ビッグデータはどのようにして私たちをより幸せにし、より健康にできるのか

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ジョン・C・ヘイブンスは、H(アプリ)アソンプロジェクトそして今度出版される本の著者H(app)y -- デジタル経済における幸福の価値(ターチャー/ペンギン、2014)。彼には連絡が取れる@johnchavens

ビッグデータは個人的なものになりつつあります。世界中の人々が自分の端末からあらゆるものを監視しています。健康、睡眠パターン、セックス、さらにはトイレの習慣モバイルテクノロジーを活用し、細部まで明瞭に表現します。ユーザーがデータを入力して積極的に行動を追跡するか、センサーやアプリを介して受動的に行動を追跡するかにかかわらず、数値化された自分(QS) 運動は世界的な現象に成長しており、熱心なユーザーがビッグデータのアイデンティティからコンテキストを求めています。

さらに、次のようなサービスにより、佐賀そしてオープンセンス、ユーザーは複数のデータストリームを組み合わせて、単一の特性を分析するよりも広範な行動の変化を促す洞察を作成できます。これは、混合アプローチ設計(MAD) 数値がニュアンスによって左右されるフレームワーク内で定量的要因と定性的要因を意図的に混合する調査方法論。たとえば、幸福の科学は現在、深刻な問題となっています。ビジネスのための勉強、組織は頭と心の洞察を組み合わせて、労働者が自分たちの努力が有意義な変化を促進していると感じる環境を作り出しています。

どのような研究が行われても、監視対象の行動を理解したいという欲求は最高潮に達しており、QS 運動は私たちの日々のデータを有意義に解釈しようと試みています。

受動性の力

「私たちは、データを追跡して理解する能力が日常生活に深く組み込まれる時代に向かっています」と述べています。エルネスト・ラミレス、によって設立された同名の組織、Quantified Self のコミュニティ オーガナイザー。ケビン・ケリー有線とゲイリー・ウルフ。 「センサーは安価になり、接続性は日に日に普及してきています。」

データ可用性のこの常に存在する性質は、継続的な注意や入力をほとんど必要としないアプリを一般の人々が使い始めると、さらに強力になります。受動的なデータ収集は、たとえば医療業界に特に関連します。

「自己が提供する定量化されたデータは、これまでの測定に代わるものではありません。これまでこの種の測定はありませんでした。」と氏は言います。ハレテコ、デジタルヘルススタートアップの最初のシードアクセラレーターであるRockhealthの共同創設者兼CEO。 「患者は医師の診察を受けるまで非常に慎重に生活しており、そのため医師の診察を受ける回数が増加しています。医師が人々の現在の健康状態をより包括的に把握できるようになれば、より良いことになります。」

Tecco はパッシブモニタリングの重要性を強調しています。たとえば、モバイル アプリは、血糖値や心拍数などのその他の要素を長期間にわたって継続的に測定できます。これらの測定値が急上昇すると、たとえ遠隔地であっても直ちに医師の診察を受ける可能性があります。 「データ収集を日常生活に組み込むことで、コストを節約し、成果を向上させることができます」と彼女は付け加えました。

自分の行為を宣言する

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今日、人々は日々の目標や意図を仲間に宣言し、ソーシャルメディアを通じて彼らのサポートを求めています。のような企業ジムパクトそしてスティックK操作する責任に基づく影響力(ABI)、言葉ではなく行動で判断されるシナリオ。ビーマインダー共同創設者のダニエル・リーブス氏とベサニー・ソウル氏によると、「お金をかけてやる気を引き出すツール」もこのカテゴリーに分類されるという。ユーザーは目標を数値化し、ワゴンから落ちたらビーマインダーにお金を支払うことを誓約します。

「このプラットフォームでは、ユーザーがいつでもレジメンを調整できるが、変更は 1 週間遅れて反映されることに注意してください。そのため、コミットメントを変更することはできますが、怠惰から変更することはできません」とリーブス氏は述べています。あなたの怠惰について特に前向きに考えています。」

Reeves 氏と Soule 氏によると、Beeminder は定量化された自己追跡の利点と、コミットメント契約これは、ユーザーが目標に対する説明責任の一種として公約を行う危険を冒す、デジタル宣言の強制的かつ自己拘束力のある形式です。

QS 分野の他の企業は、行動を示す具体的な方法を提供しています。uGooderは、ポジティブな行動を追跡するためのシンプルなフレームワークを提供します。ユーザーは、完了した善行をブロードキャストするとバッジを獲得できます。このサービスでは、ユーザーがプラットフォームを使用してこれまでに行ったすべての善行の記録を印刷することもできます。

「いつかこれが、人々がどれだけ良いことをしてきたかを示すために就職面接に持って行ったり、大学の願書と一緒に提出したりできるようになるかもしれないと思ったのです」と uGooder の作成者である Dan Lowe 氏は言います。

この考えには説得力があります。なぜ雇用主や学校は、高校生のお祭り騒ぎの間違った写真ではなく、あからさまにポジティブで地域社会に支持された行動に焦点を当てるべきではないのでしょうか?

