导读：你的日常活动正在产生大量数据！但其中很多数据也正在被你浪费。你以为数据与健康的关系，就是在朋友圈里晒晒步数？其实，并不需要复杂的技术，这些数据就可以帮你完成时间管理、监测你的健康状况，甚至为你的生活提供正确的指导和有价值的建议。

“时间去哪儿了？我今天都干嘛了？”

“我每天都泡枸杞，真的包治百病了吗？”

“腿伤刚好，我该去健身房撩TA & 被撩吗？”

这些问题别问别人，你自己制造的数据就会给你答案。这些数据怎样获取？怎样记录？怎样分析？本文用10条建议和7个步骤，帮你实现“量化自我”。另外文末有送书福利，别错过！

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作者：土豆小姐，不想当网红的旅行者不是好编辑，马蜂窝@土豆OHC

01 什么是量化自我

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、发朋友圈的数目。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。

“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。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，它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成为可能。

02 持续量化的世界

“量化”并不是新近产生的。本杰明·富兰克林（Benjamin Franklin）是18世纪美国政治家，他持续地记录了自己如何花费时间，以及是否达到为自己制定的目标。他用图表和便条的形式量化，来“执行自我检查计划”。

这种以日记形式进行的日常量化很常见，事实上在18世纪，日记是被共享的。人们使用相对简单的条目，按顺序简短地记录发生的事。通信学者李·汉弗莱斯（Lee Humphreys）和她的合著者发现，今天的推特与十八九世纪的日记非常相似，都是“用当前时代的传媒方式与他人探讨、反思、交流和分享”。

20世纪20年代的发明家巴克敏斯特·富勒（Buckminster Fuller）也量化自己，他的做法是：创建一个大型的剪贴簿，严格地每15分钟记录下一些东西。从某种意义上说，这两种风格体现了今天仍在持续的自我量化思路，一种是数据在改变生活的过程中发挥主动作用，另一种则是被动地支持个人反思。

今天，我们可能会把富兰克林的方法称为“自我量化”；而将富勒的称为“生命记录”，它是自我量化的近亲，虽然只是近亲，但它可能比我们想象的更具干预性。

对于我们现在所称的自我量化，富兰克林的尝试具有非工具性和思考性，与我们最初所认为的相比，他的方法其实更像“生命记录”。除了历史上的这两种方式以外，我们需要加上第三种——主动的自我实验。在出现现代临床试验之前，自我实验是科学工作的重要组成部分。为了解眼睛的运作方式，艾萨克·牛顿爵士（Sir Isaac Newton）盯着太阳的反光，差点失明。在当时布洛芬、疟疾疫苗和神经科学的历史中，都曾有过自我实验，并且直到现在，自我实验者仍持续做出重要发现。

所有这三种方式（自我量化、生命记录、自我实验），都对我们如何看待自我产生了影响，并都有各自的历史。

03 怎样量化自我？这里有一些建议和提示

《量化自我》的作者吉娜·聂夫（Gina Neff） 和唐恩·娜芙斯（Dawn Nafus）建议大家在开始自我量化项目的阶段，需要考虑收集一些因素：

1. 要有一个简洁的开始

自我量化应该从有人做过的简单实验开始，比如可以在几天或几周内完成的。虽然通过几个月或者几年时间来量化，会带来不一样的好处，但第一个项目不应长期占用你的时间。

2. 聚焦于一件或两件事

量化必然会产生对日常生活的片面看法，也不可能从许多片面的观点中构建出一幅全貌。利用偏向于你优势的地方，把注意力引向最重要的问题。

3. 合理命名数据

尽可能用与经验相符的方式标注数据。有时，在实际的生活场景中，提问可以帮助你找到需要被量化的东西。比如，在回答诸如“今天你想远足吗”这样的问题时，可能能对肌腱炎的疼痛程度进行量化。

