VS - Quantified Self: sebepoznání prostřednictvím čísel - ANM50621

• Anglický název: VS - Quantified Self: self knowledge through numbers
• Zajišťuje: Ústav informačních studií - studia nových médií (21-UISKNM)
• Fakulta: Filozofická fakulta
• Platnost: od 2020
• Semestr: zimní
• Body: 0
• E-Kredity: 6
• Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
• Rozsah, examinace: zimní s.:0/2, Zk [HT]
• Počet míst: neurčen / neurčen (15)
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: nevyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Další informace: http://novamedia.ff.cuni.cz/
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: Mgr. Jakub Fiala, Ph.D.
• Neslučitelnost : ANM50601

Anotace

čeština

Poslední úprava: Mgr. Jakub Fiala, Ph.D. (17.10.2019)

Předmět nabízí studujícím příležitost prozkoumat aktuálně velmi zajímavou a prudce se rozvíjející oblast sebeměření (Self-Tracking, Quantified Self) za pomocí dostupných akademických nástrojů. Seznámit se základními koncepty, které se pojí k problematice sběru, analýzy a vizualuace dat o fyzické, sociální i jiné aktivitě uživatelů sebeměřících zařízení (wearables) či aplikací. Vyzkoušet si všechny části procesu (návrh vlastního experimentu, formulaci výzkumných otázek, sběr dat, jejich analýzu a intepretaci výsledků), prezentovat postup i závěry v rámci kurzu a konečně všechny shromážděné informace zpracovat ve struktuře odborného článku.

Předmět je primárně pro svoji náročnost určen studujícím v navazujícím magisterském studiu a je zapotřebí jej dokončit nejpozději do konce aktuálního akademického roku - každý studující má k dispozici nejvýše tři pokusy.

angličtina

Poslední úprava: Mgr. Jakub Fiala, Ph.D. (17.10.2019)

The course offers students the opportunity to explore the currently very interesting and rapidly developing area of Self-Tracking (Quantified Self) using available academic tools. To get acquainted with basic concepts related to the collection, analysis and visualization of data on physical, social and other activities of users of self-measuring devices (wearables) or applications. To try out all parts of the process (design of own experiment, formulation of research questions, data collection, their analysis and interpretation of results), to present the procedure and conclusions within the course and finally to process all the collected information in the structure of the scientific paper.

The course is primarily intended for students in the follow-up master's program with previous experience and must be completed no later than by the end of the current academic year - each student has a maximum of three attempts.

Podmínky zakončení předmětu

Poslední úprava: Mgr. Jakub Fiala, Ph.D. (17.10.2019)

Všichni účastníci předmětu se průběžně v rámci celého semestru aktivně zapojují do výuky při cvičeních a pracují průběžně ve skupinách po dvou na vlastním výzkumu v oblasti sebeměření.

Na konci semestru prezentují postup a své závěry v rámci kurzu ostatním. Primárním účelem vystoupení je zodpovědět uspokojivým způsobem na tři otázky: Co jste dělali? Jak jste to dělali? Co jste se díky tomu naučili?

Témata jež se nabízejí k prozkoumání, ale nejsou omezena výčtem:

•     sledování kondice a zdraví,
•     rovnováha tělesné zátěže,
•     praktický lifelogging,
•     metabolické monitorování,
•     vlastní experimentování,
•     sledování chování,
•     sledování polohy,
•     sledování spánku,
•     sledování nálad a emocí.

Závěrečná práce doplňuje vystoupení skupiny a má podobu odborného článku (Úvod; Metoda: účastníci, sběr data, procedura, analýza dat; Výsledky; Diskuse: intepretace, limity a reflexe; Reference) - text nemá stanoven minimální ani maximální rozsah, jeho zpracování však musí být vyvážené a na odpovídající úrovni (předpokládá se samostatné ukotvení problematiky do teorie a kontextu aktuálního vědeckého poznání). Účastníci v práci zužitkují všechno, co v průběhu semestru vytvořili (návrh vlastního experimentu, formulaci výzkumných otázek, sběr dat, jejich analýzu a intepretaci výsledků); text je prezentován jako společné dílo obou autorů.

Literatura

Poslední úprava: Mgr. Jakub Fiala, Ph.D. (17.10.2019)

Core

LUPTON, Deborah. The quantified self: a sociology of self-tracking. Cambridge: Polity, 2016. ISBN 978-1-5095-0059-8.

