詹姆斯·布里克曼(James Brickman)在2013年购买了Fitbit Flex。两年后，他在一个集体诉讼起诉该公司的原因是该设备没有像承诺的那样测量睡眠数据，而且不准确67分钟每晚。公司认定诉讼无正当理由;诉讼正在进行。
这并不是健身追踪器第一次被发现不够完美。
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健身跟踪器通常记录活动分钟，卡路里消耗和燃烧，持续时间和强度，睡眠习惯，楼梯攀爬和采取的步骤。一些跟踪器与其他设备同步，例如Fitbit Aria Wi-Fi智能尺度，或与应用程序，如Endomondo．在所有收集的数据中，健康和健身相关的信息对消费者来说是最重要的。77%的消费者想要一款可以跟踪并改善他们锻炼状况的可穿戴设备，75%的消费者想要一款可以存储并跟踪他们医疗信息的可穿戴设备。
爱荷华州立大学的研究人员研究了四个消费者健身追踪器(FitBit Flex、Jawbone UP24、Misfit Shine和Nike+ FuelBand SE)和两个研究活动监测仪(Actigraph GT3X+和BodyMedia Core)的准确性，测量了每个监测仪估算久坐期间消耗的卡路里的误差率，有氧和阻力活动。
他们收集的数据52名参与者完成了三组活动:20分钟的久坐活动，然后是25分钟的有氧活动，然后是25分钟的力量训练。每项活动之间允许间隔五分钟。
这六个活动监测器的总体错误率被认为是合理的。例如，FitBit Flex的总体错误率为16.8%，而Misfit Shine的总体错误率为30.4%，是研究中最差的。但是，一旦跟踪器的结果在特定的活动中而不是整体上进行检查，就会出现大量的错误。
“通过观察在锻炼和日常生活中最常见的活动，我们可以检查错误发生的地方，”第一作者杨白在一份声明中说．的FitBit Flex例如，在久坐运动中有29.4%的错误率，在有氧运动中有34.7%的错误率，在抵抗运动中有31.6%的错误率。
但不要抱太大希望。这些差异还没有严重到足以扭曲一些听起来很傻的东西，但对许多Fitbit用户来说非常重要:在Fitbit仪表盘上有一些友好竞争的好友之间的排名。
爱荷华州立大学(Iowa State University)运动机能学副教授格雷格·威尔克(Greg Welk)博士解释说:“我认为，对消费者来说，关键不在于运动监测器在卡路里方面是否准确，而在于它是否能激励他们，让他们对一天的活动负责。在一份声明中．但在任何情况下，这些追踪器都不会让一个正在读书的人看起来比正在快步行走的人更有活力——事实上，这些追踪器并不能人为地增加沙发土豆消耗的总卡路里。威尔克在一封电子邮件中说，这些数据并不支持“关于数据如何被跟踪的蓄意破坏或某种阴谋论”的观点。
“错误的问题是它在很大程度上变化而不是系统性的，”他继续。“错误会倾向于洗掉，在这些比较中致力于噪音。”
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