Сложность. Разум. Постнеклассика, 2014, №1

               Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1                                                               
3

Содержание 
Стр. 

I.БИОМЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ  

И СИНЕРГЕТИКА 

 
С.И. Логинов, А.Ю. Ветошников, 
А.С. Кинтюхин, А.С. Снигирев. 
Биомеханическое исследование локомоторной активности человека с помощью датчиков регистрации движений с позиций теории хаоса и самоорганизации сложных систем 

4 

 
 
М.А.Филатов, Д.Ю.Филатова, Т.Ю. 
Поскина, Т.В. Стрельцова. Методы 
теории хаоса-самоорга-низации в психофизиологии 

13 

 

II.ФИЛОСОФИЯ 

 И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ  

В ОБЩЕЙ ПОСТНЕКЛАССИЧЕСКОЙ 

ПАРАДИГМЕ 

 
В.А. Карпин. Синергетический сциентизм и социальная картина мира 
29 

 
 
Л.Б. Джумагалиева, C.А. Гудкова, 
В.М. Еськов, А.А. Хадарцев. Философский подход в интерпретации 
стационарных режимов социальных 
систем 

37 

 

III.МАТЕМАТИКА В ОПИСАНИИ 
ХАОСА И СИНЕРГЕТИЧЕСКИХ  

СИСТЕМ 

 
Т.В.Гавриленко, Ю.В. Вохмина, 
М.И. Зимин, Ю.М. Попов. Математические основы глобальной нестабильности биосистем 

49 

 
 
В.М. 
Еськов, 
А.А. 
Хадарцев, 
В.В. Еськов, М.А.Филатов. Моделирование когнитивной и эвристической 
деятельности мозга с помощью нейроэмуляторов 

62 

 
 
Г.Г.Комиссаров, 
 
Н.А.Рубцова. 
Цепные процессы в когнитивной динамике 

70 

Contents 
Page

I.BIOMEDICAL SCIENCES 

 AND SYNERGETICS 

 
S.I. Loginov, 
A.Yu. 
Vetoshnikov, 
A.S. Kintukhin, A.S. Snigirev. Biomechanical research of human locomotor 
activity by sensor recording motion from 
point of view of theory of chaos and selforganization of complex systems 

4 

 
 
M.A. Filatov, D.Yu. Filatova, D.Yu. 
Poskina, T.V. Streltzova. Methods of 
chaos and self-organization in psychophysiology 

13 

 

II.PHILOSOPHY AND THE HUMANITIES 

IN GENERAL POSTNONCLASSICAL 

PARADIGM 

V.A. Karpin. Synergetic scientism and 
social picture of the world 
29 

 
 
L.B. Dzhumagalieva, S.A. Gudkova, 
V.M. Eskov, A.A. Khadartsev. Philosophical approach in interpretation of 
stationary modes of social systems 

37 

 

III.MATHEMATICS IN DESCRIPTION 

OF CHAOS AND SYNERGETIC 

 SYSTEMS 

 
T.V. Gavrilenko, Y.V. Vokhmina, 
M.I. Zimin, Y.M. Popov. Mathematical 
basis of the global instability of biosytems 

49 

 
 
V.M. 
Eskov, 
A.A. 
Khadartsev, 
V.V. Eskov, M.A. Filatov. Cognitive 
and heuristic brain activity modeling by 
neural emulator 

62 

 
 
G.G. Komissarov, N.A. Rubtsova. 
Chain processes in cognitive dynamics 
70 

 

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

4

I. БИОМЕДИЦИНСКИЕ НАУКИ И СИНЕРГЕТИКА 

 
DOI 10.12737/3393 
 
БИОМЕХАНИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЛОКОМОТОРНОЙ АКТИВНОСТИ  
ЧЕЛОВЕКА С ПОМОЩЬЮ ДАТЧИКОВ РЕГИСТРАЦИИ ДВИЖЕНИЙ С ПОЗИЦИЙ 
ТЕОРИИ ХАОСА И САМООРГАНИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ 
 
С.И.ЛОГИНОВ, А.Ю.ВЕТОШНИКОВ, А.С.КИНТЮХИН, А.С.СНИГИРЕВ  
  
ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО-Югры», пр.Ленина, д.1, 
г.Сургут, Россия, 628412 
 
