量化自我研究：發展脈絡、構成要素與學科機遇

楊夢晴，朱慶華，趙宇翔，徐孝婷

（1.南京師范大學新聞與傳播學院，南京 210097；2.南京大學信息管理學院，南京 210023；3.南京理工大學經濟管理學院，南京 210094；4.南京郵電大學社會與人口學院，南京 210023）

1 引 言

隨著世界范圍內工業化、城鎮化的快速發展，人類的生活環境和生活方式發生了巨大變化，隨之而來的環境污染、人口老齡化、亞健康等現象使人類健康成為全球性問題。樹立適應當今技術環境與人文環境的健康理念，利用科學技術實現健康管理，引導人類形成“防患于未然”的健康生活方式，成為人類應對健康問題的共識。著名大數據與區塊鏈專家Melanie Swan于2012年在其研究中提出了“Health 2050”的設想，指出健康的概念正在朝著個性化、預防性保健的方向發展，而不再是只關注對疾病的治療，其核心原則包括“賦予任何年齡段的個體自我監測和自我管理健康的權利”[1]。在我國，隨著人民健康問題成為目前較為突出的社會問題，黨的十九大作出了實施健康中國戰略的重大決策部署。2019年7月，健康中國行動推進委員會印發《健康中國行動（2019—2030年）》[2]，旨在引導人民建立正確的健康觀，加強早期干預，形成有利于健康的生活方式、生態環境和社會環境，促進以治病為中心向以健康為中心的轉變，切實提高人民健康水平。《健康中國行動（2019—2030年）》倡導每個人是自己健康第一責任人的理念，要求我國公民積極樹立個人健康意識，主動培養健康生活方式，通過技術手段加強對健康問題的干預。

21世紀初，在無線通信技術、傳感技術、人機交互技術等的支持下，智能可穿戴設備逐漸普及，與移動終端應用共同引發了量化自我（quantified self，QS）運動的興起。借助智能可穿戴設備和相關移動終端應用，人們可以對日常生活中不同方面的個人數據進行追蹤記錄，通過對數據的整合、分析和可視化，形成對自我更為深入的了解。在量化自我運動中，健康數據量化被人們普遍認識和接受。通過對自身生理、心理、行為等數據的追蹤與分析，人們能夠從科學的角度掌握自身健康狀態，及時發現健康隱患，制定符合自身情況的健康管理計劃。因此，健康量化自我也逐漸成為量化自我運動的主體與核心，健康數據的量化行為也引發了學術界的重點關注，成為健康信息學研究的新興領域。

本研究認為，量化自我作為一種健康活動，其本質是利用數據實現人對自身健康的管理，并提升自我認知。2020年，新冠疫情席卷全球，更加使我們迫切認識到人民健康問題是關系國計民生的重大問題。因此，加強對量化自我的認識與研究，推動量化自我實踐的發展與普及具有重要的現實意義。與國際同領域的研究規模相比，國內對量化自我的研究尚處于探索階段，研究方向、研究主題等尚未成熟。因此，本研究旨在通過對量化自我研究進行綜述，在理論層面推動量化自我研究在國內相關領域的發展和深入。首先，本研究通過梳理量化自我發展過程中的關鍵節點，厘清其發展脈絡；其次，通過對相關領域經典文獻的述評，明確量化自我的概念內涵與研究分類；再次，抓住量化自我的“活動”本質，引入活動理論，對量化自我活動的構成要素進行分析，從而全面理解量化自我；最后，本研究提出信息管理學科在量化自我領域的研究方向和與研究主題，為健康信息學領域量化自我研究的深入開展提供理論參考。

