En capítulos anteriores de esta serie definí los indicadores clave y los eventos que serán capturados en este experimento. A su vez, armé el dispositivo que permite la captura de los eventos producidos por el usuario, los cuales, como mencioné anteriormente, son transmitidos a través del puerto serial del microcontrolador.
En este apartado, como el título lo indica, hablaré acerca del proceso de captura y almacenamiento de los datos.
Qué datos se capturan
El tipo de dato que el dispositivo transmite es únicamente un número, del uno al cuatro, el cual se corresponde con cada uno de los eventos definidos previamente:
- 1: Inicio de bloque de trabajo.
- 2: Inicio de bloque de concentración.
- 3: Fin de bloque de concentración.
- 4: Fin de bloque de trabajo.
Durante la captura, se agrega la fecha y la hora al número del evento. Estas tres dimensiones serán suficientes para, posteriormente, en la fase de análisis, calcular métricas como:
- Tiempo total de la jornada laboral por día.
- Número de bloques de trabajo por día.
- Tiempo total de concentración por día.
- Número de bloques de concentración por día.
- Duración promedio de bloques de concentración por día.
- Tiempo total no productivo por día.
- Porcentaje de concentración por día
- Porcentaje de tiempo no productivo por día.
Adicionalmente, se pueden derivar nuevas dimensiones a partir de la fecha, como el día de la semana o el mes, o incluso cruzarlas con variables externas como la temperatura. Esto permitirá analizar de qué manera distintos factores influyen en mi productividad.
Estrategia de muestreo
Para el muestreo, como se ha establecido previamente, es necesario capturar los eventos de manera manual durante la jornada laboral. El dispositivo cuenta con indicadores visuales (LEDs) y una alarma sonora, los cuales funcionan como retroalimentación sensorial y ayudan a mantener el enfoque durante el uso.
La duración del muestreo será de tres meses, con el objetivo de contar con una base de datos lo suficientemente amplia como para considerarse significativa. Uno de los principales retos de este tipo de muestreo es la consistencia, ya que una captura irregular puede comprometer la calidad de los datos.
Registro y estructura de los datos
A partir de este punto, el objetivo del sistema es convertir cada interacción con el dispositivo en un registro estructurado que pueda ser analizado posteriormente.
Cada vez que ocurre un evento, el sistema registra tres elementos básicos: la fecha, la hora y el identificador del evento. En conjunto, estos registros forman una secuencia temporal que describe cómo se distribuyen los bloques de trabajo y concentración a lo largo de la jornada laboral.
Cada evento se convierte en una fila dentro de un archivo de datos. Con el paso de los días, este archivo se convierte en un registro cronológico de mi comportamiento de trabajo, lo que permite reconstruir posteriormente la duración de los bloques de trabajo, los periodos de concentración y los intervalos de descanso.
El diseño del sistema busca mantener la captura de datos lo más simple posible. En lugar de intentar calcular métricas en el momento de la captura, el sistema se limita a registrar los eventos con su correspondiente timestamp. Esto reduce la complejidad del sistema y deja el procesamiento de la información para una etapa posterior.
Almacenamiento de la información
Los eventos capturados se almacenan en un archivo estructurado que funciona como el conjunto de datos base del experimento. Cada registro contiene únicamente la información mínima necesaria para reconstruir posteriormente la jornada de trabajo: fecha, hora y tipo de evento.
El sistema de captura está implementado utilizando Python, ejecutado desde Jupyter Notebook, el cual se encarga de escuchar los eventos transmitidos por el microcontrolador a través del puerto serial y registrarlos automáticamente. Cada evento recibido se almacena como una nueva fila dentro de un archivo CSV, que funciona como bitácora cronológica del experimento.
Este enfoque permite que el sistema de captura sea extremadamente ligero, al mismo tiempo que garantiza que toda la información necesaria para el análisis se encuentre disponible. Al utilizar un formato simple como CSV, los datos pueden ser fácilmente procesados posteriormente utilizando herramientas de análisis de datos.
Con el paso del tiempo, este archivo se convierte en una bitácora detallada de las sesiones de trabajo. A partir de esta bitácora será posible reconstruir la duración de los bloques de concentración, calcular métricas agregadas por día y analizar patrones de comportamiento.
Calidad y validación de los datos.
El microcontrolador incluye condiciones en su código que evitan que se graben dos eventos idénticos de manera consecutiva. Sin embargo, siempre existe la posibilidad de error humano.
En esos casos, es posible editar el CSV manualmente para eliminar registros capturados accidentalmente o corregir entradas incorrectas. Lo único a tomar en cuenta es que la función de lectura y escritura de datos no debe estar ejecutándose al momento de realizar estas modificaciones. Asimismo, es necesario cerrar el archivo CSV para que el script pueda operar correctamente.
Siguientes pasos
Con la captura y el almacenamiento de los datos resueltos, el siguiente paso del experimento será el análisis de la información generada. En esta etapa buscaré transformar los eventos y timestamps en métricas concretas que me permitan entender cómo se distribuye mi tiempo a lo largo de la jornada laboral y qué tan consistente es mi nivel de concentración.
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