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可穿戴设备记录元数据框架设计*
王 芳 谢志鹏 祝 娜
（南开大学商学院信息管理系 天津 300071）
摘 要：作为信息采集和服务工具,可穿戴设备记录的数据蕴含着巨大价值.为了促进可穿戴设备数据的管理、保存及应用,本研究通过收集网络数据,分析了可穿戴设备的概念、分类、特点以及目前发展现状.在此基础上,选取目前常见的可穿戴设备作为典型案例,分析了其特性和功能,并对可穿戴设备所记录的各类数据进行归纳和分类整理,最终构建了可穿戴设备记录的元数据框架体系.
关键词：可穿戴设备；元数据； 记录数据；案例分析
中图分类号： G250.7；G252 文献标识码： Ａ DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016040
*本文系国家自然科学基金项目“流动农民工信息获取与跨区域公共信息服务保障体系研究”（项目编号：71173121）、教育部人文社科研究项目“基于多利益相关者价值焦点分析的电子政务整体性评价研究”（项目编号：10YJA870021）的阶段性研究成果之一.
收稿日期：2016-04-30；责任编辑：魏志鹏
引言
作为当代信息技术发展的产物,可穿戴设备市场规模逐渐扩大,日益成为人们生活的重要部件,对人类生活和社会发展产生越来越重要的作用.可穿戴设备数据主要包括设备特征数据和伴随设备功能实现而记录的用户使用情况的数据,是一笔无形的资产,不仅揭示了设备自身的运行状况,还反映了用户日常运动、睡眠、支付等生活信息.
可穿戴设备让用户随身穿戴智能化,对人类社会产生了前所未有的深刻影响力.2014年,Bing Predicts曾指出可穿戴技术将在北美、欧洲及亚太地区成为未来潮头［1］.ES2015 大会上,Forrester Ｒesearch 预计 2015 年可穿戴计算设备用户将增长3倍［2］.可穿戴式智能设备多种多样,其记录的数据对工业、医疗、军事、教育、娱乐等诸多领域具有重要的研究价值和应用潜力.然而,可穿戴设备数据的长期保存是其开发利用的重要前提,揭示了用户运动、睡眠、购物行为等信息,可以为相关行业提供重要的数据支持.另外,可穿戴设备数据同其他行业数据一样,呈现出高容量、多形式、高速度的增长趋势,但是其数据量庞大需要标准来进行规范,数据的长期保存面临巨大压力.元数据作为数据描述和组织的规范,可以有效的促进数据的长期保存和管理利用,目前,医疗、政府、档案管理等相关领域都已经设计并构建了比较成熟的元数据框架.面对可穿戴设备数据量不断激增的态势,设计并构建可穿戴设备元数据框架具有重要意义,可以促进其记录数据的长期保存,实现其利用价值,为其他相关领域的研究提供帮助和支持.
在此背景下,本文通过查阅相关文献,分析探究了可穿戴设备的概念、分类、特点以及目前发展现状,选取可穿戴设备使用的典型案例,分析了其特性和功能,借鉴其他领域成熟的元数据设计思想,对可穿戴设备所记录的数据类型进行规范总结,设计并构建了可穿戴设备记录的元数据框架体系,以期促进可穿戴设备数据的管理、保存以及应用.本文创新性贡献在于为可穿戴设备数据管理提供了创新性开辟性的思路,把元数据的研究引入了一个新的领域,丰富了元数据的研究内容.
1 文献回顾
科学界对于可穿戴设备还没有一个统一的概念.“可穿戴设备”是舶来词,起源于英语中Wearable Device,是移动计算领域发展出来的概念［3］.1998年,可穿戴设备之父Steve Mann首次指出可穿戴设备是穿戴到用户个人空间上被用户所操控的计算机［4］.学界围绕可穿戴设备的依托技术、使用方式以及设备功能等方面对其概念进行了一系列定义［5-7］.本文认为可穿戴设备是一种运用现代信息技术,穿戴于用户身体上,记录的便携式智能计算机设备,利用传感器记录用户的运动信息,通过物联网技术和移动智能设备相连,制造商编写依托智能操作系统的移动APP,将可穿戴设备的数据呈现在用户眼前,完成人机交互.
