Otimizar os resultados de saúde: uma comparação detalhada das características e sentimentos do utilizador em aplicações populares de monitorização de fitness
DOI:
https://doi.org/10.47197/retos.v68.114746Palavras-chave:
Aplicações de fitness, sentimento do utilizador, otimização da saúde, Strava, Fitbit, Google FitResumo
Objectivo: Este estudo tem como objectivo comparar o sentimento dos utilizadores e a funcionalidade das aplicações populares de acompanhamento de fitness, especificamente o Strava™, o Google Fit™ e o Fitbit™, para determinar como as suas características contribuem para a optimização da saúde e para o compromisso dos utilizadores.
Metodologia: A investigação utilizou a análise de sentimentos e a classificação funcional com base em inquéritos de utilizadores recolhidos da Google Play Store. A análise utilizou os métodos de Naive Bayes e Regressão Logística para avaliar o sentimento dos utilizadores e o desempenho das aplicações.
Resultados: A análise revelou que o Strava™ mostrou uma grande promessa emocional e funcional, mas enfrentou preocupações relacionadas com a privacidade. O Google Fit™ foi reconhecido pela sua usabilidade, mas apresentou limitações na precisão do acompanhamento dos dados. Fitbit™ mostrou um desempenho equilibrado, mas cuidado de inovação significativa em comparação com as outras plataformas.
Discussão: Os desafios desta investigação foram consistentes com estudos anteriores sobre o compromisso dos utilizadores, destacando a importância da ligação emocional nas aplicações de fitness. Sem dúvida, a diferença dos estudos anteriores, a investigação real também submeteu o papel da precisão dos dados, que foi uma limitação no Google Fit™. Além disso, a comparação entre as três aplicações proporcionou novas perspetivas sobre como as características emocionais e funcionais afetam a satisfação do utilizador.
Conclusões: Verificámos que o compromisso emocional e a precisão dos dados são fatores críticos para a satisfação do utilizador e para o sucesso das aplicações de fitness. Se alienar dos desenvolvimentos, lograr um equilíbrio entre as características técnicas e os elementos sociais para melhorar a experiência do utilizador e apoiar estilos de vida mais saludáveis.
Referências
Al Ardha, M. A., Nurhasan, N., Nur, L., Chaeroni, A., Bikalawan, S. S., & Yang, C. B. (2024). Analysis of An-droid-Based Applications in Physical Education and Sports: Systematic Review. Retos, 57, 390–398. https://doi.org/10.47197/retos.v57.107158
Barbosa, H. F., García-Fernández, J., Pedragosa, V., & Cepeda-Carrion, G. (2022). The use of fitness centre apps and its relation to customer satisfaction: A UTAUT2 perspective. International Journal of Sports Marketing and Sponsorship, 23(5), 966–985. https://doi.org/10.1108/IJSMS-01-2021-0010
Ch. Kesava Manikanta, A. Gowtham, Ch. Prasanth Kumar, Ch. Sai Sundhar Raghuram, B. Sai Mahesh, & B. Sai Jyothi. (2023). YOUTUBE COMMENT ANALYSIS USING MACHINE LEARNING. EPRA Inter-national Journal of Research & Development (IJRD), 7–11. https://doi.org/10.36713/epra14774
Cho, H., Chi, C., & Chiu, W. (2020). Understanding sustained usage of health and fitness apps: Incorporat-ing the technology acceptance model with the investment model. Technology in Society, 63, 101429. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101429
Clark, M., & Lupton, D. (2021). Pandemic fitness assemblages: The sociomaterialities and affective di-mensions of exercising at home during the COVID-19 crisis. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies, 27(5), 1222–1237. https://doi.org/10.1177/13548565211042460
Dirin, A., Laine, T., & Nieminen, M. (2022). Feelings of Being for Mobile User Experience Design. Interna-tional Journal of Human-Computer Interaction, 39. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2108964
Fietkiewicz, K., & Ilhan, A. (2020, January). Fitness Tracking Technologies: Data Privacy Doesn’t Mat-ter? The (Un)Concerns of Users, Former Users, and Non-Users. https://doi.org/10.24251/HICSS.2020.421
Garber, C. E., Blissmer, B., Deschenes, M. R., Franklin, B. A., Lamonte, M. J., Lee, I.-M., Nieman, D. C., & Swain, D. P. (2011). Quantity and Quality of Exercise for Developing and Maintaining Cardi-orespiratory, Musculoskeletal, and Neuromotor Fitness in Apparently Healthy Adults: Guidance for Prescribing Exercise. Medicine & Science in Sports & Exercise, 43(7), 1334–1359. https://doi.org/10.1249/MSS.0b013e318213fefb
Gogula, S. D., Rahouti, M., Gogula, S. K., Jalamuri, A., & Jagatheesaperumal, S. K. (2023). An Emotion-Based Rating System for Books Using Sentiment Analysis and Machine Learning in the Cloud. Applied Sciences, 13(2), 773. https://doi.org/10.3390/app13020773
Grand View Research. (2023). Fitness App Market Size, Share And Growth Report, 2030. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/fitness-app-market
Hamza Mayora, S., Terrades Daroqui, J., Fernández Piqueras, R., Dorado, V., & Farías Torbidoni, E. I. (2025). Digitalización del senderismo en España. Uso de aplicaciones móviles, preferencias y barreras percibidas. Retos, 67, 624–642. https://doi.org/10.47197/retos.v67.114425
Kartiko, D. C., Siantoro, G., Callixte, C., Lesmana, H. S., Aljunaid, M., Komaini, A., & Ayubi, N. (2023). Ap-plication of a Healthy Lifestyle Through Sports Science Knowledge to Correct Bad Habits After the COVID-19 Outbreak: Systematic Review. Retos, 50, 511–515. https://doi.org/10.47197/retos.v50.99124
Lewis, J., & Sauro, J. (2021). USABILITY AND USER EXPERIENCE: DESIGN AND EVALUATION (pp. 972–1015).