2 量化自我研究回顧

2.1 量化自我發展史

量化自我并不是一個全新的概念，人類對自身進行量化記錄的行為始終以個案的形式存在，并且存在方式多種多樣。最早有記載的關于量化自我追蹤的案例來自16—17世紀的意大利科學家桑克托留斯（Sanctorio Sanctorius），他通過追蹤體重與食物攝入量和消耗量的關系來研究生命系統中的能量消耗[3]。在Gina Neff和Dawn Nafus的專著《量化自我：如何利用數據成就更幸福的自己》中，作者提出了三種早期的量化自我方式；18世紀，美國政治家本杰明·富蘭克林曾堅持用日記的形式來記錄自己如何花費時間；20世紀初，發明家富勒利用剪貼簿對自己的行為每隔15分鐘進行嚴格記錄；另外，“主動的自我實驗”也被認為是一種量化自我方式，這種方式是現代臨床試驗出現之前科學家工作的重要組成部分[4]。

既然量化自我的思維模式和行為方式一直廣泛存在于社會生活和科學研究中，那么當前備受關注的“量化自我”相關實踐與研究又有何新發展？本研究認為，當前實踐與研究中所提到的“量化自我”主要包括兩個方面的進步。第一，是技術手段的進步。進入20世紀，傳感技術、移動通信技術、數據存儲技術等的發展為廣泛使用可穿戴設備進行量化自我提供了技術支持。第二，是研究理念的進步。生物信息學（bioinformatics）的發展使得人們對利用計算機科學和信息技術來揭示生物數據奧秘越來越自信，人們越來越相信數據在解決生物問題方面的作用，生物數據化逐漸成為一種思維模式和社會習慣。

量化自我發展的過程不能忽略社群（community）的作用，此處的“社群”可以理解為人們基于共同利益或者興趣而形成的社會關系。2008年，QS社群（Quantified Self Community，https://quantifiedself.com）建立，該社群以定期舉辦國際會議和座談會的形式，吸引世界各地對量化自我感興趣的研究者和實踐者加入。QS社群重視個人的自我實驗經歷，參與者通過展示和講述的方式向他人分享量化自我經歷[5]。QS社群具有較強的號召作用和先驅性質，其會話風格的會議模式在促進技術與公共衛生問題的直接對話方面發揮了重要作用。由于其關注量化自我的實踐方式與發展前景，吸引了大批相關領域的學者、企業家、社會活動倡導者，成為促進量化自我發展的重要力量。

2.2 量化自我概念界定

量化自我（quantified self）在一些文獻中也表述為“self-quantification”，與其概念有重要關聯的另一個術語為“self-tracking”，即自我追蹤，是一種人們監測和記錄自己生活的具體特征的方法[6-7]。Deborah Lupton在其專著The Quantified Self:A Soci‐ology of Self-Tracking中，將自我追蹤定義為人們有意識地、有目的地收集關于自己信息的一種實踐，人們會對這些信息進行回顧并考慮將其應用到自己的生活中[8]。量化自我，可以理解為自我追蹤的結果[9]，Bergroth[7]和Heyen[10]的研究均指出，量化自我的過程是通過自我追蹤產生自我知識（self-knowl‐edge）的過程。

目前人們所關注的“量化自我”這一概念，于2007年由雜志Wired主編Kevin Kelly和技術專欄作家Gary Wolf提出[11]，是指利用可穿戴設備和傳感器技術等收集人們日常生活中不同方面的個人數據，用于探索自我、反思自我，從而獲取自我認知的運動。狹義上的量化自我，主要圍繞身體機能和疾病診斷兩大類數據進行監測和分析；廣義上的量化自我，數據范圍從單純的身體數據延伸到個體的認知和行為領域，包括表征人體機能與心理狀態的健康數據，表征個體認知規律的認知數據，與個體消費行為習慣相關的消費數據，甚至關于個體與物理環境互動的環境數據等。從廣義的量化自我數據范圍可以看出，量化自我并不是只對人體健康數據進行量化，其概念內涵也并不局限于健康領域。但是，近年來移動互聯網的發展、智能可穿戴設備的日漸普及，以及各類健康APP的涌現，使量化自我成為一種新的生活方式[12]，并獲得了社會大眾的廣泛接受。人們可以通過相關設備和應用，獲取自身諸如環境接觸、生理模式和遺傳特性等方面的健康數據[13]，并實時將這些數據上傳云端進行處理和分析，從而對自身的健康狀態進行監測，并在這一過程中對自我產生更深入的認識。因此，量化自我逐漸成為健康量化自我的簡稱，提到量化自我，大多數情況下是指對個人健康數據的量化。

