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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理，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，逐步另引入量化方式、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，每个人都阿以有自己独特的量化仿式，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，译文不当和错化之处难免，企盼读者予以批评和指正。方也可致谢本书的关键之一在于知识（甚至自我）是一种社会性产品。所以同样地，这本书当然也是社会性产品，只有通过许多人的贡献和努力才有可能完成。虽然这是一本入门书籍，而不是像民族志一样的大作，但许多人慷慨地付出时间，向我们传授他们的观点，分享他们对数据的看法，并帮助我们理解某些风险。患者代表、数据活动家和量化自我爱好者的奉献启发了我们，让我们了解当人们参与到对自身有重要意义的技术时，会产生多大的作用，带来多大的可能性。马里埃弗里(Mary Avery)首先鼓励我们思考如何向普通读者传达自我量化问题。如果没有她敏锐的编辑本能，我们很可能不会想到开展这个。苏珊巴克利(Susan Buckley)和吉塔·马纳克塔拉(Gita Manaktala)帮助并引导我们将粗糙的想法塑造并整合为最终成品。凯瑟琳卡鲁索(Kathleen Caruso)再次被证明是一位非凡的手稿编辑，她似乎能够优雅和细致地处理每一种可能的偶然事件，而抄写员朱利亚柯林斯(Julia Collins)敏锐的眼光让本书获得了极大的改进。香农，奥尼尔(Shannon O'Neil)和Lippincott Massie McQuilkin(一家文学机构)的威尔利平科特(Will Lippincott)与我们，为读者闸明了一些观点，并协助了本书的出版印刷。为此，我们非常感激。我们感谢布里塔尼菲奥雷加特兰(Brittany Fiore Gartland)、克里斯订巴塔(Kristen Barta)、克里斯蒙森(ChrisMonson)和彼得·纳吉(Peter Nagy)为与这项工作有关的提供了重要的研究援助，并对量化自我的概念进行了煤体宣传。这项工作在很大程度上也受益概植路修做街棉的和思想投入我们的想法中，强化了书中的论点。唐恩(Daw)想要感谢许多自我量化的实践者，他们的实践为我们带来了许多帮助。详细说来，在协助展示如何通过自我量化解决实际问题方面，安妮赖特(Anne Wright)通过实践，已经对这个问题了解得非常清楚。多年来，拉吉夫梅赫塔(Rajiv Mehta)一直鼓舞着我们的工作。史蒂文·乔纳斯(Steven Jonas)扩大了我们对数据在自我量化方面的作用的认知，而QS实验室的人们提供了令人难以置信的具有性的、详尽的和富有挑战性的对话。唐恩同时也想感谢她英特尔公司的同事，特别是数据感知团队(Data Sense team)的桑吉塔夏尔马(Sangita Shar)、拉码纳赫曼(La Nachn)、皮特登曼(Pete Denn)、丽塔乌汉比(Rita Wouhaybi)、雷尼特拉杜伦(Lenitra Durham)、埃文萨维奇(EvanSavage)、德文·斯待朗(Devon Strawn)和蒂姆科珀诺尔(Tim Coppemoll)。约翰雪莉(John Sherry)作为实验室领导者和有价值的导师为这项工作做出了贡献。杰米，谢尔曼(Jamie Shern)、尤利娅格林贝格(Yuliya Grinberg)、达纳格林菲尔德(Dana Greenfield)、明娜鲁肯施泰因(Minna Ruckenstein),以及惠特尼艾琳贝译尔(Whitney ErinBoesel)塑造了书中提出的大部分思想。吉姆(Jim)和彭妮娜芙斯(Penny Nafus)为这项工作奠定了更深的基础。特别感谢丹贾菲(Dan归仟e),在本书撰写的困难时期为我们提供了支持。对于那位承担了必须指出很难发现的不足之处的工作的好伙伴，唐恩对他的诚实与表示感谢。吉娜(Gia)想要感谢许多帮助她阐述书中想法的同事，包括感谢他们在普林斯顿大学和斯坦福大学会谈后的讨论。中欧大学公共政策学院的同事，以及学院里能力出众的学生进一步推进了量化自我概念的社会影响。