Dane

Są na świecie niekończące się tematy, no i jest temat danych. Jest to koncept tak wielki i złożony, używany w tak wielu kontekstach, że wydaje się być nierozsądnym przedsięwzięciem chcieć opisać całe jego znaczenie w jednym zdaniu albo nawet jednym artykule. Na szczęście nie zamierzam tego robić.

Zanim jednak podam dlaczego w ogóle o tym piszę, muszę poprawić na nosie kujońskie okulary i wyciągnąć tę dużą książkę z definicjami. Dane, jak podaje Słownik Języka Polskiego to ‘fakty, liczby, na których można się oprzeć w wywodach’ jak i również ‘informacje przetwarzane przez komputer’. No i spoko, tylko że to niewiele mówi, bo zarówno fakty jak i informacje to po prostu synonimy danych. Trzeba więc poszukać dalej i podać definicję zarówno faktów, jak i informacji. A więc, fakt to ‘to, co zaszło lub zachodzi w rzeczywistości’, a informacja to ‘to, co powiedziano lub napisano o kimś lub o czymś, także zakomunikowanie czegoś’. W sumie to trochę wychodzi na to samo, nic szczególnego przy tym nie wyjaśniając. Z drugiej strony to przecież tylko semantyka, a przy tak dużych pojęciach to nic dziwnego, że wyjaśnienia kręcą się w kółko. Może tym razem to nie jest najlepszy sposób, żeby przedstawić temat, o którym piszę.

Zerknę zatem na kontekst, w którym się używa słowa dane, może to lepiej zadziała. Wprowadzając hasło ‘data’ do trzech różnych programów skojarzeń słownych, co samo w sobie jest pyszną rozrywką, przy tym nakreślającą konteksty, w których wyszukiwane frazy są używane, otrzymałam całkiem zbieżne rezultaty, przynajmniej na pierwszy rzut oka. Do tego ćwiczenia wykorzystałam Word Associations Network, Related Words oraz Visuwords, przy czym to ostatnie jest o tyle fajne, że pokazuje skojarzenia w postaci map i wesołych bąbelków skaczących po ekranie.

Główne skojarzenia wyplute przez te programy, co nie powinno nikogo dziwić, są związane z informatyką, nauką i matmą. Pojawiło się też kilka pojęć związanych ze statystyką i inżynierią, oraz obliczeniami. Pliki danych, które są znane każdemu użytkownikowi cyfrowemu, jak i szyfrowanie danych, które przywołuje na myśl siedzących w Rosji byłych pracowników NSA, oraz prywatność. Wystąpiło również kilka konotacji z szeroko pojętą nauką, ankietami, szacunkami oraz rzeczami, które są eksperymentalne i empiryczne. Jeszcze gdzieś tam bym dorzuciła biznes, w końcu każdy to zna, data driven business tu, big data tam. Chociaż osobiście też kojarzę dane z marketingiem, ponieważ to przy tym najwięcej się o danych uczyłam, podczas różnych zajęć z PR-u i mediów, gdzie używaliśmy danych, aby otrzymać insighty konsumenckie i inne takie.

Temat ten jest przedstawiany w różnych, czasem sprzecznych kontekstach, nieraz będąc przerażającą bronią do zredukowania przeżyć do nieludzkich wykresów i liczb, czasem będąc bohaterem medycznych lub innych naukowych odkryć, a czasem, tak najbardziej typowo, będąc zgubą każdego studenta, który na swoje nieszczęście musi przetrwać zajęcia ze statystyki.

Ale to nie wszystko. Rzeczy, które być może wcale się nie kojarzą z danymi, właśnie nimi są. Tak jak przykładowo tachometr, który jest tylko dynamicznym, wizualnym przedstawieniem pewnego procesu mierzonego w liczbach, albo na przykład strony książki i odpowiadający im spis treści. To wszystko to dane, zwizualizowane w ten czy inny sposób. Idąc tym tokiem myślenia jednak można powiedzieć, że wszystko co można opisać to dane, w końcu opis sam w sobie jest metodą przedstawienia danych.

Z pewnością już teraz nikt nie wątpi, że ten temat naprawdę jest jednym z tych niekończących się, bo napisałam już około 600 słów, co odpowiada jednej standardowej stronie w Google Docs, a jednak niczego nie powiedziałam ani nie wyjaśniłam. Po prostu rzuciłam kilkoma odniesieniami w eter i oczekuję, że to będzie miało jakiś sens.

