图书在版编目（CIP）数据

传播、技术与社会研究读本/石力月主编.—上海：上海交通大学出版社，2020

ISBN 978-7-313-23534-3

Ⅰ.①传… Ⅱ.①石… Ⅲ.①传播媒介-中国-文集Ⅳ.①G219.2-53

中国版本图书馆CIP数据核字（2020）第130388号

传播、技术与社会研究读本

CHUANBO JISHU YU SHEHUI YANJIU DUBEN

主编：石力月

出版发行：上海交通大学出版社

地址：上海市番禺路951号

邮政编码：200030

电话：021-64071208

印制：江苏凤凰数码印务有限公司

经销：全国新华书店

开本：710mm×1000mm 1/16

印张：16

字数：301千字

版次：2020年9月第1版

印次：2020年9月第1次印刷

书号：ISBN 978-7-313-23534-3

定价：68.00元

版权所有 侵权必究

告读者：如发现本书有印装质量问题请与印刷厂质量科联系

联系电话：025-83657309

目录

CONTENTS

内容提要

前言

-1-

互联网之后：新技术、社会议题与公共政策

媒介物质性：有关机器的道德经济考察

思维机器的想象：技术迷思与人工智能的兴起

-2-

关于大数据的重要问题：对一种文化、技术和学术现象的激发性思考

大数据鸿沟

广告、大数据与公共空间的清理：营销人员对内容补贴的新方法

从“互联网”到“大数据”：“空洞的能指”与数字话语的建构及争夺

-3-

迈向计算新闻的社会学研究

自动判断？算法判断、新闻知识与新闻专业主义

算法文化

算法的社会权力

算法意识形态：资本主义社会如何形塑搜索引擎

-4-

“女性工作”的相关性：数字媒体中的社会再生产与非物质劳动

数字资本主义和数字劳动时代的资本主义、父权制、奴隶制和种族主义

内容提要

本书以传播、技术和社会为关键词，对近年来相关领域的重要文献进行汇编。全书分为四个部分，涉及传播伦理、大数据传播、算法新闻、数字资本主义等话题。

本书可作为新闻传播学研究人员的学习参考用书。

前言

这是一本由不同作者的研究结集而成的读本，从与每一位作者联系版权到每一篇论文的翻译、校译完成，前后经历了一年多的时间。

萌生要编辑这样一本读本的念头是在2018年11月我赴美国访学不久的时候，一方面，近几年技术的加速发展对于全球传播的影响与社会面貌的改造是多面且深层的：我上一次出国访学还通过长途电话与国内联系，这一次就已经完全依靠互联网（尤其是移动互联网）了，两次相隔不足十年；另一方面，技术实践的复杂变化对相关研究提出了跟进与更新的要求，过去的经典理论与研究虽然依然富有生命力，但不足以对今天传播与社会领域所有的变化和复杂性做出解释。因此，我与本书的部分译者同仁们共同选择了这14篇论文进行翻译，虽然议题与视角各异，但它们有三个共性：一是话题新鲜，这些论文绝大多数是近5年内发表的，因此对近年来在传播与社会领域产生重大影响的核心技术议题几乎都有所涉及。二是引用率高，引用率不是衡量论文水准的唯一标准，但是高引用率至少能够一定程度地反映该论文在学术对话上的重要性。三是视野广阔，这些论文的理论视角各不相同，但其共性是并没有“就技术谈技术”，而是能够从与传播和社会广泛联系的多视野出发开展深层次的分析。

如今，互联网、大数据、人工智能以及算法几乎是所有领域的关键词，从这个意义说，它们对于整体社会生产生活具有革命性的影响是不为过的，并且其影响呈现出结构性的特征。然而，与层出不穷的革命性话语形成对比的是，当下对这些技术领域发展所带来的社会性后果的分析与评估有所不足。如文森特·莫斯可（Vincent Mosco）所言：“几乎每一次包括信息和传播媒介在内的新技术浪潮，都会带来关于终结的宣言。……技术的修辞——戴维·奈（David Nye）所敏锐鉴别出的对技术的崇拜——是如此强大，导致了一种广泛的历史健忘症。……关于技术的确存在着一种引人注目的、几乎是有意的历史健忘症，尤其是与传播和信息技术相关的时候更是如此。”[1]基于此，本书选择的论文均是将“技术的社会性”作为核心关切，从不同角度、不同路径提供深入分析与反思。

本书分为四个部分，但需要说明的是，分类只是为了主题相对集中，但每个部分之间并不是截然分开，而是互相交叉、彼此呼应的。第一部分主要是对技术的社会性做了较为宏观、历史的话语研究与政治经济学研究。《互联网之后：新技术、社会议题与公共政策》一文聚焦于下一代互联网，作者指出其汇集了三个互相关联的系统：云计算、大数据分析和物联网，这构成了对军事、环境、隐私等的重大挑战。而鉴于下一代互联网相关的大量军事、环境、隐私等议题以及现有政策完全无法处理它们，考虑如何在一个政策系统内建立一个用以处理该系统所带来的问题与机遇的民主和公共控制的传播网络是必要的。《媒介物质性：有关机器的道德经济考察》一文认为信息与表达永远不能被仅仅简化为数据，其构成应该总是内含社会性和文化性，并嵌入经济、技术和生态之间的一般关系中。因此，作者强调对当代传播系统物质基础的研究，认为它为理解当前和塑造未来提供了独特和不可或缺的资源。《思维机器的想象：技术迷思与人工智能的兴起》一文则聚焦于人工智能。首先，阐述了人工智能兴起的主要特征及其产生的文化影响。其次，分析了伴随技术迷思出现的修辞和话语策略。最后，指出了对人工智能历史进行再评估的必要性。作者认为，人工智能迷思扮演的重要角色有助于我们更好地理解技术迷思是如何形塑当今数字媒体的社会存在。

第二部分是围绕“大数据”主题的研究。《关于大数据的重要问题：对一种文化、技术和学术现象的激发性思考》一文指出，对大数据提出“数据意味着什么，谁能访问什么数据，数据分析是怎么进行以及为了什么目的”等问题是很重要的。因为大数据改变了知识的定义，对客观性与准确性的断言会形成误导，它不总是更好的数据，如果脱离语境就丧失了意义，能获得的数据不一定符合伦理，并且对大数据的限制访问造成了新的数字鸿沟。《大数据鸿沟》一文则进一步剖析了数字鸿沟的问题，文章指出大数据是那些拥有巨量数据库和分析处理技术的人才能使用的数据，因此“大数据鸿沟”是用来描述大规模数据获取和使用能力差异的概念。作者认为，大数据鸿沟来源于：一方面，数据所有权和控制权的关系形塑了交流传播和信息资源；另一方面，人们越发意识到，他们对个人数据如何被用以对付自身知之甚少。《广告、大数据，与公共空间的清理：营销人员对内容补贴的新方法》一文聚焦于广告业，广泛分析了在广告和营销中嵌入大数据使用的种种后果。因为广告信息不仅对个人有直接的影响，广告业通过大数据愈发追求和达成的个人化还会使得社会成员共同关心的议程越来越少，从而不利于整个公共媒体环境和民主的发展。《从“互联网”到“大数据”：“空洞的能指”与数字话语的建构及争夺》一文聚焦于从“互联网”和“大数据”的历史过程，呈现了西方数字话语如何在较大程度上塑造了这两个概念，及其假设技术创新必然导致新的历史和政治的可能性。作者认为，数字话语是由不同的政治愿景构建的，这些政治愿景也因语境和情况而异，因而数字话语已成为“空洞的能指”，并且决定了当代许多霸权斗争的基础。

第三部分则是以“算法”为主题的研究。开头的两篇和新闻领域的变革相关，《迈向计算新闻的社会学研究》一文从六个视角来讨论计算新闻，认为它们共同构成并推动了计算新闻的社会学路径。政治视角主要聚焦于公共政策，其推动或阻止了计算处理和实践的采用；经济视角则是批判性地审视计算新闻领域的分层，以及制度资源的差异如何造成新闻业在代表公众运作中创造出不对等的模式；场域的框架扩展了经济视角，它将其他领域、机构纳入分析范畴中；组织的视角把研究建立在真实的日常工作实践常规中，分析潜在的技术进步是如何走向成功、落入失败或是被调整修正，而体制的沉默、官僚的繁文缛节和机构事项的轻重缓急等都在其中发挥作用；文化视角不仅考察了人类与物质的相互作用对计算技术采纳的影响，而且分析了这些互动是如何在更大的符号系统和信仰模式的背景下发生的。最后，技术的视角考察新闻设计的价值、编辑室意义构建的混合性质，以及数字证据类型呈指数增长所带来的新闻证据地位的变化。《自动判断？算法判断、新闻知识与新闻专业主义》一文则认为，从新闻判断到算法判断的认知转变，充斥着社会后果。对计算机客观性的信念，进一步掩盖了算法干预可能遗漏的新闻判断，或通过排除新闻报道中人类主体性的价值，使新闻权威的危机始终延续。因此，新闻判断和算法判断的社会后果需要重新评估，既要承认已经发生的变化，又需要以全新的视角对算法判断话语如何影响新闻思维的方式进行批评和回应。《算法文化》一文认为算法文化的语义维度至少和技术维度一样重要，后者或许因为显而易见的原因往往成为人们关注的焦点，但作者认为语言生产了新的存在领域，在此之后这些领域才被技术制品填充。《算法的社会权力》一文是一期以“算法的社会权力”为主题的特刊导读文章，在这篇导读文章里作者探讨了算法本身的权力与算法观念的权力。前者概述了一系列与算法功能相关的议题，以及这些功能是如何在社会中有力地发挥作用的。后者则让我们看到算法的观念是如何被唤起，作为更广泛的理性与看待世界方式的一部分，以及算法是如何在社会秩序过程中发挥作用的。与之相对的是《算法意识形态：资本主义社会如何形塑搜索引擎》一文，它讨论的不是算法所拥有的权力，而是权力可能如何通过算法发挥作用。文章描述了“技术原教旨主义”的意识形态如何与“联系主义世界”的资本主义意识形态和剥削计划相一致。因此，作者建议将注意力从搜索引擎对社会的影响转移到搜索引擎构建中涉及的社会实践和权力关系。