本研究認為，以下學者對量化自我的定義具有一定的參考價值。Swan[14]在研究中將量化自我歸為以患者為導向的新興健康服務之一，提出量化自我是對任何可以測量的自我數據（如生物、物理、行為或環境信息）的定期收集，其外延可以包括對數據的圖形顯示以及自我實驗與反思的反饋循環；其研究指出，量化自我的概念起始于個人層面的自我追蹤（self-tracking），隨著發展已經逐步擴展到群組數據（group data）層面，即通過大量自我追蹤者的數據共享和協同工作，實現量化自我數據的整合[5]。Barrett等[15]的研究認為，量化自我的概念是指個人通過部署傳感器和監控設備來測量和改善自己的健康和行為，這一概念可以從個人級別擴展和整合到人口級別，從而形成量化社群，通過測量其社群人口的健康和活動，用數據驅動的方法改善集體健康。

2.3 量化自我研究主題

2.3.1 國外研究主題分析

截至2021年7月5日，在Web of Science（WoS）平臺的所有數據庫中，通過檢索式TS=('quantified self')OR('self-quantification')OR('self-track*')進行檢索，設定時間跨度為所有年份，共得到檢索結果1320條，涵蓋了不同的研究領域，如計算機科學、工程學、行為科學、保健科學、傳播學、圖書情報學等。對這1320條檢索結果進行清洗，剔除重復和與主題不符合的文獻，共得到1192條檢索結果。利用VOSviewer軟件進行主題聚類，可視化結果如圖1所示。從圖1可以看出，所有文獻的研究主題大體可以聚為三類：第一類（圖1上半部分）包含的主要關鍵詞為“system”“sensor”“accuracy”“algo‐rithm”等，屬于自我數據追蹤技術主題的研究；第二類（圖1左下部分）包含的主要關鍵詞為“par‐ticipant”“feedback”“care”“disease”等，屬于醫療干預主題的研究；第三類（圖1右下部分）包含的主要關鍵詞為“practice”“personal data”“measure‐ment”等，屬于信息行為主題的研究。

圖1 研究主題聚類

WoS中檢索到的文獻屬于“INFORMATION SCI‐ENCE LIBRARY SCIENCE”學科分類的有68篇，將檢索到的信息管理學科文獻進行梳理，本研究認為目前信息管理學科所關注的量化自我研究主題主要包括量化自我數據管理和量化自我行為管理。

1）量化自我數據管理

在量化自我數據管理主題的研究中，研究者圍繞數據生命周期，關注量化自我數據在其生產、傳播、使用、保存等環節所存在的問題。Ancker等[16]的研究重點調查了進行量化自我的個體如何追蹤個人健康數據，以及其對自身健康數據的看法。McK‐inney等[17]從信息素養的角度探究個體對量化自我數據的認知程度，發現量化自我個體普遍對數據的潛在可重復使用性以及第三方數據共享缺乏理解。Almalki等[18]通過建立測量特征分類，將健康量化自我數據分為“身體結構與功能”“身體動作與活動”以及“身體周邊”三個部分。Grundy等[19]將研究聚焦于移動健康APP數據的傳播和使用，指出跨應用數據整合存在用戶隱私與安全風險。Trace等[20]的研究則聚焦于自我追蹤數據的長期價值，提出量化自我數據檔案化的意義。Rapp等[21]研究指出，缺乏數據使用指導和數據可視化過于抽象是量化自我用戶興趣消失的原因。