Аннотация. Изучены особенности локомоторной активности 651 студента (возраст 
19,2±3,2 лет, 57,3% женщины) и 100 случайным образом отобранных взрослых (возраст 
41,2 ± 13,5 лет, 45% женщины) различных профессий, постоянно проживающих в г. Сургуте. Установлено, что локомоторная активность студентов за сутки составляет у юношей 
9031±3694 шаг, у девушек – 8312±3532 шага, расход энергии на ходьбу составляет у юношей 
240±105 ккал, что выше (p<0,05), чем у девушек 197±91 ккал. Самая низкая локомоторная 
активность отмечена зимой. У взрослых мужчин локомоторная активность составляет в 
среднем за неделю 8696±2250 шагов, а у женщин – 6513±1902 шага (p<0,05). Самая низкая 
активность и энергозатраты у женщин отмечены в воскресенье (3642 шагов, 466 ккал), а у 
мужчин в воскресенье и понедельник (4241 шагов, 523 ккал и 6707 шагов, 523 ккал), соответственно. Определены размеры квазиаттракторов в зависимости от дня недели. Необходимы меры по обеспечению физически активной досуговой деятельности в выходные дни. 
Ключевые слова: физическая активность, локомоторная активность, ходьба, шагометрия, акселерометрия, студенты, взрослые.  
 

BIOMECHANICAL RESEARCH OF HUMAN LOCOMOTOR ACTIVITY BY SENSOR 

RECORDING MOTION FROM POINT OF VIEW OF THEORY OF CHAOS  
AND SELF-ORGANIZATION OF COMPLEX SYSTEMS  
 
S.I. LOGINOV, A.YU.VETOSHNIKOV, A.S.KINTUKHIN, A.S.SNIGIREV  
 
Surgut State University, Lenina, 1, Surgut, Russia, 628412 
 
Abstract. Features of locomotor activity were researched in 651 students (mean age 19,2±3,2, 
women – 57,3%) and 100 adults, randomly selected (mean age 41,2±13,5, women – 45%), having 
different occupations and constantly living in Surgut. It was established that locomotor activity of students for 24 hours is 9031±3694 steps for boys and 8312±3532 steps for girls. Power inputs during 
walking are spent by boys is 240±105 kcal that higher (p<0,05) than in girls – 197±91 kcal. The lowest locomotor activity is marked in winter.  Men take about 8696±2250 steps during a week, women 
take 6513±1902 steps (p<0,05). The lowest activity and low power inputs are marked on Sunday in 
women (3642 steps, 466 kcal), on Sunday and Monday in men (4241 steps, 523 kcal and 6707 steps, 
523 kcal) in accordance. The volumes of quasi-attractors are defined depending on day a week. 
Measures on providing of physical activity on days-off are required. 
Key words: physical activity, locomotor activity, walking, step measuring, measuring of 
accelerator, students and adults. 

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

5

Введение. Все возрастающий интерес 
исследователей к изучению физической активности (ФА) человека обусловлен необходимостью выяснения психофизиологических механизмов формирования внутренней 
и внешней мотивации, интенции (переноса 
мотива на действие), самоэффективности и 
самоорганизации двигательных действий 
[7,11], с одной стороны, и потребностью в 
точном количественном учете объема выполненных движений, с другой [1,5]. ФА 
представляет собой сложную биосоциальную систему с хаотической динамикой, поэтому очевидно, что ее исследование предпочтительно осуществлять с позиций теории 
поведения, теории хаоса и самоорганизации 
[2,4,9]. Между тем, до сих пор изучение 
особенностей проявления физической (двигательной) активности в России традиционно проводится с помощью анкет и опросников в рамках наблюдения или педагогического эксперимента и носит, как правило, 
вспомогательный характер. Специальных 
исследований уровня и структуры ФА разных контингентов населения в рамках национальных и региональных программ с использованием специальных датчиков, регистрирующих движения в сочетании с опросниками, довольно мало [3].  
Цель исследования –  установление 
уникальной возможность получения оперативной, объективной информации относительно биомеханики, психологии, психофизиологии повседневной ФА с помощью 
электронных 3-х осевых шагомеров и акселерометров в сочетании с 7-ми дневным 
самоотчетом бюджета времени.  
Материалы и методы исследования. Повседневную физическую активность (на примере ходьбы) изучали с участием 651 студента Сургутского госуниверситета в возрасте 18-22 лет (57,3% 
женщины) и 100 случайным образом отобранных человек в возрасте 20-67 лет (45% 
женщины) различных профессий. Учет 
движений (рис. 1) проводили с помощью 
электронного 
3-х 
осевого 
шагомера 
«Tanita АМ-120» (Япония). 

