The Quantified Self is a movement that promotes knowledge about one’s self through numbers by means of self- tracking activities aided by modern tracking technologies. Personal data gathered during self-tracking are relevant assets that can describe and represent the person who produces them. Contextualized in the post-Covid era, where the discussion around personal data for contact tracing apps has become relevant once more, a leading question in the research is: what does a unifying/collective data and information experience look like? Data physicalization and digital autoethnography research show that personal data can be used for introspection and self-reflection and show ways for people to understand this asset better. The aim of the research is to understand if a new perspective on personal data can arise when the goal- oriented approach of data leaves space for a perception-oriented approach. By following the concept of “best of both worlds” the thesis work relies on the concepts of data physicalization, data visualization, and data sonification to develop an exploratory augmented reality mobile app in the form of a digital augmented diary where users can gather both qualitative and quantitative data to improve their journaling experience and expand their conception of personal data. The ultimate goal is to offer a tool for opening a dialogue with one’s own data double and reconsider the value of self-tracking.
Il Quantified Self è un movimento che promuove la conoscenza di sé attraverso i numeri, grazie ad attività di self-tracking supportate dalle moderne tecnologie di tracciamento. I dati personali raccolti durante il self- tracking sono beni rilevanti che possono descrivere e rappresentare la persona che li produce. Contestualizzata nell’era post- Covid, in cui la discussione sui dati personali per le app di tracciamento dei contatti è tornata di attualità, una delle domande principali della ricerca è: che aspetto ha un’esperienza unificante/ collettiva di dati e informazioni? La ricerca sulla fisicalizzazione dei dati e l’autoetnografia digitale dimostrano che i dati personali possono essere utilizzati per l’introspezione e l’auto-riflessione e mostrano come le persone possano comprendere meglio questa risorsa. L’obiettivo della ricerca è capire se può nascere una nuova prospettiva sui dati personali quando l’approccio orientato ai risultati lascia spazio a un approccio orientato alla percezione. Seguendo il concetto di “best of both worlds”, il lavoro di tesi si basa sui concetti di fisicalizzazione, visualizzazione e sonificazione dei dati per sviluppare un’applicazione mobile di realtà aumentata esplorativa. Quest’ultima assume la forma di diario digitale aumentato in cui gli utenti possono raccogliere dati sia qualitativi che quantitativi per migliorare la loro esperienza di diario e ampliare il loro rapporto con i propri dati personali. L’obiettivo finale è offrire uno strumento per aprire un dialogo con i propri data double e riconsiderare il valore del self-tracking.
ARENA : digital augmented reality diary for personal data exploration
Bruno, Davide
2021/2022
Abstract
The Quantified Self is a movement that promotes knowledge about one’s self through numbers by means of self- tracking activities aided by modern tracking technologies. Personal data gathered during self-tracking are relevant assets that can describe and represent the person who produces them. Contextualized in the post-Covid era, where the discussion around personal data for contact tracing apps has become relevant once more, a leading question in the research is: what does a unifying/collective data and information experience look like? Data physicalization and digital autoethnography research show that personal data can be used for introspection and self-reflection and show ways for people to understand this asset better. The aim of the research is to understand if a new perspective on personal data can arise when the goal- oriented approach of data leaves space for a perception-oriented approach. By following the concept of “best of both worlds” the thesis work relies on the concepts of data physicalization, data visualization, and data sonification to develop an exploratory augmented reality mobile app in the form of a digital augmented diary where users can gather both qualitative and quantitative data to improve their journaling experience and expand their conception of personal data. The ultimate goal is to offer a tool for opening a dialogue with one’s own data double and reconsider the value of self-tracking.| File | Dimensione | Formato | |
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Descrizione: Il Quantified Self è un movimento che promuove la conoscenza di sé attraverso i numeri, grazie ad attività di self-tracking supportate dalle moderne tecnologie di tracciamento. I dati personali raccolti durante il self- tracking sono beni rilevanti che possono descrivere e rappresentare la persona che li produce. Contestualizzata nell’era post- Covid, in cui la discussione sui dati personali per le app di tracciamento dei contatti è tornata di attualità, una delle domande principali della ricerca è: che aspetto ha un’esperienza unificante/ collettiva di dati e informazioni? La ricerca sulla fisicalizzazione dei dati e l’autoetnografia digitale dimostrano che i dati personali possono essere utilizzati per l’introspezione e l’auto-riflessione e mostrano come le persone possano comprendere meglio questa risorsa. L’obiettivo della ricerca è capire se può nascere una nuova prospettiva sui dati personali quando l’approccio orientato ai risultati lascia spazio a un approccio orientato alla percezione. Seguendo il concetto di “best of both worlds”, il lavoro di tesi si basa sui concetti di fisicalizzazione, visualizzazione e sonificazione dei dati per sviluppare un’applicazione mobile di realtà aumentata esplorativa. Quest’ultima assume la forma di diario digitale aumentato in cui gli utenti possono raccogliere dati sia qualitativi che quantitativi per migliorare la loro esperienza di diario e ampliare il loro rapporto con i propri dati personali. L’obiettivo finale è offrire uno strumento per aprire un dialogo con i propri data double e riconsiderare il valore del self-tracking.
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https://hdl.handle.net/10589/206335