吉娜对自我量化和个人数据的研究得到了英特尔公司、普林斯顿大学信息技术政策中心和中欧大学高级研究所的支持。华盛顿大学罗马中心和布达佩斯的劳尔瓦伦堡旅馆为本书的第一稿提供了写作空间。特别感谢伊娃贡奇(Eva Gonczi)、伊娃福多尔(Eva Fodor)和哎格尼丝福尔戈(Agnes Forgo)。菲尔·霍华德(Phil Howard)和咭娜的两个儿子哈默(Hammer)和戈登(Gordon)让写作变得愉快，让我们觉得自己付出的努力是值得的。最后，我们共同感谢读者阅读本书，并强烈建议读者立即着手处理目前遇到的问题。作者第1章量化自我简介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、用了多长时间挣钱、浪费了多少时光、交朋友的数量、发推特的数目。量化自我数处于一种爆发状态。到2016年年底，有高达1.1亿个可穿戟传感器被运输到世界各地。1运动员们周昧在虚拟设备上互相竞争；办公室的职员则对自己浪费在社交媒体上的时间进行记录，以及记录他们的帖子能触及多少粉丝；房东跟踪每台设备使用的电量；而血糖监测不再仅仅只有糖尿病人做。为什么这么多人要做这些事情呢？本书分析了量化自我这一概念，即对于自身的数据，人们如何记录，为何记录，怎样分析以及做出何种反应。我们分享了关于社会生活领域的一些新兴研究，看看人们到底怎样处理自身的数据，使用何种工具，以及在这个过程中会加入什么组织。我们展示了一系列日常生活情境，其中讲到数据为什么有用、强大、乏味令人偷快、令人失望、错误，抑或无关紧要。我们还探寻当数据涉及制度时会发生什么，公司、大学、政府，还有一些其他类型的组织，都在产生或处理数据。我们关注量化自我，主要是因为它和人们最关心的健康、保健相关，并且关于健康数据对社会的影响，人们的争论也是最激烈的。我们着力于解释为什么人们对于手中数据的力量有如此大的热情，也会考虑评论家关于其有可能失控的重要预警。量化自我是一项人类活动，比起那些推动量化自我广泛传播的各种设备，量化自我本身更加有趣。量化自我不需要比纸和笔更复杂的技术。然而，无论是通过细能鬼留馒路手知，还是通过手机、计算机，现在很多自我记录的方式都是数字化的。这些高科技记录方式，与人们几个世纪以来量化自我的方式（比如写日记或日志）交织在一起。像这样的数字化量化方法的增多，就引发了关于旧传统的新问题。技术扩展了可以测量的生命领域，让前所未有的更高频率的记录城为可能。只有深入探讨旧传统和新工具结合的过程，我们才能理解一个新的社会现象是如何出现的。量化自我发生在社交场合中。量化自我的数字本身可能注重个体，但它们都以社会运转方式的共识为根基。技术使用者和制造商之间的关系预示了最终会产生怎样的技术，病人和医生之间的关系告诉我们在诊所中人们留下的自身数据如何发挥用途。在技术使用者、制造商、病人和医生的角色中，每个人都有各自的社交圈子或团体，他们通过向他们的圈子或团体咨询来理解什么是“真正”的自我量化。在这些团体中，量化自我的工具在构建，并目正在形成实践。基于这个原因，我们会花时间研究其中的一些社会动态。写作契机在一个晴朗的1月早晨，我们在旧金山碰面一起写作。去吃早餐的路上，吉娜(Gin,一名在学术界工作的社会技术和通信学者)谈到了自己在圣诞节前走进肯塔基州列克星敦的一家百思买(Best Buy)的奇怪经历，在那里吉娜看到了我们研究的陈西，着实吓了一跳：活动追踪器、心脏传感器、睡眠监控器、自行车监控器、婴儿监控器…那些在10年前看来，只是偶尔闪现的一些奇奇怪怪的想法，如今却成为送礼的新宠（见图1-1里的陈列）。唐恩(Daw,一位人类学家，在工业领域江作，为技术发展提供信息)提到，她家当地的周报《波特兰水星报》(Portland Mercury),有一期的封面故事是"健康、阴沉的年轻人”，讲的是阴沉冷漠的年轻人和耐克智能健身腕带的复杂组合。阴沉冷漠的年轻人也在自我量化？这怎么会发生？当我们努力想象热爱奋斗、运动的年轻人形象与穿着全黑衣服的阴沉风格结合时，唐恩被绊倒在地上。当她尝试着站起来时，我们意识到有些不对劲。真的很不对劲。于是就在那里，在我们的目的地一旧金山一家别致的咖啡馆前面，当下班的技术人员在等待他们的虹吸酒吧咖啡和藜麦早餐沙拉时，我们在等救护车。iHealththy livingGREAZEPP73图1-1肯塔基州列克星敦的百思买，圣诞节时陈列的量化自我工具资料来源：吉娜·聂夫。
