導讀：你的日常活動正在產生大量數據！但其中很多數據也正在被你浪費。你以為數據與健康的關系，就是在朋友圈里曬曬步數？其實，并不需要復雜的技術，這些數據就可以幫你完成時間管理、監測你的健康狀況，甚至為你的生活提供正確的指導和有價值的建議。

“時間去哪兒了？我今天都干嘛了？”

“我每天都泡枸杞，真的包治百病了嗎？”

“腿傷剛好，我該去健身房撩TA & 被撩嗎？”

這些問題別問別人，你自己制造的數據就會給你答案。這些數據怎樣獲取？怎樣記錄？怎樣分析？本文用10條建議和7個步驟，幫你實現“量化自我”。另外文末有送書福利，別錯過！

本文為大數據（ID：hzdashuju）原創，轉載請與我們取得聯系

作者：土豆小姐，不想當網紅的旅行者不是好編輯，馬蜂窩@土豆OHC

01 什么是量化自我

人們現在總是在量化自我，每天有一系列數字跟隨著我們：睡覺的時間、走路的步數、用了多長時間掙錢、浪費了多少時光、交朋友的數量、發朋友圈的數目。量化自我處于一種爆發狀態。到2016年年底，有高達1.1億個可穿戴傳感器被運輸到世界各地。

“量化自我”這一概念，即對于自身的數據，人們如何記錄，為何記錄，怎樣分析以及做出何種反應。量化自我是一項人類活動，比起那些推動量化自我廣泛傳播的各種設備，量化自我本身更加有趣，它不需要比紙和筆更復雜的技術。

然而，無論是通過可穿戴電子設備，如智能手表和健身手環，還是通過手機、計算機，現在很多自我記錄的方式都是數字化的。這些高科技記錄方式，與人們幾個世紀以來量化自我的方式（比如寫日記或日志）交織在一起。像這樣的數字化量化方法的增多，就引發了關于舊傳統的新問題。技術擴展了可以測量的生命領域，讓前所未有的更高頻率的記錄成為可能。

02 持續量化的世界

“量化”并不是新近產生的。本杰明·富蘭克林（Benjamin Franklin）是18世紀美國政治家，他持續地記錄了自己如何花費時間，以及是否達到為自己制定的目標。他用圖表和便條的形式量化，來“執行自我檢查計劃”。

這種以日記形式進行的日常量化很常見，事實上在18世紀，日記是被共享的。人們使用相對簡單的條目，按順序簡短地記錄發生的事。通信學者李·漢弗萊斯（Lee Humphreys）和她的合著者發現，今天的推特與十八九世紀的日記非常相似，都是“用當前時代的傳媒方式與他人探討、反思、交流和分享”。

20世紀20年代的發明家巴克敏斯特·富勒（Buckminster Fuller）也量化自己，他的做法是：創建一個大型的剪貼簿，嚴格地每15分鐘記錄下一些東西。從某種意義上說，這兩種風格體現了今天仍在持續的自我量化思路，一種是數據在改變生活的過程中發揮主動作用，另一種則是被動地支持個人反思。

今天，我們可能會把富蘭克林的方法稱為“自我量化”；而將富勒的稱為“生命記錄”，它是自我量化的近親，雖然只是近親，但它可能比我們想象的更具干預性。

對于我們現在所稱的自我量化，富蘭克林的嘗試具有非工具性和思考性，與我們最初所認為的相比，他的方法其實更像“生命記錄”。除了歷史上的這兩種方式以外，我們需要加上第三種——主動的自我實驗。在出現現代臨床試驗之前，自我實驗是科學工作的重要組成部分。為了解眼睛的運作方式，艾薩克·牛頓爵士（Sir Isaac Newton）盯著太陽的反光，差點失明。在當時布洛芬、瘧疾疫苗和神經科學的歷史中，都曾有過自我實驗，并且直到現在，自我實驗者仍持續做出重要發現。

所有這三種方式（自我量化、生命記錄、自我實驗），都對我們如何看待自我產生了影響，并都有各自的歷史。

03 怎樣量化自我？這里有一些建議和提示

《量化自我》的作者吉娜·聶夫（Gina Neff） 和唐恩·娜芙斯（Dawn Nafus）建議大家在開始自我量化項目的階段，需要考慮收集一些因素：

1. 要有一個簡潔的開始

自我量化應該從有人做過的簡單實驗開始，比如可以在幾天或幾周內完成的。雖然通過幾個月或者幾年時間來量化，會帶來不一樣的好處，但第一個項目不應長期占用你的時間。

2. 聚焦于一件或兩件事

量化必然會產生對日常生活的片面看法，也不可能從許多片面的觀點中構建出一幅全貌。利用偏向于你優勢的地方，把注意力引向最重要的問題。

3. 合理命名數據

盡可能用與經驗相符的方式標注數據。有時，在實際的生活場景中，提問可以幫助你找到需要被量化的東西。比如，在回答諸如“今天你想遠足嗎”這樣的問題時，可能能對肌腱炎的疼痛程度進行量化。

