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Montjoye 等人（2015）發現匿名的數據亦有隱私被侵犯問題。他們蒐集 1 百萬名消費 者，為期三個月在特定購物商場的信用卡交易後設數據（Meta-data）發現，在整合相 關數據和演算法分析之下，研究者可以辨識或鎖定 90%的消費者。他們認為相關數據 抹除個人身份資訊和卡號，卻包含交易日期、金額與商店名字。但是在演算法輔助，
可以勾勒一個人所作所為的圖像。因此匿名原實際上無法完全保護個人隱私。
基於研究倫理，我會徵求受訪者同意，取得為期一週的運動或身體活動數據、
以及社群平台貼文的截圖，但我不會索取其原始檔案或個人數據的細節，以免侵犯受 訪者的隱私權益。在數據使用方面，我僅用於本研究及後續相關期刊或會議論文使 用，皆以化名和隱去可辨識受訪者的資訊，呈現相關資訊與研究結果，不會根據截圖 內容，做進一步的演算分析。在進入訪談之前，我會說明研究相關資訊，如研究題 目、研究目的、全程錄音需求、匿名必要性，以及資料蒐集的用途與範。我會將所有 的資料儲存於個人電腦，並且會承擔保護個人數據的責任，並不會用於其他的比較或 演算分析。我亦會請受訪者閱讀同意書，在完整說明隱私保護和確認受訪者瞭解後，
我會讓受訪者簽署取得自我追蹤紀錄同意書。
第二節、研究架構與步驟
（一）、研究程序
在實際操作上，首先我採用半結構式訪談，透過三個部分，即「使用自我追蹤 目的與方式」、「理解個人數據」與「理解自我與身體」，瞭解受訪者的自我追蹤實 踐。我會要求他們巨細靡遺地敘述，如何使用技術物、如何利用技術物的內置功能、
如何理解其個人數據、其判斷依據和感受體驗為何。為了進一步理解自我追蹤拼裝體 的組合過程，我亦會要求受訪者依據自身使用的經驗，繪製自我追蹤實踐的關係圖，
並且說明其基本規則：以使用者和技術物為中心，受訪者可以將身體、自我知識、數 據、數據庫等各種因素，置於關係圖的環狀之中，進而作為後續訪談與分析的基礎。
我於 2019 年 1 月進行先導研究（pilot studies），在採取立意抽樣方式，我一自 身朋友為範圍招募研究對象，邀請心慈作為研究對象。我進行先導研究旨在調整研究 意識、提問大綱，以及深度訪談的執行方式。實際上，在先導訪談前，我尚未確認訪 談對象範疇或徵募方式，因此訪談問題多數以我的個人經驗為主，我們進行輕鬆對 談，討論彼此的自我追蹤經驗。
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心慈，26 歲，政大研究生，平日有跑步、騎自行車或登山習慣。她在碩二期間 赴中國當交換生。由於交換期間無需忙於工作與學業，心慈開始購買指揮手環，進行 自我追蹤者，記錄平日的行走步數與跑步情況。這個先導訪談之中，我發現心慈使用 健康管理app，在朋友圈內展示每天的行走步數或拼排行，並且樂此不疲。平日出遊時 候，她與朋友偶爾會討論累積的步數，甚至成為日後關心彼此的依據。心慈返回台北 以後，仍會關切朋友的運動數據或行走步數，成為她們互動的話題之一。
故在先導研究後，我認為有必要探討自我追蹤者使用 app 的使用經驗，亦需要 探討數據如何介入運動與社交關係，當中有著複雜的個人與社會性關係。同時這個先 導訪談也啟發我，需要進一步確定觀察的運動項目，因為從自我追蹤者角度，跑步、
騎車、游泳或登山的使用技術物與詮釋數據有不同的形式。如我在第一章所述，台灣 的跑步與慢跑風氣，故此我聚焦在跑者的自我追蹤實踐，期望能呈現台灣跑者自我追 蹤的方式與特徵。
本研究招募的訪談對象是透過網路招募的跑者。正式訪談之前，我會說明本研 究的研究目的、蒐集相關數據的原因和使用方式。例如我會說明，蒐集自我追蹤的數 據和社群媒體貼文的截圖，藉此作為訪談和分析參考依據。在受訪對象同意和簽署同 意之後，我會開始進行訪談，全程錄音。我會要求受訪者示範，如何使用技術物、如 何查閱數據、如何解讀數字與分析圖，其判斷依據為何、該技術物的形態與功能如何 影響人與物互動過程、使用者有會否因數據改變其身體活動等。在該示範過程中，我 既是研究者的身份，具有自我追蹤的理論知識與實踐經驗，我希望研究對象將我視為 不諳自我追蹤技術與實踐的一般民眾，示範自我追蹤過程。
每次訪談後，我根據錄音檔謄打成文字稿。該過程中，我會針對不同的主題撰 寫記錄，予以歸納。所有的受訪者逐字稿整理後，我針對研究問題整理、歸納和進行 質性資料分析。接著我根據訪談結果，檢視理論文獻和問題意識，反復修正分析架 構。在進行訪談資料分析階段，我也會根據文獻文獻，檢視訪談歸納而成的主題的關 聯，探討自我追蹤追蹤的各個面向。
（二）、選擇訪談對象
本研究透過批踢踢實業坊（簡稱批踢踢或 PTT）招募受訪者。PTT 從 1995 年成 立至訪談執行時的二十四年計算，當時使用 PTT 的在籍大學生或研究生，至今已經成 為接近四十歲的社會人士。因此在考量使用 PTT 的網友年齡，我認為在該網路平台上
