, l’expérience est positive, alors que d’autres se sentent dépassées ou abandonnent. vaincu

Différentes manières d’utiliser les données

L’objectif principal de la quantification de la fertilité est de déterminer le jour de l’ovulation, car c’est ce qui définit la période de fertilité de chaque mois. Cependant, il n’existe pas de mesure unique permettant d’identifier avec précision le moment de l’ovulation. Par conséquent, les femmes saisissent des données provenant de divers indicateurs (comme la température corporelle, les symptômes physiques ou les résultats des kits de prédiction de l’ovulation) pour arriver à une estimation de cette période. Les applications de fertilité visent à faciliter la collecte de ce type de données et à l’analyser.

Nous avons d’abord choisi d’analyser les données d’un forum de fertilité en ligne afin de nous concentrer sur les doutes, les défis et les préoccupations des femmes. Nous avons analysé 400 sujets comportant plus de 1900 entrées entre 2006 et 2016. Dans nos résultats, publiés en novembre, nous classons les expériences des femmes en fonction de leurs données en cinq types différents.

1. positif

Les femmes qui avaient une attitude positive envers leurs données se sentaient bien de voir les résultats. À de nombreuses occasions, ils sont dans un processus d’apprentissage pour quantifier et comprendre le fonctionnement de leur corps, ce qui leur donne le sentiment d’être excité et confiant. Par exemple, une femme a écrit: « Pensez-vous que je devrais refaire le test demain et les deux prochains jours? C’est excitant! »

2. débordé

Les femmes de ce groupe avaient tendance à augmenter la quantité de données collectées au fil du temps, de sorte que la quantification est devenue un peu fastidieuse. Ces femmes présentaient un niveau de stress et d’anxiété plus élevé que le premier type. Cependant, ils ont toujours estimé que le contrôle des données avait été une expérience positive.

Par exemple, une femme s’est sentie dépassée par l’impossibilité de suivre l’exactitude de ses horaires: « Je mesure ma température à 5h30 du matin. Ces deux derniers jours, je suis épuisée et je me suis endormie. Hier J’ai mesuré ma température jusqu’à 6 h 30 et aujourd’hui, je l’ai fait à 6 h 50. Pensez-vous que j’ai altéré mon tableau de température corporelle? « 

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3. Obsessive

Pour les femmes de ce groupe, le contrôle des données commence à devenir obsessionnel et elles ont tendance à quantifier encore plus de données que le type surchargé, en incluant souvent tout type de symptôme dans leurs mesures. En ce sens, elles semblent être consommées par les données, les enregistrant souvent en excès et exprimant même des niveaux plus élevés de frustration et de stress. Cependant, ils continuent de croire en la quantification et sont incapables de céder: « Je cherche tout inconvénient ou irrégularité qui me donne de l’espoir … Vous savez comment cela se passe. »

4. attrapé

C’est le type de comportement le plus intense sur le plan émotionnel. Les femmes ayant ce type de relation avec les données ont tendance à prendre du temps à essayer de tomber enceinte et à exprimer souvent des signes de désespoir, de culpabilité et de dépendance. Ils veulent arrêter de quantifier leurs données, mais ils se sentent incapables, comme dans le cas d’une femme qui a écrit: « Je veux arrêter de le faire immédiatement, mais je ne pense pas que je peux oublier tout cela. Je ne pense pas sérieusement que je peux me débrouiller. Arrête de penser ‘aujourd’hui est le dixième jour de mon cycle, je devrais avoir des relations sexuelles, etc.’ « 

5. Abandon

Dans certains cas, la quantification devient une lourde charge émotionnelle et la frustration causée par des résultats négatifs est tellement dévastatrice que les femmes décident de cesser de quantifier leurs données et même d’essayer de tomber enceinte, de manière temporaire ou permanente. Comme l’a écrit une femme: «Cependant, après tout le stress, les inquiétudes constantes, la mesure de la température, les relations sexuelles au bon moment, les visites chez le médecin, des analyses de sang et des médicaments, j’ai simplement décidé qu’il me fallait une pause.

