La respuesta corta es sí.
Tal vez en el momento en que se hizo esta pregunta el sitio web tenía un formato diferente, pero tienen un breve documento que encontré casi de inmediato:
http://www.bodybugg.com/pdf/wp_accuracy_ee.pdf
Como soy escéptico ante cualquier cosa que no aparezca explícitamente en una revista reconocible, lo primero que hice fue mirar la lista de autores.
El primer autor, David Andre, parece tener credenciales razonables, véase: http://davidandre.com/cv.pdf .
La empresa para la que fue director de investigación, BodyMedia, presenta en el IEEE y ha publicado la investigación a través de ellos, así IAAI (ver: http://www.aaai.org/ocs/index.php/IAAI/IAAI-11/paper/view/3533/4018 y Insignia y chaqueta con sensores para el conocimiento del contexto ).
Aquí encontrará bibliografía general sobre BodyMedia: http://www.bodymedia.com/Professionals/Bibliography?whence=
Aunque no puedo afirmar que las cifras que utilizan en marketing sean exactas, parece que cada vez hay más investigaciones respetables sobre el seguimiento de la actividad física y ellos están poniendo de su parte.
Puede que merezca la pena echar un vistazo a algunas de las ingenuas especificaciones técnicas si no las tenías a tu disposición antes:
http://www.bodybugg.com/pdf/armband_specifications.pdf
Espero que esto se haya añadido a lo que ya había encontrado, ¡suponiendo que aún le interese saberlo!
[Editado por bcrowell.] A continuación resumo parte de la información del artículo de la página web de bodubugg. Mide el flujo de calor, la respuesta galvánica de la piel (sudoración) y la aceleración. Por desgracia, la ciencia que lo sustenta es secreta:
Los algoritmos se crean mediante un proceso propio de desarrollo de algoritmos que utiliza un enfoque de aprendizaje automático basado en datos.
Así que los terceros que lo han probado sólo han podido hacerlo como una caja negra. Hay poca información general sobre cómo funciona el algoritmo y lo que puede y no puede hacer:
Esencialmente, los algoritmos descomponen la actividad de una persona en actividades fundamentales de caminar, correr, descansar, dormir, actividad de resistencia como el levantamiento de pesas, movimiento de la parte inferior de las piernas como la bicicleta estática, movimiento provocado por fuerzas externas como conducir un coche, ejercicio combinado con movimiento externo (bicicleta de carretera), etc. La primera versión del brazalete (el SenseWear® Pro) y el software asociado tenían algoritmos que sólo distinguían entre reposo y actividad. Se disponía de algoritmos para actividades específicas como caminar, montar en bicicleta y subir escaleras, pero el usuario tenía que elegir el contexto. En el brazalete actual, el SenseWear® Pro2, los algoritmos clasifican con precisión muchas actividades de forma automática y ya no es necesario que el usuario seleccione el algoritmo adecuado... El bajo rendimiento de los algoritmos en las oscilaciones de brazos de pie plantea una cuestión importante de cualquier técnica de medición. importante de cualquier técnica de medición: ¿cuál es la gama de actividades que pueden controlarse con precisión utilizando el dispositivo?
Mi resumen sería que no se trata de un "aceite de serpiente" y que hay datos publicados que demuestran que es razonablemente preciso en la práctica (aleatoriedad aceptable y errores sistemáticos en la mayoría de los casos), pero la ciencia que lo sustenta es en parte privada y, por tanto, no puede evaluarse de forma independiente.
