Self-Tracking Para Fertilidade: Apoio Colaborativo para um problema altamente personalizado - Costa Figueiredo, Mayara; Caldeira, Clara; L. Reynolds, Tera; Victory, Sean; Zheng, Kai; Chen, Yunan (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC); 2018: Anais Estendidos do XVII Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/ihc.2018.4230, 2018)
Infertilidade é um problema de saúde global que afeta muitos casais. Tratamentos de fertilidade requerem monitoramento contínuo de múltiplos indicadores de saúde através de selftracking. Esse processo de coletar e interpretar dados de fertilidade é complexo e costuma afetar as mulheres mais intensamente. Nesse estudo, nós analisamos conteúdo gerado por pacientes em uma comunidade online focada em fertilidade com o objetivo de entender os desafios enfrentados por mulheres que realizam atividades de selftracking objetivando engravidar. Nós discutimos como um contexto complexo e altamente personalizado aumenta a responsabilidade, a pressão, e a carga emocional, assim como o papel da colaboração na criação das soluções individualizadas. Finalmente, nós sugerimos implicações para as tecnologias que visam apoiar mulheres que enfrentam problemas de fertilidade.