12、有形生理设备助力积极计算的回顾与展望

有形生理设备助力积极计算的回顾与展望

在当今时代，科技正不断提升对我们行为和内在状态的监测与响应能力。从手机活动追踪、智能手表等专用生理设备，到能响应语音的家庭助手，以及自适应系统的涌现，这些技术的发展让我们能够收集和聚合数据，从而更好地了解自己，并有意地对行为做出积极改变，这也是“量化自我”运动背后的主要驱动力。同时，在社交互动中，我们不仅能监测自身反应，还能了解他人的情绪和身体状态，这体现了自我监测的社交属性。

然而，自我监测技术的普及并非毫无隐患。数据聚合存在两个方面的模糊性：意义和处理过程。一方面，量化可能导致客观化，数据可视化和数值表示可能使感知状态标准化，进而引发自我评判和竞争。虽然这在一定程度上可以成为激励因素，但重要的是要将信息与每个个体的具体情况相结合，以尊重和支持个体之间的差异。另一方面，隐私和伦理问题更为令人担忧。用户获得的输出往往依赖于专有算法和云处理，这使得数据处理过程变得模糊不清。尤其是在未经用户明确同意或用户不理解同意含义的情况下进行监测和处理时，这个问题更加紧迫。结果是，大多数用户对自己的生理数据缺乏控制权。这种情况可能是由于公司担心失去竞争优势，或者技术人员和设计师对终端用户的知识水平考虑不足。随着技术的进步和生理计算设备的日益普及，对透明度的期望也必须提高。

人机交互不仅应满足功能需求，还应与人类价值观相一致。当设备从简单工具升级为通信伙伴时，我们可以将人与设备的交互方式与人与人的交互方式进行类比，认为我们在人际交往中所追求的品质也应适用于通过技术产品进行的交流。

为了实现这一目标，我们采取了一系列重要步骤。首先，我们尝试用有形物体展示原本模糊的生理数据，这种界面更直观易用，也更能激发探索欲望。在质疑这些设备用途的同时，我们将其应用方向逐渐转向促进