问题:公私接口上的数据
为什么要寻找将社会正义问题与数据化联系起来的方法，反之亦然?例如，为什么不把确保商业数字创新能够不受限制地进行放在首位呢?因为有人认为，这将造福社会中的每个人，或者数据完全支持公共部门的效率，从而服务于纳税人的利益和公共安全?后两种观点都是由高级私营部门(世界经济论坛，2011年)和公共部门行动者(欧盟委员会，2016年)提出的。数字数据的社会影响为何表明社会公正议程很重要?一方面，大数据的影响因个人的社会经济地位而异。Gilliom(2001)和最近Eubanks(2014)和Masiero(2016)等学者的工作表明，数据监测(使用数字方法的监测)的最大负担总是由穷人承担。旨在确保人们不滥用国家福利基金和其他公共资金支持的官僚系统是政府机构的一部分(Lemke, 2001);数据驱动的执法不平等地关注经历某些类型犯罪的贫困社区(O 'Neil, 2016);与高收入旅行者相比，无证移民被数字系统以更具侵入性的方式追踪和采取行动(Taylor, 2015)。
除了社会经济地位之外，性别、族裔和出生地也有助于确定我们属于哪些数据库，这些系统如何使用我们的数据，以及它们可能对我们产生何种影响。例如，康在贩卖人口(2015)方面的工作表明，国际反贩卖人口和反性工作当局对妇女行为和运动的监测，在历史上是如何根据研究对象的国籍和族群，采用非常不同的方法和专业知识类型，因此不同类型的数据从不同的地区输入到国际系统中。在关于谁应该成为反贩卖人口规定和反性工作管制和纪律方案的主题的概念上有相应的差异。同样，Moore和Currah(2015)关于美国人口数据库如何处理跨性别公民的研究表明，一个人能否合法地确认为不同性别的人，在很大程度上取决于一个人的收入。Jiwani(2015)关于公民身份和一致性的工作也展示了监控作为一种“积极的社会过程”加强结构和社会边界的方式。
此外，这些问题在数据集的链接和合并所产生的边界上交叉和相乘。这种数据化效应的交叉性(Cho等人，2013)是社会公正观点的一个重要组成部分。种族、民族、宗教、性别、地理位置、国籍、社会经济地位等一系列相互作用的特征决定了个人如何通过其数据成为行政和法律主体，从而决定了决策者、商业公司以及两者结合如何利用这些数据对其采取行动。相应地，被确定为监测目标的可能性也会随着所关注类别的数量而增加。
例如，一名来自移民家庭、生活在低收入地区、父母贫穷、属于少数民族和宗教的青少年，与她生活在高收入地区、属于多数民族的朋友相比，更有可能成为保护(社会服务)和预防(执法)当局监测的目标，而且抵抗这种监测或干预的机会可能更少。
数据系统歧视并不是新闻。它们往往使那些已经被边缘化或被社会排斥的人进一步处于不利地位，或者这些人在寻求补救时遇到最大障碍，这也不是新闻。这方面的证据有充分的文件证明，但其本身并不支持数据公正的新概念——每个人都有权受到各种公共(和私人)机构的公平对待。然而，需要特别关注当前数据化对社会正义的影响的是，当代数据化的特殊动态，数据收集和分析的方法不再容易分为“自愿的”(直接调查或其他行政数据收集，公民意识到她的数据被收集)和“其他的”(通过设备和传感器的数字监控)。对于上述例子中受到监视的少女来说，当公共当局和为她提供手机、互联网接入或她使用的应用程序的商业公司共享数据收集和分析功能时，问题就会加剧。监控的经济学也对公平代表和获取服务有影响，因为获取技术越来越多地决定了谁可以被看到:Shearmur(2015)警告说，那些使用大数据研究行为或制定政策的人看到的不是社会，而是“用户和市场”。
