“量化自我”数据有待进一步挖掘

    中国社会科学报综合外媒报道 近年来，个人可穿戴设备的兴起催生了大量被称为“量化自我”（quantified self）的数据，研究人员认为，这些数据仍有很大的分析空间，并且可以用来提高人类的健康水平与生活质量。期刊《大数据》（Big Data）于日前刊发了美国数据科学家汤姆·福西特（Tom Fawcett）的一项新研究，探究了将这些“量化自我”数据转变为实用信息的方法。

　　福西特在研究文章中对日益兴起的“量化自我”运动的整体情况，以及其对大数据领域带来的机遇与挑战进行了综述，并总结了该运动的几大趋势，如收集到的数据愈加多样化、用户对深度数据解读的需求增加等，这对数据分析能力提出了更高的要求。福西特就数据科学对“量化自我”运动的贡献给出了自己的观点，并提议使用数据挖掘技术探究和建立分析模型，例如用来识别轻微的食物过敏，给用户提供建议等。

　　《大数据》主编、纽约大学斯特恩商学院的瓦森特·达哈教授（Vasant Dhar）表示，福西特的这一研究展示了如何使用数据帮助人们打造更好的生活，以及个人在数据隐私不被侵犯或滥用的前提下，能够利用自身的数据得到何种益处。（王晓真/编译）