Żeby więc ułatwić sprawę oraz przejść do sedna, powiem jedno: kiedy mówię o danych, myślę o zbiorze ścinków i skrawków badawczych zebranych w publikacji Agaty Grabowskiej pt. ‘TrashBook’. Jest to przedsięwzięcie, którego celem było zebranie rozproszonej wiedzy, żyjącej na marginesach różnorakich badań i poddanie ich analizie i opublikowaniu jako pełnowartościowych śmieci. Sam tomik jest idealnym przykładem tego jaki był vibe u nas na studiach, bo chodziło o badania i o wiedzę, ale też dużo śmieszkowaliśmy. Same badania są rzetelnie poprowadzone i skrzętnie opisane, nie tylko ich wyniki ale też sam proces. Myślę, że zarówno laik jak i badacz mogą skorzystać na tej publikacji, no a przy okazji dowiedzieć się o działkingu i burżujskich nogach w reklamach kociej karmy. Jednak nie sama treść Trashbooka jest dla mnie najważniejsza, ale to jaki sam pomysł na niego jest sprytny i nieoczywisty. Wnoszę, że protagoniści-badacze w tej historii pracują dla różnych agencji reklamowych, badają marki i żyją polskim odpowiednikiem lajfstajlu rodem z Mad Men, a jednak frajdę sprawia im wyjście poza ten świat i zbadanie rzeczy nikomu niepotrzebnych, a przynajmniej tak by się mogło zdawać. Lubię niecodzienne, niszowe odkrycia, szczególnie jeśli są związane z tabelkami i wyliczeniami. Wszystko można obrócić w dane i co za tym idzie, stworzyć badanie. Co jak dla kogo, ale uważam, że takie coś jest naprawdę bardzo inspirujące. 

To napisawszy, w końcu wskażę co będzie przedmiotem niniejszego artykułu. Oczywiście moim głównym celem zawsze jest dzielenie się ciekawymi rzeczami i tym razem nie będzie inaczej. Konkretnie mówiąc, chcę opisać co takiego w ogóle lubię w danych i procesach z nimi związanych, chciałabym również przedstawić jeszcze kilka przykładów i na końcu opisać jeden szczególny rodzaj danych, które są bardzo osobiste, dosłownie i funkcjonalnie.

1. Co fajnego jest w danych

Nigdy nie byłam mistrzem liczb, zaliczałam się bardziej do obozu artystyczno-humanistycznego, chociaż lekcje z matmy było spoko i też lubiłam genetykę na biologii, bo to w sumie też tylko matematyka. Podczas studiów jednak, poznawszy szereg różnych znaczeń danych, w końcu zaczęłam się tymi liczbami interesować i przede wszystkim odkryłam, że obcowanie z nimi sprawia mi wielką radość. Procesy badawcze, w których brałam udział, były dla mnie wielką przyjemnością. Wszystko zaczyna się nawet przed zbieraniem danych, kiedy po prostu można usiąść z ziomkami i wymyślać tematy badań i pytania do ankiet. Potem trzeba badanie zacząć, ale człowiek jakoś się przy tym czuje taki naukowy i ważny, bo idzie do ludzi i wciska im do rąk własnoręcznie stworzone kwestionariusze. Następnie trzeba wszystkie dane zebrać w jedno miejsce, spisać je do jednego arkusza, przesiedzieć kilka nocy z przekrwionymi oczami i dziwnymi filmikami w tle. No ale przynajmniej zaczyna się coś dziać, widać jak dane zalewają arkusz, które następnie można układać i kategoryzować, a potem, na końcu tego bolesnego i trudnego procesu ma się swoje wyniki, podsumowania, procenty i wykresy, na podstawie własnych liczb. Na samym końcu już trzeba tylko swoje dane zinterpretować i podziwiać to, co się udało osiągnąć, że za pomocą ciężkiej pracy przemieniło się kiełkujący pomysł w prawdziwe wnioski. Gratuluję, zrobiłeś naukę. Owoce tej pracy nie muszą być niesamowite ani przełomowe, wystarczy, że sama praca była dobrym treningiem, sprawdzeniem własnych umiejętności, motywacją do rozwoju, wszystkim. No wiecie, rozrywką.