可穿戴设备种类多种多样,包括腕带、臂环、耳机、腰带、头盔、头带、纽扣、鞋袜、服装、书包、配饰等.逄淑宁［9］根据可穿戴设备技术实现难易程度将其分为面向传感器应用类和支持新型人机交互技术类.许露、江洪［5］按照应用类型将其分为日用类和目标类.按照功能实现分为功能集成类和功能创新类.另外,孙效华、冯泽西按照佩戴方式将其分为腕带类、头戴类、携带类以及穿身类四类.其中,头戴类的代表有;谷歌眼镜和Melon头环,腕带类包括高通Toq、三星Galaxy Gear、Pebble、Nike+FuelBand等.携带类有Oxyful智能钱包、微密等.穿身类有阿迪达斯超新星Bra、Nike+运动鞋等［10］.李晋宏等根据可穿戴设备不同功能将其分为运动健身类、信息资讯类和医疗保健类［11］.封顺天按照设备物理形态将其分为眼镜、手表、手环、手套、项链、随身插、衣服、头箍等类［12］.本文依据可穿戴设备依据主要功能,将其分为运动类、查询类以及媒介类,以便于根据可穿戴设备的不同类别分析其功能,进而设计并构建元数据框架.其中,运动类是指其主要功能以记录使用者运动情况的设备,目前主要以智能手环、智能手表、运动相机、智能跑鞋为主.查询类主要是指以增强用户视觉效果,方便用户生活查询事项为主的设备,目前主要以智能眼镜为主.媒介类主要作为智能终端和穿戴与人体的服装的媒介,通过蓝牙将设备和智能终端相连,这类设备目前以智能背包为常见.
目前,可穿戴设备主要以满足人类日常生活需要为主,因其设备功能不同、数据处理方式不同、针对目标用户不同、佩戴方式不同,所记录的数据的内容量庞大、形式也多种多样,急需要一个标准和规范对其进行描述、规范和管理.大数据时代,数据规模庞大,数据价值参差不齐,并且存在大量的异构数据,使得各个领域开始了量化研究进程.在此背景下,元数据应运而生,以便于组织、存储、管理和利用海量的数据资源.许多学者对元数据进行了定义,元数据是数据的数据,专门用来描述数据的特征和属性,用来描述和组织信息资源,是发现信息资源的语言和工具［13-16］.李双文指出元数据具有定位、发现、证明、评估、选择等功能.应用和发展元数据,便于用户查询信息,进而判断信息内容,保证信息的有效可用性和完整性［17］.李婧认为元数据具有管理与支配信息源、描述与识别信息资源、保存有关信息、描述系统技术运行情况、用户分析和使用跟踪等作用［18］.目前,元数据广泛应用于图书馆［19-20］、档案馆［21］、医疗［22-23］、地理信息［24］、电子政务［25］等多个领域,元数据作为一个行业数据的重要标准,为各行各业信息的规范组织提供了保障,有效地提升了行业工作和研究效率.借鉴其他领域元数据设计思想,本文设计了可穿戴设备记录的元数据框架,进而规范化描述和标注可穿戴设备记录的数据,弥补可穿戴设备元数据研究的空白.
2 研究设计
可穿戴设备元数据框架包含哪些数据？如何规范化描述、组织、利用可穿戴设备数据？围绕这两个问题,本研究将选择案例分析法进行研究.首先,选取可穿戴设备的典型案例,通过可穿戴设备的评测、可穿戴设备品牌网站、可穿戴设备产品说明书、作者自身实地体验、用户访谈多种途径,分析出这些可穿戴设备的功能,获取每一个案例的全部功能数据,了解每一个功能是否需要可穿戴设备自身记录数据,汇总成表.然后,借鉴已有的元数据框架,主要借鉴EAD［26-28］（（Encoded Archival Description））和CDWA［29-30］（Categories for the Description of Works of Art）元数据设计的基本思想,根据可穿戴设备的不同类别,对其数据进行分类,设计并构建可穿戴设备元数据框架,以期促进可穿戴设备数据的可持续保存和利用.