 
 
Рис. 1. Внешний вид шагомера 
 
 

 
 
Рис. 2. Внешний вид, используемого нами  
акселерометра RT3 Research Activity Monitor 
(США) (А), докстанции (Б) и способа  
крепления на поясе испытуемой (В) 
 
Шагомер прикрепляли вертикально с 
левой стороны тела на поясной ремень участников исследования. Перед началом измерения на приборе устанавливали индивидуальные показатели веса тела и средней длины шага испытуемого. Длиной шага считали 
расстояние от носка одной ноги до носка 
другой при ходьбе. Для измерения средней 
длины шага каждому участнику исследования предлагали выполнить 10 шагов обычным шагом, а затем измеряли пройденную 
дистанцию и делили на 10. Калибровку чувствительности прибора осуществляли путем 
обнуления счетчика и регистрации 100 шагов. Затем поверяли зафиксированное число 
на дисплее. Если число было более «100» 
регулятор чувствительности передвигали к 
знаку «минус». При меньшем числе шагов 
на дисплее (95 и меньше) регулятор чувствительности передвигали к знаку «плюс». 
Участники носили шагомер в течение дня на 
протяжении всей недели и снимали его 
только перед сном. В специальную таблице 
фиксировали показатели дисплея: количество пройденных шагов, затраченных на ходь

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

6

бу килокалорий, а также общий километраж. Параллельно с использованием шагомера для изучения расхода энергии, связанного с локомоторной активностью (ЛА), 
использовали 
семидневный 
самоотчет 
бюджета времени (7Д-СБВ), разработанный в нашей лаборатории [3]. Самоотчет 
предусматривал поминутный учет всех видов деятельности студентов непрерывно в 
течение семи суток. Для учета общего количества движений, выполняемых за одни сутки и в продолжение 7 дней кряду использовали акселерометр RT-3D (США) с докстанцией для связи с компьютером и обработки 
полученных данных (рис. 2). С помощью 
докстанции акселерометр программировали 
в формате 10-ти минутной, поминутной или 
посекундной записи движений с учетом 
возраста, массы и длины тела. Обработку 
полученных данных производили при помощи методов описательной статистики с 
использованием пакета статистических программ (Statistica_v. 10., Stat. Soft., США). 
Рассчитывали среднее арифметическое – Χ, 
стандартную ошибку среднего арифметического – SD, 0,95 доверительный интервал 
(0,95 ДИ), проводили дисперсионный анализы с расчетом коэффициента Фишера (F). 
Достоверность различий между группами 
испытуемых оценивали с помощью двустороннего t-критерия Стьюдента или Wкритерия Уилкоксона-Уитни-Манна в случае непараметрического распределения при 
уровне значимости p ≤ 0,05. Степень хаотичности оценивали по методике В.М. Еськова и соавт. [2]. 
Результаты и их обсуждение. 
1. Шагометрия. Установлено, что 
локомоторная активность студентов за одни сутки составляет у юношей 9031 шаг 
(SD 3694), у девушек – 8312 шагов (SD 
3532). Это явно меньше рекомендованных 
специалистами 11-12 тысяч шагов, необходимых для поддержания оптимального 
уровня состояния физического и психологического здоровья.  
Суточный расход энергии на ходьбу 
расценивался как низкий и составляет у 
юношей 240 ккал (SD 105), у девушек 197 

(SD 91). Юноши двигаются и тратят энергии достоверно (p<0,05) больше, чем девушки (табл. 1).  
Ежедневное количество шагов, совершаемое студентами, зависит от дня недели (F (6, 4480)=17,660, p=0,00004). Динамика изменений носит периодический характер. Максимальных значений показатели ЛА достигают в среду и субботу. 
 
Таблица 1 
 
Количество шагов и энергии, затраченной 
на их осуществление студентами за одни 
сутк (X±SD) 
 

Показатели 
Юноши 
(n=277) 
Девушки 
(n=364) 
Все 
(n=641) 

Количество    
шагов 
9031±3694 8312±3532* 8622±3619

Количество    
килокалорий 
240±105 
197±91* 
216±100 

 
Примечание: * – различия между показателями 
юношей и девушек достоверны, p<0,05 
 
Минимальное количество шагов наблюдается в пятницу. В недельном цикле 
локомоторная активность юношей достоверно выше, чем девушек во все дни недели 
кроме пятницы и субботы (табл. 2). Можно 
предположить, что к концу недели студенты устают от психоэмоциональной нагрузки в университете, а впереди остается еще 
один трудовой день. Поэтому, молодые 
люди, в пятницу передвигаются пешком 
мало. В другие дни (понедельник, вторник, 
четверг и воскресенье) ЛА изменяется несущественно. Средние показатели ЛА будних дней достоверно не отличаются от количества шагов, накопленных в воскресенье. Количество энергозатрат на ходьбу во 
все дни недели является низким.  
Самые низкие показатели пешей ходьбы, как и ожидалось, выявлены зимой. Они 
составляют в среднем по выборке 7842 шага 
(SD 3763) при расходе энергии 195±98 ккал 
(p<0,001 по сравнению с летом). С приходом весны, показатели ЛА студентов увеличиваются до 9061±3228 шага при энергозатратах 227±104 ккал (p=0,006). Наиболее 
высокие показатели локомоторной активно

