Auto quantificado - Quantified self
O self quantificado refere-se tanto ao fenômeno cultural de auto-rastreamento com tecnologia quanto a uma comunidade de usuários e fabricantes de ferramentas de auto-rastreamento que compartilham um interesse no "autoconhecimento por meio de números". As autopráticas quantificadas se sobrepõem à prática de registro da vida e outras tendências que incorporam tecnologia e aquisição de dados na vida diária, muitas vezes com o objetivo de melhorar o desempenho físico, mental e emocional. A adoção generalizada nos últimos anos de rastreadores de sono e fitness vestíveis como o Fitbit ou o Apple Watch , combinados com o aumento da presença da Internet das coisas na saúde e em equipamentos de exercícios, tornaram o auto-rastreamento acessível a um grande segmento da população .
Outros termos para a utilização de dados de auto-monitoramento para melhorar o funcionamento diário são auto-análise, corpo pirataria, auto-quantificação, auto- vigilância , sousveillance (registro da atividade pessoal) e pessoais informática .
História
De acordo com Riphagen et al., A história do auto-rastreamento quantimétrico usando computadores vestíveis começou na década de 1970:
"A história do auto-rastreamento usando sensores vestíveis em combinação com computação vestível e comunicação sem fio já existe há muitos anos e também apareceu, na forma de sousveillance na década de 1970 [13, 12]"
O autodetectado quantimétrico foi proposto para o uso de computadores portáteis para detectar e medir automaticamente o exercício e a ingestão alimentar em 2002:
"Sensores que medem sinais biológicos, ... um gravador de dados pessoais que registra ... videocaptura vitalícia junto com os níveis de açúcar no sangue, ... correlacionam os níveis de açúcar no sangue com atividades como comer, capturando um registro de ingestão de alimentos. "
O "self quantificado" ou "self-tracking" são rótulos contemporâneos. Eles refletem a tendência mais ampla das progressões para a organização e construção de significado na história humana; tem havido um uso de medições auto-feitas e coleta de dados que buscam os mesmos objetivos que o movimento quantificado tem. A cientização desempenha um papel importante na legitimação do autoconhecimento por meio do auto-rastreamento. Já em 2001, artistas de mídia como Ellie Harrison e Alberto Frigo foram os pioneiros extensos no conceito, propondo uma nova direção de auto-rastreamento com trabalho intensivo, sem usar automação que infringe a privacidade.
O termo self quantificado parece ter sido proposto em San Francisco pelos editores da revista Wired Gary Wolf e Kevin Kelly em 2007 como "uma colaboração de usuários e fabricantes de ferramentas que compartilham um interesse no autoconhecimento por meio do autorrastreamento". Em 2010, Wolf falou sobre o movimento no TED e, em maio de 2011, a primeira conferência internacional foi realizada em Mountain View, Califórnia . Existem conferências na América e na Europa. Gary Wolf disse: "Quase tudo o que fazemos gera dados." Wolf sugere que as empresas direcionem a publicidade ou recomendem produtos que usem dados de telefones, tablets, computadores, outras tecnologias e cartões de crédito. No entanto, usar os dados que eles produzem pode dar às pessoas novas maneiras de lidar com problemas médicos, ajudar nos padrões de sono e melhorar a dieta.
Filósofos como Michel Foucault são reconhecidos por fazerem parte dos alicerces das ideias do movimento quantificado. Foucault e outros filósofos enfocam a ideia de "cuidado de si", na qual enfatizam a importância do autoconhecimento para o desenvolvimento pessoal. Foucault explica que envolve olhar para dentro de si mesmo e enfatizar a autorreflexão, que também está associada ao automovimento quantificado, onde os participantes do auto-rastreamento podem participar de convenções do estilo "mostre e conte" para compartilhar suas experiências com a tecnologia. Existem mais de cem grupos em 34 países em todo o mundo, com os maiores grupos em São Francisco, Nova York, Londres e Boston tendo mais de 1.500 membros cada.
Metodologias
Como qualquer estudo empírico, o método principal é a coleta e análise de dados. Em muitos casos, os dados são coletados automaticamente usando sensores vestíveis, não limitados a eles, mas geralmente usados no pulso. Em outros casos, os dados podem ser registrados manualmente.
Os dados são normalmente analisados por meio de técnicas tradicionais, como regressão linear, para estabelecer correlações entre as variáveis sob investigação. Como em toda tentativa de entender dados potencialmente de alta dimensão, as técnicas de visualização podem sugerir hipóteses que podem ser testadas com mais rigor usando métodos formais. Um exemplo simples de método de visualização é ver a mudança em alguma variável ao longo do tempo.