2）量化自我行為管理

在量化自我健康管理主題的研究中，研究者主要圍繞量化自我如何改變個體行為、如何使用監測數據實現自我提升等主題展開。Meng等[6]的研究以水果蔬菜攝入量為觀察指標，指出具有社交性的組群追蹤比單人追蹤更具有促進作用。Fernandez-Luque等[22]通過對肥胖癥兒童的體育運動和飲食數據量化過程的追蹤，證明量化自我對提高兒童行為模式洞察力和母親健康教育有積極作用。Robbins等[23]通過對睡眠追蹤者的調查來探究其行為特征。Ng等[24]研究指出，青少年的體育運動率與其可穿戴設備使用行為成正比。Attig等[25]研究指出，了解用戶為什么停止使用可穿戴活動跟蹤設備，即了解其長期使用障礙，對于獲得可穿戴活動跟蹤設備的設計指導建議具有重要價值。在探討量化自我應用的持續使用行為方面，滿足感[26]、反饋[27]、動機[28-29]等因素獲得學者們的普遍關注。除了生理數據對健康行為的影響，心理數據同樣也受到研究者的關注。Stiglbauer等[30]研究證明，可穿戴設備和APP應用可以有效改善用戶心理健康。

2.3.2 國內研究主題分析

相比國外量化自我研究的進展，國內相關研究仍處于起步階段。在CNKI（China National Knowl‐edge Infrastructure）期刊數據庫中以“量化自我”進行主題檢索，共得到82條檢索結果，經過篩選剔除主題不符合要求的文獻，最后得到50條檢索結果。朱啟貞等[31]、胡德華等[32]通過對量化自我概念、特點、工具等的論述，分析了量化自我的應用現狀以及面臨的挑戰。李東進等的研究關注量化自我所引起的消費者精準化消費方式轉變[33]，對量化自我的效應[34]和量化自我持續參與意愿[35]等進行了探究。王巢琛等[36]的研究提出了量化自我技術在圖書館應用中的服務管理模式。在健康量化自我領域，劉詠梅等[37]的研究明確了量化自我數據集的大數據本質，分析了量化自我數據集在個體健康全面監測、促進病患家庭護理等方面的價值。鄧勝利等[38]認為，自我跟蹤技術在改善公民健康狀況上存在巨大潛力。范鈞等[39]探討了在線社會支持對慢性病患者量化自我持續參與意愿的影響作用。從研究現狀來看，國內對量化自我的研究尚處于理論探討階段，相關實證研究還不夠深入。

3 量化自我要素結構

從本質上來說，量化自我是一種人類信息實踐活動，對量化自我活動的要素進行解構，能夠幫助研究者從根本上理解量化自我。因此，本研究引入活動理論（activity theory），從主體、客體、工具、社群、規則和分工六個方面對量化自我活動要素結構進行分析論證。

3.1 活動理論

活動理論起源于蘇聯，是建立在辯證唯物主義基礎之上的、對人類實踐進行研究的哲學框架[40]。蘇聯心理學家維果茨基（Lev Semyonovich Vygotsky）對當時行為主義心理學的著名理論“刺激（stimu‐lus，S）-反應（response，R）”公式提出疑問，認為這個描述人類行為產生機制的公式忽視了中介（工具）在人與客觀世界產生聯系中發揮的重要作用，因此，在S-R公式的基礎上，增加了中介因素[41]。維果茨基將人類活動定義為主體與客體之間的一種邏輯關系，人類活動之所以有別于非人類活動，是因為將工具作為中介[42]。在維果茨基之后，列昂捷夫（Alexei Nikolaevich Leont'ev）繼續完善活動理論的思想體系，他將關注重點從個體活動轉移到活動主體與社群的關系之上，認為歷史進化中的勞動分工使得個體行為和集體行為有所區別；同時他還將活動分解為活動、行為和操作三個層次[43]。20世紀70年代之后，活動理論開始被西方學者所熟知并被廣泛運用在社會科學相關領域。芬蘭學者恩格斯托姆（Yrj?Engestr?m）在活動理論原有模型基礎上增加了社群、規則和分工，提出了完整的活動理論模型[43]（圖2）。主體與客體之間的辯證關系構成了活動的核心，同時也受到工具、社群以及規則與分工的調節。