第四部分收录的两篇文章均与数字劳动相关。《“女性工作”的相关性：数字媒体中的社会再生产与非物质劳动》一文从女性主义视角，通过对各种数字媒体（主要是“脸书”）实践的例子讨论了“非生产性劳动”作为一种规训性技术的能力，再生产（或实质性挑战）了社会规范，使得生活得以被资本利用。从而揭示了所谓“非生产性”劳动对资本主义的重要性，使得人们能够以更复杂的方式理解消费者之间的互动是如何与维持数字媒体产业的经济流通及主导社会的更广泛的生产模式密切关联的。《数字资本主义和数字劳动时代的资本主义、父权制、奴隶制和种族主义》一文则推进和扩展了对数字劳动的分析和理解，通过研究家庭劳动与数字劳动的关系，种族主义、奴隶制与数字劳动之间的关系，以及雇佣劳动、奴隶劳动、家庭劳动和用户数字劳动的共性与差异，作者指出作为数字劳动的无偿劳动不是没有生产力的，而是一种被过度剥削的生产劳动形式，它在没有工资的情况下产生剩余价值。而数据商品既是性别化的也是种族化的，数字资本主义将性别歧视和父权制工具化，通过它们的逻辑建构算法，基于性别和国家来假设一小时的劳动价格，进而决定数字商品的价格。

我们将上述14篇文章集合成册，希望能够对今天思考和研究全球“传播、技术与社会”的议题提供多样化、多角度的集中呈现。它们的思路与结论虽然不能被直接移植到中国情境的研究之中，但希望能够与中国的相关研究展开丰富且有建设性的对话。这一议题在今天显得尤为重要，当下正在经历的新型冠状病毒疫情更是把全球的命运紧紧连在了一起，我们能够从中清楚地目睹与感知“传播、技术与社会”在这样一个特殊的时刻具有怎样的全球效应。如果我们作为学术“搬运工”的角色能够为全球彼此共享的议题架设一些交流的桥梁，那么这项工作最重要的价值就体现出来了。

于我个人而言，这项工作的价值除了与上述文献相遇以外，也包括与整个翻译团队的相遇。没有他们的认真与努力，这项工作不会由设想变为现实。尤其是我的三位同事：张韵、王如一、蔡润芳，从议题的讨论到文献的选择，没有她们的鼎力相助，不会有后续翻译工作的顺利展开，除了翻译以外，她们还承担了多篇文章的校译工作，因此可以说这本书承载了她们大量的心血。除了同事以外，还有几位学界朋友同仁的积极参与，他们是方师师、陈一、张岩松、王晓培、杨玥、徐偲骕、徐婧（排名不分先后）。他们大多拥有海外留学或者访学的经历，对本书的相关议题也颇有兴趣和研究，认真与执着的工作态度奠定了这本书的翻译基础。我也从他们的译稿及与他们的无数讨论中受益颇多，这是这本书于我的珍贵价值。当然，本书在文献的选择上难免遗漏一些重要篇什，翻译上也难免存有不畅甚至误译的情况，我们诚挚地向各位读者请教，欢迎大家批评指正，希望未来能够推出更多更好的作品。

石力月

2020年春于上海

[1]［加拿大］文森特·莫斯可：《数字化崇拜：迷思、权力与赛博空间》，黄典林译，北京大学出版社，2010年版，第109页。

-1-

互联网之后：新技术、社会议题与公共政策[1]

文森特·莫斯可[2]

石力月[3] 译 蔡润芳[4] 校译

1. 引言：迈向下一代互联网

2014年3月12日，谷歌（Google）号召全世界庆祝互联网诞生25周年，在它看来，这是第一款网络浏览器向公众发布的日子（http://www.webat25.org）。虽然最早的互联网传播可以追溯至1969年，但那时只有极少数拥有高级技术能力的人能够使用它。随着图形浏览器的诞生，互联网向更多的使用者开放，在早期政府投资的帮助下，谷歌迅速成为世界上最富有的公司之一（Greenstein，2015）。到了1993年，互联网已经相当普及，以至于《纽约客》（The New Yorker）杂志刊登了一幅深入人心的卡通画——一只狗坐在电脑屏幕前并告诉它的同伴，“在互联网上，没人知道你是一只狗”（Cavna，2013）。

正当科技界庆祝互联网的成熟之际，下一代互联网已然诞生。在2015年一次公开的采访中谷歌也承认了这一点，公司搜索业务主管宣称曾经用以定义互联网的搜索引擎现在已经是一套“遗产”体系了（对“仍然有用但不久就注定会被扔进垃圾堆”的委婉说法）。现在谷歌与其他大公司及新兴的小公司一样，希望开发适用于下一代互联网的新型移动友好的搜索引擎（Dougherty，2015）。

我们不可能描绘出数字世界下一阶段的精确构成，但有理由认为，我们认识已近30年的互联网正在发生变化，而且，下一代互联网可能比上一代对世界更有破坏力。虽然下一代互联网还远远没有成型，仍然带有1989年诞生的早期互联网的一些特征，但是，它发展迅速，并且已经开始挑战其创始者关于一个民主、去中心、多元化的数字世界的图景。下一代互联网汇集了三个互相关联的系统：云计算、大数据分析和物联网。它将在大型数字工厂里集中数据存储和服务，用以处理由网络传感器收集的海量信息流，这些传感器存储在每个可能的消费者、工业和办公设施以及生物体中。但它也构成了对军事、环境、隐私和劳工等领域的重大挑战。这个变化之大，剧变之突然，迫使引领者们迅速地重新思考那些描述了我们传播主导体系的模式，甚至促使一些技术主管考虑信息公用事业的概念。如一位首席执行官（CEO）所说：“在不远的将来，云计算将会成为一种‘分散的公用事业’，我们很大程度上将会把它与其他核心的公用事业诸如天然气、水和电力同等看待”（Bridgwater，2016）。

早期互联网出色地解决了如何让一个去中心化的、分散的服务器世界相互对话从而通过简单、通用的软件标准连接用户的问题。随着云计算的兴起，这一切开始发生变化，作为其典型标志的大型数据中心仿佛一夜之间在全世界涌现。云端是一个借由远程计算机来实现存储、处理及分发数据、应用程序和软件的系统，并根据按需付费来提供上述IT服务。熟悉的例子包括谷歌的Gmail，苹果（Apple）的iCloud和微软（Microsoft）的Office，其中微软以按月付费的形式不断地通过云端来分发其被广泛使用的文字处理软件和商业软件。

2. 云计算

云端能够让企业、政府机构和个人将其数据从就地的IT部门和个人电脑转移到世界各地的大型数据中心，由此实现存储空间的节约。这也为云计算公司打开了一项迅速发展的业务，它们可以从存储费用、在线服务以及把客户数据卖给对营销产品和服务感兴趣的公司当中牟利。政府监控机构诸如美国国家安全局（NSA）和中情局（CIA）也与包括亚马逊（Amazon）在内的云计算公司有着紧密的合作，以满足其对安全和情报的需求（Kunkel，2014）。为早期互联网提供基础的各种服务器集合已经演变成一个集中式的、全球性的数据中心系统，每个数据中心都包含了成百上千个连接起来的服务器，它们主要由私营公司和政府的军方及监控机构运营。顶级科学期刊《自然》（Nature）在呼吁美国政府建立一个用于生物学研究特别是基因组学的云共享（cloud commons）平台时，明确了早期互联网与基于云端的互联网之间的实际区别，云共享是一种信息公用事业。之所以这样是因为在云端开展关于大型数据集的研究比通过利用大学研究设施的服务器来进行要容易和快速得多（仅就项目时间来说，差别在于在云端需要6周，而在过去的互联网上需要6个月）（Steinetal，2015）。

云端更像一个数据工厂而不是存储仓库，因为它处理数据用以提供例如营销、会计、客户关系以及法律和金融领域的服务。这使得企业及政府机构得以与那些拥有和管理数据中心的公司合作提供服务。这也标志着朝向创造集中、全球化以及完全商业化的互联网发展模式迈出了重要一步——越来越像供电供水那样的大型公用事业供应商了。主要的云端供应商几乎都是大公司，以亚马逊这个目前世界上最大的云端企业，以及微软、IBM和谷歌公司为首。通过服务合同，它们大多数都很好地融入了政府的军事、情报及监控部门。例如，亚马逊为美国中情局（通过一份60亿美元的合同）和国家安全局提供云计算存储与服务。与此同时，对提高安全等级有要求的政府机构正在建造自己的云设施，包括国家安全局，它于2015年在犹他州一个偏远的山区建造了世界上最大的云设施之一。

大数据分析构成下一代互联网的另一大支柱。尽管像“数据科学专业人士”这样激发狂热的花哨新头衔层出不穷，但几乎没有社会科学家能在大数据的方法里发现什么创新。它通常包括获取一组大量、常常是海量的，且几乎总是定量的数据集，并检查这些数据在具体方式中是否一致或相关，从而得出关于当下行为和态度的结论并继续做出预测。数据科学家旨在生成算法或一套规则，来详细说明在特定条件下可以得出的结论或采取的行动。

例如，脸书（Facebook）提取由其17亿左右的用户生成的数据并把用户的“喜好”与其发布的各种帖子联系起来——从名人、公司、政治家到关于社会的看法、产品（当然，还有猫）。这些功能使得脸书能够开发订户的个人资料，然后将这些资料卖给营销人员，营销人员则通过发送到脸书页面的定制广告来锁定脸书用户，很多年前在前社交媒体时代，奥斯卡（Oscar）把这叫作全景式分类（the panoptic sort）（Gandy，1993）。谷歌在搜索主题和Gmail内容上也采取了同样的做法，亚马逊则是基于用户在它网站上的搜索和购买来创建其个人资料的。考虑到定量相关分析的局限性，尤其是背景、理论和主体性的缺失（定性的数据被忽视或者被糟糕地量化），这样的分析常常是不准确的，并且在诸如预测季节性流感和为经济发展建模等项目上大数据失灵的状况在不断增加，同样的情况也发生在利用数据牟利方面（Mosco，2014）。只需要看看2016年美国总统大选，当时的大数据分析不仅在预测结果上失败了，并且可能影响了结果，有缺陷的算法导致希拉里·克林顿（Hillary Clinton）阵营采取了过于谨慎的做法。因为该阵营认为，数据表明希拉里是显而易见的领先者并很有可能是最终的胜出者，这是一起大规模的“全景式分类错误”。然而，数据分析可以处理一些简单的问题，例如人口统计学意义上的人群喜好和厌恶是什么，或者基于友谊和关注者网络得出各种关于用户的结论，构成云端的数据工厂可以用于分析海量数据存储，这为公司和政府投资数据中心以及大数据分析提供了主要动因。值得注意的是，研究中对大数据的单一依赖正在为所谓数字实证主义（digital positivism）铺路，这是一种方法论上的本质主义，它忽略了历史、理论与主体性。