のようなポートフォリオプラットフォームの台頭パスブライトそしてLinkedIn のボランティア プロフィール人々が自分のポジティブな行動を専門的に自己主張することを奨励します。のABIの上昇最終的には、主に言葉に基づいて構築された信頼ネットワークに取って代わるでしょう。

集約の利点

「私たちはデータは多用途であるという哲学を持っています」と Sen.se の共同創設者である Rafi Haladjian 氏は言います。 「ソースからデータを収集したら、後でその使用方法を決定できます。」

ハラジャンはエンジニアというよりアーティストのようだ。彼は、賢明なユーザーの洞察を最大化する方法でデータを導いたセレンディピティのミューズを称賛しています。 Sen.se はまた、「インターネット・オブ・エブリシング」を、モノのインターネット、複数のパッシブ センサーが同時に動作する場合と、1 つの入力が単独で動作する場合のデータの相互接続性のアイデアをサポートします。

「私たちはデータマッシュアップの文化を築く必要があり、それを簡単にする方法を探しています」と彼は言います。

これらのマッシュアップを通じて固有のパターンを識別する方法を実演しながら、ハラジャン氏は、お気に入りの肘掛け椅子に設置されたパッシブ センサーで座っている時間を測定する年老いた親について話します。このセンサーは、さまざまな場所で過ごした時間やさまざまな電化製品の使用状況を測定するために、女性の家中に多数設置されているうちの 1 つで、女性の介護者が女性の健康状態を測定するためにデータを使用できます。

この場合、情報はその完全な目的が事前に知られていない状態で収集されます。 「ユーザーがこの方法で単純にデータを収集し始めると、ありふれたものの背後にある隠された意味を発見するためにあらゆる種類のツールを使用できるようになります。」と Haladjian 氏は述べています。

エスター・ダイソン会長EDベンチャーホールディングスデータマッシングの概念も研究しています。彼女の定量化されたコミュニティの概念は、ビッグデータを、コミュニティと世界を改善したいと願う個人によって推進される一連の入力として解釈します。彼女は、定量化されたコミュニティのビジョンについて、次の記事で説明しています。プロジェクトシンジケート「私は、コミュニティが人々や組織の状態、健康、活動を測定し、それによって改善するという、数値化されたコミュニティ運動の出現を予測しています(そして促進しようとしています)。」

たとえば、QS ツールが健康に関するデータを収集する場合、このデータは地域の健康統計と組み合わせて新しい洞察を生み出すことができ、またそうすべきだと彼女は言います。彼女はまた、次のような市民的志向のアプリの存在にも言及しています。ストリートバンプこれにより、ユーザーはポットホールやその他の市民の懸念事項の写真を撮影したり、その周囲のデータを収集したりできます。

このコミュニティの焦点は、QS 運動が定量化されたレポートに加えて定性的データの新しい層をどのように提供できるかを示しています。市民がポットホールを見たときの感情状態を報告し、その位置を記録できるアプリについて考えてみましょう。 QS アプリは、明らかな経済的影響を伴うこれらの感情タグを簡単に集約できます。 (家を買うときに良い学校を探すなら、近所の「感情的な歴史」もチェックすると思いませんか?) このタグ付けと、次の方法で仮想アリーナを検索する機能を組み合わせます。拡張現実のようなツールグーグルグラスそして定量化されたコミュニティがどのように市民参加の変革の時代を迎えるかは簡単にわかります。

企業内の感情

「利他主義はインターネット上でも健在です」と、GE のグローバル デジタル マーケティングおよびプログラミング担当ディレクターであり、ヘルシーシェアは、ユーザーが健康上の目標を発表し、友人をインスピレーションの源として利用できる Facebook アプリです。 「ユーザーが他の人を助けることで自分自身を成長させるとき、ユーザーに『前払い』してもらう機会があります」と彼は言います。

