叩いてRで解析する方法がある。こちらにPythonによる取得法を書いた。パッケージと,それを使った記事を見つけた。2015年12月4日夜に届いたので,さっそく翌日のR研究集会に付けていった。fitbitのWebサイトやアプリでのデータ閲覧は無料。データのダウンロードは有料である一月分のデータなら無料でダウンロードできるが,日ごとの代表値だけなので,内容が薄い。いうパッケージを使えば,Webサイトからデータをスクレープして取得できる。出力の形式はときどき変わるようなので,確認が必要。date="2015-12-05")これで1日分のデータが取得できる。次は心拍数のプロットである。panel.first=grid(NA,NULL))心拍数以外は15分きざみだが,心拍数は5分きざみの数値が得られる。ちなみに,iOSのfitbitアプリでは次のようなグラフになる。すれば1月8〜10日の毎日の(つまり前日夜から当日朝までの)睡眠データが取得できる。スマホを使えば,グラフ(画像)で個々の覚醒時刻・寝返り時刻が次のように表示できる:RでfitbitとJawboneから睡眠データを取得するによれば,APIを使えば上のような図を描くデータが取得できるらしい。心拍数についてはKarvonenの式というのがあり,安静時心拍数と最大心拍数の間で運動強度を0%から100%まで目盛る。最大心拍数の推定値としては220から年齢を引く。私の場合,安静時心拍数を60bpm,年齢を5歳刻みに丸めて最大心拍数を220-65=155とした。次のようなスクリプトを作っておく。2>&1例として上と同じデータを使うと次のようになる(cairoではなくquartzデバイスに出力):安静時心拍数1日の心拍数の変化もおもしろいが,毎日の安静時心拍数をプロットすると,風邪をひいたなどの体調の悪い日が歴然と現れる(図は省略する)。オプションは適当である。時間軸をわかりやすくする方法は時系列データを参照されたい。打ち込んで出てくる長いリストを読めばよいが,ややこしいので,以下では実例で示す。"2016-08-10"この4番目の日(2016-08-02)は,出張でホテルの環境が悪く,最悪の睡眠状態であった。「目覚めた状態」であることがわかる。これはかなり悪い例で,快眠の場合は寝返りも目覚めもゼロである。このデータをリアルタイムで取得して(実際にはポーリング回数を頻繁にして)最適な時刻に目覚ましを鳴らす(あるいはfitbitのバイブ機能で目を覚まさせる)ことは研究課題である。