3. 物联网

物联网的发展实质性地提升了云端和大数据的价值。从监测血压的手表到订购新鲜牛奶的冰箱，从由机器人“操纵”的装配线到运送武器的无人机，它预示了物联网对个人与社会的深远影响。物联网是指一个系统，它将传感器与处理设备安装到日常物品（手表）、生产工具（机械臂）和武器装备（武器化的无人机）中，并将它们在收集与使用其性能数据的网络中进行连接。冰箱里的传感器组成了一个报告其内部样态以及它是如何被使用的物联网。物联网之所以成为可能，是因为扫描设备小型化的技术得到了提升，并使其具备了足够的处理能力，以监测活动、分析使用以及通过电子网络传送结果（Greengard，2015）。

麦肯锡（Mckinsey）2015年发布的一份报告得出结论，到2025年，物联网将产生大约3.9至11.1万亿（美元）的经济影响，其最高值将超过全球经济的10%（Manyika et al.，2015）。值得注意的是，制造业尤其是企业巨头通用电气（General Electric），随着机器生产与其具有的运营监控机会使得工厂和全球供应链得到更严格高效管理，它也扮演了引领者的角色。麦肯锡认为，这也将会延伸到办公室、零售业、城市管理，并随着自动驾驶汽车进入被无处不在的传感器“智能化”的街道与高速公路而延伸至整个交通运输业。加强监测也将延伸至家庭，有可能更好地控制供暖和制冷，订购食品与日用品，它还会延伸至人的身体，传感器将会持续监测健康状况、血压、心率和重要器官的运行。这听上去很未来主义，并且在你看来可能是反乌托邦或乌托邦的，但这说明了新技术的力量以及早期互联网与其下一代之间根本的不同。

各大公司已经利用自身在数字世界里的领先地位优势迅速拓展到物联网。主要的例子包括谷歌的无人驾驶汽车、苹果手表，以及亚马逊仓库中用以加速完成订单的机器人。亚马逊也正准备用无人机发货，并且正在开发包含自动订购补货按钮的全新包装形式。物联网也为通用电气这家老牌的工业公司带来了新生，它于1990年代完成了从制造业转向金融业的重组。而现在通用电气几乎已经放弃了日益规范的银行业务，仅仅担任物联网关键设备生产的主导者，并在其自身的工业生产过程使用这些设备。除了给企业带来的好处，物联网也为军方提供了明朗的前景，因为它除了提升军队管理并使其实现自动化以外，还大大地加强了通过机器人与无人机武器发射以实现战争自动化的机会（Gusterson，2015）。鉴于物联网对军事发展的重要影响，另外也因为传播学者对军事的关注不够，所以讨论下一代互联网和战争之间的关系，尤其是与无人机战争之间的关系，是非常重要的。

4. 军事与物联网

笔者在研究了媒体、军事与计算机通信许多年之后（Mosco，1985，1987，1999，2012），主要有三种想法凸显出来。首先，每当一项新技术出现或者旧技术出现新应用时，媒体往往聚焦于其民用应用，并且通常是良性应用，而不是军方可能如何使用该技术或者更可能是军方已经将其用于实践中。因此当媒体报道涉及无人机时，它很可能讲述的是关于亚马逊是否会用它们来运送包裹，而不是关于它们每天是如何被用于打击叛乱分子，并且经常导致平民死亡的。第二，当媒体确实涉及计算机通信的军事化时，它往往聚焦于西方世界的对手是如何出于破坏和毁灭性的目的使用技术的，如俄罗斯的黑客攻击西方的计算机。即使美国对这些国家实施了许多相似的攻击（Brooking＆Singer，2016；Sanger＆Perloth，2016），但媒体几乎不认为它会双向发生。第三，虽然美国军方是最大的计算机通信用户，但研究媒体和新传播技术的学者往往忽视军方，而倾向于研究社交媒体（有时是批判地），以及研究新媒体更加温和、平庸与乌托邦的特征（Breen，2012）。

这些年来，少数媒体学者对军事有一些关注，包括席勒（Schiller，1992）、厄廷格（Oettinger，1990）、席勒（Schiller，2014）、布林（Breen，2012）和马泽帕（Mazepa，2015），但是多数学者，包括多数批判学者，对此不关注。因此，休·古斯特森（Hugh Gusterson）的《无人机：远程控制的战争》（Drones: Remote Control Warfare）一书对那些温和看待数字世界的人们，那些将破坏看作受欢迎的创新的人们，以及那些将下一代互联网带来的问题仅仅等同于不正常的黑客或者西方敌手的人们提供了很好的回应。想想由此产生的破坏。一个巴基斯坦的家庭准备庆祝开斋节，其中一位家庭成员将其描述为“充满欢乐的神奇时刻”。令他们突然震惊的是，一架出现在蓝天的美国武装无人机多次开火，把庆祝者们送进医院，并将家庭的女主人，67岁的莫米娜·博比（Momina Bobi）送进坟墓。莫米娜的儿子形容她是“一条维系家庭的绳子。她死了这条绳子就断了。我们感到孤独与不知所措”（Gusterson，2015:1）。如古斯特森所述，那天没有恐怖分子死亡。这只是自动化战争的又一个严重错误。

我们不能确切地知道此次袭击针对的是谁，并且如果不是一个持不同政见的国会议员将这个家庭的幸存者带到华盛顿的听证会，这场袭击可能已经从历史上消失，像在那里和在也门、阿富汗、索马里以及其他已经成为全球自动化战场的地方发生的一样——不计其数消失的袭击。从某种意义上来说，那些在此次袭击发生之后前来帮助这个家庭的村民们应该认为自己是幸运的。因为这场袭击不是“双重打击”式的，即无人机完成杀戮以后仍然在空中瞄准施救者或者随后返回来袭击葬礼。事实上无人机的重复袭击已经非常普遍，医疗救援人员通常在提供帮助之前要等上几个小时，人们也不会参加葬礼。

我们也不知道为什么这场袭击会发生。我们只知道将电子监控与算法决策结合在一起的全球系统像一个情报官员，为一个远程的指挥官提供了有效杀伤的可能性数据。如果这种可能性足够高，命令将下达给一个“飞行员”，他从半个世界以外的一台酷似拖车的设备上进行操作，“驾驶”无人机并用其致命武器开火。也许这就是军方所称的“特征”打击。当监控系统发现一些被认为可能具有敌意的行为，例如一个国务院官员将有三个男人做开合跳（jumping jacks）的现象视为一处恐怖分子营地的特征。或者也许一群人往一辆卡车上装化肥的场景可能会成为制作炸弹的迹象，然而很可能仅仅是一群农民在工作而已。

大部分西方人都在追逐最新“装备”和涉及智慧家庭、无人驾驶汽车以及其他人工智能奇观的讨论——即下一代互联网的欺骗中迷失了。对一些人来说，这也是关于永生的承诺——随着奇点（singularity）的临近，我们人类进化成一个机器驱动的超级人种。对大多数人来说，无人机是玩具或送货机器人，而不是在自动攻击中造成数千平民伤亡的混乱工具，军方无耻地称之为“重型打击”（heavy bugsplat）。

像“莫米娜事件”这样的军事打击（bugsplat）消失在将我们的数据移动到云端，让大数据数字为自己说话，以及似乎能给装有传感器的无生命物体带来生命的物联网想象中。这些系统正在重新定义互联网，并且军用无人机已将其用于实践无人机使用存储在云数据中心的信息跟踪与定位目标。它们依靠数据分析所生成的算法来确定概率并做出决定。最后，尽管都在谈论启用Wi-Fi的恒温器、无人驾驶汽车和办公室里的机器人，我们现在称之为物联网的传感器驱动设备，但没有比军用无人机更强大的了。

值得注意的是，即使是与社交媒体以及下一代互联网服务相关的严肃研究也往往忽视军方。如监控、产业集中度（特别像苹果、谷歌、微软、亚马逊和脸书这些企业）、在机器人世界里工作的未来以及环境压力等议题无疑为学者和活动家们重点关注。然而，通过在计算机通信上的投入，军方对上述所有问题都有着重大但却基本不可见的影响力。当关于隐私和监控的讨论不可避免地转向黑客攻击时，考虑军方和情报机构的常规化监控就更重要了。此外，军事研究使得没有任何补贴的商业互联网成为亚马逊、谷歌、苹果、脸书以及微软这五大科技公司的摇钱树。它们使用常规监控和用户分析来控制数字广告，并且除了某些例外，还与军方和间谍机构合作帮助它们跟踪用户。生产出最先进的无人机武器以及对实施无人机打击至关重要的通信系统的军事研究，其对商业机器人与自动化系统做出了巨大的贡献。虽然有关于商业数据中心和物联网对环境影响的研究，聚焦于它的高能量需求、污染备份（backup）系统、海量的水需求以及电子垃圾的处理，但几乎没有关于军方如何导致这些问题的研究。最后，一项来自美国政策研究所的研究记录了浪费的军事开支是如何加剧了当今世界所面对的可以说是最重要的安全问题——气候变化（Pemberton et al.，2016），我们需要更多的研究。

除了要了解在著名国际法专家眼中无人机可能在美国政府的战争罪行中扮演了重要角色以外，也要知道无人机还是加速远程战争趋势的关键工具之一，能够在不危及自己军队和物质资源的情况下攻击敌人。这种趋势的加速是显著的。空军训练的所有飞行员中有超过半数是无人机飞行员，并且美国舰队的远程驾驶飞机份额从2005年的5%上升到了2012年的31%。似乎没有什么能减缓这种增长，关于平民伤亡的报道无法阻止这种趋势，坠机的高发生率无法阻止这种趋势，越来越多无人机飞行员们在经过对那些包括孩子们在内被精确观察和瞄准的人群进行一天的杀戮以后，回到家中时精神健康出现问题，这一情况同样不能改变对无人机的使用（Tucker，2015）。选用无人机是因为它们相对便宜，比有人驾驶的飞机更灵活，它们是有效的杀手，并且不会危及美国的飞行部队。军方正在耗巨资于建造完全由人工智能系统操作的无人机，为一个即使是远程飞行员也会被淘汰的时刻做准备。

