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年度征文 | 个人生活的数字化与可视化表达

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年度征文 | 个人生活的数字化与可视化表达 - 少数派
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年度征文 | 个人生活的数字化与可视化表达
02 月 03 日

编注:

本文是少数派 2021 年度征文 活动 #效率 21 标签下的入围文章。本文仅代表作者本人观点,少数派对标题和排版略作调整。

和往年不同,今年文章的数据表现将很大程度上决定征文活动的最终走向,包括「双倍稿酬(由飞书赞助)」活动奖励、最终票选名单以及征文奖品类型。如果你喜欢这篇文章,不妨通过充电或评论的方式支持作者。


就在最近几年,一到年底几乎所有的 app 都会推送一份年度总结。

可这样的年度总结并不能戳中我的心:首先,这是一份虚假的年度总结,推送时它的数据来源还不完整,尚且无法代表这一年(也有不少 app 会更新数据来源,支持反复查询);其次,因为一些偶发事件导致年度总结有所偏颇,俗称「没法看」。

我在 2019 年补标了很多书影音,实际上并没有在这一年真正看过。这一随手补标导致豆瓣年度总结失去了真实性,也失去了分享的意义。同年,我开始了个人记录的数字化尝试,并有幸读到了一位豆瓣友邻「没脚鸟」的可视化总结 「2018 数据可视化总结」 ,由此开启了个人生活的数字化与可视化化表达的尝试。

几种数字化与可视化的尝试

生活记录的数字化不需要你拥有特殊的技能,它和写日记一样,最困难的地方在于坚持。我目前使用的工具是 Microsoft Excel,如果你是技术大佬,那可以为自己提供一些更方便的记录方式。目前可以用于生活记录数字化的 app 有很多,舍弃它们,但可以通过它们想一想自己需要记录的内容有哪一些。

我正在记录的数字化内容有四项:必要摄入、不健康摄入、心情和活动。必要摄入即一日三餐,不过一日四五餐和一日两餐时有发生;不健康摄入主要指酒精、咖啡和奶茶。

下面和大家分享一下我的记录方式与可视化结果,以及记录过程中犯下的种种错误。

必要摄入

1必要摄入表头

这是必要摄入的表头,由于英语水平不佳,暂不展示完整单词,一天中我需要记录10个原始数据。

  • Date:日期;
  • SF:具体摄入,例如:包子、馄饨、三明治、寿喜锅、妈妈烧的饭等;
  • BS、LS、DS:摄入分类,例如:中式日常、中式地方、西式、日式等;
  • Lo.:地点,例如餐饮店、食堂、家等。

在正式记录开始之前,我列举了一部分可能的摄入分类和地点,避免后续统计过程中种类过于繁杂。如果出现一日两餐,则没有吃的那一顿用「/」表示,如果出现一日四五餐,择优录取三餐进行记录。

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我将必要摄入的统计图做成了饼图。第一张图是 2020 年的统计结果,考虑到不吃饭「/」的百分比是一样的,我将摄入分类和地点两张图表进行了嵌套。后面两张图则是 2021 年的统计结果。

12020 年统计结果(左一);2021 年统计结果(中间与右一)

虽然这一份统计没有给我带来有意义的饮食改善建议,但我惊讶地发现在每年需要吃的一千余顿饭中(闰年 1098 顿,其他年份 1095 顿),约十分之一的必要摄入被我舍去了。2020 年我没有吃饭的百分比是 9.3%,2021 年我没有吃饭的百分比降低至 8.1%——仍然不是个小数目。在年末的统计中,我也会发现很多被遗忘的生活细节:我曾经在湖边和草地吃饭,也曾在出租车和医院进食,前者是闲暇,后者是生活的「不得不」。

不健康摄入

1不健康摄入表头

不健康摄入的表头比较易懂,AI、MI 和 CI 分别指酒精、奶茶和咖啡的杯数。这是十分粗糙的计数方法,本着珍惜粮食的精神,我在记录过程中极少遇到喝了半杯咖啡的尴尬情况。更加严谨和科学的记录应该是体积,此种记录要花费一部分精力记住精确的数字,似乎不太值得。