4. 時間和地點都是很好的數據管理器

提高數據集合反映的觀點的精確度，結合實際情況，具體指的是，比如每天固定在某一時間拍照，或每次進入一個地方時拍照。

5. 對量化工作實事求是

每小時記錄一件事，堅持兩天很容易，但是對于大多數人來說，持續兩天后，這個項目很可能就此停止，不會繼續堅持了。考慮你實際想投入多少時間和精力到量化項目中，并且考慮在一天中何時記錄比較方便。

6. 數字、文字和圖片都很重要

有時記下一個單詞或拍照可能會成為最有力的記錄，特別是在時間也被自動記錄的情況下。通常，傳感器數據最好與手動記錄的筆記或其他數據相結合，便于理解。

7. 數據有不同的尺度

如果你使用的是數字尺度，請注意尺度本身傳遞的信息。用5分制計分，可以留有中間立場；用6分制計分，將迫使你進行選擇。有時粗略的尺度（如低、中、高）比10分制的選擇更有效。在統計學中，數字9和99常常代表“丟失”的數據或無意義的問題。比如，你可以用1～10來量化心情，用99來代替心情沒法被明顯辨別的某一天。

8. 文字和圖片有數量要求

單詞的頻率可以計算，所以它們變成了數字。像750 Words這樣的程序，可以在任意段落中計算關鍵字出現的頻率，這能為你關注的事物提供線索。一些人每天簡單記錄覺得高興的事，然后用750 Words來分析，用以量化心情。通常這樣的項目會與情緒分析同時進行，以確定這些詞的語氣是積極還是消極。

9. 自我量化工具不一定要花哨

應用程序開發人員試圖對顯示數據的方式做出好的猜測，哪些數據可能有用，哪些計量尺度更實用，哪些詞更重要等，但這些都是猜測。紙和筆的記錄、Excel表格、谷歌表單（Google Forms），或通用的自我報告應用，給了你對于信息記錄的更多控制力，并且當項目發生改變時，可以獲得更多能力去改變和調整。

10. 開展幾次試運行

在你第一次嘗試時，有些東西達不到預期是很正常的。也許是選擇的數據規模不太好，也許是收集數據的頻率不現實。對自我量化項目進行修改，直到確定可行的方案。

04 量化自我與數據分析：7招搞懂你的數據

假設你現在已經做了以上事情，并且手上有了一部分數據，你會問自己：現在該怎么做？下面我們列出了一些你可以使用的數據分析方法，這不要求你掌握新的統計或可視化技能。這是關于如何分析數據的建議，即如何尋找幫助你發現模式、找到趨勢和完成拼圖的東西。

1. 時間和地點是強線索

大多數人在看圖表時，都很自然地尋找規律，并試著解釋我們看到的峰值。因為數據的時滯性，數據集的兩個峰值即使相關，也不會直觀地排列，那么你將不得不添加一個臨時調整時間戳，比如加上或者減去適當小時數，直到看到峰值之間的聯系。

在線形圖中，很難通過肉眼看出遞歸和時間滯后性，但有一些方法可以使它們變得明顯。比如，可以把圖表打印出來，圈出每個“周一”，以便從視覺上放大這個規律。在電子表格里，你可以把數據拷貝到新表格中，刪除所有與峰值無關的數據，然后查看時間欄，看看是否有共同的一天或一周的規律。

2. 滑動平均可以解釋潛在趨勢

滑動平均顯示的每個數據點，是前面幾個數據點的平均值。這個數據，直觀地反映了數據的上升或下降趨勢。自然狀況下，體重會正常波動，與每天的體重讀數相比，一周的平均體重是體重增加或減少的一個更好的指標，并且，平均數也可以減少焦慮。在數據密集且變化量大的情況下，滑動平均也能作為一種可視化工具。

3. 注解

數字不會講故事，但人會。在圖表上記下評論或插入圖片，可以幫助還原數據中的故事。任何你能找到的其他事物——照片、音頻資料，當時寫下的某些東西——都能幫助你在所量化的指標和未量化的指標之間建立聯系。

