Key points are not available for this paper at this time.
تُطبَّق نماذج التعلم الآلي (ML) بشكل متزايد على تقنيات تتبع الذات القابلة للارتداء لتقديم تصنيفات وتوصيات يومية للرفاهية. يقدم هذا التحول تحديات تصميم، خاصةً فيما يتعلق بشفافية عمليات التدريب ومخرجات النماذج. نساهم في هذا المجال من خلال إطار مفاهيمي للنظرة الخوارزمية على الجسم والرفاهية، الذي نستخدمه للتحقيق النقدي في الانخراط على المدى الطويل مع تقنية تتبع الذات القابلة للارتداء. من خلال دراسة ذاتية الإثنوغرافيا مع حلقة أورا، حددنا ثلاثة موضوعات، مما يبرز التوترات بين المستخدم ونماذج التعلم الآلي، وهي: السرد المتضارب للأنشطة اليومية، التعديل الدقيق للبشر، وحدود غامضة لعدة أجساد تستخدم مثل هذه الأجهزة في نفس الوقت. بالانطلاق من الموضوعات، استخدمنا السرد كطريقة لصياغة القصص التي تستكشف التوترات من النظرة الخوارزمية، والتي نقدم من خلالها فتحات تصميم بديلة للتعلم الآلي في أجهزة تتبع الذات القابلة للارتداء.
درس ماير وآخرون (Mon,) هذا السؤال.