El análisis de la marcha tiene aplicaciones en el diagnóstico médico, la biometría y el desarrollo de intervenciones de rehabilitación terapéutica (como ortesis, prótesis y exoesqueletos). Si bien ofrece mediciones precisas, los laboratorios de marcha son costosos, no escalables y no fácilmente accesibles. En un mundo afectado por pandemias, donde la telemedicina es crucial, existe la necesidad de una recolección de datos remota impulsada por el sujeto. Este estudio propuso un procedimiento remoto y puramente impulsado por el sujeto para la recolección reproducible y escalable de datos de marcha en la vida real. Para evaluar la viabilidad de nuestro procedimiento propuesto, se compararon los parámetros espaciotemporales de la marcha en dos terrenos de la vida real utilizando una aplicación para teléfonos inteligentes en una población focal de individuos sanos de mediana edad. Investigaciones anteriores validaron los sensores de movimiento de los teléfonos inteligentes como instrumentos precisos para el análisis de la marcha, pero requerían entornos altamente supervisados y controlados en tamaños de muestra más pequeños, limitando así la aplicación en el análisis de la marcha en la vida real. Con este fin, se desarrolló una aplicación móvil diseñada a medida para registrar las velocidades angulares de las extremidades inferiores en 69 adultos sanos de mediana edad; teniendo en cuenta una tasa de error de envío de datos impulsada por el sujeto (DSER) del 17.4%, hubo 57 conjuntos de datos utilizables para el análisis. Las comparaciones de los parámetros espaciotemporales de la marcha en las medidas de resultado primarias en césped frente a asfalto revelaron aumentos medibles significativos en la duración de la marcha (tiempo de zancada), profundidad del valle (fase de oscilación máxima) y pico a valle (fase de apoyo máxima a fase de oscilación máxima). Estos resultados demostraron la viabilidad de utilizar teléfonos inteligentes para una recolección de datos de marcha remota y completamente impulsada por el sujeto. Además, nuestro análisis de datos mostró que incluso en ensayos cortos, una carga ambiental física tiene un efecto sustancial y medible en la marcha de la población de mediana edad poco estudiada.