4. 拼貼畫能支持視覺上的意會

當同一事物的照片（食物、藥丸、臉）以一個系列的方式顯示出來時，一些模式會通過形狀和顏色產生。以這種方式量化會使數學計算更加困難，但視覺模式比數字更能產生強大的反饋。無意中捕捉到的位置信息，或是一個物體的包裝，或是其他意外被拍攝到的人，都可以幫助你回憶起當時的情形，或者捕捉到你最初可能沒有想到的額外信息。

5. 缺少數據并不意味著真正的缺失

缺失數據的修補是有意義的，它們本身也可以成為數據。在量化某一特定活動時，關注不做某件事的模式，而不是關注做了什么，可能會帶來不同的解釋。

6. 講故事是一個使故事精練的好機會

當人們不得不向別人解釋數據時，往往會花時間更仔細地思考數據。通過與別人交談數據，發現其他人看到的東西，可以成為數據本身另一個有用的鏡像。

7. 與他人比較可以提供參考

和我們交談過的大多數自我量化者都沒有意識到，探究自身數據是否偏離人群的平均水平是很有用的。不管怎樣，參考其他人的數據樣本，可以看到可能的變化。

一旦人們有機會查看自己的數據，其中一些人可能會尋求改變。收集數據在某種程度上產生了一種能感知到的負擔。如果你量化咖啡因，希望能緩解癥狀，然而量化結果卻顯示，飲用多少咖啡因并不重要，你會發現，本以為通過量化能控制癥狀，但最終結果讓人失望。實驗可能也確實會失敗，選擇你不想知道的和選擇想知道的一樣重要。

然而，值得記住的是，一個問題如果能成功解決，意味著它實際上并不是個問題。人們使用數據來平息擔憂，我們已經看到了很多這方面的例子。

05 說說你日常的量化自我

5種自我量化的常見風格或目的：①監測和評價；②引發感覺；③審美好奇心；④調試問題；⑤培養習慣。

我們提供了人們在每個方面所做的事情的例子，以及關于以這種方式量化的實際建議，這有兩個原因。一是鼓勵你自己去嘗試，這涉及在設備手冊中找不到的別人發現的想法和陷阱。二是即使你沒有興趣嘗試自我量化，當你看到人們為了體驗其他人帶來的創造力而努力，且遇到難題時，你也可以幫忙解決。

正如評論家葉夫根尼·莫羅佐夫強烈提倡的，自我量化，不是讓人們不加思索地跟隨計算機的指令去做，也不是允許用技術代替感覺和情緒。

近年來似乎有一陣健身熱和慢跑熱，很多人都在朋友圈曬“戰績”和“戰況”。VKKKKK大魔王就是其中的一位，但她的每張跑圖后面，都是量化自我的記錄。

▲圖片及案例由VKKKKK大魔王授權使用：VKKKKK大魔王，愛美食的舉鐵女漢子，愛旅行的紋身美少女，愛分享生活中的一切美好，小紅書@VKKKKK大魔王

你能在圖片中看到跑步途中的風景、距離和“軌跡形狀”，用一個叫做nike+的app進行記錄。與此同時，她還用另一個app——KEEP記錄更多的數據，分析數據背后的內容，以此判斷哪些數據最適合自己的跑步目標，現實與目標之間的差距是否需要被消滅，最終調整跑步速率、坡度、以及拉伸方案。

這是許多自我量化者需要學習的。許多自我量化者把這個過程看作一種反饋回路，這是一個計算機科學術語，即由系統生成信息，然后根據這些信息進行調整。反饋回路不是自動的。一些人可能會認為VK大魔王的追蹤方法不精確，但她選擇使用數據綜合分析，而不是記錄跑步的距離，并傳達了比更精確的方法更重要的信息。

量化自我：如何利用數據成就更幸福的自己

作者：（美）吉娜·聶夫

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延伸閱讀《量化自我》

轉載請聯系微信：togo-maruko

推薦語：不要只把行走步數、睡眠時間、心率監測、體脂測量等數據作為朋友圈的日常PK，要讓數據為我的健康所用，量化自我，看這一本就夠了。本書作者吉娜·聶夫是華盛頓大學通信與社會學助教，高級數據科學家。唐恩·娜芙斯是英特爾研究院的高級研究員，也是一位人類學家，在工業領域工作，為技術發展提供信息。譯者方也可是北京師范大學經濟學專業優秀畢業生，曾在德國路德維希港經濟應用技術大學游學半年。酷愛數字與數學，學習、工作中長期與數據打交道，擅長用數據分析業務開展狀況、識別目標客群。知乎主頁@方也可

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總結

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