经过40多年的实践，人机交互(HCI)已经成为一门成熟的设计学科。如今，大数据的普及、新的数据收集和交互技术正在催生一门新的相关学科：人类数据交互(Human data interaction, HDI)。在未来几十年里，这可能是一个对设计师和分析师来说有重大新机遇的领域。
直到最近，人类数据交互还像数据本身一样平淡无奇，仅仅是为特定目的而操纵的小组数据。随着大型数据库和用于收集、操作和分析数据的新工具的出现，有必要更详细地分析这些交互作用。
重要的数据概念
数据仅仅是一个信息的集合，但当它与其他思想结合在一起时，它就变得与HDI这一学科更相关了(剑桥大学讲师Richard Mortier等人提出):
- 数据跟踪——数据交易的记录。
- 数据烟雾——数据成为一个压倒性的和令人困惑的信息集合。
- 大数据——云计算和大规模计算导致的大量数据，这些数据可能很难操作和管理。
这三个概念之间的相互作用导致了对HDI的需求。
HDI的原则
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根据Mortier等人(见《人类数据交互:数据驱动社会的人性面》),有三个关键原则支撑人类数据交互作为一门学科:
- 可识别性——人类数据交互将检查数据所涉及的人如何清楚地了解数据的使用和处理方式。使用了什么数据?什么方法是从数据集中推导出的推论?从伦理和法律的角度来看，这些都很重要，而且可能与为了保护与这些过程相关的知识产权而隐藏专有技术的需要相冲突。
- 代理性——这是关于个人如何同意(或撤回/保留他们的同意)使用他们的数据，以及其他人可能希望对这些数据进行的处理。这并不是说，需要始终有一个明确的选择，但有时这可能导致数据的破坏性使用。
- 可协商性——这与围绕数据使用的社会契约有关。随着时间的推移，我们与数据的文化互动可能会发生变化，法律和伦理框架可能会随着数据的使用而发展。
与可识别性相关的原则
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从信用评级到医疗保险，我们很难看到我们的数据是如何被使用的;人们用大型数据库检查和查询我们的数据并从中得出推论。这就导致了对可识别性的需求，以及一些简单的原则:
我们需要意识到我们的数据正在被收集(例如，欧盟对cookie的规定让人们了解了在线提供商跟踪他们行为的方式)
我们需要了解数据本身及其含义——这是一个更具挑战性的概念。特别是,对使用哪些数据可以接受有许多不同观点,并且所有的观点都可能是依法有效的(想想欧盟赋予谷歌和搜索引擎的那些快被遗忘的权利——这个争论涉及到很多方面，并没有简单的“正确方法”)
如何在实践中解决这个问题?可能要通过数据可视化(或者甚至是对此的艺术解释)和其他形式的公共解释。这并没有否定我们面临的挑战的复杂性——有些数据集可能非常复杂，难以用可视化的方式解释。
代理性原则
这是一个更具挑战性的领域。我们不仅需要有同意他人使用我们数据的能力，还需要能够质疑那些数据的使用，如果我们认为从中得出的推论是有害的，或者是完全错误的。
有关代理的问题不仅涉及隐私和推理，还涉及我们数据的管理。越来越多的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。
然而，在很多情况下，人们可能并不想参与到这个过程中重要的是他们可以参与其中，即使他们的兴趣仅仅是基于好奇心。
可能还需要将“公共利益”应用于数据的使用。例如，你的数据可以用来预测或报告流量。这对任何个人都没有本质上的伤害，代理性在这时也变得隐患重重，因为如果有足够多的用户行使他们不再参与共享使用数据的权利，那么这些有价值的公共系统的效率就会降低。
可协商性原则
在一个我们的数据可以随意交易的世界里，数据的主体需要能够协商如何使用和交易这些有价值的数据。目前，很明显，权力的平衡过于掌握在数据收集器和聚合器的手中。
人们需要能够理解他们的数据在何种情况下被使用、操纵和交易以获得商业价值。目前，人们要在每一件事务、每一笔交易中管理自己所有的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，以在更大的范围内解决这些问题。
还有一项要求，即再次确保社会利益超越个人需要。例如，科学界的数据共享正在成为标准，并推动着创新和发展的步伐。重要的是这些益处不要受到不必要的阻碍。
最后，还需要考虑大量的文化和情境因素，需要在特定的社群内研究数据交互，以便指导方针和法律条文在所有情况下都能有效。
总结
人类数据交互(Human Data Interaction, HDI)是设计和IT实践中一个令人兴奋的新领域。在此概述相关概念，希望能促进这一领域的发展，并展现不久的将来这一学科将开始应对的机遇和挑战。
原文链接：https://www.interaction-design.org/literature/article/human-data-interaction-hdi-the-new-information-frontier
翻译：马克笔设计留学
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