2.1
案例选择
由于国内相关的关权威数码评测机构是可穿戴设备市场调研的主力,根据权威机构的最新可穿戴设备2014年-2016年市场调研报告（见表1）,选取每个类别下市场关注度高,市场占有率高,用户口碑好的产品,作为具体案例分析对象.其中,运动类以智能手表和智能手环以及智能相机、智能跑鞋为搜索案例,查询类以智能眼镜为搜索案例,媒介类以智能背包为搜索案例.如果所要分析的类别没有包括在上述调研报告中,则通过访问百度搜索相关内容,寻找出现频率最高的作为案例的选取对象.
（1） 可穿戴设备网报告显示,现有用户中,三星和iWatch的占有率是最高的,使用智能手环的用户中,小米手环独占鳌头,华为则居第二位.
（2） 腾讯ISUX研究中心线上调查发现,2015年1-6月三星在智能手表市场上占有率最高,其次是苹果iWatch.小米则拔得智能手环市场占有率的头筹.运动相机方面GoPro获得市场占有率的头把交椅.
（3） 速途网报告显示,苹果、三星在智能手表领域关注度位居第一、第二名.
（4） 中关村在线报告调查了2015年1-6月智能手环的市场关注度.华为、三星获得智能手环关注度前两名,而在具体产品方面,三星Gear Fit R350则超过华为Talk Band B1或得第一.
（5） 中关村在线网站报告显示,三星的Gear fit获得可穿戴设备获得年度产品卓越奖.三星的Gear S获得年度产品优秀奖,华为Talk Band B1获得年度产品推荐奖.
根据上述调研报告及其评选活动结果,三星Gear Fit以及华为Talkband、小米手环在智能手环领域获得了市场较高的认可.三星Gear S和苹果iWatch则获得用户青睐.GoPro是智能相机方面的典型代表.然而,由于收到可穿戴设备发展状况的影响,关注度和销量相对较低的智能眼镜、智能跑鞋、智能背包智能耳机的市场状况尚未出现在各大机构的评测之中.2016年2月笔者通过百度搜索引擎的搜索结果发现,智能眼镜方面谷歌眼镜出现的频率最高,李宁智能跑鞋最受关注,智能背包则有乐泡智能背包收到一定的关注.因此,本文选取如下可穿戴设备案例,如表2所示.
2.2 数据来源与搜集过程
数据主要来源于五个途径：数码机构评测、品牌网站、产品说明书、作者自身实地体验、用户访谈.具体搜集过程如下所述：
（1）网络评测.如表3所示,搜集到九款可穿戴设备的数码机构的网络评测.
（2）网站.除小米智能跑鞋和乐泡背包以外,表4中品牌是网站找到的7个案例.
（3）产品说明书.小米手环［55］、华为手环［56］、三星Galaxy Gear Fit［57］和三星Galaxy Gear S2［58］四款设备使用说明书,均对产品的规格和功能做出了详细说明.
（4）实地体验.走访各大商场卖场,实地体验三星Galaxy Gear Fit、三星Galaxy Gear S2、苹果手表iWatch、华为Talk Band B2四款设备,进一步了解其功能.
（5）用户访谈.实地访谈16位小米手环、苹果手表、谷歌眼镜用户,了解设备使用功能和使用感受.