无人机是将军事整合到下一代互联网各个维度中的主要工具之一，但是这个过程要想得以成功则需要大量的情报。虽然空军已经正式控制了美国无人机舰队，但中情局领导了监控、情报收集以及最重要的杀戮决定等关键领域。随着监控与情报在军事决策中发挥主导作用，作为顶级情报机构的中情局的角色正在不断演变。随着每一次无人机打击的开展——其数据与决策都以致命的方式开启，中情局就正在成为一个准军事机构。这在一定程度上是数据与决策之间界限模糊的结果。以数据分析为基础的复杂算法是二者连接的桥梁，中情局于此击败了军方的任何部门。为了推动从人为行动向由数据驱动的情报收集与算法决策这一模式的转变，中情局于2015年成立了数字信息指挥部（the Directorate for Digital Information），这是自1963年以来该局成立的第一个新指挥部。为了开展这项新任务，该局需要大量的数据存储和处理能力。这就是2014年它同意向亚马逊的云计算子公司亚马逊网络服务公司，支付6亿美元用以进行远程数据存储和处理的原因。这一决定彻底将该局与商业云计算行业最顶尖的技术结合在了一起。亚马逊网络服务公司现在是世界上最成功的云计算公司，从为云计算服务支付的每3美元中就能挣得1美元。有人可能会认为世界上最大之一的亚马逊公司（2016年8月亚马逊列于资本化价值排行的第四位）——其子公司遍布当代信息经济各个领域，包括《华盛顿邮报》（Washington Post），与美国情报机构之间的紧密关联将使其成为（政府）重点调查的对象。然而，事实上并没有。

此外，虽然国家安全局受到了更多的公众关注，主要由于爱德华·斯诺登（Edward Snowden）揭露了它的随意监控，但它在云计算发展中的角色以及与主要商业技术公司的密切关系却没有得到太多关注。为了完成其在云计算方面的任务，国家安全局在犹他州的山上建造了世界上最大的数据中心设施之一，那里安全性非常严密。关于其设施仅有的清晰照片中的一张是由一架绿色和平（Greenpeace）小飞艇拍摄的，它飞过上空的时候引起了秘密监控设施的注意。据国家安全局自己承认，犹他州的设施每天要消耗足够供应65000户家庭的电量并需要150万加仑的水用以冷却服务器（Kasteler，2016）。

斯诺登揭露，国家安全局已经与所有主要的信息技术公司建立了联系。2016年10月，当得知雅虎（Yahoo！）其脆弱的安全性使得500000个账户暴露在黑客面前时，我们就清楚了许多这样的联系仍然存在，因为雅虎承认自己也与国家安全局合作开发可以用公司服务器来扫描电子邮件的软件。2009年美国网络司令部（US Cyber Command）成立，由此加强了国家安全局的地位，它将计算机通信的军事用途中心化（centralized），从而攻击其他国家的数字资产。一个很好的例子是美国和以色列用震网（Stuxnet）病毒联合攻击伊朗的核研究设施。网络司令部对国家安全局高层做出响应，虽然在美国国家安全机构内部有一场激烈的争论，关于用所谓“双帽行动”（dual hat activities）的方式将两者联系起来是否明智，但毫无疑问的是情报机构现在领导着国家的数字军事行动（Pomerleau，2016）。

5. 媒体集中与下一代互联网

除了军事以外，商业也是下一代互联网的主要受益者。对于商业来说，监控每台设备并将它们连接到全球各类对象的网格（grid）中，可以得到一个极具价值的结果，即具有商用价值的数据呈指数级增长。使用这一激增的数据需要新的云数据中心和数据分析的广泛使用。正如麦肯锡报告：“目前，大多数物联网数据都没有被使用。例如，在一个有30000个传感器的石油钻井平台上，只有1%的数据被运用。这是因为这些信息主要是用来监测和控制异常——而不是用于能够提供最大价值的优化和预测。”（Manyika et al.，2015）如何在内部以及将其作为一个可市场化的商品来使用数据，是物联网产业面临的最大挑战之一。

关于下一代互联网的文章大多是技术性的或是鼓吹性的，它们强调了建设物联网所需要的工程或是用一些梦幻般夸张的术语来鼓吹其潜力——不间断的休闲，没有摩擦的资本主义以及奇点的出现。我们刚刚开始看到在海量数据中心的世界出现了一些关于严肃政策议题的讨论，对人类行为以及普遍存在的联系的持续分析。这些讨论与分析包括少数主要是美国公司以及军事情报机构在下一代互联网上的权力集中；建设并维护大量数据中心和电力系统对环境的影响；对隐私和安全的威胁；以及自动化系统对人力的影响。

关于下一代互联网产业的早期布局有两件事情尤为突出。它已经高度集中并且由美国公司主导。事实上，2016年8月1日，排名前五的下一代互联网公司也是全球市值排名前五的公司。其中包括亚马逊，它控制着超过三分之一的云计算市场，并且在大数据和物联网领域是一个难以匹敌的存在。这家公司是最早建立一刀切式云服务的公司之一，该服务以其简单及大折扣价格吸引了个人和组织，这意味着运用了掠夺性定价（Predatory Pricing）这种不太好的招数。谷歌、微软、脸书和苹果则充实了这份利用对原始互联网的控制而成为下一代互联网领导者的公司名单。像IBM、甲骨文（Oracle）、惠普（HP）和思科（Cisco）这样的传统公司都争先恐后地更新它们在服务IT部门方面的专业知识，这些部门正在消失，将重心转向新的数字世界。然而，拆除旧系统和改造原有组织使得进展缓慢。此外，还有一些公司在构成下一代互联网系统的其中一个或另一个块面很专业，比如Rackspace和Salesforce.com，但这些公司不断地受到占统治地位的那些公司的蚕食。通用电气是下一代互联网战场上潜在的具有巨大能量的一股力量，它在用物联网改造工厂方面下了很大的赌注。

科技历史学家认识到这种所有权集中的模式与电气化、电报、电话及广播的早期发展具有相似性。其中的每一个案例，都需要通过规制和完全国有化来控制商业滥用，并且以民众能负担得起的价格来增加使用机会。然而，在一个规制与政府所有权都不再受欢迎的世界里，这些补救措施都不太可能得到应用。此外，像过去一样，占主导地位的公司正受益于它们与军方和情报机构密切的关系，这为它们提供了下一代互联网服务，并且双方常常在对用户信息的需求上进行合作。事实上，与五角大楼，包括其资金充足的研究机构国防部高级研究计划局（DARPA）以及国家安全局和中情局之间的密切关系，有助于解释为什么在来自欧洲的下一代互联网公司没有挑战美国霸权，虽然欧洲的电信公司也曾领导过世界。

中国带来了唯一的激烈竞争。中国政府对下一代互联网技术进行了大量的投资，甚至将它们整合进五年计划里并建设了整个云城市。这使得阿里巴巴、百度、华为与腾讯等领头企业受益，阿里巴巴已经在硅谷开业，并且像其他中国公司一样，它建立于庞大的国内市场基础之上，以扩大其国际影响力（Tse＆Hendrichs，2016）。看看仍然存在的政策议题，就会发现为什么企业权力的集中是一个如此重大的问题，为什么社会必须开始考虑对作为信息公用事业的下一代互联网进行规制和控制的公共干预是必要的。

6. 环境议题

因为数字世界是由飞速穿过空气的看不见的电子组成的，所以有一种倾向会认为它是非物质的。但实际上绝不是那么回事，并且越早认识到这点，就越有可能正视与下一代互联网相关的环境问题。云数据中心是非常物质性的结构，并且随着它们逐渐遍布世界，会有许多新的环境政策议题出现。预计到2017年，数据中心将消耗12%的全球电力（Sullivan，2015）。此外，客户对全天候服务的需求需要多层的备用电源，包括铅酸电池和柴油发电机，它们都被发现是致癌性的。此外，许多数据中心需要为其冷却系统提供大量且连续的水供应，这在美国等地已成为重大的政策议题。连续多年的干旱已经对美国西部地区造成了伤害。到目前为止，数据中心运营商利用他们的经济权力和承诺就业的诱惑成功地向地方政府施压，要求他们减免财产税，减额电力交易费用以及减少对污染的规制。

一些公司通过将太阳能与其他可持续能源纳入它们的数据中心电力供应，来回应环境组织，特别是绿色和平组织的反对呼声。但是当数据需求增长时，是需要系统性规制的，包括对电力交易折扣、具有严重污染性的备用系统的使用以及水资源向冷却系统的转移等方面的广泛审查。尽管在这一领域取得了些进展，但下一代互联网的能源消耗主要源自嵌入了数十亿个连接设备和通信系统的传感器，它们通过蜂窝网络和其他无线网络将人与物连接起来。一个由无处不在的、始终连接的设备所构成的世界足以让能源主管人员垂涎，特别是煤炭行业的游说部门将下一代互联网视为一个建立于美国国家科学院一项研究所称的“煤炭复兴”基础上的机遇（Steckel et al.，2015）。正如煤炭行业资助的一份报告所总结的那样，“移动互联网的固有特性，新兴的云架构的一个关键特征，是需要远超过有线网络所需要的能量……现在的趋势是信息与通信技术的能源使用将会更快，而不是更慢”（Mills，2013）。当下一代互联网系统的环境影响与它们大量消耗的能源放在一起考虑，其可能引发气候变化的后果令人震惊。

7. 隐私与安全

隐私与安全的问题在下一代互联网中呈指数级增长，因为更广泛的连接增加了技术故障与黑客犯罪的机会。事实上，一位科技记者将物联网称为“有史以来最大的监控基础设置”。按照对物联网充分发展的数字世界预期的标准，今天的互联网远远没有创造出一个互联的世界。现在大约40%的世界人口每年至少使用互联网一次，并且正如人们所预料的那样，使用集中于发达国家和城市中心。由于对象（objects）之间只有1%的连通性，我们离计算机应用无处不在的图景还差得远。但即使在这个相对较低的水平上，科技问题与黑客犯罪也困扰着整个系统。仅仅在2015年的某一天，整个美国联合航空公司机组停飞，纽约证券交易所关闭了几个小时，《华尔街日报》（The Wall Street Journal）的电脑停止了运行。所有这些都被解释为技术“小故障”（Hope＆Vaishampayan，2015）。正当这场灾难被新闻报道关注时，美国联邦政府发布报告称，黑客窃取了2210万联邦雇员、承包商以及他们的家庭和朋友曾经提供用于背景调查的个人记录。这些被窃取的信息里还包括超过100万组指纹（Nakashima，2015）。