Wtedy jeszcze myślałam, że to będzie jedyne miejsce, gdzie będą miała ubaw z obrotu danymi. Na uczelni, podczas szalonych zajęć, kiedy myśleliśmy, że jesteśmy królami i królowymi balu wiedzy i postępowych idei. Prawdziwy świat tak nie wygląda. Liczby i tabelki nie są miłe, kiedy siedzisz przy swoim biurku w jakimś oschłym ołpen spejsie, zdławiony dedlajnami i mitingami, które serio mogły być mejlami.

No cóż, okazuje się, że są. Chciałam pracować w korpo z wielu powodów. Aplikowałam na stanowisko, gdzie będzie potrzebny mój niemiecki, więc trochę o to chodziło, żeby móc schnacken do woli, ale też chciałam zobaczyć o co w ogóle w tym wszystkim chodzi. Miałam bardzo romantyczne wyobrażenie o pracy w biurze, spaczone latami konsumpcji amerykańskiej popkultury, choć oczywiście też musiałam coś zarobić. Ale niezależnie od tego wszystkiego, tak, idea bycia zwykłym szeregowym pracownikiem biurowym, który spędza swe dni na niewdzięcznych, powtarzalnych i odmóżdżających czynnościach, była dla mnie bardzo kusząca. Nie mogłam się doczekać codziennej zabawy z Excelem i nauczenia się jego poprawnej obsługi oraz nowych funkcji, ponad te, których nauczyłam się wcześniej.

I to wszystko powodowało, że lubiłam swoją pracą. Mimo tego, że zajmowałam się finansami, ogarnianiem faktur i robieniem rzeczy, które mnie absolutnie dokładnie wcale nie interesują, możliwość porządkowania stosów plików i organizowania liczb była cudowna. Ostatecznie nie pracowałam tam zbyt długo, zdawszy sobie sprawę z tego, że wolę uniknąć stresujących warunków powstałych w wyniku dedlajnów oraz polityki biurowej, ale i tak z przyjemnością wspominam nadgodziny wypełnione optymalizacją trackerów fakturowych.

Więc, dobra zabawa to pierwszy powód dla którego uważam, że dane są fajne. Drugi to wiedza. Dlatego, że po to się z danych korzysta i to ona jest wynikiem zajmowania się nimi. Nieważne czy chodzi o naukową wiedzę, insighty konsumenckie, podstawy do podejmowania decyzji biznesowych, albo coś tak błahego jak stworzenie miesięcznego budżetu dla siebie – celem każdego przedsięwzięcia z danymi jest zdobycie pewnej wiedzy. Idąc dalej, jednym z powodów chęci zdobywania wiedzy jest ciekawość – a jak nietrudno poznać po moim blogu, u mnie wszystko kręci się wokół bycia ciekawym.

To co jest szczególnie wspaniałe w konkretnych rodzajach wiedzy, które są dostępne dzięki obrotowi danymi jest to, że z dużej ilości pozornie niezwiązanych ze sobą i nieciekawych informacji można wykrystalizować małą liczbę prostych i nagle bardzo ciekawych obserwacji. Jest to okazja do spojrzenia na złożone procesy w bardziej zrozumiały sposób i do uzyskania wglądu do spraw, których nie można zrozumieć za pomocą żadnego innego środka.

Jestem wielkim fanem wiedzy, a w szczególności wiedzy bezużytecznej. Albo tego, co nazywamy bezużyteczną, bowiem nie sądzę, że coś takiego rzeczywiście istnieje. Oczywiście są sytuacje, w których określona wiedza jest bardziej istotna, zależnie od konkretnego kontekstu, ale żeby tak ogólnikowo stwierdzić, że całe rzesze informacji są bez sensu to trochę niemiłe, nieprawdaż?

W tym też tkwi piękno danych, że można je zastosować by dowiedzieć się o wszelkiej maści sprawach, dużych i małych, uniwersalnych i niszowych, albo ‘ważnych’ i ‘nieważnych’. Są one też dobrym sposobem na zauważanie wzorów, a wzory są kolejnym powodem, dlaczego lubię dane. Wzory bowiem są przejawem porządku.

Może to brzmi trochę osobliwie, albo nierozsądnie, w końcu dane z reguły kojarzą się z dużymi zbiorami kawałeczków, które właśnie nie są uporządkowane, ale na szczęście to nie cała prawda o nich. Dane, a w szczególności opracowywanie danych, tworzy porządek. Każda komórka ma w tabelce swoje miejsce, każdy rekord ma swoją kategorię i na samym końcu wszystko jest zapakowane w proste wizualizacje, które są klarowne i zrozumiałe. W idealnym przypadku, przynajmniej.