圖2 活動理論模型

在活動理論中，“主體（subject）”是指發起活動的個體或者組織；“客體（object）”是指人類行為作用的對象；“中介（工具，tool）”是指人類為了實現活動目標而使用的工具；“社群（communi‐ty）”是指與主體分享相同客體（目標）的其他活動參與者；“規則（rule）”主要指用來協調主體與客體的制度、規范等；“分工（division of labor）”是指活動的參與者對任務的分割。活動理論最顯著的特征就是將人類“活動”作為基本的分析單元，在這個分析單元中，分析始于活動動機，終于活動結果，研究者可以從主體、客體、社群、工具、規則和分工六個方面深刻理解影響人類活動的內外部環境因素及其相互關系。綜上所述，活動理論是分析人類信息實踐的有效工具[44]。

3.2 量化自我活動的要素結構

3.2.1 主體

本研究將量化自我活動的主體稱為“self-track‐er”，即自我追蹤者，是指對自我數據進行追蹤記錄、分析反思、分享利用的個體。通過對相關研究的梳理，可以將自我追蹤者具體劃分為病人[16,24]和健康關注者[6,20,45]。在量化自我過程中，病人普遍關注與自身病情相關的生理數據，其目的在于通過對相關生理數據的追蹤以監測自身病情；相對來說，健康關注者則擁有更多元化的目的，他們往往致力于通過追蹤自身運動、飲食、睡眠、情緒等方面的數據，用于探索自我、反思自我，從而獲取自我認知，提升自身健康水平與生活質量。

由于活動始于活動動機，終于活動結果，因此，自我追蹤者作為活動主體，在量化自我活動中扮演兩種角色：①量化自我活動的發起者。量化自我活動始于自我追蹤者的健康需求（活動動機），并且自我追蹤者借助工具產生量化自我數據；②量化自我活動的受益者（終結者）。基于對量化自我數據的分析與理解，自我追蹤者可以提升自我認知，制定符合自身健康狀態的健康管理計劃，進而提高自身健康水平與生活質量。

3.2.2 客 體

活動的客體是指活動中主體行為的作用對象，在量化自我活動中，就是經由自我追蹤而形成的數據。量化自我數據同時具備“小數據”和“大數據”的雙重特性。從個體角度來看，量化自我數據是從個體數字痕跡中提取的數據[46]，是個體生理、心理等狀態的實時記錄，是一種高價值、高效率、個性化、為特定個體而生產的信息資產[47]，即“小數據”。從群體角度來看，由于量化自我數據規模持續增大，數據來源多樣化且沒有形成統一標準，量化自我數據已經具備了“大數據”的特征[37]。就小數據而言，如身高、體重、心跳、血壓、血糖等數據對于個體疾病的預防和治療具有重要意義；對個體運動信息的監測能夠有效監控個體的實時行為，為培養健康的生活習慣和預防運動傷害提供了有力保障。就大數據而言，將量化自我數據集與醫療機構數據、公共衛生健康數據、環境數據等進行有效集成，可以為傳統的醫療診斷和健康領域帶來新的思路。大數據關注的是總體和規律，小數據關注的則是個體和細節事實，不論大數據還是小數據，重點在于挖掘出數據所包含的真正價值。要達成對事物的更深入理解，就需要把大數據思維和小數據細節相結合。

目前，健康量化自我仍然缺乏一種正式的通用語言或分類法來描述其所收集的數據[18]，隨著相關研究的不斷深入，標準、分類法、本體論等方法被應用到量化自我數據收集與共享實踐中，為量化自我數據的科學管理與應用提供了新的思維和方式。