4. 时间和地点都是很好的数据管理器

提高数据集合反映的观点的精确度，结合实际情况，具体指的是，比如每天固定在某一时间拍照，或每次进入一个地方时拍照。

5. 对量化工作实事求是

每小时记录一件事，坚持两天很容易，但是对于大多数人来说，持续两天后，这个项目很可能就此停止，不会继续坚持了。考虑你实际想投入多少时间和精力到量化项目中，并且考虑在一天中何时记录比较方便。

6. 数字、文字和图片都很重要

有时记下一个单词或拍照可能会成为最有力的记录，特别是在时间也被自动记录的情况下。通常，传感器数据最好与手动记录的笔记或其他数据相结合，便于理解。

7. 数据有不同的尺度

如果你使用的是数字尺度，请注意尺度本身传递的信息。用5分制计分，可以留有中间立场；用6分制计分，将迫使你进行选择。有时粗略的尺度（如低、中、高）比10分制的选择更有效。在统计学中，数字9和99常常代表“丢失”的数据或无意义的问题。比如，你可以用1～10来量化心情，用99来代替心情没法被明显辨别的某一天。

8. 文字和图片有数量要求

单词的频率可以计算，所以它们变成了数字。像750 Words这样的程序，可以在任意段落中计算关键字出现的频率，这能为你关注的事物提供线索。一些人每天简单记录觉得高兴的事，然后用750 Words来分析，用以量化心情。通常这样的项目会与情绪分析同时进行，以确定这些词的语气是积极还是消极。

9. 自我量化工具不一定要花哨

应用程序开发人员试图对显示数据的方式做出好的猜测，哪些数据可能有用，哪些计量尺度更实用，哪些词更重要等，但这些都是猜测。纸和笔的记录、Excel表格、谷歌表单（Google Forms），或通用的自我报告应用，给了你对于信息记录的更多控制力，并且当项目发生改变时，可以获得更多能力去改变和调整。

10. 开展几次试运行

在你第一次尝试时，有些东西达不到预期是很正常的。也许是选择的数据规模不太好，也许是收集数据的频率不现实。对自我量化项目进行修改，直到确定可行的方案。

04 量化自我与数据分析：7招搞懂你的数据

假设你现在已经做了以上事情，并且手上有了一部分数据，你会问自己：现在该怎么做？下面我们列出了一些你可以使用的数据分析方法，这不要求你掌握新的统计或可视化技能。这是关于如何分析数据的建议，即如何寻找帮助你发现模式、找到趋势和完成拼图的东西。

1. 时间和地点是强线索

大多数人在看图表时，都很自然地寻找规律，并试着解释我们看到的峰值。因为数据的时滞性，数据集的两个峰值即使相关，也不会直观地排列，那么你将不得不添加一个临时调整时间戳，比如加上或者减去适当小时数，直到看到峰值之间的联系。

在线形图中，很难通过肉眼看出递归和时间滞后性，但有一些方法可以使它们变得明显。比如，可以把图表打印出来，圈出每个“周一”，以便从视觉上放大这个规律。在电子表格里，你可以把数据拷贝到新表格中，删除所有与峰值无关的数据，然后查看时间栏，看看是否有共同的一天或一周的规律。

2. 滑动平均可以解释潜在趋势

滑动平均显示的每个数据点，是前面几个数据点的平均值。这个数据，直观地反映了数据的上升或下降趋势。自然状况下，体重会正常波动，与每天的体重读数相比，一周的平均体重是体重增加或减少的一个更好的指标，并且，平均数也可以减少焦虑。在数据密集且变化量大的情况下，滑动平均也能作为一种可视化工具。

3. 注解

数字不会讲故事，但人会。在图表上记下评论或插入图片，可以帮助还原数据中的故事。任何你能找到的其他事物——照片、音频资料，当时写下的某些东西——都能帮助你在所量化的指标和未量化的指标之间建立联系。

4. 拼贴画能支持视觉上的意会

当同一事物的照片（食物、药丸、脸）以一个系列的方式显示出来时，一些模式会通过形状和颜色产生。以这种方式量化会使数学计算更加困难，但视觉模式比数字更能产生强大的反馈。无意中捕捉到的位置信息，或是一个物体的包装，或是其他意外被拍摄到的人，都可以帮助你回忆起当时的情形，或者捕捉到你最初可能没有想到的额外信息。