Może dlatego też lubię projektowanie, bo jakkolwiek chaotyczne by się nie mogło wydawać czasami, rozwiązywanie problemów to w sumie też tylko tworzenie porządku. Lubię rzeczy, które są symetryczne, ponumerowane i uporządkowane, a ogarnianie danych pozwala mi kontrolować mały wycinek rzeczywistości, w którym właśnie taki porządek mogę sama tworzyć.

Może to, że obcowanie z danymi daje mi poczucie spokoju i ukojenia sprawia, że jestem dziwakiem, ale jeśli tylko tyle mi trzeba, żeby być spokojnym i ukojonym, to chyba jednak są gorsze rzeczy na świecie. Poza tym jest to dobry trening do układania sobie innych rzeczy w swoim życiu, rozpoznawania wzorów w pozornie niepowiązanych rzeczach, analizowania szczegółów i zdobycia umiejętności wskazywania pojedynczych cech w większej całości. Całkiem dobre i przydatne rzeczy, można by powiedzieć.

No i na koniec kwintesencja porządkowania danych – information design, czyli praktyka polegająca na rozkminianiu jak przedstawić informacje w sposób, żeby zostały one zrozumiane. Branża ta jest powiązana z projektowaniem graficznym oraz wizualizacją danych, ale jej głównym założeniem jest tworzenie skutecznych informacji, na które nie tylko ładnie się patrzy. Chociaż informacje przedstawione zwięźle i przejrzyście są piękne same w sobie, tak myślę.

2. Przykłady fajnych danych

Jest w opór ciekawych przykładów projektów z danymi z całego świata, na prawie że każdy temat. Wybór choć kilku, żeby je tu przedstawić jest naprawdę trudnym zadaniem. Dlatego zdecydowałam się wybrać tylko trzy, które są bardzo różne, z różnymi założeniami, obszarami i wymiarami, choć do wszystkich mam jakiś tam osobisty stosunek.

Pierwszy przykład to w sumie strona, a nawet wyszukiwarka, która służy do tego by odpowiadać na pytania za pomocą różnego rodzaju wiedzy i algorytmów. Zupełnie nie wiem jak to działa, ale cholernie wesoło jest się tym bawić. Pamiętam, że jako dziecko spędzałam kilka godzin na tym serwisie wpisując zapytania i czytając pojawiające się wyniki. Zaczęło się od mojego brata, który pokazał mi tę stronę, po czym spędzaliśmy kilka godzin na tym, że wszystko przeklikiwaliśmy. Platforma o której mowa to Wolfram Alpha, narzędzie cyfrowej wiedzy, trochę taki Google do naukowych obliczeń i takich tam.

Jestem pewna, że ta wyszukiwarka jest wspaniałym patentem dla ludzi, którzy wiedzą jak korzystać ze wszystkich jej funkcji, oraz kiedy trzeba dokonać jakichś potężnych analiz i obliczeń dotyczycących dużych zbiorów danych. Ale jak już pisałam, ja tam żadnym ekspertem nie jestem, jestem tylko dużym dzieckiem, które chce się dowiedzieć jak nazywał się najstarszy pies świata (Bluey, lat 29) oraz jaki był dzień tygodnia 17 maja 1678 roku (był to wtorek). Tych i wielu innych rzeczy można się dowiedzieć za pomocą serwisu Wolfram Alpha, a jedną z informacji, które mi najbardziej utkwiły w pamięci to było wtedy, kiedy pewnego razu skacząc z bratem po wynikach jakiejś tam frazy, natknęliśmy się na najmniejszy kraj świata, a były nim Pitcairn Islands z 56 mieszkańcami. Nie powiem, szpanowałam tym faktem jeszcze wiele kilka lat później. Sprawdzając jeszcze raz, okazało się, że obecnie przestrzenią zamieszkaną przez najmniejszą liczbę ludzi są The South Georgia and the South Sandwich Islands, mogącymi się pochwalić porażającą liczbą 30 obywateli, co w ogóle jest jeszcze lepsze.

