本文属于“ 2014年十大新兴技术”系列文章之一。
“量化自我”一词的定义似乎因使用者而异。就新兴技术语境下的“量化自我”而言，我们指的是利用传感器识别人们的行为，再通过机器学习算法解读这些行为，从而了解我们潜在的心理和身体状态。
其中一些传感器已存在很长时间，但直到最近，它们才变得足够便宜，以至于人们如今能以手机的形式，把一套精密的传感器装在口袋里。与此同时，机器学习已发展到这样一个阶段：来自这些传感器的数据组合可用于预测一个人的潜在状态，例如抑郁、疲劳、过热，或其他多种状况。
例如，设想你的一位姑婆，她70多岁，在离家几英里远的一个村庄的小杂货店工作。她的手机数据显示，她每天出门，先在当地咖啡馆停下来喝一杯茶，然后边走边打电话，走上几英里去上班。下班后，她打电话约一位朋友见面，在路上的一家商店买一个蛋糕，拜访朋友后再回家。
作为近亲，你可以查看她的手机通话记录，以及手机上传感器的数据，例如GPS数据。我们设想两种情形：第一，某天你注意到她只是在家、工作地点和家之间往返，偶尔去一次超市，仅此而已。第二种情形是，她根本没有出门。这两种情形分别会告诉你什么？
在第一种情形中，她的行为符合抑郁的特征。她去上班是因为仍需谋生，但她几乎完全减少了社交往来。你可能需要主动联系她，确认她的心理状态是否安好。
在第二种情形中，你会非常担心她的身体状况。你会希望尽快去探望她，或请邻居上门查看，确认她没有摔倒。
获取所有这些数据来源，机器学习算法便可将你姑婆的活动水平与其日常行为数据进行比对，并将其与普通人群在健康和不健康状态下的行为进行比较。即使你没有进行干预，手机也可能主动给你打电话，说：“去看看你的姑婆”，或“请立即去看看你的姑婆”。
这些传感器也可用于帮助我们了解自身。例如，此刻我正佩戴着一个Jawbone UP。Jawbone内含一个传感器——加速度计。它测量我白天活动的多少，也测量我夜间活动的多少。它利用这些数据推算我白天走了多少步、睡了多长时间，以及在夜间的那段时间里，我处于深度睡眠还是浅度睡眠。
我利用Jawbone的数据，结合自己的运动情况，来推断自己的睡眠状况。我知道自己白天何时运动，也知道自己睡得如何。我恰好读过一篇文章，说如果白天运动得太晚，会让人睡不着。因此，当我发现自己睡得不好时，我可能会尝试把运动时间提前到白天较早的时候。
每天早上，我都会查看那张图表，看看自己何时处于浅度睡眠、何时处于深度睡眠，并尝试从中找出规律。对我而言最明显的一个规律是：除非那段时间被闹钟叫醒，否则我总是处于05.30至06.45的深度睡眠中。这意味着，如果我把闹钟定在06.15，就是在剥夺自己的深度睡眠。因此，我可以把睡眠时间往后调，晚些上床、晚些起床，从而获得那段深度睡眠。
越来越多的人佩戴Fitbit、Jawbone、Body Media等品牌的类似设备，或在智能手机上使用具有相似目标的软件。越来越多的手机应用被推出，它们能实现诸如输入所吃食物并获取热量值，或告知你所在位置附近有哪家健康餐厅等功能。该行业正借助日益增长的兴趣发展，而这种兴趣的增长又来自日益丰富的行业产品。
这些应用不会给你的医生打电话，也不会对你大喊大叫。它们所做的，是向你展示你的所作所为并给予反馈，或许还会给出一些听起来积极正面的建议，告诉你能做到什么。对许多人而言，这已足以促使他们改变行为。因此，这些就是我们所说的用来思考的对象，即自我反思的对象。让我们直面自身的行为，本身就能促使我们改变。
随着对这类数据的分析变得更加智能，它将变得更有帮助。例如，睡眠数据对老年人尤为有意义，因为睡眠紊乱会随年龄增长而增加。虽然此类系统的数量在不断增加，但它们并不总是以个人为目标。有些应用会收集关于我们的各类信息，例如我们的广告选择、阅读的新闻类型等，并将这些信息回传给应用背后的公司。量化自我运动的目标之一，是鼓励人们成为自身数据的生产者和消费者，而不是（或在某种程度上不再）仅由第三方掌控这些数据。
我是雅虎与卡内基梅隆大学一项全新合作伙伴关系的联合主任，该合作旨在对移动设备进行大规模个性化定制。我们现在之所以能够做到这一点，是因为传感器变得如此便宜，许多人拥有了智能手机，而且机器学习领域与人机交互领域都取得了突飞猛进的进展。
你的移动设备应当向你展示你感兴趣的新闻，以及你可能感兴趣的新闻，但不应展示你绝不会感兴趣的新闻。例如，当你进入雅虎新闻时，你不希望把时间浪费在翻阅大量与你无关的新闻条目上，而你的移动设备应能查看你过去阅读过的内容，并据此推断你将来想读什么。
由于你的移动设备也知道你身在何处，它便知道，一则你通常不会感兴趣的新闻，如果发生在你附近，就会变得与你相关。此外，如果你持有前往某地的车票，那么你很可能会想阅读日历上显示的即将前往的目的地相关新闻。
我们将越来越多地获取关于自身的数据，并会越来越多地与能够帮助我们的人分享这些数据，但这些数据仍归我们所有。可以设想，保险公司会非常关心让你保持健康，因此这类应用以及计步器，或许会随你的新医疗保险一同提供。这又引出了另一个话题——你的个人医疗记录。
正如年轻人对隐私的态度大不相同一样，我认为我们对个人健康隐私的担忧将会减少。与此同时，人们在医疗保健方面将更加精明地看待自己作为消费者的角色，这将促使人们希望掌控自己的医疗保健，因而也希望拥有自己的个人医疗记录。
同样，公司将越来越难以持续保有我们的数据而不予归还。将来将不会再容忍他人拥有我们的数据却不让我们获取。
目前，我们所讨论的数据主要由腕带、智能手机和联网手表中的传感器收集，但这种情况将会改变。助听耳机不过是嵌入耳中的一个传感器，隐形眼镜也不过是嵌入眼中的一种传感器。这些传感器将越来越多地进入衣物或眼镜等配件中，例如谷歌眼镜（Google Glass），并从那里进入我们的身体。
就目前而言，皮肤是我们不愿放弃的一道屏障。它是我们仍在坚守的一道边界，但随着人们意识到自己在某种程度上已经是赛博格（半机械人）——他们已在使用辅助设备——我认为，皮肤作为技术屏障的独特地位将越来越弱，而让我们量化自身的设备将进入人体。
Justine Cassell是美国卡内基梅隆大学人机交互研究所所长，也是世界经济论坛新兴技术全球议程理事会成员。
图片：一名女子在中国Shexian县自拍。REUTERS/Stringer