- 2019 से चल रहा एक प्रोजेक्ट, जिसमें व्यक्तिगत जीवन के हर तरह के डेटा को इकट्ठा और विज़ुअलाइज़ किया गया; व्यायाम, नींद, मूड, लोकेशन, मौसम आदि 100 से अधिक आइटम रोज़ दर्ज किए गए
- लगभग 3.8 लाख डेटा पॉइंट्स जमा किए गए, जिनमें RescueTime, Foursquare Swarm, Apple Health जैसे कई स्रोतों और मैनुअल इनपुट को जोड़ा गया
- सारा डेटा Postgres आधारित एकल डेटाबेस में स्टोर किया गया और Ruby·JavaScript·Plotly से विज़ुअलाइज़ करके सार्वजनिक किया गया
- प्रोजेक्ट MIT ओपन सोर्स के रूप में उपलब्ध है और व्यक्तिगत सर्वर पर पूरी तरह self-hosted तरीके से चलाया गया
- 3 साल के प्रयोग के बाद निष्कर्ष निकला कि खुद बनाकर चलाने की उपयोगिता सीमित है, लेकिन यह self-awareness और data sovereignty की अहमियत महसूस कराने वाला उदाहरण बना रहा
प्रोजेक्ट का अवलोकन
- 2019 से 3 साल तक चला एक व्यक्तिगत डेटा प्रोजेक्ट, जिसमें अपनी पूरी ज़िंदगी के संकेतकों को मात्रात्मक रूप से ट्रैक किया गया
- हर दिन 100 से अधिक आइटम रिकॉर्ड किए गए, जिनमें fitness, nutrition, social life, computer usage, weather आदि शामिल थे
- कुल 3.8 लाख डेटा पॉइंट्स एकत्र किए गए
- मुख्य डेटा स्रोत
- RescueTime: वेबसाइट और ऐप उपयोग रिकॉर्ड 149,466
- Foursquare Swarm: लोकेशन और विज़िट किए गए स्थान 126,285
- मैनुअल इनपुट: मूड, नींद, स्वास्थ्य, खानपान आदि 67,031
- Weather API: मौसम डेटा 15,442
- Apple Health: कदमों की संख्या 3,048
डेटाबेस संरचना और तकनीकी विन्यास
- सारा डेटा Postgres आधारित timestamp-key-value संरचना में स्टोर किया गया
- हर row
timestamp, key, value से बनी थी
- time zone के अंतर को ध्यान में रखकर तारीख़-वार ऑटो टैगिंग करने वाली script बनाई गई
- डेटा इनपुट
- Telegram bot के ज़रिए दिन में कई बार सवालों के जवाब दर्ज किए गए
- lockdown अवधि, exercise season जैसी चीज़ें अवधि-आधारित रूप में दर्ज की गईं
- विज़ुअलाइज़ेशन टूल
- Ruby·JavaScript·Plotly से अपनी analysis layer बनाई गई
- 48 ग्राफ सार्वजनिक साझा करने के लिए चुने गए और snapshot रूप में दिखाए गए
प्रमुख डेटा इनसाइट्स
- मूड और व्यवहार का सहसंबंध
- खुश या उत्साहित रहने पर meditation की संभावना 44%↑, reading·audiobook 28%↑, drinking 31%↑
- नींद और शारीरिक स्थिति
- 8.5 घंटे से अधिक सोने पर सिरदर्द और सर्दी जैसे लक्षणों की संभावना बढ़ी, energy 24%↓
- व्यायाम और वज़न में बदलाव
- अगस्त 2020 से ‘lean bulk’ शुरू, वज़न +8.5kg, resting heart rate +9bpm
- 2014 में 69kg → 2021 में 89.8kg
- लोकेशन और मूवमेंट पैटर्न
- 2016–17 में San Francisco, 2018–19 में New York, 2020–21 में Vienna में निवास
- COVID-19 के बाद उड़ानों की संख्या तेज़ी से घटी, lockdown का असर साफ़ दिखा
- जलवायु और जीवनशैली की आदतें
- गर्मियों में कदमों की संख्या 33%↑, drinking 23%↑, बीमारी 40%↓
- सर्दियों में online shopping 100%↑, सर्दी के लक्षण 45%↑
व्यक्तिगत डेटा उपयोग के उदाहरण
- Air Quality: Vienna स्थित घर के हर कमरे में CO₂ स्तर मापा गया, bedroom ventilation समस्या की पहचान हुई
- Spotify रिकॉर्ड: 2013 के बाद से 4.8 लाख मिनट (334 दिन) संगीत सुना गया, 2 लाख गानों में 49% पूरी तरह सुने गए
- Instagram Stories: 3 साल में 1,906 पोस्ट, pandemic अवधि में कमी
- GitHub गतिविधि: fastlane (2014–2018) के बाद FxLifeSheet जैसे व्यक्तिगत प्रोजेक्ट जारी रहे
- निवेश प्रबंधन: हर 2 हफ्ते में asset allocation ट्रैक और simulation किया गया
प्राइवेसी और ओपन सोर्स दर्शन
- सारा डेटा अपने सर्वर पर स्टोर किया गया, किसी बाहरी सेवा से कनेक्ट नहीं था
- सार्वजनिक ग्राफ़ केवल ऐसे रूप में सीमित किए गए जिनसे निजी जानकारी उजागर न हो
- यह दृष्टिकोण रेखांकित किया गया कि “जो डेटा बड़ी कंपनियों के पास पहले से है, उस पर व्यक्ति का भी सीधा स्वामित्व होना चाहिए”
- FxLifeSheet MIT लाइसेंस के तहत सार्वजनिक है, इसलिए कोई भी इसे modify और उपयोग कर सकता है
निष्कर्ष और 2025 अपडेट
- 3 साल के प्रयोग के बाद निष्कर्ष यह रहा कि खुद बनाया गया सिस्टम समय के मुकाबले कम उपयोगी साबित हुआ
- उम्मीद जितनी चौंकाने वाली इनसाइट्स नहीं मिलीं
- फिर भी self-awareness और data sovereignty का मूल्य प्रत्यक्ष रूप से महसूस हुआ
- आगे चलकर मूड जैसे केवल मुख्य संकेतकों को न्यूनतम स्तर पर ट्रैक करने की योजना है
- 2025 तक डेटा कलेक्शन बंद हो चुका है, लेकिन वेबसाइट को चालू रखा जाएगा
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