Lubię Wolfram Alpha dlatego, że jest to wspaniałe narzędzie do zdobywania wiedzy, a do tego w zabawny i dostępny sposób. Trzeba nauczyć się jak formułować zapytania, ale to kwestia sprawdzenia kilku sposób i już wszystko wiadomo. Znowu, być może to ja po prostu jestem amatorem kwaśnych jabłek, ale znajdowanie ciekawych faktów o świecie za pomocą wysoce zaawansowanej maszyny dla mnie brzmiało jak niezłe hobby. Patrząc na to z dzisiejszej perspektywy może zawsze byłam trochę zainteresowana danymi, tylko nie zdawałam sobie z tego sprawy. Dopiero po przyjściu na uczelnię, gdzie po raz pierwszy tymi danymi się na serio zajęłam, zapłonęła ponownie do nich iskra badawczej miłości.

Skoro już mowa o tym, tak jak wspominałam, na uczelni mieliśmy styczność z wieloma różnymi danymi i większość z nich była całkiem ciekawa. Jedno badanie jednak szczególnie zapadło mi w pamięć, na tyle, że pamiętam je do dziś. Nie było ono nadzwyczaj wstrząsające ani skomplikowane, ale było istotne pod jednym względem – przynajmniej mi pokazało, że można znaleźć dane wszędzie, że wszystko może posłużyć jako punkt wyjścia do badań, że jedynym ograniczeniem są granice własnej wyobraźni. Co jakby dobrze wiedzieć, skoro dane ogólnie kojarzą się ze suchą wiedzą i matmą.

Oczywiście wyniki jakiegokolwiek projektu badawczego będą tylko na tyle imponujące na ile ich skala i obszar pozwalają, ale to w porządku, każdy rodzaj spostrzeżeń ma znaczenie. Badanie, o którym chcę wspomnieć, było nieopublikowanym pilotażem zaprezentowanym na zajęciach, dotyczącym nazewnictwa inwestycji mieszkaniowych u nas w mieście. Dosyć niszowy temat, muszę przyznać, ale i tak mnie zaciekawił. Projekt polegał na zebraniu wszystkich dostępnych w określonym czasie nazw nowych inwestycji i pozwolił na niecodzienny wgląd do spraw, których w ogóle nie znam i sposobów w jaki włodarze miasta uważają za rozsądne nazywanie poszczególnych sąsiedztw.

Nie wiem czy trzeba znać zakres rodzajów nazw nadawanych takim inwestycjom, od nazw ulic, nazw obcojęzycznych czy związanych z naturą, albo że ktoś sądził, że będzie mądrze jak nazwie swoje osiedle ‘Silence House’ (oryginalna nazwa), ale tak naprawdę nie ma to znaczenia. Ważniejsze od samej treści doceniam to badanie za bycie przykładem świata możliwości badawczych ukrytych w chaosie zatomizowanych i pozornie niepowiązanych ze sobą informacji.

Na koniec chciałam podać przykład jakiegoś dużego badania albo raportu, dotyczącego jakiejś wielkiej, światowej sprawy. Pew Research Center ma pełno takich, choć głównie skupiają się na danych ze Stanów Zjednoczonych. Jeśli ktoś potrzebuje bardziej międzynarodowych statystyk polecam serwis Statista, który jest dobrym źródłem do celów naukowych lub biznesowych, albo jeśli trzeba zebrać ciekawostki, którymi można się przechwalać. Znalazłam też wiele innych stron ze statystykami i naukowymi artykułami, ale nic tak naprawdę do mnie nie przemówiło, chciałam znaleźć coś absolutnie wyjątkowego. A jeśli się nie wie czego się chce, dobrze jest wracać do rzeczy, które się lubi – a w moim przypadku zawsze raczej będzie to Władca Pierścieni.

I rzeczywiście, istnieje bardzo szczegółowy i złożony portal pokazujący świat Śródziemia z zupełnie nowej perspektywy, poprzez interaktywne mapy, osie czasu oraz, co ważne w kontekście omawianej materii, statystyki. Przedsięwzięcie nosi tytuł LOTR Project oraz okazało się być brakującym elementem w mozaice mojego tolkienowskiego nerdostwa, o którym nawet nie wiedziałam, że mogłam go potrzebować. Bo ej, mam wszystkie książki i gadżety, a ten jeden raz na Dzień Maturzysty nawet za Gandalfa się przebrałam, więc tylko naturalnym zdaje się być, że interpretacja uniwersum śródziemskiego mistrza oparta na danych będzie idealnie to tego pasować.

