क्या आपने कभी अपने किसी व्यक्तिगत डेटा जैसे आहार, व्यायाम या मासिक धर्म चक्र की मात्रा निर्धारित करने के लिए किसी मोबाइल एप्लिकेशन का उपयोग किया है? क्या इस सारे डेटा को नियंत्रित करने की संभावना आपको प्रेरित करती है और आपको अच्छा महसूस कराती है या क्या इससे आपको तनाव होता है और निराशा होती है?
अनुप्रयोगों के रूप में व्यक्तिगत क्वांटिफायर के उदय के साथ और पहने जाने योग्य, ऐसे कई लोग हैं जो अपने स्वास्थ्य से संबंधित आंकड़ों के साथ तेजी से बातचीत करते हैं। 2012 में अमेरिकन प्यू रिसर्च सेंटर के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 69% अमेरिकी वयस्कों ने अपने स्वास्थ्य या किसी प्रियजन के प्रबंधन के लिए किसी प्रकार के क्वांटिफायर का इस्तेमाल किया।
मेरे सहकर्मी और मैं एक प्रकार की जटिल और भावनात्मक डेटा मात्रा की जाँच कर रहे हैं: प्रजनन क्षमता। हम विशेष रूप से उस तरीके पर ध्यान केंद्रित करते हैं जिसमें महिलाएं गर्भधारण की कोशिश करते समय अपने प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए व्यक्तिगत डेटा परिमाणीकरण तकनीकों का उपयोग करती हैं। प्रजनन समस्याएं असामान्य नहीं हैं: संयुक्त राज्य अमेरिका में 7.5 मिलियन महिलाएं प्रजनन समस्याओं से पीड़ित हैं और कई ऐसे हैं जो इस प्रकार के अनुप्रयोगों का उपयोग करते हैं, हालांकि इसका प्रभाव उन पर पड़ सकता है रहता है।
हमारे शोध से पता चलता है कि कैसे महिलाओं को अपनी प्रजनन क्षमता को निर्धारित करते समय कई समस्याओं का सामना करना पड़ता है और वे विभिन्न तरीकों से डेटा पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं: कुछ के लिए अनुभव सकारात्मक है, जबकि अन्य को लगता है कि वे अभिभूत हैं या हार मान लेते हैं समाप्त हो गई है।
शिशुओं और अधिक अनुप्रयोगों में ओवुलेशन को नियंत्रित करने और उपजाऊ दिनों को जानने के लिएडेटा का उपयोग करने के विभिन्न तरीके
प्रजनन की मात्रा का मुख्य उद्देश्य ओवुलेशन के दिन को निर्धारित करना है, क्योंकि यह वही है जो प्रत्येक महीने की प्रजनन अवधि को परिभाषित करता है। हालांकि, कोई एकल उपाय नहीं है जो ओवुलेशन के समय की सही पहचान कर सकता है, इसलिए महिलाएं विभिन्न संकेतकों (जैसे शरीर का तापमान, शारीरिक लक्षण या ओव्यूलेशन भविष्यवाणी किट के परिणाम) से डेटा दर्ज करती हैं। उस अवधि के अनुमान पर पहुंचने के लिए। फर्टिलिटी एप्लिकेशन का लक्ष्य इस प्रकार के डेटा के संग्रह को सुविधाजनक बनाना और इसका विश्लेषण करना है।
हमने महिलाओं की शंकाओं, साथ ही उनकी चुनौतियों और चिंताओं पर ध्यान देने के लिए एक ऑनलाइन फ़र्टिलिटी फ़ोरम से डेटा का विश्लेषण करने के लिए चुना। हमने 2006 और 2016 के बीच 1900 से अधिक प्रविष्टियों के साथ 400 थ्रेड्स का विश्लेषण किया। नवंबर में प्रकाशित हमारे परिणामों में, हम महिलाओं के अनुभवों को उनके डेटा के अनुसार पाँच अलग-अलग प्रकारों में वर्गीकृत करते हैं।
1. सकारात्मक
जिन महिलाओं का अपने डेटा के प्रति सकारात्मक रवैया था, उन्हें परिणाम देखने में अच्छा लगा। कई मौकों पर वे यह जानने के लिए सीखने की प्रक्रिया में हैं कि उनका शरीर कैसे काम करता है, जिससे वे उत्साहित और आत्मविश्वास महसूस करते हैं। उदाहरण के लिए, एक महिला ने लिखा: "क्या आपको लगता है कि मुझे कल और अगले दो दिनों में फिर से परीक्षण करना चाहिए? यह रोमांचक है!"