除了黑客以外，最严重的威胁来自渴求数据的企业和政府。无处不在的计算机应用最大的吸引力在于获得关于人们行为与物体性能的有价值的数据。当企业改善目标广告和产品开发所需要的技术远远超出现今互联网所提供的简陋系统，以及政府强化对公民行为和态度的跟踪与控制，这些有价值的数据就为其提供了机会。顾及能够持续监测客户健康状况、驾驶习惯与家庭状况的保险公司的商业利益；或者能够根据登记在册的公民行为、交际以及生活来调整福利与其他服务的政府的利益；或者现在那些为了得以进行无处不在的工作情况监控而要求公司员工在皮肤周围穿戴传感设备的雇主们的利益（Wilson，2013）。关于预期销售与算法管理（美其名曰为“预测分析”）的讨论对隐私倡导者来说是令人担忧的，因为它们吸引了企业与政府极大的兴趣（Davenport，2014）。

8. 劳动与雇佣议题

下一代互联网对工作和劳动性质的影响也是一个重要的政策议题。乍一看，这很容易让人觉得“又来了”，因为技术对工作的影响已经被讨论了很多年，特别是第二次世界大战结束以后，当计算机科学家诺贝特·维纳（Norbert Wiener）将大量失业的梦魇归结为自动化，曾引发了相当大的公共辩论（Wiener，1948）。此外，下一代互联网正在创造并可能继续创造就业机会，包括在数据中心的全球网络建设、数据科学新专业以及各种网络化事物的控制、维护与监测方面的传统建设工作。谨慎对待计算机技术对工作与经济的影响之所以重要还有另一个原因。如研究显示，总体就业与GDP的关系比其与计算机化的关系更加密切，20世纪90年代末曾有大量投资在硬件行业，然而来自IT业长期承诺的生产力增长并没有实现（Gordon，2016）。

但是，今天的新技术有更多的机会去消除人力，特别是专业的知识性工作。事实上，一个专家顾问更喜欢将云计算定义为“只是外包你IT运营的下一步”（McKendrick，2013）。这与一个高德纳公司（Gartner Associates）的研究人员简要总结的总体趋势相一致：“IT业长期的价值主张不是支持人力资源，而是取代它。”（Dignan，2011a）下一代互联网为公司合理化其信息技术运营创造了即时机会。同样来自高德纳公司的言论：“首席信息官们（CIOs）认为他们的数据中心、服务器、桌面和商业应用的效率非常低，必须要在未来十年内精简。我们认为与这些低效率资产相关联的人们也将在这个过程中被大量地精简。”（Dignan，2011a）

下一代互联网公司坚持认为它们的系统能够打破商业组织中的一种模式，这种模式始于第一台大型计算机进入工厂。当时所有商业与政府机构认为运营它们自己的IT部门以及大型组织自己的数据中心是必要的。下一代互联网的支持者则坚持认为，当一些大型数据中心能够以更低的价格与更少的专业人员满足需求时，建设并运行数千个特定组织的设施是没必要的。这个过程已经开始，早期研究表明，即使IT部门精简得有限，公司也能够将它们的IT预算节省15%至12%（Howlett，2014）。

下一代互联网也使得几乎所有知识和创造性劳动的广泛精简成为可能，因为这些职业的工作越来越多地涉及信息的生产、处理和分发。据一位观察者所说，“在未来40年里，分析系统将会取代知识劳工现在做的大部分工作”。（Dignan，2011b）。2013年的一份报告得出的结论是，几乎一半的美国劳动力受到直接威胁并且处于失业的高风险类别中（Frey＆Osborne，2013）。无论准确的份额是多少，毫无疑问的是，现在的趋势是使用软件来将知识劳工的劳动转移到机器系统。我们现在开始看到其对教育、医疗、法律、会计、金融、销售和媒体的影响。私营和公营组织被鼓励将除核心业务流程以外的所有业务外包给像Salesforce.com等专门管理海量客户信息数据库的公司，这是公司内部营销部门和客户服务部门通常的做法。

计算机外包业务的扩展对整个全球弹性生产体系产生了严重的影响。根据高德纳公司的说法：“这一结果将影响到所有经济体——特别是像印度那样现在主导技术外包的新兴经济体。”（Dignan，2011a）下一代互联网也扩大了潜在外包实践的范围。正如《福布斯》（Forbes）所宣称的那样，“我们现在都是外包商”，这可能言过其实了，但它确实使更多的种类成为可能：“外包不再简单地由数百万美元的大型交易来定义，在这些交易中，IT部门的运营转移给了第三方。不仅如此，一部分更小的事情也都逐渐地转移到了外部实体。”（McKendrick，2014）亚马逊是这个进程中的领头羊，它的土耳其机器人（Mechanical Turk）业务向个人与组织收费，以将他们的微任务外包给世界范围内的在线计件工后备军。亚马逊是在全球范围内推动扩大劳动力集约化的下一代互联网先锋，它宣称它的产品仓库里将会充满用于放置、包装与运输货物的机器人和投递货物的无人机。无论对工作的数量有什么影响，下一代互联网已经改变了劳动过程。一家瑞典公司的员工能够对此有所证明，因为他们每天带着植入皮肤的射频识别芯片来到办公室以提高生产力和管理控制（Cellan Jones，2015）。

9. 面向公共信息事业

怎样才能解决这些问题呢？首先最重要的是，必须将它们视为本质上是社会性的而不仅仅是技术性的。虽然技术在处理严重的政策议题方面发挥着作用，但单一的简单的数字化的方法并不能解决这些问题。要有协调一致的政治行动来抑制集中化的公司力量，这种集中化现在正使得下一代互联网成为扩大少数数字巨头权力和利润的工具。也要有全球性的社会运动，即在20世纪被支持者们称之为“世界信息与传播新秩序”的更强版本，为21世纪建立一个数字公地（digital commons）。此外，我们需要将环境保护和可持续性作为关于下一代互联网所有决策的核心。同样重要的是，要重新考虑隐私权，将其视为获得心理空间的人权，这对发展个人自主至关重要。最重要的是，隐私权是公民的基本权利，而不是可交易的商品。保护个人的、人际的和自主的空间免于商业和政府的监控也必须成为关于下一代互联网诸多选择的核心。最后，我们需要关于就业与收入的社会政策，从而在自动化威胁就业的时代中处理人类劳动的状况，包括现在那些白领劳动力，以及大量侵入性监控所威胁的基本工人权利。这是否意味着我们应该重新讨论有保证的年收入？创造就业与有保证的收入之间正确的平衡是什么？我们如何帮助组织那些倾向于在工作不稳定的零工经济中被雇佣的数字劳工？沙龙（Salon）、优步（Uber）和来福车（Lyft）的工人协会，都是基于网络的成功先驱，它们是未来的好榜样吗？

数字世界正处于由两种互相冲突的观点所表征的关键时刻。第一种设想了一个信息作为一项基本服务能够充分为全体公民所享有的社会。在这一观点中，信息通过由代表机构治理的各种规制和控制形式来进行管理，这些机构的目标是为最大多数的公民提供尽可能充分的使用和掌控。治理可能采取多种形式，包括在地方、区域、国家和国际各级采用的集中与分散方法的不同组合。第二种设想了一个由全球性公司和各国政府的监控与情报机构所控制的世界。在这种模式下，市场是决定信息生产、分配和交换的主导力量，具有市场支配权力的公司最有影响力。在这个根本上不民主的世界里，数字巨头与充分利用技术进行监控、控制和胁迫的政府分享权力。

50年前，早在第一代互联网出现之前，加拿大学者与政策分析师道格拉斯·帕克希尔（Douglas Parkhil）就在他的书中陈述了关于民主的观点，他认为需要建立一个计算机公用事业的全球系统，以保证公共掌控和普遍使用。社会运动通过使水和电等基本资源的调配纳入公用事业，从而有助于抑制私人对这些资源的垄断。帕克希尔（Parkhill，1966）提出信息是必需品，并且需要公共控制。下一代互联网是建立于此观点之上的一个机会。

当美国联邦通信委员会发布了一项2015年的决议，确认人们有权利公平与平等地使用互联网，即众所周知的网络中立决定（net neutrality decision），公用事业的概念得到了强化。虽然这一决定有局限，但它激发了希望，即我们能够开始把互联网视为公民控制的公地而不是商业和军事利益的财产。在其对“平台合作”的呼吁中，杰里米·科尔宾（Jeremy Corbyn）2016年的“数字民主宣言”提出了一个关于公用事业理念的丰富的当代版本，它获得了进步的互联网和社会运动积极分子的支持（Scholzand Schneider，2016）。云计算以其极端集中化趋势的兴起，重新燃起了包括技术专家和企业家在内的人们对公用事业概念的兴趣。鉴于下一代互联网涉及大量军事、环境、隐私及劳工议题，而现有政策完全无法处理这些议题，考虑如何在政策系统内建立一个用以处理由下一代互联网所带来的问题与机遇的民主和公共控制的传播网络是必要的。

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[1]原文After the Internet: New Technologies, Social Issues, and Public Policies，见Fudan Journal of the Humanities and Social Sciences（2017）10:297313.