不健康摄入的数量变化与月份关联度较高,因此采用了雷达图的方式进行呈现。

12020 年统计结果(左);2021 年统计结果(右)

心情记录

1心情记录表头

每天的心情记录需要两个数据,MI 记录当日心情值,按照七分制打分,最高 3 分,最低 -3 分;CON 记录当日是否出现极端情绪,出现则记录 1,否则记录 0。每月结束的时候取 MI 的平均值和 CON 的标准差来反应当月情绪。

12020 年统计结果(左);2021 年统计结果(右)

回顾情绪比较差的几月,生活中都发生了重大的变化,今年十二月第一次实现了「零极端情绪月」,算得上里程碑意义了。

活动记录

活动记录是 2021 年才开始尝试的,将一天划分为早上、下午和晚上三个时段进行记录。由于没有提前考虑好这些记录的用途,因此最后的统计结果和实际有一些偏差。一是记录的标准不统一,有些记录了地点,有些记录了事情;二是一部分小格中记录了一件事,一部分记录了多件事,最多的小格记录了四件事情,但最后的统计是按事情进行的。

1活动记录表

在计算机的分类统计和本人手动统计之后,2021 的时间分布也考虑用饼图进行朴素呈现。符合劳动法的工作时间占比应为 45.66%1,可以算一算你的工作时间超标了吗?

12021 年统计结果

除了时间分布统计,我还尝试做了地理位置变化图,这一份地理位置图经历了三年三个不同版本。

2019 年绘制方式:排除常驻地杭州后统计了前往其他各地的次数,在地图上用颜色的深浅表示频次的高低,绘制了 2019 足迹地图。

12019 足迹地图

2020 年绘制方式:统计了各地的出入度(我也不知道当时怎么就选了这么个数据),利用精确经纬度绘制了地形热力图。和上一年相比最大的进步是图会动了!

604a312beb1531867760fff835555850.gif2020 足迹地图

2021 年绘制方式:依据主体足迹的变化绘制了随时间变化的热力图。热力图的数值与在该地的时间长短相关,不过如果当月没有出行的话图上就什么标记都不存在了,因此 2021 年的足迹地图时间轴只显示到 10 月。

d2c15e4fc2da717ba0ffb692a331fb9b.gif2021 足迹地图

自评表的构建

一份适合分享的年度总结少不了总结页面,我在 2021 年构建了一份属于自己的自评表格用以在未来进行横向比较。

自评表的基础逻辑很简单:四大象限,每个象限含有五个小项,每一项都采用五分制评分,满分 100 分。

四大象限的划分参考了生命之花模型,生命之花模型中将人生分为四大重要内容:个人家庭社会事业;这些词对我来说太抽象了,于是我重新梳理了这些词对我的逻辑得到了新的四大象限:职业发展,个人成长,人际关系,个人幸福。

通过下面这张图或许可以帮助大家更清晰地进行定义。

1经典模型(左),图片来源: 印象识堂 ;改良模型(右)

简单地说,改良后的模型可以从三个维度去理解。

  • 第一个维度:与自己相处 VS 与他人相处。图片中左上和右下的两大象限即为和自己相处,左下和右上的两部分即为和他人相处。
  • 第二个维度:目标型 VS 关系型。目标型两大象限的评分往往与结果和产出密切联系,而关系型的评分更注重体验与感受。
  • 第三个维度:力量型 VS 支撑型。力量型两大象限可以给我们直接的生活动力,支撑型的两大象限则起到了兜底作用。

我填写了 2021 年的表格,补上了 2020 年的数据,绘制了两年的比较雷达图。你看,2021 年过得也不差嘛!

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谢谢大家读到这里!这是我在少数派发表的第一篇文章,因为太拖延所以没有写「新人报道」,最后祝大家新年快乐!

附上我过去两年的个人总结 「2020」 「2021」 ,内容和本文有一部分重叠,感兴趣的话可以戳链接来我的公众号看看。

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