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

7

сти по данным шагометрии отмечаются летом. Они составляют 9731±3490 шагов при 
затратах энергии 244±97 ккал. С наступлением осени количество шагов, совершаемых 
студентами, снижается до 8403 шагов (SD 
3230). Соответственно уменьшается количество 
энергии, 
затраченной 
на 
ходьбу 
(212±102 ккал).  
 

 

2. Семидневный самоотчет бюджета времени. Установлено, что по всем 
видам повседневная ФА юношей выше, чем 
у девушек. Интенсивная ФА юношей и девушек составляет всего 3-4 мин/ в сутки, а 
умеренная и общая ФА – в среднем 6070 мин. (табл. 3).  
В целом, следует отметить, что локомо
торная активность студентов по данным шагометрии и затраты энергии на ходьбу по 
данным 7Д-СБВ хорошо дополняют друг 
друга, но все равно остаются низкими независимо от времени года. Кроме того, уместно 
напомнить, что к интенсивной ФА на основании рекомендаций Американского колледжа 
спортивной медицины нами были отнесены 
такие виды деятельности, 
как 
бег, ходьба с высокой скоростью, 
спортивные танцы, аэробика и 
др., вызывающие 
значительное учащение 
пульса, 
дыхания и обильное 
потоотделение (работа в зоне 
50-75% аэробной 
мощности или 6-9 
МЕ). 
К 
умеренной ФА было отнесено большинство видов физического труда, прогулочная ходьба, 
физические упражнения с умеренным повышением частоты пульса, 
дыхания и незначительным потоотделением (работа в зоне 25-50% 
аэробной мощности или 3-6 МЭ). 
Нами установлено, что ЛА студентов зависит от температуры окружающего 
воздуха 
(F(50,3655)=5,2171, 
p=0,00067) 
и 
может быть описана уравнением 
линейной регрессии Y=8856+66×X, 
где Y – число шагов.  
3. 
Изучение 
локомоторной 
активности с помощью акселерометров. Записи счетчика движений и энергозатрат испытуемых представлены на рис. 3.  
Усредненные данные 24-часового измерения ФА в течение 7-ми суток подряд 
представлены на рис. 4. Данные свидетельствуют, что у женщин общие затраты энергии на процессы жизнедеятельности практически одинаковы на протяжении всех 

Таблица 2 
 
Количество шагов и энергии, затраченной студентами в зависимости от 
дня недели  (X±SD) 
 
Число шагов 
Количество килокалорий 
День 
недели 
Юноши 
(n=278) 
Девушки 
(n=373) 
Все 
(n=641) 
Юноши 
(n=278) 
Девушки 
(n=373) 
Все 
(n=641) 

Пн 
8873±3354 
8174±3254* 
8425±3219 
234±97 
195±88* 
210±91 

Вт 
8602±3604 
8039±3393* 
8274±3463 
229±106 
192±93* 
207±97 

Ср 
9830±4036 
8652±3485* 
9147±3778 
259±118 
205±92* 
228±106 

Чт 
9282±3442 
8753±3665* 
8980±3578 
245±100 
209±95* 
224±99 

Пт 
8208±3311 
7824±3234 
7969±3267 
218±99 
187±90* 
199±94 

Сб 
9878±3977 
9271±4291 
9513±4116 
258±109 
222±113* 
236±108 

Вс 
8457±3724 
7793±3533* 
8043±3561 
236±104 
186±90* 
206±95 

 
Примечание: * – различия девушек и юношей достоверны  
при уровне значимости p < 0,05. Пн-Вс – дни недели 
 

Таблица 3

Продолжительность физической активности различной 
интенсивности студентов  
по данным 7-ми дневного самоотчета  
бюджета времени (X±SE) 
 
Продолжительность, мин/день 
Уровень 
физической 
активности 
Девушки 
(n=181) 
Юноши 
(n=163) 
Все 
(n=344) 

Интенсивная, 6-9 МЭ 
2,9±0,16 
3,6±0,24* 
3,26±0,14 

Умеренная, 3-6 МЭ 
57,5±2,11 
67,2±2,54* 
62,0±1,65 

Общая, 3-9 МЭ 
60,5±2,21 
70,5±2,68* 
65,2±1,74 

 
Примечание: МЭ – величина метаболического  
эквивалента, показывающего во сколько раз выполняемая 
деятельность больше основного обмена; * – достоверно по 
отношению к данным девушек, p<0,01 
 