NEFF, Gina a Dawn NAFUS. Self-tracking. Cambridge: MIT Press, 2016. The MIT Press essential knowledge series. ISBN 978-0-262-52912-9.

 

Monography

NAFUS, Dawn. Quantified: biosensing technologies in everyday life. Cambridge: The MIT Press, [2016]. ISBN 978-0-262-03417-3.

BOUK, Daniel B. How our days became numbered: risk and the rise of the statistical individual. Chicago: University of Chicago Press, 2015. ISBN 978-0-226-25917-8.

LUPTON, Deborah. Digital sociology [online]. London: Routledge, [2015] [cit. 2019-02-03]. ISBN 978-1-138-02276-8. Dostupné z: http://site.ebrary.com/lib/cuni/Doc?id=10962197

SCHÄFER, Mirko Tobias a Karin VAN ES. The datafied society: studying culture through data. Amsterdam: Amsterdam University Press, 2017. ISBN 978-94-6298-136-2.

YOM-TOV, Elad. Crowdsourced health: how what you do on the Internet will improve medicine. Cambridge: MIT Press, [2016]. ISBN 978-0-262-03450-0.

CHRISTIAN, Brian a Tom GRIFFITHS. Algorithms to live by: the computer science of human decisions. New York: Henry Holt and Company, 2016. ISBN 978-1-62779-036-9.

 

Articles

LUPTON, Deborah, 2012. M-health and health promotion: The digital cyborg and surveillance society. 10(3), 229-244. DOI: 10.1057/sth.2012.6. ISSN 1477-8211. Dostupné také z: http://link.springer.com/10.1057/sth.2012.6

MORSE, Jack, 2018. Using a Fitbit to regulate your cocaine use is not a good idea. Mashable [online]. [cit. 2018-07-16]. Dostupné z: https://mashable.com/2018/07/10/fitbit-cocaine-use

CUTTONE, Andrea, Michael Kai PETERSEN a Jakob Eg LARSEN, 2014. Four Data Visualization Heuristics to Facilitate Reflection in Personal Informatics. Universal Access in Human-Computer Interaction. Design for All and Accessibility Practice. Cham: Springer International Publishing, 2014, 541-552. Lecture Notes in Computer Science. DOI: 10.1007/978-3-319-07509-9_51. ISBN 978-3-319-07508-2. Dostupné také z: http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-07509-9_51

NAKAJIMA, Tatsuo, Vili LEHDONVIRTA, Eiji TOKUNAGA a Hiroaki KIMURA, 2008. Reflecting human behavior to motivate desirable lifestyle. Proceedings of the 7th ACM conference on Designing interactive systems - DIS '08. New York, New York, USA: ACM Press, 2008, 405-414. DOI: 10.1145/1394445.1394489. ISBN 9781605580029. Dostupné také z: http://portal.acm.org/citation.cfm?doid=1394445.1394489

ANCKER, Jessica S, Holly O WITTEMAN, Baria HAFEEZ, Thierry PROVENCHER, Mary VAN DE GRAAF a Esther WEI, 2015. "You Get Reminded You’re a Sick Person": Personal Data Tracking and Patients With Multiple Chronic Conditions. Journal of Medical Internet Research. 17(8), e202-. DOI: 10.2196/jmir.4209. ISSN 1438-8871. Dostupné také z: http://www.jmir.org/2015/8/e202/

GILMORE, James N, 2016. Everywear: The quantified self and wearable fitness technologies. 18(11), 2524-2539. DOI: 10.1177/1461444815588768. ISSN 1461-4448. Dostupné také z: http://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1461444815588768

KNEIDINGER-MÜLLER, Bernadette, 2018. Self-Tracking Data as Digital Traces of Identity: A Theoretical Analysis of Contextual Factors of Self-Observation Practices. International Journal of Communication. 12(2018), 629-646. ISSN 1932-8036.

CHOE, Eun Kyoung, Nicole B. LEE, Bongshin LEE, Wanda PRATT a Julie A. KIENTZ, 2014. Understanding quantified-selfers' practices in collecting and exploring personal data. In: Proceedings of the 32nd annual ACM conference on Human factors in computing systems - CHI '14. New York, New York, USA: ACM Press, 2014, s. 1143-1152. DOI: 10.1145/2556288.2557372. ISBN 9781450324731. Dostupné také z: http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2556288.2557372