5. 缺少数据并不意味着真正的缺失

缺失数据的修补是有意义的，它们本身也可以成为数据。在量化某一特定活动时，关注不做某件事的模式，而不是关注做了什么，可能会带来不同的解释。

6. 讲故事是一个使故事精练的好机会

当人们不得不向别人解释数据时，往往会花时间更仔细地思考数据。通过与别人交谈数据，发现其他人看到的东西，可以成为数据本身另一个有用的镜像。

7. 与他人比较可以提供参考

和我们交谈过的大多数自我量化者都没有意识到，探究自身数据是否偏离人群的平均水平是很有用的。不管怎样，参考其他人的数据样本，可以看到可能的变化。

一旦人们有机会查看自己的数据，其中一些人可能会寻求改变。收集数据在某种程度上产生了一种能感知到的负担。如果你量化咖啡因，希望能缓解症状，然而量化结果却显示，饮用多少咖啡因并不重要，你会发现，本以为通过量化能控制症状，但最终结果让人失望。实验可能也确实会失败，选择你不想知道的和选择想知道的一样重要。

然而，值得记住的是，一个问题如果能成功解决，意味着它实际上并不是个问题。人们使用数据来平息担忧，我们已经看到了很多这方面的例子。

05 说说你日常的量化自我

5种自我量化的常见风格或目的：①监测和评价；②引发感觉；③审美好奇心；④调试问题；⑤培养习惯。

我们提供了人们在每个方面所做的事情的例子，以及关于以这种方式量化的实际建议，这有两个原因。一是鼓励你自己去尝试，这涉及在设备手册中找不到的别人发现的想法和陷阱。二是即使你没有兴趣尝试自我量化，当你看到人们为了体验其他人带来的创造力而努力，且遇到难题时，你也可以帮忙解决。

正如评论家叶夫根尼·莫罗佐夫强烈提倡的，自我量化，不是让人们不加思索地跟随计算机的指令去做，也不是允许用技术代替感觉和情绪。

近年来似乎有一阵健身热和慢跑热，很多人都在朋友圈晒“战绩”和“战况”。VKKKKK大魔王就是其中的一位，但她的每张跑图后面，都是量化自我的记录。

▲图片及案例由VKKKKK大魔王授权使用：VKKKKK大魔王，爱美食的举铁女汉子，爱旅行的纹身美少女，爱分享生活中的一切美好，小红书@VKKKKK大魔王

你能在图片中看到跑步途中的风景、距离和“轨迹形状”，用一个叫做nike+的app进行记录。与此同时，她还用另一个app——KEEP记录更多的数据，分析数据背后的内容，以此判断哪些数据最适合自己的跑步目标，现实与目标之间的差距是否需要被消灭，最终调整跑步速率、坡度、以及拉伸方案。

这是许多自我量化者需要学习的。许多自我量化者把这个过程看作一种反馈回路，这是一个计算机科学术语，即由系统生成信息，然后根据这些信息进行调整。反馈回路不是自动的。一些人可能会认为VK大魔王的追踪方法不精确，但她选择使用数据综合分析，而不是记录跑步的距离，并传达了比更精确的方法更重要的信息。

延伸阅读《量化自我》

转载请联系微信：togo-maruko

推荐语：不要只把行走步数、睡眠时间、心率监测、体脂测量等数据作为朋友圈的日常PK，要让数据为我的健康所用，量化自我，看这一本就够了。本书作者吉娜·聂夫是华盛顿大学通信与社会学助教，高级数据科学家。唐恩·娜芙斯是英特尔研究院的高级研究员，也是一位人类学家，在工业领域工作，为技术发展提供信息。译者方也可是北京师范大学经济学专业优秀毕业生，曾在德国路德维希港经济应用技术大学游学半年。酷爱数字与数学，学习、工作中长期与数据打交道，擅长用数据分析业务开展状况、识别目标客群。知乎主页@方也可

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