Un cycle de feedback possible

Il va sans dire que les problèmes de fertilité sont des expériences émotionnelles négatives et stressantes qui ne découlent pas simplement de l’utilisation d’applications de quantification de données personnelles.

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Cependant, nos recherches suggèrent que la quantification des données peut intensifier ces sensations en raison de certaines des caractéristiques spécifiques du suivi des données de fertilité. Pour commencer, les cycles de fertilité sont très différents chez chaque femme et les mesures ne sont pas précises: elles peuvent être subjectives ou difficiles à interpréter et ne sont pas des indicateurs directs de l’ovulation. Par exemple, les kits de prédiction de l’ovulation indiquent que l’ovulation se produira entre 12 et 36 heures, bien que la température corporelle augmente une fois que l’ovulation s’est produite. En outre, l’objectif peut être inaccessible, car une grossesse peut ne jamais se produire malgré le suivi de données à caractère personnel.

Dans ces circonstances, l’enregistrement des données et des expériences émotionnelles résultant de l’interaction avec des données de santé personnelles peut créer une boucle de rétroaction dans laquelle tout est rassemblé. Les femmes positives ou dépassées peuvent éprouver des sentiments négatifs, mais leur relation avec les données est généralement positive. Dans ces cas, le contrôle des données est associé à des émotions positives telles que l’espoir et le contrôle.

Cependant, comme le montre notre étude, les trois autres types d’interaction avec les données montrent qu’il existe plus de relations problématiques. Pour les femmes du type obsessionnel, les activités de mesure et de quantification dominent leurs réponses émotionnelles, contrairement aux femmes de type piégé où la composante émotionnelle est plus intense et domine leurs activités de quantification.

Enfin, les femmes avec un type d’interaction d’abandon ont atteint un point où leur relation avec les données est si négative que cela est insoutenable.

De meilleurs outils

Grâce à nos travaux, nous espérons contribuer à la conception de technologies de quantification destinées à aider les personnes à gérer leur santé en évitant tout impact négatif sur leur vie. Une partie du problème réside dans la compréhension des émotions et des comportements individuels lors de l’enregistrement et du suivi de données personnelles.

Ce type de recherche montre que les mêmes outils et activités peuvent générer des conséquences presque opposées sur différentes personnes, quelque chose qui va au-delà de la fertilité. Par exemple, les applications de régime et d’exercice peuvent aider les gens à améliorer leurs habitudes de santé, mais elles peuvent également contribuer à la création d’expériences problématiques chez les personnes atteintes de troubles de l’alimentation.

Avec cela, nous pouvons dire qu’il est important de mettre en évidence les différentes expériences individuelles lors du développement d’outils pouvant aider les gens à mieux.

Par exemple, une personne peut avoir besoin d’un type d’aide différent, en fonction de son interaction avec les données de santé. Dans le cas de la fécondité, si l’interaction est plutôt problématique, les outils pourraient suggérer des cycles moins quantifiés, proposer des solutions pour faire face au stress ou même recommander une pause. Les applications pourraient également mettre en évidence la variabilité de la fécondité; discuter des caractéristiques et des problèmes des différents systèmes de prévision et éviter de présenter la grossesse comme le seul moyen de réussir.

Dans tous les cas, notre étude montre que les données ne sont pas neutres: ils peuvent avoir de fortes implications morales et émotionnelles, en particulier dans des contextes délicats. Alors que de plus en plus de personnes quantifient leurs activités quotidiennes, les créateurs d’applications doivent envisager les conséquences que cela peut avoir sur les informations qu’ils fournissent à leurs utilisateurs concernant leurs émotions et leur bien-être.

Auteurs: Mayara Costa Figueiredo. Doctorant en informatique, Université de Californie à Irvine. Yunan Chen Professeur associé d’informatique à l’Université de Californie à Irvine.

Cet article a été publié à l’origine dans The Conversation. Vous pouvez lire l’article original ici.

Traduit par Silvestre Urbón

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