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自我量化[编辑]


概述
世界上确实有一些人在这么做。他们是健身狂人、科技推广者、黑客和疾病缠身之人。他们分享着一种信仰,那就是收集和分析日常活动数据能帮助改善生活质量——人们称之为“自我追踪”或者“自我量化”

一·何为自我量化

量化自我(Quantified Self, QS)是指通过科技方式将一个人日常生活的各方面,包括物质摄入、身体状况以及体能情况记录下来的一项活动。量化自身的追随者相信收集,分析数据可以改善一个人的生活。

二·如何进行具体的自我量化

想要量化,当然得先有数据。我在2016年8月入手一块Fitbit Blaze智能手表。关于Fitbit Blaze的评测在互联网上已经有很多,在此不多赘述。主要功能简而言之包括了计步、卡路里估计、睡眠时间检测以及静息心率和运动心率检测。使用Fitbit Blaze时需要下载其应用程序(支持Android与iOS平台)并且创建账号,此后可以从Fitbit网站上看到自己的每日数据,而高级用户则有将自己的数据导出的选项。于是自己在2016年末开启了免费试用一周高级会员的功能,并且将所有可以导出的数据导出为csv文件。导出的数据包括了以下类别:

体质数据:每日的体重、身体重量指数(BMI)、体脂率
饮食数据:每日的卡路里摄入
运动数据:每日的卡路里消耗、步数、运动距离、爬楼层数、久坐时间、低强度运动时间、中强度运动时间、高强度运动时间、运动消耗卡路里
睡眠数据:每日的睡眠时长、清醒时间、醒来次数、在床上的时间
食物记录:每日所记录的食物的列表,以及每日的各种营养元素摄入总计,包括了卡路里、脂肪、膳食纤维、碳水化合物、钠、蛋白质、水。
在这些数据中,由于我并未能够每日称重和记录饮食(而且亚洲人的饮食方式使得精确记录所摄入的食物种类和分量极其困难),体质、饮食和食物数据对自己的意义并不大。于是我将自己的运动和睡眠数据拼接起来,并且删去没有佩戴Blaze的两天的数据,得到了最终包含127个数据点,13个变量的数据集。这之中每个数据点由13个数组成,代表着某一天的卡路里消耗、步数、运动距离、爬楼层数、久坐时间、低强度运动时间、中强度运动时间、高强度运动时间、运动消耗卡路里、睡眠时长、清醒时间、醒来次数、在床上的时间这13个量,时间跨度从2016年8月18日到2016年12月25日。

这样一个小小的数据集带给自己怎样的新的认知呢?我首先想到的是,自己觉得自己平时算还爱运动,那么数据也是这样认为的么?以及自己睡眠时长跟别人相比呢?

参考资料: 作者:Narcssu608 《认识你自己;一个量化的青年》
扩展阅读: 书籍《如何定义孵化器》
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合作编辑: 熊绍琴 

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创建者: 熊绍琴

最近更新:2018/11/9 1:42:02

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