3.2.3 工 具

完成量化自我活動離不開工具的支持，工具也是量化自我活動中給人最直觀感受的組成部分。提到量化自我，我們首先會想到可穿戴設備、手機APP等日常生活中常見的量化自我工具。Almalki等[48]在其針對量化自我的系統性綜述研究中指出，當前研究對量化自我工具的表述是多樣化且零散的，系統、設備、傳感器、應用等詞匯都被用來指代量化自我工具，說明當前研究對量化自我工具的分類還存在空白。本研究認為，量化自我工具之所以未能形成統一的分類標準，是因為量化自我工具正處于快速發展時期，針對不同需求而產生的工具層出不窮，并伴隨著不斷的創新，短時間內不能形成統一的分類標準。本研究認為，可以將量化自我工具理解為一個多層次的復合概念，包括基礎核心技術、中層集成技術和終端應用。以最具代表性的量化自我工具——可穿戴設備為例（圖3）：首先，可穿戴設備賴以存在的基礎核心技術包括無線傳輸技術、傳感技術、人機交互技術等，這些技術是可穿戴設備能夠獲取、傳遞量化自我數據的基礎；其次，可穿戴技術將基礎核心技術與其他相關技術進行集成，探索和創造可直接穿戴的智能設備；最后，符合可穿戴設計原則的終端應用，以產品的形式成為用戶量化自我的工具。

圖3 可穿戴設備的多層次工具觀

3.2.4 社群

“社群”是指與主體共享相同客體（目標）的其他活動參與者。首先，社群的組成非常多元，家人[22]、醫護工作者[49-50]、虛擬社區成員[6]等均可以構成量化自我活動的社群成員；其次，在量化自我活動中，社群的作用在于幫助、監督和協作。Chung等[50]研究指出，醫護工作者將患者的自我監測數據，作為診斷依據和提升患者依從性的工具，除此之外，自我監測數據還能夠加強醫患溝通，幫助醫生制訂個性化治療計劃，以及起到激勵和教育患者的作用。Meng等[6]研究指出，在線自我追蹤小組在促進青少年水果和蔬菜消費方面比單獨的自我追蹤更有效。這些研究都證明了社群在量化自我活動中具有重要作用。

雖然在社群中共享量化自我數據能夠達到比個體量化更高的效果，獲取更多的社群價值，但是目前也存在著諸多限制。例如，對醫護工作者來說，當前的量化自我工具常常缺乏標準化的數據格式，也不具備與醫護人員共享數據的機制；另外，患者認為醫護工作者對患者自我追蹤數據的信任程度不夠[16]。又如，在與虛擬社區成員共享量化自我數據的過程中，存在個人隱私暴露的風險。

3.2.5 規 則

“規則”主要是指用來協調主體與客體之間關系的制度、規范等，同樣在量化自我活動中也存在著活動規范。首先是數據的歸屬原則。量化自我活動一直存在一個問題，即產生的數據究竟屬于誰？目前大多數可穿戴設備企業都默認由其產品所獲取的數據是一種商品，企業事實上控制了數據的所有權。而對于他們的用戶而言，數據來源于自己的身體，是自己身體的一部分，用戶如果沒有自由訪問數據的權利，那么就相當于失去了對自己身體的自主權。因此，建立使數據訪問更加普及的社會、法律和技術機制是維護數據歸屬原則的關鍵[4]。其次是數據隱私保護原則。隨著技術的不斷發展，移動應用程序、可穿戴設備等在隱私和安全方面所帶來的隱患日益凸顯，有關健康數據的個人隱私越來越難以得到保障[51]。堅持數據隱私保護原則是維護量化自我活動生態平衡的關鍵。再次是公平原則。量化自我活動應該通過技術手段降低人類解決健康問題的成本，而不是建立“健康壁壘”，拉大不同階層的人們在健康福利中的差距[45]。最后是數據意義原則。量化自我的意義在于通過對個體數據的追蹤，獲得個人健康水平與生活狀態的實際提升。如果在這一過程中放棄了數據意義原則，單純“為了量化而量化”，那么不僅不能發揮量化自我的作用，還會給個體造成負擔和焦慮[52]。