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較易尋得合適的受訪者，因此我使用 PTT 徵詢受訪者。不過這個招募方式的缺點在於 受訪者的同質性高。我的受訪者都是大學或研究所的學歷背景、固定會上網或積極透 過網路蒐集運動資訊的跑者，而且集中在台北或高雄區域。這些因素都導致訪談對象 偏向數位落差較高一方，傾向社會資本、經濟資本、都市化的人士，導致資料蒐集的 侷限，形成本研究的限制之一。
在2019 年 3 月初，我以 PTT 的 Road Running 版和 MobileComm 版作為招募訪 談對象範圍。在徵得兩個版主同意，我張貼徵求文章（詳見附錄一 PTT 的受訪者徵求 文），以及招募對象的問卷連結，讓有興趣參與研究的自我追蹤者進入谷歌線上問卷。
這份問卷主要目的在於招募受訪者，要求有意受訪的網友提供個人資訊：名字、生理 性別、現居住地點、出生年份，以及目前使用的穿戴裝置品牌或型號。我在該招募對 象問卷中說明：研究緣起、招募對象、研究方式、資料蒐集方式與原則等詳細資訊
（詳見附錄二 谷歌的線上問卷帖文）。
在本研究執行至 4 月中旬，我一共回收 49 份招募受訪對象問卷。針對問題意 識和受訪對象型態，我逐步確認研究方向，最終鎖定在使用自我追蹤實踐的「跑 者」。我主要以三點作為立意抽樣，篩選受訪者對象的標準：其一，在 Shipway 與 Holloway（2016）區分出三種類型的跑者：運動員（athletes）、跑者（runner）與慢跑 者或輕鬆跑者（joggers/funners）。運動員指以參與體育比賽為職業的運動員；跑者則 是長期規律地訓練與跑步，追求特定運動或比賽目標的參與者；慢跑者則並非頻密訓 練，主要是輕鬆跑為目的。依照這個分類方式，本研究的篩選訪問對象都是跑者或輕 鬆跑者。
其二，據運動網路平台「運動筆記」展開的 2018 年的跑步調查中，針對台灣逾 五千名男性和女性跑友中，年齡層主要介於26 至 45 歲之間，其中 36 至 45 歲的青壯年 跑者佔 44.5%，而 26 至 35 歲的年輕族群佔據 21.8%。另外跑步經歷超過 2 年的跑者佔 66.8%，而規律跑步達 1 年的跑者佔 20.3%。對照這份調查，本研究將訪談對象年齡層 設定在22 至 65 歲之間，跑步年資至少 1 年。基於研究時間與經費所限，我傾向挑選台 北和高雄地區為主的受訪者，職業和性別不拘。
其三，為了對應於問題意識，我聚焦在有半年以上的自我追蹤經驗，以及會關 注數據理解身體或自我狀況的跑者為主。同時我從 49 名填寫招募問卷者中，根據其使 用智慧手錶或手環的使用品牌與型號的人數分佈，篩選受訪對象，瞭解不同裝置的使
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（2 人），其他有 MW Watch（2 人）、Apple Watch（3 人）與 Tomtom 手錶（1 人）。
另外有少數使用者佩戴 Papago, Epson，Fitbit 和華為等手環/手錶，不過他們皆沒有回 復我的電郵，因此沒有納入資料蒐集範圍。
另方面，基於我無法聯繫大多數的Apple Watch 和智慧手環使用者，因此我在 4 月初於 PTT 的 Road Running 版張貼第二次的徵求受訪對象文章。我旨在徵求 Apple Watch 和手環的佩戴者，以得到更豐富的相關產品使用資料。這一輪的招募過程，我 共收到12 名 PTT 網友回應，經過一輪詢問和確認以後，只有 1 名 Apple Watch 的使用 者答應參與訪談。依照此標準，我選出8 人是 Garmin 產品使用者，3 人佩戴小米手環/
手錶，2 人使用 Apple Watch，各有 1 人使用 MW Watch 以及 Tomtom 手錶。
經過訪問過程，我發現使用者佩戴不同廠牌的行動裝置的使用方式與經驗大同 小異， 不一樣之處在於使用產品價格與使用 app 數量。多數初階跑者選擇較為廉價
（台幣五千元或以下）的智慧手環或是入門款的智慧手錶，有 3 年以上跑步資歷的受 訪對象皆佩戴規格配備和價格較高（台幣八千元或以上）的智慧手錶，並且會搭配至 少2 款以上的運動或健康管理 app。
經過電郵協商與篩選之後，實際納入質性資料的共有 15 人（包括初訪對象），
全數有 1 至 8 年的跑步訓練資歷，多數人有參加馬拉松或慢跑比賽，以及持續關注自 我追蹤數據。當中有 9 位男性，6 位女性，最年輕是 23 歲的彩珊，最年長的育修是 45 歲跑者。就職業而言。當中有 2 位學生、1 位教授、4 位工程師，以及 5 人是業務人員。
全數有 1 至 8 年的跑步訓練資歷，多數人有參加馬拉松或慢跑比賽，以及持續關注自 我追蹤數據。當中有 9 位男性，6 位女性，最年輕是 23 歲的彩珊，最年長的育修是 45 歲跑者。就職業而言。當中有 2 位學生、1 位教授、4 位工程師，以及 5 人是業務人員。