繼上一次我談到穿戴式設備 (Wearable devices) 用不久的原因，其中難以跨越的關鍵鴻溝在於讓用戶知道更多更詳細更豐富之後，要引導用戶進入學習 (To Learn) 使用與瞭解數據價值的階段，這一次我想往前推一點，談談從 [Known] 到 [To Know More] 階段，這些智慧型裝置 (Smart Things) 或物聯網設備 (Internet of Things) 到底提供 (或收集了) 哪些數據。
自我量化 (Quantify Self)
先從自我量化 (Quantify Self) 這個概念開始。根據維基百科定義：
「量化自我」(Quantified Self) 是個藉由科技產品擷取或記錄人們日常生活數據的一種方式。這些數據包括輸入 (input, 如：吃的食物、空氣品質)、統計 (states, 如：心情、興奮程度、血氧) 和 表現 (performance, 心理、生理)。經由整合穿戴式感應器 (wearable sensors, 如：腦波、心電) 和穿戴式運算 (wearable computing) 後，這種自我監控 (self-monitoring) 或自我偵測 (self-tracking) 的方式也可視為是生命記錄 (lifelogging)…
量化自我藉助科技追蹤自我 (self-tracking) 並產生自我認知 (self-knowledge)。
透過更便捷 (more convenient)更經濟 (cheaper) 的量化自我方法，人們能夠量化自己從來不知道的生理數據 (biometrics)。
其中維基百科認為數據可以區分為：輸入類 (input)、統計類 (states) 和表現類 (performance)，這是以數據的性質這樣分的，我則從「數據告訴我們什麼」的角度將數據分成四大類，分別是：[How long]、[How many/much]、[How often] 和 [How good]。
以下我以三個智慧型產品 (智慧水瓶、智慧體重計、智慧型手錶) 為例說明這四類數據有哪些。這些並非所有數據，僅供參考：
How long (多久)：使用這些裝置的時間多久
- 智慧水瓶：每次喝水喝多久 (搭配喝水量可算出流速，評估是否屬於狂飲型)
- 智慧型手錶：每次睡眠時間多長；每次運動時間多長；在某個地點停留的時間多久
How many/much (多少)：使用這些裝置所的到的數據多少
- 智慧水瓶：喝多少水；每天喝多少次水；水溫多少
- 智慧體重計：體重多少；BMI 多少
- 智慧型手錶：每分鐘脈搏、每分鐘心律
How often (多常)：使用這些裝置的頻次
- 智慧水瓶：喝水間隔
- 智慧體重計：體重變化；BMI 變化 (日、週、月)
- 智慧型手錶：睡覺時翻動次數；運動次數
How good (多好)：使用這些裝置能展示表現
- 智慧水瓶：喝得適量與否
- 智慧體重計：爆肥、爆瘦或正常；健不健康
- 智慧型手錶：睡眠品質好不好；體能好不好
結論
穿戴式設備、智慧型裝置甚至擴大一點用物聯網來說，這些科技已經遍佈在我們的生活當中。產品經理、開發工程師或設計師要開發一項新產品或新服務時，可以參考穿戴式設備的使用模型，幫助用戶從 [To Know More] 跨越至 [To Learn]，甚至最後 [To Change Behavior] 階段，而本篇所提出的四類數據，則能當作是基礎，從這裡出發，看看你們所收集的數據可以為用戶提供何種價值。
記住，價值不在數據本身，在於數據回答了哪些問題、且答案是什麼、用戶最後改變行為了沒。