3.2.6 分 工

“分工”是指活動的參與者對任務的分割。活動的參與者包括活動主體和社群成員，從上文的論述中可以看出這些參與者的“分工”行為。活動主體在活動中扮演兩種角色，即活動的發起者和活動的終結者。在量化自我活動中，活動主體根據自身健康需求借助工具對自身進行數據采集和記錄；在獲得數據反饋結果后獲取認知提升并采取相應措施。社群成員在量化自我活動中起到幫助、監督和協作的作用，其意義在于通過參與量化自我活動，在主體個人量化行為的基礎上，擴大整個量化活動的價值。Swan[53]曾指出，在互聯網與社交媒體的支持下，公共健康生態領域的研究正在向“眾包健康”方向發展，讓秉持共同興趣的個體投入知識、技能和思想來共同承擔任務。量化自我的概念起始于個人層面的自我追蹤（self-tracking），隨著發展已經逐步擴展到群組數據（group data）層面，即通過大量自我追蹤者的數據共享和協同工作，實現量化自我數據的整合[5]。分工使量化自我從個人行為變成了集體行為，不僅豐富了量化自我活動的內容，也增加了其社會價值。

4 量化自我：我們能做什么

馬費成教授等[54]指出，新文科建設要求推進哲學社會科學與新技術的交叉融合，我國圖書情報學科要關注社會需求，善于解釋社會現象、解決社會問題。本研究認為，量化自我的理論和實踐探索為信息管理領域帶來了一系列研究機遇。同時，從生產商到管理部門也能在量化自我運動的規劃、發展和推廣上大有作為。因此，量化自我的相關議題值得信息管理領域的學者和實踐者深入探索。最后，本研究拋磚引玉，從信息管理學科的角度提出以下三點研究機遇，供相關領域學者參考。

1）量化自我行為中的健康需求研究

本研究強調量化自我的目的是探索自我、反思自我，從而獲取自我認知，在具體的量化自我行為中，獲取的“自我認知”會因人而異，取決于自我追蹤者的健康需求。

健康需求是個體進行量化自我的根本動機[55]，滿足個體健康需求是量化自我數據服務的關鍵。隨著人們對個人健康要求的不斷提升，健康需求日益復雜且難以進行精準描述；基于不同的身份（如病人、健康關注者等），個人的健康需求也呈現個性化特征。針對個體不同的健康需求，量化自我在數據獲取、分析、可視化等服務方式上也必須呈現多元化。因此，全面精準地描述用戶健康需求成為量化自我數據服務生存發展的必然要求。滿足用戶何種健康需求？如何滿足用戶健康需求？服務方式與用戶需求的契合度有多高？這些問題均是構建量化自我用戶健康需求描述框架所必須解決的問題。未來信息管理領域的學者可以更多地關注健康信息需求對于量化自我行為的影響，以及量化自我評估中健康信息需求的預測。

2）基于量化自我視角的個人健康信息管理研究

個人健康信息管理（personal health information management，PHIM）是消費者健康信息學的重要研究領域之一。Ancker等[56]提出，從患者的角度收集和管理個人醫療信息的任務被稱為“個人健康信息管理”。Kim等[57]認為，個人健康信息管理是指個人為收集、組織、查找、使用和共享用以完成其健康相關任務所需的個人健康信息而進行的實踐和活動。本研究認為，個人健康信息管理可以視為個人信息管理在健康領域的應用[58]，是通過獲取、組織、使用和分享個人健康信息以完成個人健康目標的實踐活動[57]，也是通過一系列健康行為建立、使用、維護健康信息和健康需求之間的映射（map‐ping）的過程。可以認為個人健康信息管理是一系列健康信息行為的集合[57,59]，并且在不同情境下有不同的表現形式，其最終目的在于實現個人健康目標。