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

8

дней с тенденцией снижения к концу недели. Наиболее энергозатратными днями оказались понедельник и вторник, тогда как в 
воскресенье женщины данной выборочной 
совокупности продемонстрировали самую 
низкую ФА (466 ккал), как впрочем, и 
мужчины, у которых затраты на ФА составили 523 ккал. Но в недельном цикле активность мужчин была наибольшей со 
вторника по субботу, с максимумом в середине недели. Пониженная активность, в отличие от женщин, отмечена также в понедельник. В целом, как и ожидалось, ФА 
женщин ниже, чем у мужчин, но она почти 
одинакова на протяжении недели.  
 

 
 
Рис. 3. Пример трехчасовой  
записи акселерометра RT3 у испытуемой А.С. 
К-вой (48 лет). А – показатели активности,  
отсчеты, Б – затраты энергии, ккал. На записи 
видно: с 0 по 8299 сек – передвижение по дому, 
с 8300 по 10600 секунды – ходьба на улице 
 

 
 
Рис. 4. Недельная динамика общих  
энергозатрат и затрат энергии на физическую 
активность по данным акселерометрического 
исследования. А – мужчины (n=55),  
Б – женщины (n=45). Вертикальные линии – 
0,95 доверительный интервал. * – Достоверно 
по сравнению с данными воскресенья 

 

 
 
Рис. 5. Точечная диаграмма энергозатрат на 
поддержание жизнедеятельности (черные 
кружки) и физическую активность (белые 
кружки) В.А. П-вяк (46 лет) в середине и конце 
недели. Каждая точка сумма движений за одну 
минуту. Отчетливо видны фазы дневной 
 активности и ночного сна 
 
Анализ акселерограмм показал, что 
повседневная ФА представляет собой типичное поведение с хаотической динамикой. Несмотря на то, что люди стараются 
планировать свою деятельность, множество 
привходящих обстоятельств и неучтенных 
факторов окружающей среды и психической сферы личности, препятствуют осуществлению планов в намеченные сроки.  
В этом смысле весьма интересны записи движений человека в течение суток и 
в недельном цикле. Мы приводим поминутную регистрацию общих энерготрат человека в течение 1440 минут на поддержание жизнедеятельности и величину затрат 
на ФА в середине и в конце недели (рис. 5). 
4. Оценка локомоторной активности 
с позиций теории хаоса и  самоорганизации. При помощи методов системного анализа и синтеза исследована динамика поведения квазиатракторов в 3-х мерном фазовом 

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

9

пространстве показателей ФА (табл. 4).  
 

 

 

 

 
Рис. 6. Пример движения квазиаттрактора вектора состояния физической активности в 3-х 
мерном фазовом пространстве состояний:  
А – женщины, Б – мужчины в будний день и в 
воскресенье. По оси Х – длительность ФА 
(мин), по оси Y – расход энергии (ккал), 
по оси Z – количество шагов за один день 
 
Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что ФА имеет хао
тическую динамику поведения. При этом 
наибольшая 
степень 
хаотичности у женщин 
выявлена во вторник 
(Vx=1,6×109 
при 
Rx=1306,9) и четверг 
(Vx=1,3×109 
при 
Rx=2281,9). Наименьший уровень ФА у 
женщин наблюдается в 
среду (Vx=0,9×109 при 
Rx=595,4) и воскресенье (Vx=0,6×109 при 
Rx=1190). У мужчин 
наиболее выраженное 
хаотическое 
поведение, связанное с ФА, 
выявлено 
в 
среду 
(Vx=3,4×109, 
при 
Rx=1360), 
четверг 
(Vx=3,5×109, 
при 
Rx=917,3) и пятницу 
(Vx=3,6×109 
при 
Rx=377,0). Наименее выраженное хаотичное поведение у мужчин установлено в понедельник (Vx=1,5×109 при Rx=1635,1), 
вторник (Vx=1,6×109 при Rx=791,7) и воскресенье (Vx=2,4×109 при Rx=3877,9). В 
целом у мужчин наблюдается более хаотичный характер ФА по сравнению с женщинами.  
На рис. 6 представлены объемы параллелепипедов, в которых движется квазиатрактор показателей ФА исследуемых выборок. Легко видеть, что как у мужчин, так и у 
женщин размерность 3-х мерного фазового 
пространства в будний день (четверг) выше, 
чем в выходной день (воскресенье). 
5. Обсуждение. Основным предназначением шагомера является сбор информации, касающейся ходьбы, этого наиболее 
распространенного вида ФА человека. Интерес к исследованию ходьбы и связанных 
с ней проблем по-прежнему достаточно высок потому, что ходьба была и до сих пор 
остается в России одним из самых популярных видов передвижения. И в США она 
опережает по распространенности многие 
другие виды ФА, в том числе, такие как ра
Таблица 4
 