2.3
研究的信度与效度
定性研究的信度和效度需要从案例研究程序、资料收集与数据分析等环节加以保证［59］.为了保证研究的信度与效度,案例选取时尽量全面的搜集各大网站对于可穿戴设备市场的调研报告,通过反复比对,选出真正市场销量好,关注度高的产品；同时通过百度,搜搜、谷歌等搜索引擎反复搜索,广泛查找,寻找出真正出现频率高的可穿戴设备作为典型案例进行分析.数据收集阶段,采用三角验证法(triangulation),将网站评测、产品说明书、访谈数据以及实地体验等不同来源的数据进行比较分析,相互印证,以保证数据的全面和准确.在数据分析方面,亦根据前面分析结果,进行详细比对和分析,制成表格,全面展现研究发现.
3 可穿戴设备功能分析
3.1 运动类可穿戴设备
（1）小米手环说明书和包装上写明了手环的品牌、名称、规格、长度、重量、生产厂商、产地以及设备的生产日期.其主要功能包括运动计步、睡眠质量记录、智能闹钟唤醒、来电提醒、查找手环功能,防水功能,手机解锁功能,手机认证功能,蓝牙同步十大功能.小米手环的最新固件版本可以记录用户的行走步数、行走历程、跑步步数、跑步里程、跑步配速、行走消耗卡路里和跑步消耗卡路里.睡眠信息监控方面,小米手环可以记录用户的睡眠时间和清醒时间,还可以分别记录深度睡眠与浅度睡眠的时间.智能终端和蓝牙链接的时候手环可以实现手机解锁、查找手环和来电提醒功能.2015年11月11日,推出的小米手环光感版新增了心率监测功能.因此,小米手环主要记录的数据有：运动步数、运动千米数、消耗卡路里、心跳次数、睡眠时间、闹钟时间、电量功能.
（2）三星Galaxy Gear Fit只能和三星手机相连接.产品说明书写明了设备的品牌、名称、规格、大小、重量、生产厂商、产地以及设备的生产日期.手环和手机通过蓝牙同步时,可以使用时间日期显示、电量显示、计步器、锻炼、心率、睡眠功能、计时器、秒表、通知 (主要内容为来电、短信、邮件、第三方应用程序)、媒体控制、寻找手机诸多功能.计步器记录用户的活动步数,包括用户运动的千米数以及消耗的卡路里.心率记录用户心跳情况,睡眠功能通过内部芯片记录内容为用户的入睡时间、浅度入睡时长和深度入睡时长以及清醒时间,计时器、秒表也为设备自带功能,电量功能为自动读取的设备电量.通知读取、媒体控制、寻找手机则需要用户连接手机才可实现,不能仅靠可穿戴设备实现,不是设备内部所记录的数据.日期时间和设备电量,可以通过手环查看.因此,Galaxy Gear Fit记录的数据有：用户活动步数、活动千米数、消耗卡路里、日期时间、秒表数据、睡眠时间、用户心跳、计时器数据、设备电量.
（3）Talk Band B2是华为手环二代产品,支持Android和IOS两大平台.产品说明书写明了设备的品牌、名称、规格、长度、重量、生产厂商、产地以及设备的生产日期.网上评测,Talk Band B2拥有时间日期显示、运动助理、睡眠管家、蓝牙通话、闹钟、来电显示、访问手机通讯录、手机拍照功能.设备也可以显示自身电量.设备自行记录时间日期显示、运动助理（包括跑步、跳绳、走路的千米数、时间以及步数和消耗热量情况）数据.闹钟功能需通过蓝牙和移动终端同步设定时间,之后手环可以脱离移动终端自行通过震动提醒用户.蓝牙通话、来电显示、访问手机通讯录以及手机拍照四项功能需连接移动终端才可使用,并非设备本身所记录功能.因此,此手环记录的数据包括：时间日期显示、电量显示、运动数据（包括跑步、跳绳、走路的千米数、时间以及步数和消耗热量情况）、闹钟时间.
