Un habit tracker funziona? Cosa dicono 138 studi, e quando smettere

Un habit tracker funziona? La risposta breve della ricerca

La risposta più completa viene da Harkin et al., 2016, una meta-analisi pubblicata su Psychological Bulletin. Gli autori hanno riunito 138 studi randomizzati con 19.951 partecipanti. Ognuno confrontava persone spinte a monitorare i progressi verso un obiettivo con persone che non ricevevano questa spinta. La maggior parte riguardava la salute: peso, alimentazione, attività fisica, pressione, glicemia, asma, depressione.

Contano due numeri. Gli interventi riuscivano molto bene a far controllare i progressi più spesso (una dimensione dell’effetto d = 1,98, più del doppio di un effetto “grande” convenzionale, come notano gli autori). E questo monitoraggio in più aiutava a raggiungere gli obiettivi, con un effetto medio di d = 0,40, che descrivono come piccolo-medio. Il dettaglio che lo rende più di una correlazione: il cambiamento nella frequenza del monitoraggio ha mediato l’effetto sugli obiettivi. Gli interventi aiutavano nella misura in cui facevano controllare di più.

Altre revisioni vanno nella stessa direzione. Michie et al., 2009 hanno classificato 122 valutazioni di programmi per alimentazione sana e attività fisica (44.747 persone) in 26 tecniche di cambiamento del comportamento. L’automonitoraggio spiegava più differenze tra i programmi di qualsiasi altra tecnica. I programmi che lo combinavano con almeno un’altra tecnica della teoria del controllo, come fissare un obiettivo o dare un feedback, avevano un effetto medio di 0,42, contro 0,26 degli altri. Sulla perdita di peso, Burke et al., 2011 hanno esaminato 22 studi e trovato un legame costante tra automonitoraggio e dimagrimento, giudicando però debole l’evidenza per via di come gli studi erano disegnati.

Quindi sì, con aspettative realistiche. Un tracker non regge un’abitudine da solo, ma chi tiene un registro onesto di quello che fa tende a farne di più.

Perché scriverlo cambia quello che fai

Il meccanismo viene dalla teoria del controllo, che Carver e Scheier hanno descritto nel 1982 attorno a un ciclo di feedback che riduce le discrepanze. Hai uno standard (meditare dieci minuti al giorno), noti dove sei davvero e, se c’è uno scarto, agisci per colmarlo. Harkin e colleghi lo dicono chiaramente: fissare un obiettivo stabilisce solo il valore di riferimento. Il lavoro vero è confrontare i progressi con quel valore e reagire a ciò che vedi.

Il ciclo di solito si rompe al confronto. Il gruppo di Harkin lo chiama “problema dello struzzo”: evitiamo le informazioni su come stiamo andando, soprattutto se potrebbero essere brutte notizie. Pochi controllano il saldo del conto o contano cosa mangiano senza qualcosa che glielo ricordi. Nella sua forma più semplice, un habit tracker è quel promemoria.

Anche registrare sembra contare di per sé. Gli autori propongono alcune ragioni: un registro scritto si ricorda meglio, è più difficile da ignorare o giustificare, e mettere le cose per iscritto potrebbe aumentare l’impegno verso l’obiettivo. Sono ipotesi loro. La meta-analisi mostra la differenza nei risultati, non quale spiegazione sia giusta.

I benefici del tracciare le abitudini dipendono da come lo fai

La parte più pratica della meta-analisi sono i moderatori: le caratteristiche che facevano funzionare meglio o peggio il monitoraggio.