[2]文森特·莫斯可：加拿大皇后大学名誉教授。

[3]石力月：上海师范大学影视传媒学院副教授，美国南加州大学安娜伯格传播与新闻学院访问学者。

[4]蔡润芳：上海师范大学影视传媒学院讲师，美国纽约市立大学皇后学院媒介研究系访问学者。

媒介物质性：有关机器的道德经济考察[1]

格雷厄姆·默多克[2]

蔡润芳 译 王如一[3] 校译

1. 物质性：传播学研究的盲点

媒介研究与传播学理论已经建立起其独特的研究领域，主要围绕于三个焦点问题：①媒体产业和机构的发展，以及它们与经济动态和行政体系的相互作用；②传播媒介在编排用于了解世界和阐述行动方针的象征素材方面发挥的核心作用；③媒介对日常生活、社会关系和个体自我投射的不断整合作用。不可否认，这些方面的确是非常重要的研究领域，但这并不构成一个完整的媒介研究知识谱系，因为这一体系在很大程度上忽视了当代传播系统的物质基础。这里使用的“物质”是指传播系统中使用的物质材料和物质资源，包括支持日常交流活动中使用的物质设备，也包括构建和维护这些基础设施和机器等各个环节所需要的劳动力。

然而，承认媒介的物质性并将其置于研究的中心会带来一系列难题，这些难题有关当前以及未来传播系统的环境与社会成本，以及相应传播体系所面临的道德选择等多个问题。

要解决这些选择性难题需要我们发展一种媒介物质的道德经济。但在进一步探讨这个问题之前，需要了解现在的研究是如何形成的以及为什么媒介的物质性会成为传播学研究的盲点。

2. 数字错觉：所有的物质实体并未消解

《传播学刊》（Journal of Communication）刊出“嬗变”（Ferment）集刊的时间是1983年，恰逢域名系统（DNS）的建立。域名系统是互联网的基本组成部分之一，也是建设可供普遍访问的公共数字网络的关键一步。从那时起，研究数字化对媒介组织和使用的各个方面所具有的变革潜力，成为传播学研究的一个重要课题。随着具有“随时/随地”特性的智能手机和平板电脑日益成为人们的首选媒介，人们很容易相信所有实体媒介将化为空气。人们不会再需要平装书书架，也不再会有CD架与相册了。媒体现在以非物质的形式出现：即源源不断的数字流。这种观点被更广泛的论断支撑：数字系统是“以非物质资本积累为基础的……工业资本主义转向认知资本主义”的核心（Boutang，2011:50）。这些“失重”的愿景将物质生产、维护、处置等日常劳动，推向了人们视线的边缘。

跨国企业为了削减成本，将生产线转移至低工资的新兴经济体国家，这种做法加剧了对物质性的忽视。就像魔术师把女人“锯”成两半，头置于一个盒子里，身体置于另一个盒子里一样，概念性构思和产业控制仍然保留在西北半球，而日常劳作则已经转移至全球的南部和东部。但与魔术师在观众众目睽睽之下重新组装分离的盒子不同，汇集商品成品、资源开采及制造的全球产业圈，仍不在我们的视线范围之内。

3. 市场化与数字媒介的兴起

离岸外包是20世纪70年代中期为应对资本主义盈利能力危机而制定的一系列措施中的重要部分。这些措施为新自由主义解决方案的倡导者开辟了空间，促使他们推行一系列政策，让企业在最低限度的政府监管下获得最大限度的经营自由。随着英国首相玛格丽特·撒切尔（Margaret Thatcher）和美国总统罗纳德·里根（Ronald Reagan）上台，市场原教旨主义的变革模式被贯彻为一系列的实际政策。公共资产被出售给私人投资者，垄断和受保护的市场开始面向竞争，公共利益法规放宽或废止，劳动权利削弱，企业和高收入者的税收降低，公共福利和文化经费削减。在英美资本主义的核心地带，这种恢复增长的市场化愿景受到了尤为热烈的追捧。而欧盟和新兴经济体广泛采纳这种模式的要素，有时是自愿的，更多时候是基于国际货币基金组织（IMF）纾困计划的条件。世界贸易组织于1995年开始运作，并首次将服务和知识产权管控纳入其职权范围。我们需要将崛起的数字媒体置于以上关键背景中。

核心电信网络原先由公共所有或受到严格监管，市场化政策使其控制权让渡给了私营公司。1984年英国电信的第一批股票出售。1996年美国《电信法》（Telecommunications Act）废除了对AT＆T的垄断监管。稀缺的频道资源被拍卖给出价最高的竞标者，而不是根据公共利益最大化的标准进行分配。以谷歌和脸书为首的互联网公司被允许在热气球、滑翔机和近地轨道卫星阵列上，建立自己的私有网络。

由于缺乏有效的监管，再加上网络效应，用户往往会集中于少数几个超人气网站中，互联网发展成为发达资本主义最集中的行业，其中最受欢迎的网络内容被少数几家公司控制：微软、亚马逊、谷歌、脸书和苹果。这些公司不仅主导着日常的数字活动，而且是新兴全球经济的主要玩家。2016年，苹果、谷歌控股公司（Alphabet）和微软这三大巨头，在全球市值最大公司榜单上遥遥领先，亚马逊排名第六，脸书排名第七（the Economist，2016:5）。这种模式正在中国复制，随着腾讯、阿里巴巴和百度用户量的巩固，中国互联网公司成为美国数字产业领域的唯一重要的挑战者。

在西方，大型互联网公司在部署云计算基础设施、机器人开发和人工智能应用等领域方面走在前列，这些都对劳动力组织产生着深远的影响，后文会具体展开。除此之外，在此我们需要强调数字互联网在激发新消费方面也发挥着核心作用。

4. 数字媒介与超级消费（hyper-consumption）

刺激消费是复苏企业盈利能力的关键。它需要消费者不断地购买更多的商品，加速消费品的淘汰率，并将拥有与展示消费品作为彰显与表达自我的主要途径（Streeck，2016:95-112）。确保这些目标的实现必须大幅增加广告与产品促销的数量和普及度，增强全新的、更贴心的商品与生活方式、个人身份认同之间的联系。互联网提供了实现这些目标的理想场所。首先，人群使用最广泛的网站所采用的既销售广告空间又销售用户数据的商业模式，能够使产品广告投放更加精准，为个性化的商业推广开辟了巨大的新空间。其次，在线编辑与促销推广之间的边界缺乏有效的监管，促使了“原生”（native）广告的迅猛发展。该类广告设计通过赞助视频、产品植入、广告游戏和其他花招手段，把营销融入文化潮流的形式和社会互动之中，为品牌营造“有趣”“酷炫”与“友好”的形象。再次，企业迅速掌握调动互联网互动性的方式，动员消费者成为无薪或最低薪的研发人员、熟练工人和“品牌大使”。用户被鼓励贡献时间、精力和专业知识，来开发与完善产品，或将自己热衷的品牌推广给线上、线下的朋友。最后，集成到智能手机中的“无障碍”支付系统缩短了消费者考虑的过程与时间，鼓励了即时冲动的购买行为，从而促进了最终消费（McGuigan＆Murdock，2015）。

5. 环境成本

研究证明，气候变化的升级与资本主义扩张之间的联系是无可争议的。最近的研究表明自1970年以来，人类对环境的影响越发显著（Gaffney＆Steffen，2017:4），这与市场化的追求相契合，以及正如我们已经指出的，数字技术发挥着三个关键作用。

首先，如前文所述，数字技术为产品促销提供了主要平台，从而支持了一种过度消费和浪费的普遍文化。其次，正如有关音乐消费的最近历史表明，数字技术在组织文化消费方面处于新的中心地位，在加快“变革、淘汰与替换”规则的建立中起到了引领作用，有如随身听如何迅速被iPod取代，iPod又被流媒体取代（Hesmondhalgh＆Meier，2017:12）。最后，支持数字互联的基础设施对稀有矿物、材料和能源的生产和使用提出了越来越高的要求。从个人文件存储到云计算的转变，都极大地增加了对能量和水的需求——用于对存储和处理数据的服务器装置进行制动和冷却。

流通和使用中的数字媒介机器数量成倍增长，加速了它们的迭代率，同时也使得它们成为促进超级消费的核心动力。这造成了严重的累积性后果，即资源耗竭、能源消费、污染和浪费。

近年来，对数字技术环境成本的研究势头日益强劲，这对非物质研究中的盲点提出了重要挑战（Brevini＆Murdock，2017；Gabrys，2013；Maxwell＆Miller，2012），但作为研究和讨论的必要维度，它尚未被纳入主流研究的范畴。环境传播学是传播学研究中一个蓬勃发展的子领域，但其大多数实践者一直持续关注媒体再现的生产和影响，而忽视了传播基础设施和媒介设备在加速引发气候变化方面的核心作用。

这些对气候危机日益深化的实质性影响，提出了伦理方面的问题。研究者认为，仅仅考虑数字技术的替代和对立用途是不够的。正如肖恩·库比特（Sean Cubitt）所指出的，所谓基于互惠性和非商业交换的用户生成内容型平台，不可能成为真正的具有创新意义的替代媒介，“只要基础设施得以获许建立在有限资源的整体浪费中”（Cubitt，2017:168）。但是，正如开头所提到，媒介的物质基础绝不仅仅是资源有限的问题。它们是通过将原材料和能源供应转化为可用的设施和机器，以提供劳动生产和再生产的。

6. 传播劳动：促进与掩盖

在过去20年里，作为后工业资本主义的主要驱动力，创意和高科技产业由政界广泛推动。然而研究表明，遵循由市场化所确立的劳动力重组的一般原则，稳定组织中的职业发展模式迅速被自营职业、自由职业和零工所取代。

在技术及生产条件不断变化的情境下，虽然传播学者已经开始关注文化与传播工作中的变化，并做出了一些实质性与开拓性的研究，但我们还是缺乏对更广泛与更隐秘劳动过程的持续关注。最近有些关于媒介生产的研究，对新闻业和其他传媒业的持续变革提供了很有价值的意见，但却极少关注媒体工作者所使用的媒介设备的生产与维修，媒体工作所依赖的基础设施建设。通过结合具有更广泛资源的社会科学中的批判研究传统，研究者对这些问题进行了讨论，但是批判研究在与专业化的主流传播学研究共存的情况下显得有些弱势，而且在很大程度上分成了独立的子领域。本文认为这些研究需要作为一种不可或缺的分析维度，被纳入进主流传播学研究中去。

近年来，马克思的劳动理论重新走入西方研究者的视野，并取得了广泛的关注。众所周知，马克思在《资本论》第一卷的开篇就论述了商品，他通过揭示生产的“隐秘之处”来揭露，人们将注意力集中在成品上，以及在购买成品时会带来的愉悦和便利中，从而将生产隐藏在人们的视线之外。有关互联网的批评性评论追随马克思，揭示了数字生产的隐藏链条。正如厄休拉·胡斯（Ursula Huws）所言：

显然，非物质化劳动……它高度依赖于物质基础设施和大宗商品构成的物质基础，其中大多数却是在人们视线之外生产的，例如非洲和拉丁美洲的矿山、东方的血汗工厂和发展中世界的其他地方。没有［他们］……任何人都无法访问互联网（Huws，2014:86）。