Mesmo que a ideia não seja nova, a tecnologia é. A tecnologia tornou mais fácil e simples coletar e analisar dados pessoais. Como essas tecnologias se tornaram menores e mais baratas para serem colocadas em smartphones ou tablets, é mais fácil pegar os métodos quantitativos usados na ciência e nos negócios e aplicá-los na esfera pessoal.
As narrativas constituem uma relação simbiótica com grandes corpos de dados. Portanto, os auto-participantes quantificados são encorajados a compartilhar suas experiências de auto-rastreamento em várias conferências e reuniões.
Formulários
Uma das principais aplicações do self quantificado tem sido a melhoria da saúde e do bem-estar. Muitos dispositivos e serviços ajudam a monitorar a atividade física, ingestão calórica, qualidade do sono, postura e outros fatores envolvidos no bem-estar pessoal. Os programas de bem-estar corporativo, por exemplo, muitas vezes encorajam alguma forma de rastreamento. Os testes genéticos e outros serviços também se tornaram populares.
O self quantificado também está sendo usado para melhorar a produtividade pessoal ou profissional, com ferramentas e serviços usados para ajudar as pessoas a controlar o que fazem durante o dia de trabalho, onde passam o tempo e com quem interagem.
Outra aplicação tem sido no campo da educação, onde dispositivos vestíveis estão sendo usados nas escolas para que os alunos possam aprender mais sobre suas próprias atividades e matemática e ciências relacionadas. Muitas empresas iniciantes ocupam o mercado agora. A maioria deles ajuda a rastrear dados para algum tipo de padrão de saúde, seja sono ou asma. No entanto, existem empresas maiores como Nike, Jawbone e FitBit que ocupam parte do espaço do mercado.
Um movimento recente no self quantificado é a gamificação . Existe uma grande variedade de tecnologias de auto-rastreamento que permitem que as atividades cotidianas sejam transformadas em jogos, concedendo pontos ou valor monetário para encorajar as pessoas a competir com seus amigos. O sucesso do esporte conectado faz parte do movimento de gamificação. As pessoas podem prometer uma certa quantia em dinheiro real ou falso, ou receber prêmios e troféus.
Muitos desses aplicativos ou tecnologias de rastreamento automático são compatíveis uns com os outros e com outros sites, para que as pessoas possam compartilhar informações umas com as outras. Cada tecnologia pode se integrar com outros aplicativos ou sites para mostrar uma imagem maior dos padrões de saúde, objetivos e registro no diário. Por exemplo, pode-se descobrir que as enxaquecas têm maior probabilidade de ter efeitos colaterais dolorosos quando se usa um determinado medicamento para enxaqueca. Ou pode-se estudar associações temporais pessoais entre exercício e humor.
O self quantificado também está se mostrando um componente importante da " big data science", devido à quantidade de dados que os usuários coletam diariamente. Embora esses fluxos de conjuntos de dados não sejam big data convencionais, eles se tornam locais para projetos de análise de dados, que podem ser usados em campos relacionados à medicina para prever padrões de saúde ou auxiliar em estudos genômicos. Exemplos de estudos que foram feitos usando dados de QS incluem projetos como DIYgenomics Studies , o Harvard's Personal Genome Project e o American Gut Microbiome Project.
Bebê quantificado
Bebê quantificado é um ramo do automovimento quantificado que se preocupa em coletar dados extensos sobre as atividades diárias do bebê e usar esses dados para fazer inferências sobre comportamento e saúde. Existem vários produtos de software e hardware para auxiliar na coleta de dados pelos pais ou para coletar dados automaticamente para análise posterior. As reações ao bebê quantificado são mistas.
Os pais são frequentemente orientados pelos profissionais de saúde a registrar as atividades diárias sobre seus bebês nos primeiros meses, como horários de alimentação, hora de dormir e troca de fraldas. Isso é útil tanto para os pais (usados para manter um cronograma e garantir que eles permaneçam organizados) quanto para o profissional de saúde (para garantir que o bebê esteja no alvo e, ocasionalmente, para auxiliar no diagnóstico).
Para o self quantificado, o conhecimento é poder , e o conhecimento sobre si mesmo se traduz facilmente como uma ferramenta para o autoaperfeiçoamento . O objetivo de muitos é usar esse rastreamento para se tornarem pais melhores. Alguns pais usam rastreadores de sono porque se preocupam com a síndrome da morte súbita infantil .
Existem vários aplicativos feitos para os pais que desejam rastrear as atividades diárias de seus bebês. As métricas monitoradas com mais frequência são alimentação, sono e troca de fraldas . Humor, atividade, consultas médicas e marcos às vezes também são incluídos. Outros aplicativos são feitos especificamente para mães que amamentam ou para aquelas que estão bombeando seu leite para abastecer seu bebê.