Динамика движения квазиатракторов  
физической активности мужчин и женщин в 3-х мерном фазовом 
 пространстве состояний в зависимости от дня недели

Дни 
недели 
Пн 
Вт 
Ср 
Чт 
Пт 
Сб 
Вс 

Женщины (n=45) 

Vx (усл.ед.) 
1,2×109 
1,6×109 
0,9×109 
1,3×109 
1,1×109 
0,9×109 
0,6×109 

Rx (усл.ед.) 
216,7 
1306,9 
595,4 
2281,9 
1307,2 
1298,4 
1190,7 

Z0  (усл. ед.) 
208,2 
541,1 
111,7 
425,5 
1902,5 
1217,6 

Мужчины (n=55) 

Vx (усл.ед.) 
1,5×109 
1,6×109 
3,4×109 
3,5×109 
3,6×109 
3,0×109 
2,4×109 

Rx (усл.ед.) 
1635,1 
791,7 
1360,0 
917,3 
377,0 
424,8 
3877,9 

Z0  (усл. ед.) 
3393,4 
490,7 
757,3 
2150,2 
424,3 
4536,4 

Примечание: Vx – общий объем квазиатрактора;  
rX – показатель асимметрии; Z0 – расстояние между хаотическими 
 центрами квазиатракторов. Пн-Вс – дни недели 

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

10

бота на приусадебном участке, езда на велосипеде, бег трусцой, занятия атлетической гимнастикой, плаванием, танцами, 
баскетболом, теннисом, футболом, софтболом, гольфом и боулингом. По данным 
многочисленных опросов ходьба является 
основным 
источником 
дополнительных 
энергозатрат человека в течение дня [6]. 
Она также оказывает благотворное влияние 
на здоровье, снижая риск сердечнососудистых заболеваний, ожирения, остеохондроза, диабета и рака прямой кишки. К тому 
же ходьба является официально рекомендованной формой ФА, осуществляемой с 
целью вторичной профилактики инфаркта 
миокарда. 
Заниматься 
оздоровительной 
ходьбой и бегом может каждый человек. 
Для этого не требуется дорогостоящего 
оборудования и снаряжения. Занятия ходьбой уходят корнями в национальную культуру многих народов, имеют солидную историю, теоретическое обоснование и развивающееся методическое обеспечение. Использование шагомеров следует рассматривать как неотъемлемую часть методического сопровождения регулярных занятий 
ходьбой как разновидности физических упражнений для здоровья.  
Современный шагомер обеспечивает 
сравнительно недорогое, точное и объективное измерение физически активного поведения. В анкетных опросах различных 
категорий населения также неизменно содержатся вопросы, выясняющие сведения о 
том, как часто они совершают пешие прогулки, каково расстояние, которое проходят 
респонденты в течение дня. Однако беда в 
том, что одни люди не могут точно вспомнить пройденное расстояние, другие – не 
могут его правильно оценить. Все это снижает корректность проводимых опросов и 
диктует необходимость применения сравнительно точных и объективных приборов, 
подобных шагомеру и акселерометру.  
Работать с шагомером довольно просто. В начале исследования нужно запрограммировать микропроцессор. Для этого 
необходимо ввести данные о поле, массе 
тела и длине шага пользователя. Затем про
инструктировать участника как правильно 
закреплять шагомер на поясе. Испытуемый 
носит его в течение 7-ми дней. По окончании исследования шагомер открывается для 
снятия показаний за каждый день. Если шагомер не имеет опции записи данных в память за все 7 дней, испытуемых просят в 
течение всего периода исследования ежедневно записывать показания прибора в 
дневник. Для этого следует перед тем, как 
лечь спать, снять шагомер, записать его показания и обнулить данные. Утром снова 
повесить шагомер на пояс на прежнее место. Проблема в том, что испытуемые забывают своевременно повесить шагомер и 
записать показания. Для повышения ответственности участникам исследования необходимо давать четкие инструкции, а в ряде 
случаев попросту звонить на мобильные 
телефоны и напоминать о том, что следует 
делать. 
Такую 
практику 
использовали 
швейцарские и американские исследователи при сравнительном изучении ФА методом шагометрии и анкетного опроса и получили положительные результаты [8].  
Валидность шагомера, т.е. точности, с 
которой 
измеряется 
количество 
шагов, 
пройденное расстояние и калорийность 
энергозатрат была изучена Д. Бассетом в лаборатории Университета штата Теннеси в 
1996 году [6]. В результате определения 
точности измерения были обнаружены статистически значимые (p<0,05) различия в 
показаниях шагомеров. Шагомеры Yamax, 
Accusplit и Freestyle Pacer определили контрольное расстояние почти одинаково и гораздо точнее, чем другие марки. В качестве 
контроля пройденного расстояния за день, 
каждый участник эксперимента (n=17) катил 
перед собой измерительное колесо. Корреляция между показаниями шагомера и измерительного колеса оказалась очень высокой 
(r=0,977). Это свидетельствует, что шагомер 
может успешно применяться для оценки 
дневной ЛА человека. Проверку способности шагомера, измерять количество килокалорий, осуществили A. Rowlands и его коллеги в 2004 году [10]. Его показания сравнивали с показаниями косвенной калоримет