Poza wykresami dotyczącymi danych związanych z właściwymi postaciami w książce, w tym średnia długość życia poszczególnych ras oraz która postać miała najwięcej dzieci (a był to Samwise, ten stary huncwot), jest też osobna sekcja dotycząca szczegółowej analizy samych książek. Chodzi tu o wyszukiwarkę częstotliwości słów w Silmarillionie, Hobbicie i wszystkich częściach trylogii, poszczególna liczba i gęstość słów tamże, jak również takie rzeczy jak chmury tagów z najczęściej występującymi słowami oraz wizualizacje długości rozdziałów. Wiem, że nie każdego to będzie zachwycać, ale muszę przyznać, że ja serio mega się jaram.

Wspaniałe w tym projekcie jest nie tylko oddanie i szczegółowość przejawiające się w każdym wykresie i każdej statystyce, nadające cudownej mitologii Śródziemia zupełnie nowych wymiarów, ale też to, że daje kolejny przykład produkowania niebywale wielkich zbiorów danych i możliwości odkrycia ciekawych insightów. Na stronie LOTR Project również znajduje się blog z wieloma artykułami pozostającymi w tematyce prac Tolkiena, z których już niejednej rzeczy się nauczyłam, więc mogę ją tylko polecić. Jestem generalnie dużym zwolennikiem pracy fanowskiej, szczególnie jeśli jej wynikiem jest coś tak praktycznego i zarazem uroczo magicznego.

3. Szczególny przykład bardzo fajnych danych

Zatem dotarliśmy, do ostatniej godziny świata – albo tylko tego artykułu. Ostatnie, ale za to bardzo ważne wcielenie poruszanego tematu, o którym koniecznie chcę wspomnieć, to złożone z danych osobiste zapiski. Wiem, znowu to brzmi dziwnie, ale dejcie mi wyjaśnić.

Tak długo jak pamiętam sumiennie prowadziłam pamiętnik, chociaż w pewnym momencie chciałam wymyślić coś bardziej szczegółowego, bardziej regularnego, mniej rozwlekłego i bardziej mierzalnego. Wtedy też byłam często smutna, więc chciałam sprawdzić czy mam depresję, co sądziłam, że osiągnę przy pomocy pseudo-naukowych auto-eksperymentów w Excelu. Więc kilka lat temu założyłam tabelkę, w której zapisuję różne zmienne dotyczące swojego życia, w tym nastrój, ruch, podróże i inne, która w międzyczasie urosła do sporych rozmiarów z wieloma kolumnami, które trzeba codziennie wieczorem uzupełniać.

Myślałam, że tylko ja wpadłam na taki pomysł, co by się zgadzało sądząc po pełnych wątpliwości minach ludzi, którym ten projekt pokazywałam. Potem jednak okazało się, że naprawdę coś takiego istnieje, że jest nazwa na sposób w jaki mierzyłam sobie życie. Ogólne określenie to zbieranie danych o sobie, z angielskiego self-tracking, ale zjawisko to jest znane również pod wieloma innymi nazwami, które pozwolę sobie tu przetłumaczyć: rejestr życiowy, zmierzona jaźń (ang. quantified self), osobista analiza, osobista informatyka, auto-obserwacja oraz auto-optymalizacja. Żeby wszystko było jasne przytoczę jeszcze definicję z Oxford English Dictionary, bowiem SJP nie posiada wpisu dotyczącego tego pojęcia: ‘systematyczne zapisywanie informacji o swojej diecie, zdrowiu lub innych czynnościach, typowo za pomocą smartfonu, aby odkryć wzory zachowań, które później można dopasować aby polepszyć swoje zdrowie fizyczne lub psychiczne.’

Tak na marginesie: byłam, i nadal jestem, tak przejęta tym światem zbierania o sobie danych, że chciałam na ten temat napisać rozprawę doktorską. Zarekrutowałam się i przedstawiłam konspekt pracy badawczej, w której opisałam historię i wymiary self-trackingu. Pewnie wyszłaby z tego jakaś fajna praca, ale totalnie zjebałam rozmowę wstępną. Popełniłam sporo błędów i nie wstydzę się tego przyznać. Do tego boomerscy profesorowie nie byli skorzy przyjąć mojej sugestii, że kiedy jakiś polski wieszcz czy inny Wielki Poeta pisał pamiętniki, można powiedzieć, że oddawał się praktyce self-trackingu. Członkowie jury dosłownie parsknęli śmiechem, co też rozumiem, no może w tej sytuacji to nie była zbyt fortunna insynuacja, choć nadal uważam, że miałam rację (jakościowe, czy opisowe, zbieranie danych o sobie nadal jest zbieraniem danych o sobie).