Martín, F., García-Fernández, J., Valcarce-Torrente, M., Bernal-García, A., Gálvez-Ruiz, P., & Angosto-Sánchez, S. (2023). Importance-performance analysis in fitness apps. A study from the view-point of gender and age. Frontiers in Public Health, 11, 1226888. https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1226888
Nugroho, K. S., Sukmadewa, A. Y., Wuswilahaken Dw, H., Bachtiar, F. A., & Yudistira, N. (2021). BERT Fine-Tuning for Sentiment Analysis on Indonesian Mobile Apps Reviews. 6th International Con-ference on Sustainable Information Engineering and Technology 2021, 258–264. https://doi.org/10.1145/3479645.3479679
Nurmi, J., Knittle, K., Ginchev, T., Khattak, F., Helf, C., Zwickl, P., Castellano-Tejedor, C., Lusilla-Palacios, P., Costa-Requena, J., Ravaja, N., & Haukkala, A. (2020). Engaging Users in the Behavior Change Process With Digitalized Motivational Interviewing and Gamification: Development and Feasi-bility Testing of the Precious App. JMIR mHealth and uHealth, 8(1), e12884. https://doi.org/10.2196/12884
Nwaimo, C., Adegbola, A., & Adegbola, M. (2024). Data-driven strategies for enhancing user engagement in digital platforms. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6, 1854–1868. https://doi.org/10.51594/ijmer.v6i6.1170
Rehman, U., Abbasi, A., Ting, D. H., Hassan, M., & Khair, N. (2023). Exploring the Impact of Gamified Ex-periences on User Engagement in Fitness Apps: A GAMEFULQUEST Perspective. IEEE Transac-tions on Engineering Management, PP, 1–15. https://doi.org/10.1109/TEM.2023.3347231
Sandy, T. A., Anik Ghufron, Ali Muhtadi, & Pujiriyanto. (2025). Text Classification of Duolingo Reviews on Google Play: Insights for Enhancing M-Learning Applications. International Journal of Inter-active Mobile Technologies (iJIM), 19(07), 206–223. https://doi.org/10.3991/ijim.v19i07.52891
Services, C. I. (2024, April 30). From Tracking to Training: The Evolution of Fitness Apps. Medium. https://medium.com/@ciphernutz/from-tracking-to-training-the-evolution-of-fitness-apps-ba1255d16c49
Sitorus, Z., Saputra, M., Sofyan, S. N., & Susilawati. (2024). SENTIMENT ANALYSIS OF INDONESIAN COMMUNITY TOWARDS ELECTRIC MOTORCYCLES ON TWITTER USING ORANGE DATA MIN-ING. INFOTECH Journal, 10(1). https://doi.org/10.31949/infotech.v10i1.9374
Statista. (2020, June). Global health and fitness app downloads 2020. Statista. https://www.statista.com/statistics/1127248/health-fitness-apps-downloads-worldwide/
Statista. (2024). Fitness Apps—United States | Statista Market Forecast. https://www.statista.com/outlook/hmo/digital-health/digital-fitness-well-being/health-wellness-coaching/fitness-apps/united-states
Sun, J., Ren, Y., Qian, G., Yue, S., & Szumilewicz, A. (2024). Development and application of the integra-tion of physical activity into health care – a scoping review. Annals of Agricultural and Envi-ronmental Medicine, 31. https://doi.org/10.26444/aaem/183778
Tahir, A. H., Adnan, M., & Saeed, Z. (2024). The impact of brand image on customer satisfaction and brand loyalty: A systematic literature review. Heliyon, 10(16), e36254. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36254
Taylor, T. E. (2024). Users and technology: A closer look at how technology engagement affects users. Computers in Human Behavior Reports, 15, 100473. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2024.100473
Thijs, I., Fresiello, L., Oosterlinck, W., Sinnaeve, P., & Rega, F. (2019). Assessment of Physical Activity by Wearable Technology During Rehabilitation After Cardiac Surgery: Explorative Prospective Monocentric Observational Cohort Study. JMIR mHealth and uHealth, 7(1), e9865. https://doi.org/10.2196/mhealth.9865
Tong, H. L., Maher, C., Parker, K., Pham, T. D., Neves, A. L., Riordan, B., Chow, C. K., Laranjo, L., & Quiroz, J. C. (2022). The use of mobile apps and fitness trackers to promote healthy behaviors during COVID-19: A cross-sectional survey. PLOS Digital Health, 1(8), e0000087. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000087
Wang, C., & Xu, X. (2023). Digital Media Empower The Marketing Promotion of Health Management: A Case Study of KEEP APP. BCP Business & Management. https://doi.org/10.54691/bcpbm.v45i.4906
Yoganathan, D., & Kajanan, S. (2014). What Drives Fitness Apps Usage? An Empirical Evaluation. IFIP Advances in Information and Communication Technology, 429, 179–196. https://doi.org/10.1007/978-3-662-43459-8_12
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