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量化自我:如何利用数据成就更幸福的自己
作者 : [美] 吉娜·聂夫(Gina Neff) 唐恩·娜芙斯(Dawn Nafus)著
译者 : 方也可 译
出版日期 : 2018-06-06
ISBN : 978-7-111-59857-2
定价 : 39.00元
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扩展信息
语种 : 简体中文
页数 : 208
开本 : 32
原书名 : Self-tracking
原出版社: The MIT Press
属性分类: 店面
包含CD : 无CD
绝版 : 未绝版
图书简介

人们喜欢监控和跟踪数据,18世纪,富兰克林便开始记录花费时间的图表,如今,人们利用技术自我监控睡眠时间、行走里程、消耗的热量、就医管理等。2014年,有9000万可穿戴设备被应用于人们的日常生活。量化自我一词是指人们如何记录、分析、利用和反思这些数据以及作为社区成员的工具,这本书描述了当人们把日常生活经验,尤其是有关自我、健康和与其相关的日常均引入数据时会发生什么,量化自我的本质和挑战是什么,作为一种社会和文化现象,量化自我不仅作为了解自己的一面镜子,还可以借此与他人连接、学习。
与此同时,量化自我也有隐忧:谁想要我们的数据和原因;严重的自我追踪爱好者的实践;商业自我追踪技术的设计,以及自我追踪如何填补医疗系统的漏洞。今天,没有一个人能过一种完全没有量化的生活。作者还向我们展示了如何在授权和训练的方式下使用这些数据。

图书特色

量化自我
如何利用数据成就更幸福的自己
[美]  吉娜·聂夫  (Gina Neff) 
      唐恩·娜芙斯 (Dawn Nafus) 著
方也可  译
技术扩展了人类可以测量的生命领域,
让前所未有的更高频率记录成为可能。
我们要应用数据,而不是被数据所操控。
SELF-TRACKING

上架指导

管理理论

封底文字

人们现在总是在量化自我。每天有一系列数字跟随着我们:
? 睡觉的时间
? 走路的步数
? 用了多长时间赚钱
? 浪费了多少时光
? 交朋友的数量
? 发推特的数目……
量化自我处于一种爆发状态。
不要被数据淹没,要让信息为我所用

作者简介

[美] 吉娜·聂夫(Gina Neff) 唐恩·娜芙斯(Dawn Nafus)著:吉娜·聂夫是华盛顿大学通信与社会学助教,高级数据科学家。唐恩·娜芙斯是英特尔研究院的高级研究员,也是一位人类学家,在工业领域工作,为技术发展提供信息。

译者序

这是一本简短而不简单的书。今天的我们,每天都会接触到许多有关量化的场景,比如行走步数记录、睡眠时间统计、心率监测等,却很少有人认真思考量化背后的发展体系和它可能带来的作用。我也未曾思考过诸如我为什么要量化步数,这些步数数据会流向哪里,流向何人,数据对我来说会有什么作用这类的问题。本书的作者们,也是被生活小事击中而有了写作的契机,进而去思考量化行为背后的原因以及量化所能带来的社会效用。本书从量化的起源讲起,逐步引入量化方式、量化背后的数据所有权问题,由浅入深,理论与案例结合,为大家梳理了有关量化的思想和做法,引出了一系列关于自我量化的讨论和思考。
我们生活在数据泛滥的时代,每人每天都在产生着数据,也随时都在接收着来自外部的数据。生活在这个世界的人们,被数据和信息所包围,透过数据看原因,透过现象看本质是我们所希望达成的共同目标。生而为人,我们渴望了解自己,我们希望知道自己的健康状况到底怎么样,希望明白自己是一个什么样的人,也急于了解自己的状况是否为偏离正常情况的“异常值”,所有的这些,都是量化产生的源头。在无法获得契合自己的外部数据支持的情况下,我们可以选择自己记录自身数据,然后进行分析,这就是自我量化。记录是量化行为的基础,量化的形式多种多样,每个人都可以有自己独特的量化方式,借助外部工具进行记录也不失为一种极好的方法,这又引出关于外部数据所有权的思考。自我量化涉及生活中的方方面面,量化本身仍处于发展阶段,方法和制度尚不完善。本书提供了作者们关于自我量化的思想和感悟,也详细叙述了许多有关的案例及思考过程,作者们给读者提供思路,给予读者启迪,鼓励读者就书中提到的问题继续探究,形成自己的量化理论和方法,完善自我量化体系。
本人学识有限,译文不当和错讹之处难免,企盼读者予以批评和指正。

方也可

图书目录

译者序
致 谢
第1章
量化自我简介 ∥ 1
很多时候,我们认为量化自我是一种个人追求,但产生的数据对很多人都有影响。这里的利害关系是我们用来看待自己和他人的透镜。能够用心地设计或使用这些透镜是一种能力,这种能力可以帮助形成或破坏重要的关系。
第2章
当个体面对社会,孰轻孰重 ∥ 34
你被要求使用的技术是真的可以提升健康状况,还是在将行政或医疗的劳动转移到你身上?如果你自愿使用它,它是真的帮你了解身体现状了,还是说大量的数据流向了他人,而你只得到了一个无用的数字?它只是一个按规程做出反应的设备,还是真的有医疗效果?
第3章
理解、使用数据的方式与技巧 ∥ 62
对各种自我量化技术的短暂尝试表明,正确进行量化,不止一种方法。“科学第一”的方法中,数字是客观事实的窗口。“认知第一”的方法,目标可能是思考这些认知是什么,或者扩展人们普遍认为的正确观点的范围。当某种学习行为发生时,不管是什么类型的学习,“好的”自我量化都会随之产生。
第4章
自我量化与技术行业的碰撞 ∥ 96
要想建立自我量化工具的市场,就需要定义所销售的产品,以及产品的使用方法。目前,自我量化工具已经出现在许多市场中。然而,技术行业仍在努力为已发布的设备寻找令人信服的使用方法。
第5章
自我量化与医疗实践 ∥ 125
与为消费市场而设计的工具不同,对于为连接家庭和诊所而设计的工具来说,信息与医学标准、诊所规定的关系需要被考虑进去并且需要为此进行设计,自我量化信息的有效性已被证实,数据也像健康记录一样,用同样的标准被保护起来。
第6章
展望自我量化 ∥ 154
允许人们和公司跨多个设备、平台和数据类型进行协作的技术标准还在开发中。一些公司的业务依赖于阻止客户获取数据然后离开的能力,而其他公司则会从一个更加开放的生态系统中受益,用户可以在那些使用他们数据的服务和公司中选择。
术语表 ∥ 179
注释 ∥ 183
其他资源 ∥ 195

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