A pandemia de coronavírus tem sido difícil para tantas pessoas de muitas maneiras, mas vamos levar as boas notícias que pudermos neste momento – e um benefício do distanciamento social e do bloqueio doméstico é que estamos sendo expostos a muito menos ruído ambiental.
Os pesquisadores analisaram os dados de decibéis coletados por 5.894 proprietários de Apple Watch e iPhone, cobrindo mais de meio milhão de níveis de ruído diários no total, antes e depois do início da pandemia.
Os níveis sonoros médios diários caíram quase 3 decibéis em março e abril, em comparação com janeiro e fevereiro.
Quaisquer que sejam os outros efeitos do vírus e nossa resposta a ele, isso é um desenvolvimento positivo no que diz respeito aos nossos ouvidos – a exposição crônica ao som está associada à perda de audição, doenças cardiovasculares e outros problemas de saúde.
A queda média de 3 decibéis representa uma redução pela metade da energia sonora a que os participantes foram expostos – em todas as amostras, a queda foi de uma média diária de 73,2 dBA antes das medidas de bloqueio serem introduzidas para 70,6 dBA depois.
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Qualquer coisa acima da marca de 70 dBA apresenta o risco de prejudicar a audição com o tempo.
Inicialmente, a maior queda na exposição ao som foi observada nos fins de semana, mas conforme as pessoas começaram a trabalhar em casa, isso começou a se estabilizar. Com a entrada em vigor dos bloqueios, houve pouca diferença entre os fins de semana e os dias da semana em termos de níveis de som.
As versões mais recentes do Apple Watch e do iPhone vêm com medição de ruído embutida e avisam os usuários se eles forem expostos a um nível inseguro de ruído por um período prolongado.
Tenha em mente que, neste estudo, os dados são representativos apenas dos usuários do iPhone e do Apple Watch, portanto, uma amostra mais ampla seria necessária para obter uma visão mais representativa dos níveis de ruído.
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Os pesquisadores dizem que esse tipo de monitoramento de ruído personalizado e sempre ligado permite uma análise mais detalhada – os dados podem ser divididos para fornecer informações categorizadas por idade, localização ou condições existentes de um indivíduo, por exemplo.
Fonte: ScienceAlert