那些进入新的“黑暗之心”的研究揭示了劳动力剥削的网络，正是这些剥削支撑着零售的数码设备（Fuchs，2014）。苹果智能手机的时尚高雅风格，与负责组装的富士康（Foxconn）高压性的血汗工厂环境形成了鲜明对比，就是一个极其鲜明的例子。

这些研究证实，数码物品所带来的乐趣和便利，很大程度上是建立在被掩盖的社会剥削和环境破坏基础上的。目前，社交互联网正在向物联网转变，数字技术在劳动力重组中日益占据重要地位，加剧了对这些隐秘过程提出道德质询的紧迫性。

7. 智能机器的出现

我们目前集中讨论的数字技术都是我们已经熟悉的，即便是变化中的互联网也是我们每天都在使用的。数字技术的图景正随着新技术带来的新型计算应用和新型网络架构而发生改变。例如，云计算、物联网、人工智能和机器人研究，已经进入生产与应用领域。其他的一些技术，例如引人注目的量子计算，仍旧处在研究发展阶段。不仅如此，信息和通信技术的发展正不断地与材料科学、纳米技术和生物技术的创新进行跨学科互动（Schwab，2017）。可以吸取经验，并具备自我导向的智能物体正出现在我们面前。传播正在从人与人之间的交互转移到机器之间的相互连接，但是围绕资源和劳动力的问题仍然存在，这些问题涉及建设、维护，以及对基础设施和现存设备必要的管控。

物联网和自动驾驶汽车在无需用户干预的情况下，就能传递车主和用户的信息，为“监控资本主义”（surveillance capitalism）的机器装置增添了一项重要的手段。这是一个重要的研究和辩论领域，但可以明确的是，人工智能和机器人技术将对总体的工作组织和环境资源产生更为深远的影响。

虽然，对下一代自动化浪潮可能取代的工作的数量和类型的估计各不相同，但人们普遍认为，这种影响将扩展到专业职业，尤其是那些像会计一样依赖数据收集和处理的职业。媒介生产领域并不那么容易受到影响，但也并非毫无关联。算法已经被运用于生产程式化的新闻报道，也决定了推送给脸书用户页面的新闻故事类型。然而，大多数富有创造性的媒体工作仍将是属于人的领域，那些管理和谈判工作，因依赖于建立在人际关系基础上的信任，也将会如此。正如最近的一份报告所指出，“未来的交易仍然依靠人与人来达成，即使事实可能是事先通过软件来收集的”（Wisskirchen et al.，2017:20）。与此同时，研究者们一致认同弗莱和奥斯本（Frey＆Osborne，2013）一项开创性研究的结论，他们预测受下一波自动化浪潮对那些从事非技术性的、重复性的手工、文书和服务行业的工作人员的影响最大。这一趋势引起了传播和媒体学者的关注，原因有两点：首先，正如前面提到的，领先的互联网公司在构建新的计算机、网络和人工智能架构方面发挥着核心作用。亚马逊、微软和谷歌目前是领先的云计算运营商（Patrizio，2017）。微软、谷歌和苹果同时也分别是全球最顶尖的六家物联网公司之一。谷歌公司的深度思维（DeepMind）团队迅速成为发展人工智能的重要力量。传播学研究需要与这些公司的架构和雄心相匹配，并扩大研究所涉及的领域和应用范围。其次，尽管大多数媒体生产工作可能会抵制自动化，但机器人技术的进步将从根本上改变大量用户的生活，包括他们与媒体的关系。受教育程度最低和收入最低的人群将受到最严重的影响。许多人已经被排除在有效地、自主地利用现有互联网所提供的参与、合作和创造的全部机会之外。永久性地离开正规性质的有偿工作体系将加强这种边缘化。乐观的观察人士认为，随着旧工作岗位的消失，新的工作岗位将会被创造出来，如果获得再培训的机会，工人们将在新经济中找到一席之地。另一些人则认为，解决技术引起的结构性失业难题的办法在于普通基本收入体系的引入，让受助人能够有尊严地生活而不受雇佣劳动关系束缚——能够自由地从事得以实现自我发展和社会参与的项目，包括合作性质的文化生产。这些都是相当重要的讨论，传播学学者必须参与其中。将多元的表达形式和传播机会运用于可行的传播范围及组织，仍旧是我们所关心的重点，但正如笔者所论述的，在当前的新兴环境下，我们有必要扩大我们的媒介概念，应将物质性结构包括其中，由此加固传播的问题基础，以应对媒介所带来的更广泛的社会和环境的后果与成本，并通过改变的可能性把这一分析运用于思考中。

这一议程对我们已有的研究概念和框架提出了巨大挑战，它要求传播学者们走出已有的舒适区，与不熟悉的研究领域的研究人员进行合作。要对围绕新兴传播机器和网络展开的辩论进行有效的干预，必然涉及新材料特性和量子计算运行等专业知识，以对其环境影响和社会后果进行评估。然而，在不同的选择之间做出决定从来就不是一个简单的问题分析过程。这也必然是一种道德选择。

8. 有关机器的道德经济

质疑伴随其中的这些选择从一开始就是政治经济学批判讨论的一部分。最近，随着人们对道德经济概念兴趣的重燃，这种研究旨趣又被重新重视起来（Hesmondhalgh，2017），它驱使我们去探索“经济组织基本特征的道德正当性”（Sayer，2015:19）。

正如笔者在其他文章中所指出的那样，所有经济都是道德经济，因为所有的经济交易都将我们卷入社会和环境关系的链条中，因此我们一直面临着道德选择（Murdock，2011）。当我们买了一部智能手机，我们就与资源被攫取的地方产生了联系，并且在某种意义上参与了那些无形的智能手机生产者、基础设备运转与维护者及手机废弃物回收者们的生活，并且与这些介入行为对自然世界的影响也脱离不了干系。

最近关于道德的讨论主要集中于自由、平等和团结等核心原则上，这些都是在法国大革命中所宣扬的。这些讨论重点放在如何最好地定义这些术语，并平衡它们潜在的敌对主张。互联网已经成为这种日常竞争的关键阵地，占主导地位的企业坚持颂扬消费者的选择和个人表达，这与采取干预措施，即基于协作活动来获得不同形式的自我实现方式背道而驰。这些选择并不抽象。它们是政治讨论的核心，关于如何组织数字技术以及如何处理其对劳动的组织、社会生活和环境完整性的影响。

目前，有关传播政策方面讨论的焦点主要集中在主流技术的拥有、运作和部署方式上，市场原教旨主义的关键原则受到一个基础广泛的替代提案的挑战。这些新措施包括：将数字网络重组为公用事业；限制集中化和私有化；以提高企业赋税的方式来获取资金资助非商业的传播活动；以及保障用户对个人数据的访问和控制权限。

这些仍然是核心问题，但要认识到数字媒体是以物质作为基础的这一事实，则要求我们重新联系有关媒体所有权、媒介监管和改革的提案，将其置于关于生产链组织的更广泛的讨论中，包括传媒基础设施和设备的制造，以及资源、能源和消费等先决条件对环境可持续发展和环境正义的影响。

在传播技术概念构思与设计的形成阶段，我们就必须要参与讨论，就这些技术使用的材料、它们将消耗的能源、它们允许和否认的用途，以及生产与处理这些技术所带来的社会环境成本等方面提出问题。随着机器变得越来越自主、越来越具自我引导性和相互连接性，我们也需要考虑责任归属问题。有效地解决这些问题需要形成媒体机器的道德经济，这种道德经济必须基于这样一种认识，即我们作为工人和用户所使用的传播系统与一般劳动组织和自然环境的转变密不可分。

随着机器之间的对话超越了媒体与人之间的交互，批判传播研究比以往任何时候都更有必要。我们坚持认为，信息与表达永远不能被仅仅简化为数据，其构成应该总是内含社会性和文化性，并嵌入到经济、技术和生态之间的一般关系中，这为理解当前和塑造未来提供了独特和不可或缺的资源。

参考文献

Boutang, Y. M. (2011). Cognitive capitalism. Cambridge, England: Polity Press.

Brevini, B.,＆Murdock, G. (2017). Carbon capitalism and communications: Confronting climate crisis. Basingstoke, England: Palgrave Macmillan.

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[1]原文Media Matherialties: For a Moral Economy of Machines，见Journal of Communication（2018）68:359368.

[2]格雷厄姆·默多克（Graham Murdock）：英国拉夫堡大学社会学院文化与经济学教授。

[3]王如一：上海师范大学影视传媒学院讲师。

思维机器的想象：技术迷思与人工智能的兴起[1]

西蒙·娜塔莉[2] 安德里亚·巴拉托雷[3]

王晓培[4] 译 石力月 校译

1. 引言

正如媒介与技术史学者所言，一项新技术总是被寄予各种各样的希望和恐惧（Corn，1986；Sturken et al.，2004；Natale＆Balbi，2014）。随着新媒体研究作为一个研究领域出现，学者们将围绕数字技术而产生的文化话语称为“想象物”（imaginaire）（Flichy，2007）或“现代迷思”（modern myths）（Mosco，2004）。就像之前出现的传播技术一样，个人电脑、电子阅读器、智能手机和互联网等数字媒体的公共话语受到诸如推测、幻想和关于未来的参照等因素的强烈影响（Boddy，2004；Ballatore，2014）。

其实，所谓的“新媒体”已经有很长的历史了，该领域的研究对理解当下的数字文化至关重要（Park et al.，2011）。有关人工智能的推测与幻想是数字想象（digital imaginary）的一个关键部分，它们刻画了计算技术的早期发展。本文试图通过对此类推测与幻想的出现进行阐释，并聚焦人工智能迷思——被广泛定义为将数字计算机视作思维机器（thinking machines）的观点集合，它出现于20世纪50年代至70年代早期，这也是研究技术迷思和数字想象的建构模式的关键时期。通过对《科学美国人》（Scientific American）和《新科学家》（New Scientist）两本杂志中人工智能相关文章的内容分析，总结出了建构人工智能迷思的三种主要模式：①类比和话语迁移（discursive shifts）的再现，即将其他领域的想法和概念用于描述人工智能技术的功能；②对未来的修辞运用（a rhetorical use），即设想当前的缺陷和局限性将很快被克服；③围绕人工智能的相关争议，我们认为其应被视为人工智能迷思话语的一个组成部分。对这些模式的认知可以为考察特定的人工智能迷思的兴起以及其他语境下技术迷思的建构提供有用线索。