（4）Galaxy Gear S2是三星公司智能手表二代产品.数据标识了设备的名称、规格、长度、重量等特性.这款升级版的智能手表以运动步数、心率检测、设定闹钟、来电显示、收发短信和微信、阅读新闻、时间日期显示、锁定手机为主要功能.运动步数数据、心率监测数据由智能手表中的传感器检测并记录,日期时间以及电量数据由智能手表内部的相关部件所记录.用户必须通过移动终端,输入三星账号链接手表,通过蓝牙同步,实现闹钟设定、来电显示、微信短信的收发阅读以及新闻的阅读需要连接手机.因此,Galaxy Gear S2记录的数据有用户运动步数、闹钟时间、当前使其时间、心率、设备电量以及用户账号信息.在未来功能还会随着应用的不断开发而越来越多.
（5）苹果iWatch分为运动版、标准版和特别版,在数据的记录和收集上则无任何区别.iWatch不仅拥有时间日期查看和电量显示功能,还有连接日历、地图、提醒以及收发短信、拨打电话、播放音乐、收发邮件、查看天气、拍照控制、处理邮件、移动支付等功能,部分功能用户拥有itune的账号才能够实现,需要通过蓝牙连接苹果手机进行同步.用户可以直接查看和回复新的短消息或微信信息,用户也可以通过类似的办法查看并回复邮件.手表会通过表盘显示来通知用户手机来电情况.日历查看、遥控拍照和相册功能可以通过手表和手机的同步来实现.在运动健身方面,记录用户的运动步数和心率数据,可以将数据同步到移动终端上,亦可以通过手表直接查看.因此,iwatch记录的数据有日期时间、运动步数、心率、用户账号信息、支付情况等等.iwatch配备一定存储内存并搭载智能操作系统,所支持的功能和记录的数据也会随着应用数量的增多而拓展.
（6）Go Pro可以穿戴于人体的不同部位,随时从不同角度拍摄到不同的画面,Go Pro Hero4 Black为最新产品.Go Pro主要功能是拍摄相机和录制视频,描述的产品功能和网站评测完全相同.相机可自行记录设备电量.设备的所有相片与视频文件存储在相机所支持的外置存储卡中.在拍照和录像的时候,相机会记录文件的形成时间和拍照或录像的画质质量数据.相机拍照和录像功能丰富,但其只是辅助拍照或录像的手段,不是设备所记录的数据.故Go Pro Hero4 Black记录的数据包括：拍照图片文件所形成的时间、画质以及录像视频文件所形成的的时间、画质质量.
（7）李宁智能跑鞋是在跑鞋中置入芯片来记录人们脚部活动情况.李宁跑鞋中植入了华米公司开发的“华米智芯”,联合小米运动的APP,实现用户脚部运动状况监测功能,为用户呈现跑步时间、配速、计步、GPS轨迹、前脚掌着地比例、消耗卡路里等几项数值.因此,李宁智能跑鞋记录的数据为：跑步时间、速度、步数、GPS轨迹、前脚掌着地比例、消耗卡路里等数据.
3.2
查询类可穿戴设备
谷歌眼镜（Google Project Glass）搭载安卓智能操作系统,希望借助谷歌眼镜的显示屏取代智能手机或者平板电脑的屏幕,允许用户使用自然语言来与互联网应用进行交互.谷歌眼镜的应用市场Glassware中的APP多为大公司为其开发的版本,原生和第三方应用加起来的总数不到50款.谷歌眼镜可以实现内容显示、语音识别、通讯、导航定位、拍照摄像、社交分享等功能.记录的数据包括：用户谷歌账号、语音数据、导航定位数据、相机数据等.由于谷歌眼镜搭载智能操作系统,可以安装应用,而智能应用种类繁多,功能也多种多样,因此谷歌眼镜记录的数据必然相对复杂,其功能和记录的数据也会随着相关移动应用的逐步增多而逐步拓展.