このプラットフォームは、定量化された自己という考え方がブランドや企業に定着していることを証明しています。マーカム氏は、「共有は追跡の一種」であり、ソーシャルメディアを介してアクションを発表することは、QSデバイスを介したアクティブな監視に似ていると指摘しています。 「これは人々が共有したい情報であり、私たちは行動の変化を促すためにそれを捉える方法を知りたいのです」とマーカム氏は言います。

ユーザーが内発的動機によって動かされ、コミュニティによってサポートされるプラットフォームでは、ブランドは邪魔をせずに、何がユーザー ベースを真に動かすのかを理解することができます。

「信頼と評判が企業の競争上の優位性として広く宣伝されている時代に、なぜ倫理的誠実さが、なぜ人格が経済的資産とはみなされないのでしょうか?」の最高マーケティング責任者であるティム・レベレヒト氏に尋ねます。そして会社の最近のドライバービジネスを再発明するハッカソン、「より社会的で人間的な事業の創造に役立つコンセプトとプロトタイプを作成する」イベント。

彼の中で役職「定量化された自己への希望」と題した同氏は、幸福と幸福が生産性と収益を向上させることを示す証拠が増えていることに言及している。その結果、組織は従業員を本当に幸せにするものは何なのか、定性的な指標と定量的な指標を最適に融合させる方法を理解しようと努めていますが、これはほとんどの企業文化には異質に思えるかもしれません。

レーベレヒト氏は解決策を持っています。「一般的な ROI 用語の範囲外に貢献している人々が生み出す社会的価値を測定する方法を見つける必要があります。」

彼は、何千人もの従業員にインスピレーションを与え、希望を与えているものの、取締役会の成長期待には応えられなかった CEO の例を挙げています。競争できる。」内面と外面の性格、言葉と行動を一致させたこれらの新しい「完全な自己」は、理想主義と現実主義の間の溝をもはや許容しません。

レーベレヒト氏の観察は、職場内の幸福を研究するよう組織への圧力が高まっていることを指摘している。職場の外からの性格特性を積極的に受け入れるために企業の規制が間もなく解除される可能性があり、定性的なパラダイムは定量的な指標の信頼性を獲得するでしょう。

「コンピューティングベースの人類の物語であるメタデータを定量的に利用し、それを何世紀にもわたる人間の物語やストーリーテリングと統合できたらどうなるでしょうか?」カーネギーメロン大学のデザイン、芸術、技術担当副学長、タナシス・リカキス氏はこう尋ねます。 「それは、これまで理解されていなかったレベルで人類を理解する素晴らしい機会となるでしょう。」

リカキスの創設者は、出現する、アリゾナ州立大学で初めて開催されたイベント。著名なSF作家をフィーチャーニール・スティーブンソンそして先見の明のあるオタクブルース・スターリング、このイベントには科学者、アーティスト、デザイナーも集まりました。主な目標は、純粋に定量的な解決策では現代が直面している複雑な問題に完全に対処できないことを認識し、複数の分野の専門家を結集することでした。

リカキス氏は、QS テクノロジーにより、人類史上初めて、生活のあらゆる部分にコンピューティングを組み込むことが可能になったと指摘しています。定量化された自己の価値は、定性的尺度がビッグデータをどのように補完するかを認識すると増幅されます。

インタラクティブな神経リハビリテーションの仕事で、リカキス氏は高度なツールを使用して、脳卒中生存者の影響を受けた上肢の 44 の運動学的パラメーターを追跡します。彼は、これらの運動学的測定からのデータと機能的結果との関係は、回復を促進するための重要なステップであると述べています。しかし、効果を発揮するには、このデータをセラピストの定性的観察と組み合わせ、セラピストと患者の関係を通してフィルタリングする必要があります。

「データを経由せず、人間のやりとりを介して得られる情報があることを念頭に置く必要があります」とリカキス氏は言う。 「それは、数値化するのが難しい豊かさを持ったコミュニティからコミュニティへと伝わります。」

心配しないで、元気になってください

私たちはセンサー技術とスマートフォンの成熟により、これまで存在しなかった方法でユーザーの行動に関するデータが収集される時代の真っ只中にいます。普遍的なプライバシーとアイデンティティの基準は存在しません。つまり、ビッグデータに対する不本意な貢献は、制御できない力によって形作られているということです。

良いニュース: 定量化された自己アプリケーションに慣れることは、個人とコミュニティの自己認識に利益をもたらします。この新しい仮想経済で自分のアイデンティティをより適切に形成する方法を理解し、定性的なレンズを通して見たときに完全なコンテキストを導き出す定量的な指標を学ぶことができます。

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