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

11

рии. Показания энергозатрат шагомера оказались заниженными на 27% при скорости 
ходьбы в 3,2 км/час и на 7% при скорости 
ходьбы более 5 км/час. Таким образом, шагомер более точно измеряет величину энергозатрат при энергичной ходьбе, чем при 
ходьбе в прогулочном темпе. Исследование, 
проведенное в 2000 году по инициативе International Life Science Institute [14], показало, что величина энергозатрат по данным 
шагомера коррелирует с энергозатратами 
при различных видах деятельности, измеренных с помощью семидневного самоотчета (r=0,493) и дважды меченой воды. Однако 
оценить полную ФА, включая производственную, повседневно-бытовую, физкультурно-спортивную и другие шагомер не может. Установлено, что он почти на половину 
занижает величину затрат энергии при таких видах деятельности, как переноска, 
разгрузка, работа руками сидя.  
В сравнительных исследованиях, проведенных Клаасом Вестертерпом из Маастрихтского университета в Голландии [15] не 
найдено статистически значимых различий 
между данными косвенной калориметрии и 
показателями акселерометра в процессе 
ходьбы как при использовании одноосевого, 
так и трехосевого приборов, помещенных на 
запястье, бедро или голень. «Сидячие действия» лучше отражаются с помощью трехосевого акселерометра, по сравнению с одноосевым. Высокая точность акселерометрии 
была подтверждена в сравнительных исследованиях на здоровых испытуемых при различных режимах ходьбы и бега [12], в сочетании с показаниями холтеровского мониторинга ЭКГ, у детей разного возраста и пациентов с заболеваниями артерий нижних конечностей. По сравнению с данными шагомера показатели акселерометрии оказались 
точнее в 6-13 раз, особенно у тучных людей. 
Акселерометры «RT3» и «Tracmor» были 
проверены на надежность в процессе исследования энергозатрат в повседневных условиях жизни по сравнению с методом определения метаболизма с помощью дейтериевой 
воды. Самая высокая корреляция между показаниями акселерометра и ФА, сопровож
дающейся расходом энергии, была найдена 
именно для голландского акселерометра 
«Tracmor» и американского RT3. Анализ более чем 380 литературных источников, опубликованных в мире за последнее время по 
акселерометрии свидетельствует, что трехосевой акселерометр для регистрации движения – это объективный инструмент, который может использоваться для оценки различий в ФА между отдельными людьми и 
выявления эффектов вмешательств в ФА человека с целью ее коррекции на индивидуальном и популяционном уровнях.  
Вопросам изучения количественных 
характеристик ФА людей разного возраста с 
помощью акселерометрии во взаимосвязи с 
определением расхода энергии при избыточной массе тела и различных воздействиях на организм с целью коррекции посвящено значительное число работ. Непрерывное 
ношение акселерометра на протяжении 17 суток с последующим анализом полученных данных, позволяет объективно оценить 
суточную и недельную динамику ФА и ее 
изменение в результате корригирующего 
воздействия. Весьма важно, что показания 
акселерометров калибруются в единицах 
основного обмена (1 МЕТ = 1 ккал/мин) и 
классифицируются в зависимости от продолжительности суточной ФА по трем категориям – низкая (2-3,9 MET), умеренная (4-7 
МЕТ) и высокая (>7 MET) [6].  
Примером того, как мониторы ФА могут использоваться для проверки результатов самоотчета, является работа Грегори 
Уэлка, в которой участники носили акселерометр RT3 в течение недели вплоть до завершения семидневного самоотчета о ФА. 
Данные, полученные от акселерометра, были синхронизированы со временем занятий 
физической культурой и другими видами 
деятельности, о которых участники сообщали в своих отчетах ежедневно в течение семи дней, для того, чтобы провести перекрестную проверку правильности самоотчетов. 
В результате была обнаружена высокая степень корреляции между показателями полной ФА по данным акселерометрии и семидневного самоотчета бюджета времени [14].  