Temat tego rodzaju projektów jest niezwykle fascynujący. Obecnie większość osób łączy je z Fitbitami i liczeniem kroków, albo szaleńcami mierzącymi każdy aspekt swojego istnienia, ale prawda, jak to bywa, leży pośrodku. A tam znajdziemy zróżnicowane i niesamowicie angażujące pole badawcze, jak i sposób na wygenerowanie pewnych osobistych korzyści. Ludzie zapewne przez wiele wieków mierzyli różne aspekty swojej doczesności, choć praktyka ta z pewnością nabrała konkretnych kształtów dopiero po wprowadzeniu na przestrzeni ostatnich dziesięcioleci nowych technologicznych rozwiązań. 

Zatem historia umożliwionego przez technologię self-trackingu zaczyna się u schyłku XIX w., kiedy to wprowadzono wagę medyczną, która pozwoliła po raz pierwszy mierzyć zdrowie za pomocą liczb. Później została ona przekształcona w tzw. penny scale, czyli „wagę groszową”, wagę publiczną na ulicach miast w Stanach Zjednoczonych, z których można było korzystać po zapłaceniu grosza. Zachęcała ona do zważenia się różnymi hasłami, jak np. ‘Zmniejsz swoją wagę tym nowym naukowym sposobem!’. Następnie z wagi groszowej wyewoluowała waga domowa, która pozwalała na szerzenie praktyki mierzenia swojego zdrowia nawet w domu, a reklamowana była hasłami takimi jak: ‘Ta waga powie prawdę o twojej sylwetce/o zdrowiu twojej rodziny’. Do tego oczywiście istnieją stare amerykańskie reklamy, na których gospodynie domowe ważą się, rozwierając w wielkim szoku usta.

W dzisiejszych czasach mamy ustrojstwa do mierzenia praktycznie wszystkiego, w tym, między innymi: lokalizacji, zdrowia, aktywności fizycznej, snu, diety, nastroju, interakcji społecznych, mediów społecznościowych (statusów, komentarzy, zachowań), korzystania z komputera, prowadzenia samochodu, wydatków, produktywności w pracy, warunków środowiskowych, wszystkiego czego dusza zapragnie. Szalony świat, ale taki, z którym warto, moim zdaniem, się zapoznać. Choćby dlatego, że jest to żyzne pole do badań, wiele nauki już powstało na ten temat, a nawet ustanowiono The Quantified Self Institute w San Francisco, więc jest się czego dowiadywać.

Ale przecież nie z naukowych powodów zaczęłam zbierać dane o sobie i nie z naukowych powodów nadal to robię. W sumie to już w ogóle się nie zastanawiam nad tym dlaczego się tym zajmuję, po prostu zrobił mi się nawyk. No i lubię zbierać i analizować dane z całego roku w okolicy Sylwestra, napisać dla siebie mały raporcik i prześledzić swój progres na przestrzeni lat. Zatem frajda jest jednym z powodów dlaczego takim czymś wypełniam swój czas.

Ale czy tak po prawdzie nauczyłam się czegoś przydatnego? Nie dowiedziałam się, czy mam depresję, ilekolwiek bym nie miała przy tej próbie dobrych intencji, to nie jest to coś co może powiedzieć ci arkusz kalkulacyjny, w tym celu trzeba udać się do specjalisty. Też nie mam wrażenia jakby moje życie szczególnie się zmieniło od kiedy zaczęłam te dane zbierać, oprócz tego, że codziennie muszę poświęcić dwie minuty na to, żeby wypełnić kilka komórek w tabelce (czego czasem nie robię i potem muszę nadrobić np. dwa tygodnie, ale nieważne).

