量化自我：如何利用数据成就更幸福的自己.pdf
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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
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项目。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’Neill）和Lippincott Massie McQuilkin（一家文学机构）的威尔·利平科特（Will Lippincott）与我们合作，
为读者阐明了一些观点，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）、克里斯汀·巴塔（Kristen Barta）、克里斯·蒙森（Chris
Monson）和彼得·纳吉（Peter Nagy）为与这项工作有关的项目提供了重要的研究援助，并对量化自我的概念进行了媒体宣
传。这项工作在很大程度上也受益于匿名修改者们的慷慨协助，他们将时间和思想投入我们的想法中，强化了书中的论点。
唐恩（Dawn）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刺激性的、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 Sharma）、拉玛·纳赫曼（Lama Nachman）、皮特·登
曼（Pete Denman）、丽塔·乌汉比（Rita Wouhaybi）、雷尼特拉·杜伦（Lenitra Durham）、埃文·萨维奇（Evan
Savage）、德文·斯特朗（Devon Strawn）和蒂姆·科珀诺尔（Tim Coppernoll）。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 Sherman）、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·贝泽尔（Whitney Erin
Boesel）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 Jaffee），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，唐恩对他的诚实与合作表示感谢。
吉娜（Gina）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（Éva Gönczi）、伊娃·福多尔（Éva Fodor）和艾格尼丝·福尔戈
（Ágnes Forgó）。菲尔·霍华德（Phil Howard）和吉娜的两个儿子哈默（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。量化自我处于一种爆发状态。到2016年年底，有高达1.1亿个可穿戴传感器被运输到世界各
地。
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运动员们周末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、令人愉快、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，无论是通过可穿戴电子设备，如智能手表和健身手环，还是通过手机、计算机，现在很多自我记录的方式
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