2. अभिभूत
इस समूह की महिलाओं ने समय के साथ एकत्र किए गए आंकड़ों की मात्रा में वृद्धि की, इसलिए परिमाणीकरण कुछ कठिन हो गया। इन महिलाओं ने पहले प्रकार की तुलना में तनाव और चिंता का उच्च स्तर दिखाया। हालांकि, उन्होंने अभी भी महसूस किया कि डेटा को नियंत्रित करने का अनुभव सकारात्मक था।
उदाहरण के लिए, एक महिला को भारीपन महसूस हुआ क्योंकि वह अपने कार्यक्रम की सटीकता का पालन करने में सक्षम नहीं थी: "मैं सुबह 5:30 बजे अपना तापमान मापती हूं। पिछले 2 दिनों से मैं थक चुकी हूं और सो गई हूं। कल मैंने अपना तापमान 6:30 तक मापा और आज मैंने इसे 6:50 पर किया। क्या आपको लगता है कि मैंने अपने शरीर के तापमान चार्ट को खराब कर दिया है? "
शिशुओं और अधिक ओव्यूलेशन परीक्षण में: आपको क्या पता होना चाहिए और प्रजनन निगरानी के पेशेवरों और विपक्षों को 3. जुनूनी
इस समूह की महिलाओं के लिए, डेटा का नियंत्रण जुनूनी होने लगता है और वे अभिभूत प्रकार की तुलना में और भी अधिक डेटा निर्धारित करते हैं, जिसमें अक्सर किसी भी प्रकार के लक्षण शामिल होते हैं। इस अर्थ में, वे डेटा द्वारा खपत किए जाते हैं, अक्सर उन्हें अधिक मात्रा में पंजीकृत करते हैं और यहां तक कि निराशा और तनाव के उच्च स्तर को व्यक्त करते हैं। हालांकि, वे परिमाण में विश्वास करना जारी रखते हैं और उपज देने में असमर्थ हैं: "मैं किसी भी छोटी असुविधा या अनियमितता की तलाश कर रहा हूं जो मुझे आशा देता है ... आप जानते हैं कि यह कैसे चल रहा है।"
4. पकड़ा गया
यह भावनात्मक स्तर पर सबसे गहन प्रकार का व्यवहार है। डेटा के साथ इस प्रकार के संबंध वाली महिलाएं गर्भवती होने की कोशिश में समय लेती हैं और अक्सर निराशा, अपराध और निर्भरता के संकेत व्यक्त करती हैं। वे अपने डेटा की मात्रा को रोकना चाहते हैं, लेकिन वे असमर्थ महसूस करते हैं, जैसा कि एक महिला ने लिखा है: "मैं इसे एक बार में करना बंद करना चाहती हूं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि मैं यह सब भूल सकती हूं। मुझे गंभीरता से नहीं लगता कि मैं अपना दिमाग बना सकती हूं। सोचना बंद करो 'आज मेरे चक्र का 10 वां दिन है, मुझे सेक्स करना चाहिए,' ''
5. परित्याग
कुछ मामलों में, परिमाणीकरण एक भावनात्मक रूप से बोझिल हो जाता है और नकारात्मक परिणामों के कारण होने वाली निराशा इतनी विनाशकारी होती है कि महिलाएं अपने डेटा की मात्रा को रोकने का फैसला करती हैं और यहां तक कि अस्थायी या स्थायी रूप से गर्भवती होने की कोशिश करना बंद कर देती हैं। जैसा कि एक महिला ने लिखा है: "हालांकि, सभी तनाव, निरंतर चिंताओं, तापमान को मापने, सही समय पर यौन संबंध रखने, डॉक्टर से मिलने, रक्त परीक्षण और दवा के बाद, मैंने बस यह तय किया कि मुझे एक ब्रेक की आवश्यकता है।"
एक संभावित प्रतिक्रिया चक्र
कहने की जरूरत नहीं है कि प्रजनन समस्याएं नकारात्मक भावनात्मक और तनावपूर्ण अनुभव हैं जो केवल व्यक्तिगत डेटा मात्रा निर्धारण अनुप्रयोगों के उपयोग से उत्पन्न नहीं होती हैं।
शिशुओं और अधिक बांझपन में, एक बीमारी जो शारीरिक और मनोवैज्ञानिक दोनों को प्रभावित करती हैहालांकि, हमारे शोध से पता चलता है कि प्रजनन डेटा ट्रैकिंग की कुछ विशिष्ट विशेषताओं की वजह से डेटा की मात्रात्मकता इन उत्तेजनाओं को तेज कर सकती है। शुरुआत के लिए, प्रजनन चक्र प्रत्येक महिला में बहुत भिन्न होते हैं और माप सटीक नहीं होते हैं: वे व्यक्तिपरक या व्याख्या करने में मुश्किल हो सकते हैं और ओव्यूलेशन के प्रत्यक्ष संकेतक नहीं हैं। उदाहरण के लिए, ओव्यूलेशन भविष्यवाणी किट से पता चलता है कि अगले 12 से 36 घंटों के बीच ओव्यूलेशन होगा, हालांकि ओव्यूलेशन होने के बाद शरीर का तापमान बढ़ जाता है। इसके अलावा, उद्देश्य अप्राप्य हो सकता है, क्योंकि व्यक्तिगत डेटा की ट्रैकिंग के बावजूद गर्भावस्था कभी नहीं हो सकती है।
