Sé quantificato
Cos’è il sé quantificato?
Il termine “sé quantificato” si riferisce alla pratica di utilizzare dispositivi indossabili e altre tecnologie moderne per raccogliere dati personalizzati sulla propria vita e salute. Può essere visto come un tipo di stile di vita perseguito dagli appassionati di tecnologia ed è associato ai primi utilizzatori di dispositivi indossabili come quelli realizzati da Apple Inc. ( AAPL ) e Fitbit Inc. ( FIT ).
Il termine “sé quantificato” è stato reso popolare nel 2007 dallo scrittore Gary Wolf, che ha scritto del concetto sulla rivista Wired e ha tenuto un discorso TED sull’argomento nel 2010.
Punti chiave
- Il sé quantificato è una sottocultura di persone che mirano a utilizzare la tecnologia per conoscere e migliorare le proprie abitudini e la propria vita.
- È spesso associato al monitoraggio della forma fisica e della salute, ma si applica anche ad altre aree come le finanze personali e il benessere soggettivo.
- Le tecnologie utilizzate nel sé quantificato sono migliorate in modo significativo negli ultimi anni e questa tendenza potrebbe accelerare a causa dei progressi nell’intelligenza artificiale (AI).
Come funziona il sé quantificato
Il concetto di base dietro il sé quantificato è quello di ottenere informazioni sulla propria vita attraverso l’uso della tecnologia. In questo senso, può essere visto come un tipo di filosofia di auto-miglioramento che mira a fare uso dei più recenti progressi nella tecnologia indossabile e in altri campi. A tal fine, gli appassionati utilizzano i dispositivi per monitorare metriche come la frequenza cardiaca, la pressione sanguigna e le ore di sonno. Oltre alle sue applicazioni per la salute, il sé quantificato si applica anche ad altre aree della vita come l’utilizzo di applicazioni per smartphone e desktop per tenere traccia di budget, investimenti e altre aree della finanza personale.
Alcuni appassionati utilizzano anche applicazioni supplementari, come i rilevatori dell’umore o i giornali elettronici, per raccogliere dati sul loro benessere soggettivo. Combinando queste informazioni con i dati oggettivi ottenuti dai dispositivi indossabili, l’utente può potenzialmente scoprire preziose correlazioni e approfondimenti riguardanti il proprio stile di vita e le proprie abitudini. Ad esempio, un utente potrebbe scoprire che alcuni tipi di cibo sono correlati a risultati del sonno notevolmente migliori.
In alcuni casi, il tipo di informazioni relative alla salute raccolte da molti dispositivi può avere un valore medico sostanziale. Alcuni studi medici e ospedali stanno ora riesaminando le informazioni fornite da questi dispositivi per comprendere meglio le condizioni di salute di un paziente o la capacità di risposta ai trattamenti e ai farmaci prescritti. In futuro, gli sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) potrebbero contribuire a rendere questi dispositivi ancora più utili nella diagnosi e nella previsione dei problemi di salute.
Esempio del mondo reale di sé quantificato
Luke è un appassionato di tecnologia a cui piace utilizzare applicazioni e dispositivi moderni per conoscere la sua salute e le sue abitudini. Monitora regolarmente le metriche personali come il reddito, la spesa e l’umore, nonché le metriche sulla salute come il peso, la frequenza cardiaca e l’idratazione. Nel corso degli anni, Luke ha notato che può migliorare il suo benessere generale sperimentando nuovi cambiamenti nello stile di vita e quindi monitorando i dati risultanti per vedere se contribuiscono o riducono la sua salute e il suo benessere generale.
In passato, la tecnologia utilizzata da Luke per questa ricerca era relativamente semplice, riuscendo solo a catturare le metriche di base e senza la possibilità di sincronizzare o analizzare facilmente i dati tra i dispositivi. Negli ultimi anni, tuttavia, c’è stato un costante miglioramento in quest’area, con questo tipo di dati che hanno iniziato ad essere utilizzati nel sistema sanitario formale per aiutare a diagnosticare i problemi e prescrivere soluzioni. Luke spera che questa tendenza continui, in particolare quando software e dispositivi indossabili iniziano a incorporare un’IA sempre più avanzata.