斯坦福大学的研究人员分析了使用 Argus 活动跟踪应用的 70 多万用户的匿名步行数据，获得了世界不同地区用户的活动量概况。结果显示，平均而言中国用户的活动量最大，印尼最低。研究报告发表在《自然》期刊上。数据显示香港用户活动量最大，每日平均步行数高达 6880，而全球平均步行数是 4961，印度尼西亚用户的每日平均步行数为 3513。研究发现，从步伐的差距得出的"活动量不平等"可用于判断肥胖率，一个地区活动量不平等数据越大，肥胖症的比率就越大。比如美国和墨西哥的每日平均步行数大致相等，但美国活动量的不平等数据要大得多，肥胖症率也更高。研究人员还发现，方便步行有助于降低肥胖症率。