O bebê quantificado, assim como o self quantificado, está associado a uma combinação de sensores vestíveis e computação vestível . A sinergia deles está relacionada ao conceito de Internet das coisas .
Debates e críticas
O movimento do self quantificado enfrentou algumas críticas relacionadas às limitações que inerentemente contém ou pode representar para outros domínios. Dentro desses debates, há algumas discussões em torno da natureza, responsabilidade e resultado do movimento do self quantificado e suas práticas derivadas. Geralmente, a maioria das críticas aborda a questão da exploração e privacidade dos dados, mas também as habilidades de alfabetização em saúde na prática do auto-rastreamento. Enquanto a maioria dos usuários envolvidos em práticas de auto-rastreamento estão usando os dados coletados para autoconhecimento e autoaperfeiçoamento, em alguns casos, o auto-rastreamento é empurrado e forçado pelos empregadores aos funcionários em determinados ambientes de trabalho, seguradoras de saúde e vida ou por programas de dependência química (monitoramento de álcool e drogas) para monitorar a atividade física do sujeito e analisar os dados para tirar conclusões. Normalmente, os dados coletados por essa prática de auto-rastreamento podem ser acessados por agências comerciais, governamentais, de pesquisa e de marketing.
A crítica fetichista de dados
Outra linha recorrente de debate gira em torno do "fetichismo de dados". O fetichismo de dados é um fenômeno em evolução quando usuários ativos de dispositivos de auto-rastreamento são atraídos pela satisfação e sensação de realização e realização que os dados numéricos oferecem. Os proponentes de tais linhas de crítica tendem a afirmar que os dados nesse sentido se tornam simplistas, onde fenômenos complexos são transcritos em dados reducionistas. Essa linha de crítica reducionista geralmente incorpora medos e preocupações com as maneiras como as ideias sobre saúde são redefinidas, bem como a dinâmica médico-paciente e a experiência de individualidade entre os auto-rastreadores. Por causa de tais argumentos, o automovimento quantificado tem sido criticado por fornecer ideais predeterminados de saúde, bem-estar e autoconsciência. Em vez de aumentar as habilidades pessoais para o autoconhecimento, ele distancia o usuário de si mesmo, oferecendo uma estrutura inerentemente normativa e reducionista.
Uma linha alternativa de crítica ainda ligada ao discurso reducionista, mas ainda propondo uma solução mais esperançosa, está relacionada à falta de alfabetização em saúde entre a maioria dos auto-rastreadores. O European Health Literacy Survey Consortium Health define a alfabetização em saúde como "[...] o conhecimento, as motivações e as competências das pessoas para acessar, compreender, avaliar e aplicar informações sobre saúde a fim de fazer julgamentos e tomar decisões na vida cotidiana em matéria de saúde, doença prevenção e promoção da saúde para manter ou melhorar a qualidade de vida ao longo da vida. " Geralmente, as pessoas tendem a se concentrar principalmente no estágio de coleta de dados, enquanto os estágios de arquivamento, análise e interpretação de dados são muitas vezes esquecidos por causa das habilidades necessárias para conduzir tais processos, o que explica a necessidade de melhorar as habilidades de alfabetização em saúde entre os auto-quantificadores .
A crítica da alfabetização em saúde é diferente da crítica fetichista por dados em sua abordagem da influência dos dados na vida, saúde e experiência humana. Enquanto o discurso crítico fetichista dos dados atribui um poder de influência crucial aos números e aos dados, a crítica da alfabetização em saúde vê os dados coletados como inúteis e impotentes sem o contexto humano e as habilidades de análise e reflexão do usuário que são necessárias para agir sobre os números . A coleta de dados por si só não é determinística ou normativa, de acordo com a crítica da alfabetização em saúde. O slogan "conheça seus números para se conhecer" do movimento do self quantificado é inconsistente, tem-se afirmado, no sentido de que não reconhece plenamente a necessidade de habilidades auxiliares de alfabetização em saúde para realmente chegar a "conhecer a si mesmo". A solução proposta pelos proponentes da crítica da alfabetização em saúde para aprimorar a prática do auto-rastreamento e seus resultados é o enfoque no enfrentamento das barreiras individuais e sistêmicas. As barreiras individuais são enfrentadas pelos cidadãos idosos quando têm que lidar com a tecnologia contemporânea ou nos casos em que há necessidade de práticas culturalmente saudáveis, enquanto as barreiras sistêmicas podem ser superadas quando envolvem a participação de mais especialistas em alfabetização em saúde e a organização da educação em alfabetização em saúde .