• Scrivilo. Negli studi in cui le persone registravano fisicamente ciò che osservavano, l’effetto medio era 0,43, contro 0,29 quando si limitavano a notarlo. Quando l’obiettivo era misurato in modo oggettivo, il divario cresceva: 0,57 contro 0,23.
• Dillo a qualcuno. Quando l’informazione veniva riferita ad almeno un’altra persona, l’effetto era 0,47. Il monitoraggio che nessun altro vedeva si fermava a 0,19. Il monitoraggio del tutto pubblico, come pesarsi in un gruppo, arrivava a 0,55, ma lo hanno testato solo tre studi, quindi prendi quel numero con cautela.
• Traccia ciò che vuoi cambiare. Monitorare un comportamento aveva un effetto grande su quel comportamento (0,79) e nessun effetto affidabile sui risultati; monitorare i risultati muoveva i risultati (0,62), ma non il comportamento. Se l’obiettivo è correre tre volte a settimana, registra le corse. Se è abbassare la frequenza cardiaca a riposo, il numero è il bersaglio.
• Abbinalo a un obiettivo e a un feedback rapido. I programmi che aggiungevano al monitoraggio la definizione di obiettivi, il feedback o la pianificazione delle azioni avevano effetti maggiori, e il feedback immediato sul comportamento batteva quello differito.

Quando tracciare si ritorce contro

Misurare ha un costo che quasi nessuno si aspetta. In sei esperimenti, Jordan Etkin ha fatto colorare forme, camminare o leggere alcune persone, metà con un contatore che mostrava quanto facevano e metà senza. La misurazione le portava a fare di più e a godersela di meno. In uno studio sul campo, gli studenti che avevano scelto di portare un contapassi per la giornata hanno camminato più di quelli con un contapassi sigillato, ma hanno trovato camminare meno piacevole. In un altro esperimento, chi aveva visto un contatore di pagine sceglieva meno spesso di continuare a leggere (27% contro 49%).

La spiegazione di Etkin è che contare ciò che produci fa sembrare un lavoro qualcosa che fai per il piacere di farlo, e questo erode la motivazione intrinseca. Due dettagli la rendono utile. Le persone non se lo aspettavano: l’88% dei partecipanti a cui era stato offerto il conteggio dei passi lo voleva, e pensava che avrebbe reso camminare più piacevole. E un obiettivo chiaro cambiava il quadro. In uno studio aggiuntivo con 300 lettori, la misurazione riduceva il piacere di chi leggeva senza obiettivo, ma lo aumentava leggermente (un risultato marginale) in chi doveva leggere più pagine possibile.

L’altro costo è la fatica, ed è per questo che tanti mollano. Interrogando persone che avevano smesso di usare strumenti di tracciamento, Epstein et al., 2016 hanno visto che il motivo più comune tra gli ex utenti di tracker di attività era il lavoro di raccogliere i dati, citato dal 46%. Alcuni si sono sentiti in colpa, più spesso chi aveva iniziato per cambiare un’abitudine. Attig e Franke, 2020, che hanno intervistato 159 ex utenti di dispositivi indossabili, notano che molti abbandonano i tracker dopo pochi mesi, e che l’abbandono definitivo era legato soprattutto alla perdita di motivazione.

Cosa tracciare (e cosa lasciar perdere)

• Traccia comportamenti che controlli, scritti in modo che la giornata sia chiaramente fatta o no: “camminare 20 minuti”, non “essere più attivo”. È l’effetto di corrispondenza dei dati di Harkin: registrare il comportamento sposta il comportamento.
• Tieni la lista corta. Ogni abitudine che registri è un piccolo compito quotidiano, e la fatica di raccogliere dati era il primo motivo di abbandono. Noi partiremmo da tre a cinque abitudini che ti stanno davvero a cuore, non quindici che guardi di sfuggita.
• Usa la misura più semplice che risponde alla tua domanda. Per il filo interdentale basta un sì o un no. Conta o misura solo quando la quantità è il punto: pagine, bicchieri d’acqua, chilometri.
• Pensaci due volte prima di mettere numeri su qualcosa che ami. Se leggi, cammini o suoni per piacere, un contatore può toglierti parte di quel piacere. Se vuoi farlo di più, una misura più morbida (“ho letto oggi?”) rischia meno di diventare una quota rispetto al conteggio delle pagine.
• Registralo subito. Il feedback immediato batteva quello differito nell’analisi di Harkin, e un registro compilato a memoria a fine settimana è quasi tutto tirato a indovinare.

