Human Data Interaction: The New Information Frontier

人类数据交互：新的信息前沿

经过40多年的发展，人机交互（HCI）已经成为一门成熟的设计学科。现在，大数据的普及，新的数据收集和交互技术正在产生一个新的相关学科：人类数据交互（HDI）。未来几十年，这可能是设计师和分析师面临重大新机遇的领域。

直到最近，人类数据交互一直和数据本身一样平淡无奇——为特定目的而被操纵的小数据集。但随着大量数据库和用于收集、操纵和分析数据的新工具的出现，有必要更详细地检查这些相互作用。

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重要数据的概念

数据只是信息的集合，但当它与其他想法结合在一起时，它就变得与HDI学科更相关了：

O 数据跟踪——数据交易的记录。

O 数据烟雾——当数据成为一个压倒性的和令人困惑的信息集合。

O 大数据——云和大规模计算导致大量的数据集合，这可能对操作和管理具有挑战性。

这三个概念之间的相互作用产生了对人类数据交互的需求。

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HDI的原则

根据Mortier等人的观点（在《人类数据交互:数据驱动社会的人类面孔》一书中），人类数据交互作为一门学科有三个关键原则:

O 易读性——这是对数据的使用和处理方式的检查，对数据所涉及的人来说是清楚的。使用什么数据？从数据集推导出推论的方法是什么？从道德和法律的角度来看，这一点都很重要，并且可能与为了保护与这些过程相关的知识产权而隐瞒专有技术的需求相冲突。

O 代理——这是关于个人如何同意（或撤回/拒绝同意）使用其数据以及其他人可能希望对该数据进行的处理。这并不是说，这需要始终是一个明确的选择，但有时这是必要的，可能与破坏性的数据使用有关。

O 可协商性——这与围绕数据使用的社会契约有关。我们与数据的文化互动方式可能会随着时间的推移而改变，以及与数据使用相关的法律和道德框架可能会如何发展。

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易读性相关的原则

我们很难看到我们的数据是如何被使用的，从信用评级到健康保险；大型数据库用于检查和询问我们的数据，并从这些数据中得出推论。这导致了对易读性的需求，以及一些简单的原则：

O 我们需要意识到我们的数据正在被收集（例如，欧盟关于cookie的规定让人们了解在线提供商跟踪他们行为的方式）。

O 我们需要了解数据本身以及这些数据的含义——这是一个更具挑战性的概念。特别是，关于数据的可接受使用有许多不同的观点，所有的观点都可能是有效的（想想欧盟强加给谷歌和搜索引擎的被遗忘权——这个争论有很多方面，没有简单的“正确的方法”）。

如何在实践中解决这个问题？它可能是通过数据可视化（甚至是艺术解释）和其他形式的公共解释。这并不能否定挑战的复杂性——有些数据集可能非常复杂，无法通过视觉手段来解释。

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代理原则

这是一个更具挑战性的领域。我们不仅需要有能力同意他人使用我们的数据——如果我们认为从这些数据中得出的推论是有害的或完全错误的，我们还需要能够对这些数据的使用提出质疑。

对代理机构的担忧不仅涉及隐私和推理，还涉及我们数据的管理。数据在许多不同的数据管理公司之间共享并被所有这些公司访问是越来越普遍的。

然而，在许多情况下，人们可能无意参与这个过程——重要的是，他们可以，即使他们的兴趣仅仅是基于好奇心。可能还需要一个适用于数据使用的“共同利益”。例如，你的数据可以用于预测或报告交通流量。这对任何个人都没有本质上的危害，机构的问题变得模糊，因为如果足够多的用户能够行使他们退出这种数据使用的权利——这些有价值的系统的效率将会降低。

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可协商原则

在一个我们的数据可以随意交易的世界里，数据主体需要能够就如何使用和交易这些价值进行协商。目前，很明显，权力的平衡过多地掌握在数据收集者和聚合者手中。

人们需要能够理解他们的数据被使用、操纵和交易的背景，以获得商业价值。让人们逐个实例、逐个事务模型地管理自己的所有个人数据似乎是不现实的，因此法律和监管框架可能需要进一步发展，以在更大范围内解决这些概念。

还有一项要求是，再次确保社会利益也被考虑在个人需要之外。例如，科学界内部的数据共享正在成为标准，并推动创新和发展的步伐。重要的是，这些利益不应受到不必要的阻碍。

最后，需要考虑到大量的文化和背景因素，需要在特定社区内研究数据交互，以便指导方针和法律在所有情况下都有效。

人类数据交互（HDI）是设计和IT实践中一个令人兴奋的新领域。这里概述的概念旨在开始该领域的发展，并展示该学科将在不久的将来开始解决的机遇和挑战。

ref:https://www.interaction-design.org/literature/article/human-data-interaction-hdi-the-new-information-frontier

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