С.И. Логинов и др. / Сложность. Разум. Постнеклассика. 2014 – № 1 – С. 4-13.                                             

 

 

12

В последнее время появился ряд работ, в которых авторы вновь призывают 
вернуться к старым добрым (недорогим 
усовершенствованным 3-х осевым) шагомерам [13]. После критических замечаний о 
том, что недорогие, но уже гораздо более 
точные шагомеры (педометры) с электронной начинкой могут снова активно конкурировать с дорогими и весьма точными акселерометрами, можно высказать мнение о 
том, что в развитом обществе люди вправе 
выбирать средства контроля ФА в зависимости от поставленных задач и уровня доходов. Вместе с тем, для кого-то использование современных миниатюрных устройств, вроде акселерометра или электронного шагомера, может явиться серьезным 
внешним стимулом для повышения самоэффективности и приобщения к регулярным занятиям оздоровительной физической 
культурой. Для научных лабораторий и 
комплексных научных групп по видам 
спорта использование акселерометров для 
учета и анализа движений в сочетании с 
методами оперативной регистрации газообмена, максимального потребления кислорода просто обязательно. При этом необходимо учитывать хаотический характер 
повседневной ФА и использовать для более 
продуктивного анализа подходы на основе 
теории хаоса и самоорганизации. 
 
Литература 
 
1. Бальсевич В.К. Очерки по возрастной кинезиологии человека / В.К. Бальсевич.– М.: Советский спорт, 2009.– С. 57-63.  
2. Пат. 2006613212 Россия. Программа идентификации параметров аттракторов 
поведения вектора состояния биосистем в 
m-мерном пространстве / Еськов В.М., Брагинский М.Я., Русак С.Н., Устименко А.А., 
Добрынин Ю.В. // Роспатент.– 2006. 

3. Логинов С.И. Детерминанты физи
ческой активности: проблемы и подходы к 
изучению // Теория и практика физ. культ.– 
2006.– № 7.– С. 55–58.  
4. Логинов С.И., Басова О.Н., Гришина Л.Н., Гизатулина Л.В. Физическая ак
тивность человека как биосоциальная система с хаотической динамикой поведения // 
Информатика 
и 
системы 
управления.– 
2009.– Т. 22, № 4.– С. 11–12.  

5. Логинов 
С.И., 
Снигирев 
А.С., 

Мальков М.Н., Хисамова А.В. Физическая 
активность человека на Севере по данным 
шагометрического исследования // Экологический вестник Югории.– 2007.– Т. IV, 
№ 4.– С. 52–60.  

6. Bassett D.R. Validity and reliability 

issues in objective monitoring of physical activity // Res. Quart. Exerc. Sport.– 2000.– 
V. 71.– P. 30–36.  
7. Buckworth J. et al. Exercise Psychology. Human Kinetics, 2013.– 544 p.  

8. Dishman R.K., Jackson A.S., Bray 

M.S. Validity of processes of change in physical activity among college students in the TIGER study // Ann Behav Med. – 2010. – V 40, 
N2.– P. 164–175. doi:10.1007/s12160-0109208-2. 

9. Resnicow K., Vaughan R. A chaotic 

view of behavior change: a quantum leap for 
health promotion // International Journal of 
Behavioral Nutrition and Physical Activity.– 
2006.– N 3.– P. 25–24.  

10. Rowlands A.V., Thomas P.W., Es
ton R.G., Topping R. Validation of the RT3 
triaxial accelerometer for the assessment of 
physical activity // Med. Sci. Sports Exerc.– 
2004.– V. 36, N 3.– P. 518–524.  

11. Ryan 
R.M., 
Deci 
E.L. 
Self
determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and wellbeing // Am Psychol.– 2000.– V. 55.– P. 68–78.  

12. Sumukadas D. Using the RT3 accel
erometer to measure everyday activity in functionally impaired older people / D. Sumukadas, S. Laidlaw, M.D. Witham // Aging Clin. 
Exp. Res.– 2008.– V. 20, N 1.– P. 15–18.  

13. Tudor-Locke C. et al. U.S. popula
tion profile of time-stamped accelerometer 
outputs: impact of wear time // J. Phys. Act. 
Health.– 2011.– V. 8, N 5.– P. 693–698.  

14. Welk C.J., Blair C.N., Wood K. et 

al. A comparative evaluation of three accelerometry-based physical activity monitors // 
Med. Sci. Sports Exerc.– 2000.– V. 32.–