इन परिस्थितियों में, व्यक्तिगत स्वास्थ्य डेटा के साथ बातचीत के परिणामस्वरूप डेटा और भावनात्मक अनुभवों को रिकॉर्ड करना एक प्रतिक्रिया लूप बना सकता है जिसमें सब कुछ इकट्ठा होता है। सकारात्मक या अभिभूत महिलाएं कुछ नकारात्मक भावनाओं का अनुभव कर सकती हैं, लेकिन डेटा के साथ उनका संबंध ज्यादातर सकारात्मक है। इन मामलों में, डेटा का नियंत्रण सकारात्मक भावनाओं जैसे कि आशा और नियंत्रण से जुड़ा होता है।
हालांकि, जैसा कि हमारे अध्ययन से पता चलता है, डेटा के साथ अन्य तीन प्रकार की बातचीत से पता चलता है कि अधिक समस्याग्रस्त रिश्ते हैं। जुनूनी प्रकार की महिलाओं के लिए, माप और मात्रा का ठहराव गतिविधियों में उनके भावनात्मक प्रतिक्रियाओं पर हावी होता है, फंस प्रकार की महिलाओं के विपरीत जहां भावनात्मक घटक अधिक तीव्र होता है और उनकी मात्रात्मक गतिविधियों पर हावी होता है ...
अंत में, एक प्रकार की परित्याग बातचीत वाली महिलाएं एक बिंदु पर पहुंच गई हैं जहां डेटा के साथ उनका संबंध इतना नकारात्मक है कि यह अस्थिर है।
बेहतर उपकरण
अपने काम के माध्यम से हम लोगों को अपने जीवन पर नकारात्मक प्रभाव से बचने के लिए अपने स्वास्थ्य का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए परिमाणीकरण प्रौद्योगिकियों के डिजाइन में योगदान करने की उम्मीद करते हैं। समस्या का हिस्सा व्यक्तिगत भावनाओं और व्यवहार को समझने में निहित है जब व्यक्तिगत डेटा दर्ज करना और उसका पालन करना।
इस प्रकार के शोध से पता चलता है कि समान उपकरण और गतिविधियाँ विभिन्न लोगों पर लगभग विपरीत परिणाम उत्पन्न कर सकती हैं, कुछ ऐसा जो प्रजनन क्षमता से परे है। उदाहरण के लिए, आहार और व्यायाम अनुप्रयोग लोगों को उनके स्वास्थ्य की आदतों में सुधार करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन वे खाने के विकारों वाले लोगों में समस्याग्रस्त अनुभवों के निर्माण में भी योगदान कर सकते हैं।
इसके साथ हम यह कह सकते हैं कि विकासशील उपकरणों को विकसित करते समय विभिन्न व्यक्तिगत अनुभवों को उजागर करना महत्वपूर्ण है जो लोगों को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं।उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति को स्वास्थ्य डेटा के साथ बातचीत के आधार पर एक अलग तरह की मदद की आवश्यकता हो सकती है। प्रजनन क्षमता के मामले में, यदि बातचीत बल्कि समस्याग्रस्त है, तो उपकरण कम मात्रा में चक्र के साथ सुझाव दे सकते हैं, तनाव से निपटने के लिए सुझाव दे सकते हैं या ब्रेक लेने की सलाह भी दे सकते हैं। अनुप्रयोग उर्वरता परिवर्तनशीलता को भी उजागर कर सकते हैं; विभिन्न भविष्यवाणी प्रणालियों की विशेषताओं और समस्याओं पर चर्चा करें और गर्भावस्था को सफल होने के एकमात्र तरीके के रूप में पेश करने से बचें।
किसी भी मामले में, हमारे अध्ययन से पता चलता है कि डेटा तटस्थ नहीं है: उनके पास मजबूत नैतिक और भावनात्मक प्रभाव हो सकते हैं, विशेष रूप से नाजुक संदर्भों में। जैसा कि अधिक से अधिक लोग अपनी दैनिक गतिविधियों की मात्रा निर्धारित करते हैं, एप्लिकेशन निर्माताओं को यह विचार करना चाहिए कि यह उनके उपयोगकर्ताओं को उनकी भावनाओं और भलाई के बारे में प्रदान की गई जानकारी को कैसे प्रभावित कर सकता है।
लेखक: मायारा कोस्टा फिगुएरेडो कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी छात्र, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, इरविन। यूनान चेन इंफोर्मेटिक्स के एसोसिएट प्रोफेसर, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, इरविन।
यह लेख मूल रूप से द कन्वर्सेशन में प्रकाशित हुआ है। आप मूल लेख यहां पढ़ सकते हैं।
सिल्वेस्ट्रे अर्बोन द्वारा अनुवादित