3.3
媒介类可穿戴设备
乐泡HiSmart在普通书包的数码化升级,这款背包的背带上内嵌了蓝牙模块,通过震动来接受手机的来电和信息提醒,蓝牙模块还内置了耳机接口,插上耳机就可以欣赏放在包里的设备音乐,可以实时定位功能,此款背包还能实现录音功能和遥控手机自拍功能.通过书包上的HiRemote 蓝牙模块和移动智能终端相连接来实现所有的功能必须通过手机.因此,这种智能书包并没有记录用户的任何数据,智能背包目前还正在起步阶段.
3.4 可穿戴设备功能
可穿戴设备产品功能实现时,设备同时会记录相关数据,将所有功能进行分类说明,可以通过功能的分类推断其记录的分类数据.本文在分析的过程中发现,闹钟设定、消息查阅、来电信息和音乐播放需通过蓝牙连接移动终端才可实现,但可穿戴设备仍然会记录一部分数据.有些功能实现过程中设备的芯片不会记录任何数据,网站评测和的功能说明大致相同.为了设计可穿戴设备元数据框架,本研究将可穿戴设备分为3类,选取了9款典型的可穿戴设备案例,对其产品功能进行了分析,如表5所示：
4 可穿戴设备记录元数据框架设计
4.1
设计思想
（1）分类思想.几乎所有的元数据框架设计都会采取分类的思想.在分析可穿戴设备功能时,本文将可穿戴设备功能进行分类,将每种功能下可穿戴设备所记录的数据进行归纳.
（2）分层思想.借鉴编码档案著录EDA元数据的分层设计思想,将可穿戴设备元素分为元素、子元素、孙元素三大类,清晰易懂.
（3）选项设置.由于可穿戴设备种类不同、档次不同、受所运行的系统环境等因素影响,每一款设备所记录和拥有的数据必然不同.受EDA元数据选项设置启发,将其元数据设置为可选部分和必需部分.
4.2
设备元数据
可穿戴设备元数据主要包括设备特征元数据和设备功能元数据两部分：
（1）设备特征元数据
通过分析可穿戴设备案例数据发现,设备本身的特性成为案例数据的重要组成部分,借鉴数字博物馆元数据,本研究将会考虑可穿戴设备的内部功能,即元数据中包含可穿戴设备的设备特性.设备的特性主要包括品牌、具体名称、规格、可穿戴设备的产地、设备生产日期、所搭载操作系统名称及版本等.
（2）设备功能元数据
可穿戴设备手环手表类可以满足于人们日常生活各种需求,功能较为全面,记录的数据也比较全面.智能眼镜类主要侧重于增强用户视觉体验方面要求,智能跑鞋类侧重于满足用户脚部运动方面的需求,这两类设备分别侧重于记录视觉数据和脚部运动数据.智能背包类目前还在起步阶段,其功能需要借助蓝牙与手机相连才能实现,不能单独记录任何数据.由于不同定位的可穿戴设备所具备的功能不同,不同可穿戴设备的数据记录也有所不同,本文将可穿戴设备功能可以分为8大类,因此,设备在功能实现中记录的数据记也分为8类,称为功能元数据.
4.4
元数据框架设计
借鉴其他领域成熟的元数据框架,将已经分类好的可穿戴设备特征元数据以及通过功能分析搜集的可穿戴记录元数据进行汇总,设计可穿戴设备元数据框架,如表6所示.其中,“必须”指有的数据项目为该类所有设备必须记录的.“可选”指该数据项目为该类某些设备所记录的.“扩展应用数据”指的是某些设备（如iWathch、三星Gear S2、谷歌眼镜）搭载智能操作系统,可以安装更多的应用以扩展设备功能,这些功能多样性很强,把握难度较大,本研究仅能归纳此项元数据的最基本项目,应用所扩展的功能所呈现的数据由“应用具体数据”一项记录.
（1）运动数据.大部分设备都能够记录用户的运动信息,运动数据是运动类设备记录的数据典型.但并非所有设备都能记录这些数据,故为可选数据.
（2）时间数据.部分设备记录有关时间日期和具体时间,以及闹钟、定时器数据.时间数据的子元素为日期、时间、闹钟、定时器和秒表,并非所有设备均会记录时间数据,故为可选数据.
