360量化自我
人机交互
2015-08-11 v2 计算机与社会
摘要
带有广泛传感器的可穿戴设备促进了量化自我运动的兴起，个人记录从步数到心率到睡眠模式的一切。然而，传感器通常不能感知用户的社会和周围环境，例如一般生活方式属性或关于其社交网络的信息。这意味着用户自身以及可访问可穿戴传感器数据的医疗从业者，仅对个体有狭窄的视图，主要限于其身体状况的某些方面。在本文中，我们描述了若干用例，说明如何使用社交媒体补充检查数据和来自传感器的数据，以获得个体健康的更整体视图，我们称之为360量化自我的视角。健康相关信息可从如食物照片分享、位置签到或头像等多样来源获得。此外，个人的自我中心网络信息可阐明幸福的社交维度，该维度被广泛认为至关重要，尽管当前很少用于医疗诊断。我们阐明了一个长期愿景，描述了期望的技术进步列表和多样数据，以实现涵盖电子健康记录(EHR)、可穿戴设备数据以及源自社交媒体信息的集成系统。
引用
@article{arxiv.1508.00375,
title = {360 Quantified Self},
author = {Hamed Haddadi and Ferda Ofli and Yelena Mejova and Ingmar Weber and Jaideep Srivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:1508.00375},
year = {2015}
}
备注
QCRI Technical Report