A mimo to jest w tym jakaś wartość dodana, oprócz dobrej zabawy. Jest to sposób żeby trzymać rękę na pulsie, kiedy określam sobie jakieś cele i żeby na jeden rzut oka widzieć ile mam powodów, żeby być wdzięcznym. Nawet jeśli mam wrażenie, że jakiś rok był gówniany, mogę dokładnie obliczyć ile dni byłam szczęśliwa, jak dużo udało mi się podróżować i wszystko inne co tam sobie zliczam. Sądzę, że taka auto-obserwacja jest wyjątkowym rodzajem self-care, choćby z tego względu, że przynajmniej mam przestrzeń do tego, żeby uchwycić miłe wspomnienia i wydarzenia, które zazwyczaj odeszłyby w niepamięć. Każdy dzień, który było mi dane spędzić na tej Ziemi, jest zaopatrzony w kilka linijek opisu, które sprawiają, że każdy z nich w pewien sposób ma znaczenie. Nie wspominając już o tym, że mam wspaniały materiał do sprawdzenia kiedy co się działo i już nieraz miałam przyjemność udowodnić swoją rację w dyskusjach o przeszłości, zerkając do odpowiedniego wiersza.

No dobrze. To był bardzo krótki przegląd tego czym jest zbieranie danych o sobie oraz jak i dlaczego się tym zajmuję. Jest tyle jeszcze do odkrycia w tym obszarze, dla mnie również. No i totalnie kumam, dlaczego ludzie się tym fascynują. Szczególnie jeśli tak po prostu lubi się dane, łatwo popaść w obsesję śledzenia wszystkich liczb i cyferek określających różne sfery życia. Nie żebym komukolwiek polecała popadać w takie nałogi, ale zainteresowanie się zbieraniem danych o sobie z ciekawości lub dla rozrywki z pewnością nie zaszkodzi.

---

No i wybiła ta ostatnia godzina. Ledwie musnęłam temat danych w tym artykule, ale przynajmniej miałam okazję podzielić się kilkoma ciekawymi rzeczami i zagłębić się na chwilę w świat osobistych zapisków daleko wychodzących poza pisanie pamiętników.

Można jeszcze tyle powiedzieć na ten temat i z pewnością to nie będzie ostatni raz kiedy dane w tej czy innej formie wystąpią na moim blogu. Tymczasem sprawiło mi dużą przyjemność nakreślić zagadnienia z nimi związane w pozytywnym świetle. Nie jestem mistrzem nauk ścisłych i mam czasem przerażające wizje o tym, że AI przejmie władzę nad światem, ale, jak ze wszystkim, zawsze są dobre i złe strony, nawet w przypadku danych. I jestem zadowolona mogąc się tymi dobrymi raz na jakiś czas pozachwycać.

Tak czy inaczej, mogę tylko polecić każdemu zapoznanie się z danymi w ten czy inny sposób, nie tylko dlatego, że stały się one nieodłącznym elementem życia w erze cyfrowej, ale też dlatego, że można w ten sposób miło spędzić czas. Nieważne czy to odkrywając statystyki na temat swojego ulubionego fikcyjnego wszechświata albo prowadząc szczegółowy opis swojego jestestwa – trzeba się przygotować na intelektualną jazdę bez trzymanki.

---

Wstęp:

1. Słownik Języka Polskiego, Dane, https://sjp.pwn.pl/slowniki/dane.html
2. Słownik Języka Polskiego, Fakt, https://sjp.pwn.pl/slowniki/fakt.html
3. Słownik Języka Polskiego, Informacja, https://sjp.pwn.pl/slowniki/Informacja.html
4. Word Associations Network, https://wordassociations.net/en
5. Related Words, https://relatedwords.org/
6. Visuwords, https://visuwords.com/
7. Agata Grabowska, TrashBook, https://docplayer.pl/5025382-Koordynacja-projektu-i-tekst-agata-grabowska-ptbrio.html

Co fajnego jest w danych:

1. Wikipedia, Information design, https://en.wikipedia.org/wiki/Information_design

Przykłady fajnych danych:

1. Wolfram Alpha, https://www.wolframalpha.com/
2. Olender K., Semantyka inwestycji mieszkaniowych we Wrocławiu, badanie pilotażowe, nieopublikowane
3. Pew Research Center, https://www.pewresearch.org/
4. Statista, https://www.statista.com/
5. LOTR Project, http://lotrproject.com/

Szczególny przykład bardzo fajnych danych:

1. Oxford English Dictionary, Self-tracking, https://www.lexico.com/definition/self-tracking
2. Crawford K. et al., 2015, Our metrics, ourselves: A hundred years of self-tracking from the weight scale to the wrist wearable device, in: European Journal of Cultural Studies, Vol. 18(4-5)
3. Lupton D., 2014, Self-tracking cultures: towards a sociology of personal informatics, in: University of Canberra Research Publication Collection, Faculty of Arts & Design
4. Quantified Self, https://quantifiedself.com/