從個人健康信息管理的概念中可以看出，其強調信息在個人健康管理中的重要作用，利用信息解決個人健康問題，并在這一過程中構建個人與外界的聯系[60]。這與量化自我依靠自身數據獲取個人認知和健康水平提升的內核具有高度的一致性。因此，量化自我能夠為個人健康信息管理的實踐與研究提供新的思路。首先，量化自我能夠為個人健康信息管理提供新的研究情境，通過自我追蹤而獲得的個人健康數據在組織、使用、分享等管理行為環節都將表現出與以往傳統個人健康信息不同的特性。其次，量化自我通過獲取、分析個人健康數據，從而監測身體健康狀態，可以為個人健康信息管理提供更為科學的方法和數據支持。

3）量化自我數據的“小數據”特性研究

量化自我數據具備“小數據”和“大數據”的雙重特性，相比于被廣泛認識的“大數據”，“小數據”的概念并不廣為人知。小數據并不是指數據量小的數據，雖然相較于大數據的數據量，小數據確實擁有較小的數據量，但是小數據概念的核心是指以個人為中心的全方位數據，及其配套的收集、處理、分析和對外交互的綜合系統[47]。如果說大數據關注的是總體和規律，那么小數據關注的就是個體和細節。與大數據相比，小數據的價值在于其來源于各種人類行為細節，更貼近個體感受，對需求的呈現也更精準。Trace等[20]研究提出，當公共利益理論被附加到豐富的個性化小數據集合中時，可以發現新的認識和機會。

對數據價值的挖掘工作應針對數據的不同屬性和數據挖掘的不同目的采取不同的策略與方法。關注量化自我數據的“小數據”特性，要求研究者充分認識量化自我數據來源于個人，也將反饋于個人；對數據的分析和處理要圍繞數據來源的需求和特點，不再追求“大數據”處理結果中的趨勢預測，而是追求精準化、個性化、有決定性的“小數據”分析結果。針對量化自我數據的小數據特性展開數據挖掘工作，能夠為健康信息服務、個人健康管理、個性化健康服務推薦等領域提供更好的服務策略。

5 結語

量化自我無疑是當前最受關注的新興健康管理方式之一，其借助智能可穿戴設備和相關移動終端應用，對日常生活中不同方面的個人數據進行追蹤記錄，并通過對數據的整合與分析，獲取個人認知與健康水平提升。本研究首先通過對量化自我領域的研究進行回顧，用明晰關鍵時間與事件節點的方式梳理量化自我的發展歷程；引用影響力較高的研究對量化自我的概念進行了界定，并以信息管理領域的量化自我研究為綜述對象，對研究主題進行歸納與分析。其次，本研究從量化自我的人類活動本質出發，引入活動理論對量化自我活動的構成要素進行了論述，闡明了量化自我活動中主體、客體、工具、社群、規則和分工的特點與內涵。最后，本研究結合信息管理學科研究特點，從健康信息學視角提出若干量化自我研究未來可以關注的議題。

當前新文科建設要求人文與社會科學努力進行學科交叉，在學科邊界上形成與拓展新的知識領域，因此，本研究認為，量化自我領域可以成為信息管理學科在新文科建設背景下的突破點之一。量化自我不僅融合了人機交互、行為分析、數據挖掘、數據管理、健康傳播等多種研究領域的理論與方法，并且伴隨著新技術的應用，量化自我創造了越來越多新的研究情境，這都啟發著研究者不斷探索和深入。信息管理學科研究者可以充分發揮本學科在數據與行為分析中的優勢，關注“健康”這一全球性問題與社會需求，通過對量化自我領域的深入研究，挖掘數據所帶來的更高的社會價值。