Fenomén hnutí Quantified self – Mgr. Soňa Príborská
Mgr. Soňa Príborská
Bakalářská práce
Fenomén hnutí Quantified self
The phenomenon of Quantified self movement
Anotace:
Bakalářská práce se zabývá tématem Quantified self, jeho vymezením a popisem, souvisejícími pojmy a trendy, přesahy a průniky s jinými sociálně-technologickými fenomény. Po uvedení do tématu práce vnáší náhled do jednotlivých součástí Quantified self včetně jeho kořenů a vzniku, věnuje se komunitě, technologiím a nástrojům, motivaci jednotlivců a zvláštní pozornost je věnována Quantified self ve spojitosti …víceAbstract:
This bachelor thesis focuses on the topic of Quantified self, definition and description of it, related terms and trends and with crossovers and intersections with other sociotechnological phenomena. After introduction to the topic, thesis provides insight into the particular parts of Quantified self, as the roots and origin, community, tools and technology, individual motivation and the connection …víceKlíčová slova
Quantified self hnutí komunita trend datasexuál selftracking self-tracker personal informatics life-logging měření sběr dat zpracování dat analýza dat technologie nástroje zdraví Quantified self movement community measurement data collection data processing data analysis technology tools health
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 5. 2013
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/huqzt/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 5. 6. 2013
- Vedoucí: Mgr. Jan Boček
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Filozofická fakultaMasarykova univerzita
Filozofická fakultaBakalářský studijní program / obor:
Informační studia a knihovnictví / Informační studia a knihovnictví
Práce na příbuzné téma
-
Quantified Self: digitální aplikace a správný životní styl
Aneta SKOWRONKOVÁ -
Masmédia ve výchově ke zdraví
Dominik ŠKOPÍK -
Big data processing with Spring Batch
Filip Kollár -
Tool for data pre-processing and iterative learning of neural networks
Kristián Malák -
Data analysis of production defect data
Veronika Aksamítová -
Overview and Analysis of Data Vault 2.0 - Flexible Data Warehousing Methodology
Adam Hospodka -
Deploying Data Lake for Big Data Management
Tomáš Chomo -
Air enthalpy difference measurement method uncertainties
Jan PRAŽÁK