公共和私营部门之间的联系很重要，因为我们所认为的许多公共部门职能(统计、分类和满足我们作为公民的需求)实际上是由私营部门执行的，这就意味着透明度和问责制。与那些对大数据能告诉他们什么感兴趣的官僚们相比，有能力分析大数据的公共部门数据科学家的数量微不足道，结果是，政府的数据化一直以来，并将永远主要由私营部门执行。例如，告密者爱德华·斯诺登(Edward Snowden)曾受雇于咨询公司博思艾伦(Booz Allen Hamilton)，当时他在为美国情报机构执行监视任务。这表明，在建立和放大与数字数据有关的权力不对称方面，市场是一个核心因素，可能需要新的策略和框架，以解决公私接口作为决定数据技术是为我们服务还是控制我们的重要站点。
针对这一问题，在不同领域内出现了关于更广泛、以社会正义为导向的数据权利概念化的争论。随着人口数据成为信息资本主义的副产品，这对我们被监控的方式以及我们在遭受不公平待遇时寻求补救的途径都产生了影响。这是因为，随着数据开始在商业和公共部门行为者之间更加自由地流动，在个人数据被滥用时提供补救可能性的法律和民主代表工具变得更加难以使用。责任和问责制变得模糊，部分原因是每个行为者可以将责任转移给另一个人，部分原因是监测是间接和无形的，这使得人们不太可能根据数据确定危害。
大规模数据收集中涉及的公私接口及其与全球数据市场不可避免的接触提出了以下基本问题:如何跨国界和法律体系保障权利，甚至个人权利是否应该成为对抗数据伤害的唯一工具(Taylor等人，2017)。一个重要的转变是，监测(或监控)关系——它支撑着数据的许多其他(通常是积极的)功能——不再是具有固定目标和地理位置的一对一关系，而是许多对许多的虚拟关系，其目标可能从政府转向商业，然后再返回。在“全景”(panopticon，福柯，1977)中，持续的监视驱使人们调整自己的行为，这不再是当代数据化监视的最有用的隐喻，这种监视是无形的、多元的，通过无数不同的平台运作。我们没有为了取悦观察者而审查我们的行为，而是通过我们的日常行为，让大量的参与者意外地看到了我们，从生产我们使用的设备和系统的公司，以及为其内容提供便利的服务提供商，到跟踪我们使用这些设备和系统的数据经纪人，以及他们产品的无数消费者，包括政府、营销公司、情报机构和政党。即使自我审查是一个技术系统的目标(就像中国的社会信用计划，旨在创造与政府优先事项一致的公民行为(Creemers, 2016))，也可以认为，用户持续处于与全方位的监控系统斗争的状态是不现实的。相反，有证据表明，数据技术在日常生活中日益增长的必要性导致人们屈服于这种分布式可见性，而不是在政治上参与(Turow等人，2015)。
到目前为止，在全球北方，关于数据技术的自由和需求是通过一个基本的权利框架来处理的，其中包括数据保护、信息隐私框架以及自由言论和通信的权利。然而，当将这一框架应用于全球数据市场时，会出现两个问题。第一，自由的个人人权框架要求虐待行为是明确和可见的，以便那些受伤害的人能够作出反应;第二，它假定将在个人层面寻求补救。通过数据技术“看到”的隐形和多对多的本质，以及数据的许多负面影响既发生在个体层面，也发生在群体层面，都给这一问题带来了问题(Taylor等人，2017)。
这种新情况需要采取更多方面的方法，以解决当代数据收集和使用中固有的行为者的广度和可能性，而不是采用基本权利框架，而基本权利框架的实施需要可识别的侵犯行为。通过识别将权力嵌入大规模数字数据的新方式，我们可以更好地讨论我们想要什么，不想要什么，从我们发出的关于自己的信息中。下一节将探讨来自数据化公私接口的两个例子，说明该接口可能是一个结构性歧视(嵌入到机构、规则和实践中)的场所，同时也是交叉的(由于身份的交叉方面而使人们的劣势倍增)。
来源：https://doi.org/10.1177/20539517177363