Come leggere i dati delle tue abitudini senza farne un peso

Registrare è la parte facile. Il beneficio arriva dal confronto, ed è lì che la gente o lo salta o esagera.

• Guarda ogni settimana, non ogni ora. Una breve revisione settimanale (cosa è andato, cosa no e perché) basta a chiudere il ciclo. Controllare le statistiche più volte al giorno è più vicino alla trappola del contapassi.
• Leggi le percentuali, non i singoli giorni. Cinque su sette è una buona settimana. Un quadratino vuoto dice poco, e in Lally et al., 2010 saltare un solo giorno non ha rallentato in modo misurabile la formazione dell’abitudine (di più sui giorni saltati). Una serie di lunedì vuoti, invece, ti dice qualcosa che puoi sistemare.
• Confrontati con il tuo obiettivo. Nei dati di Harkin, confrontarsi con dove si era prima funzionava più o meno come confrontarsi con dove si vuole arrivare (0,43 contro 0,41), quindi il tuo storico è un buon metro.
• Cambia il piano, non l’opinione che hai di te. Quando un’abitudine fallisce di continuo, di solito la soluzione è renderla più piccola, spostarla in un altro momento della giornata o legarla a un segnale più chiaro con un piano se-allora.
• Valuta di dirlo a una persona. Il monitoraggio condiviso ha funzionato molto meglio di quello privato. Può bastare un messaggio settimanale a un amico; non serve che sia pubblico.

Quando smettere di tracciare un’abitudine

Tracciare è un’impalcatura. Nello studio di Lally l’automaticità cresceva lungo una curva che si appiattiva, e raggiungere il plateau richiedeva da 18 a 254 giorni (quanto tempo serve per formare un’abitudine). Quando un’abitudine va da sola, registrarla ogni giorno aggiunge lavoro e quasi nessuna informazione.

Segnali che potrebbe essere il momento: fai l’abitudine prima di ricordarti di registrarla; da settimane i dati non ti dicono niente di nuovo; registrare sembra il compito, invece dell’abitudine; oppure è qualcosa che fai per divertimento e i numeri hanno cominciato a rovinarlo.

Smettere non è fallire. Nell’indagine di Epstein alcune persone hanno smesso perché avevano “imparato abbastanza”, e alcune hanno continuato ad applicare ciò che avevano imparato. Gli autori concludono che abbandonare uno strumento di tracciamento “non è sempre segno di fallimento”. Un approccio sensato è smettere di registrare, mantenere l’abitudine e dare un’occhiata ogni tanto. Se comincia a cedere, riprendi a tracciarla per qualche settimana.

Cosa la ricerca non dice

• Quasi tutto riguarda obiettivi di salute con un traguardo chiaro. Il gruppo di Harkin segnala la scarsità di dati su comportamenti non legati alla salute.
• Gli effetti si riducono a un esame più attento. Corretta per un possibile bias di pubblicazione, la stima di Harkin sul raggiungimento degli obiettivi scendeva a 0,19 (gli autori leggono comunque l’effetto reale come piccolo-medio). Gli effetti erano più piccoli anche negli studi in cui partecipanti e ricercatori non sapevano chi fosse in quale gruppo.
• Per i gruppi di controllo si è spesso assunto che non monitorassero nulla, il che può ampliare il contrasto, e i moderatori si sovrappongono: gli studi che chiedevano di registrare potevano differire anche per altro.
• La revisione di Burke sulla perdita di peso si basava soprattutto su campioni di donne bianche e su dati auto-riferiti.
• Gli esperimenti di Etkin erano brevi, da pochi minuti a un giorno, e lei stessa nota che resta da capire quanto duri l’effetto.
• Nessuno di questi studi ha testato un’app per abitudini in quanto tale, né misurato se tracciare renda automatico un comportamento. Hanno misurato se le persone raggiungevano i loro obiettivi.