（3）用户数据.设备部分功能的实现,需要用户注册账号设定,通过在智能终端上安装移动应用,同步设备才可实现,许多设备提供用户年龄、性别、身高、体重作为可填项,有些设备也可以记录用户的佩戴天数.并非所有的可穿戴设备均需要用户操作以上步骤,故用户数据为可选数据.
（4）睡眠数据.许多设备会记录用户的睡眠状况,记录用户睡眠的总时间以及深度、浅度的睡眠时间、入睡时间和醒来时间以及清醒的时间长度.部分设备会记录此类数据,故睡眠数据为可选数据.
（5）支付数据.少数可穿戴设备（如Gear S2、iwatch）都配有支付功能,设备本身就可以实现的支付,记录这项交易的支付对方、支付金额和支付时间,支付数据为可选选项.
（6）运行状况数据.设备本身需要了解设备运行情况以通知用户采取相应的行动,因此设备需要记录设备自身的情况,目前此功能部分设备所体现的仅为设备电量的记录,一些智能可穿戴设备同时会记录设备存储空间使用状况.搭载智能操作系统的可穿戴设备还能记录设备存储空间状况.因此,设备电量的记录为可选选项,存储空间状况记录也为可选选项.
（7）照片数据.拍摄照片为运动相机的主要功能,相机内部会为每一个拍摄的相片给予一个文件名,记录照片的分辨率和拍摄时间,称为照片数据.智能相机的主要功能是拍照,其他可穿戴设备虽然可以遥控一种智能终端实现拍照功能,但其不记录任何数据.故照片数据为智能相机所独有,是可选数据.
（8）扩展应用数据.iwatch、Galaxy Gear S2等可穿戴设备均搭载智能操作系统,可以如智能移动终端那样安装更多的应用. 这些应用种类繁多,数量复杂,归纳这些应用所记录的数据会存在很大困难.通过案例分析可以发现设备中记录的应用名称、占用空间大小、安装时间,而应用的具体数据处于未知状态,故称为扩展应用数据.这类数据有应用名称、应用安装时间、应用大小,而应用数据则视每一款应用情况而定.并非设备都搭载有智能操作系统,故为可选选项.
5 总结与展望
可穿戴设备记录数据不仅对于可穿戴设备行业是一笔重要资产,也有利于医疗、保健、运动等领域的参考,元数据框架对该数据的管理具有重要意义.本研究对可穿戴设备进行分类,选取每个类目下的典型设备,基于案例分析法分析了设备共同的特性和功能,借鉴了以往成熟的元数据框架的设计思路,构建了可穿戴设备元数据的框架.本研究的创新性贡献在于开辟了可穿戴设备记录元数据框架研究的先例,为其记录数据的规范化管理提供了重要工具,有助于数据的长期保存和开发利用,也可以提升设备用户的使用体验.
然而本研究仍然存在一定的局限性.首先,可穿戴设备种类越来越多,产品更新换代较快,致使一些具有新功能可穿戴设备的典型案例未纳入案例分析的对象中,可穿戴设备的元数据框架存在不全面的可能.其次,虽然本文通过多种途径力求全面分析可穿戴设备功能,但由于笔者水平有限,一些可穿戴设备案例的功能可能尚未分析全面,致使可穿戴设备元数据框架出现不全面现象.
随着可穿戴设备行业的发展,可穿戴设备将会具备更多新功能,可穿戴设备元数据框架也将会更加丰富.未来研究中将需要进一步改进设备分类方法,以容纳更新的可穿戴设备类别；广泛的选取设备案例,寻找最新的分析对象；更加全面的分析设备案例,了解设备的新功能,补充设备元数据的新元素,细化元数据框架.另外,为了更好地实现可穿戴设备元数据的功能,必须尝试做好可穿戴设备元数据与其他电子设备元数据以及不同操作系统元数据的互相映射.
框架设计论文范文结:
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