尤其是，人工智能的早期历史中就存在的争议揭示了技术迷思出现和扩张的动力。对于争议在超心理学（parapsychology）等领域产生的重要作用，我们认为，质疑和批判提高了人工智能在科学讨论和公众领域引发关注的能力。人工智能迷思的产生和发展，不仅源自那些相信可能建造出思维机器的人所创造话语，更是来自同时包含这一图景的支持者和批评者所创建的对话关系（a dialogic relationship）。争议的功能性作用有助于解释迷思的持续性，其始终围绕着描述早期人工智能讨论的那些首要问题和修辞。

通过在早期人工智能研究背景下考察这些模式，本文有三个主要目标：首先，旨在帮助更好地理解人工智能兴起的主要特征及其产生的文化影响。其次，旨在提供一个相关个案研究——分析伴随技术迷思出现的修辞和话语策略。最后，本文的分析还指出了对人工智能历史进行再评估的必要性。我们尤其对比了一种过于简化的观点，即在流行文化和公共领域中，人工智能迷思的修辞被计算机科学家们准确描述技术潜力及其问题的尝试所抵消。相反，我们发现，人工智能迷思的基本信条也能在该领域重要研究者的相关介入性讨论中找到，它们刊登在《科学美国人》《新科学家》等杂志中。

下文将如此展开：首先，讨论了作为探讨技术科学发展有效框架的技术迷思。其次，在简要阐述选择《科学美国人》《新科学家》杂志进行调查的有效性后，我们讨论了三种主要的修辞和话语模式（类比、预测未来和争议），以描绘20世纪50年代早期以来出现的人工智能迷思。在结论部分，我们认为人工智能引发的话语代表了一种强有力的技术迷思，其仍然深刻影响并塑造着当下的数字想象。

2. 技术迷思

什么是“技术迷思”？为什么要用这一概念重新界定人工智能的出现？“迷思”[5]（myth）这个词在欧洲文化与媒介研究的基础上，特别是在法国符号学家罗兰·巴特（Roland Barthes）的知识遗产中，引发了广泛的共鸣。他认为，“现代神话学”（modern mythologies）是我们时代主流的文化意识形态，是人与技术关系的核心（Barthes，1957）。文森特·莫斯可（Vincent Mosco，2004:3）认为“迷思是能够活跃个体和社会的故事，为人们提供摆脱单调乏味日常生活的路径”。在当代社会，这些将我们指向“数字至上”（digital sublime）的路径经常借由技术得以体现，如数字计算机和互联网。类似地，杜里什和贝尔（Dourish＆Bell，2011）在研究无处不在的计算时为技术迷思下了定义，即关于一种新技术如何适应人类世界强大的“组织化愿景”（organising visions）。

正如莫斯可所强调的那样，涉及数字技术问题时使用该术语的理论优势与这样一个事实有关：尽管对“迷思”的使用经常带有贬义，技术迷思却并不一定意味着虚假和欺骗。更准确地说，真实或虚假的状况并不妨碍迷思的本质。正如他所言，迷思“不是真或假，而是死或活”（Mosco，2004:3）。从这个意义上来说，观点是否符合现实并不重要，重要的是其揭示出的有关自身起源的文化背景。即便其原则被证明是极不正确的，一个鲜活的技术迷思也可能会产生深远的影响。这与信息科学家哈米德·埃克比亚（Hamid Ekbia）对人工智能迷思的描述是一致的。他将其界定为“梦想的化身——一种激发探究、促进行动和要求承诺的梦想，不一定是错觉或幻想”（Ekbia，2008:2）。

如娜塔莉（Natale）所言（2016:440-443），技术的主流叙事与表征一定与现实相符，就对技术迷思研究感兴趣的学者们来说，这一事实有着重要的方法论意义：尽管有准确性和真实性上的考虑，所有技术迷思仍需采用同样的方式加以考虑与研究。要使用一个在历史和科学社会学领域被概念化的表达，那么研究技术迷思需要应用对称性原理（the principle of symmetry）。依据该原理，同类型的原因应该可以同时解释“正确的”和“错误的”看法（Bloor，1976）。

技术迷思是如何对文化和社会产生影响的？一个可能的解释存在于迷思的叙事特点之中。讲故事的不同方式（比如Cavarero，2000）表明，叙事的特征之一是其遵循不断重复的叙事模式进行传播的能力。这同样适用于技术迷思，其在特定社会和文化中具有产生影响力的能力，这种能力与叙事性修辞（narrative tropes）的性质息息相关，即能够不断被重复和传播，能够在多重语境下描述作用、影响和技术前景（Natale，2016；Ballatore＆Natale，2016）。

人工智能的早期历史主要围绕运用数字运算工具制造思维机器的可能性，与技术迷思的出现密不可分。C.戴安娜·马丁（C. Dianne Martin，1993）讨论了一种关于计算机的典型想象，即将其想象为一种“奇妙的思维机器”（awesome thinking machine）。在数字革命早期，主要是20世纪50年代和60年代初，大多数人将刚刚出现的计算机视为“智慧的大脑，比人更聪明，无限制、快速、神秘并且可怕”（Martin，1993:122）。马丁基于大量以民意调查为基础的社会学证据及对报纸的内容分析得出结论：主流媒体记者通过误导性的隐喻和对技术的夸张描述塑造了公众对早期计算机的想象。与之相对，马丁提出，计算机科学家们试图反驳这类叙事及对新设备的夸大（p.129）。当计算机在70年代初进入到人们的工作和日常生活之后，“奇妙计算机”迷思的可信度降低了，但仍旧影响着大部分美国民众。20年之后，虽然这一迷思的可信度进一步降低，但是这种迷思——特别是其负面形式——仍旧存在。然而，马丁的分析不仅低估了迷思在普通公众中的重要性，也低估了其在计算机科学领域的技术专家和研究者中的重要性。然而，人工智能领域对生成这些看法起了何种作用，并未得到解释。我们将在下文中补充说明这一缺失。我们在对计算机科学家们发表通俗科普文章的杂志进行内容分析后发现，人工智能迷思的流行不仅是由记者，也是由在人工智能领域工作的研究者所制造的。

3. 人工智能迷思的建构：内容分析

奥尔托莱瓦（Ortoleva，2009:2）认为，技术迷思不仅会影响公众对技术的看法，也会影响“那些进行技术创新并使其得以发展的人们的专业文化”。基于此，为理解人工智能迷思，除了考察人工智能科学家的内部圈子以外，对技术人员所处的专业和技术科学环境的考察也是必不可少的。为此，我们对1950—1975年的研究进行了初步考察，寻找在技术层面广泛讨论该学科发展的重要杂志。这项主题考察基于包含计算机（computer）、控制论（cybernetics）和智能（intelligence）三个关键词的文章样本。最终，我们选择了两本被广泛阅读的杂志：美国出版的《科学美国人》和英国的《新科学家》，而在《国际计算机学会通讯》（Communications of the ACM）和《大众机械》（Popular Mechanics）等其他杂志中，我们未能发现与该主题足够相关的内容。

虽然远称不上综合全面，但该材料提供了如何将人工智能研究的结果和前景呈现给有知识的读者的见解。事实上，这两本杂志一直面向广大的科学家和工程师读者。这些跨学科讨论技术科学创新的杂志有助于考察人工智能研究引发的愿景、恐惧、渴望和幻想，以及获得整个社会如何就新媒介的引入进行论辩的线索。至关重要的是，相比科学论文，人工智能领域的核心研究者可以通过杂志平台接触到更多读者，使他们能更广泛地讨论人工智能的潜力和未来。

在使用材料时，我们遵循了媒体历史学家卡罗琳·马尔温（Carolyn Marvin）提出的研究媒体和技术史的方法论建议。通过考察主要针对专家读者并由专业人士和工程师撰写文章及信件的杂志，马尔温记录了从科学家、电气工程师到放料工、电报员等操作骨干在设计、改进和推广他们所处时代的新媒体时所做的努力（Marvin，1988）。该方法的另一个优势在于，其提供了一个与其他媒介史和新媒体研究——同样以大众科学杂志作为研究材料，以揭示在接受新媒体时表征和迷思生成的过程——进行对比和确证的机会。比如瓦诺伯根（Vanobberghen，2010）使用马尔温的方法考察了比利时一本无线电爱好者杂志对引入收音机的反应。涉及数字媒体方面，史蒂文森（Stevenson，2016）近来通过讨论被其称为“新事物的信仰”（belief in the new）的概念，揭示了迷思的生成模式。他着眼于网络文化杂志《蒙多2000》（Mondo 2000）和《连线》（Wired），考察了它们在建构因特网和万维网迷思的叙事中所发挥的作用。

沿着马尔温的思路，我们研读了《科学美国人》和《新科学家》中与人工智能领域的议题和概念有关的文章，比如控制论、系统理论（systems theory）、计算语言学、运筹学（operations research）和自动机理论（automata theory）。根据索引，我们从《科学美国人》杂志获取了1240篇文章；从《新科学家》创刊的1956年到1975年间，筛选出了600篇文章。接着我们进一步分析这些文章，从每本杂志各选出了100篇高度相关的文章进行深入研读。主题分析的方式帮助我们发现了三个在这两本杂志中重复出现的主题（类比、未来指向和争议）。

除了上述优势，我们的方法论也存在一些应被注意的不足。首先，精确划分《科学美国人》和《新科学家》25年来的读者群体是不现实的。虽然他们的读者可能较为广泛和多样，但是研究发现，在同样的时间范围内，至少《科学美国人》杂志主要定位于专业读者（Funkhouser，1967）。其次，因为技术迷思是在公共领域建构的，有人可能会质疑《科学美国人》和《新科学家》的读者群体过于有限。正如我们在技术迷思与叙事关系的讨论中提出的，技术迷思涉及能够在公共领域的多个语境中传播的叙事性修辞（Natale，2016）。就这一点而言，重点关注科学和技术的杂志成为识别语境的有用资源。技术迷思在这些语境中被建构，并获得了在其他语境及渠道中复制和扩散的能力。

分析哲学家约翰·塞尔（John Searle）提出的强弱人工智能区分论述受到了广泛讨论。塞尔认为，“强人工智能”旨在设计出普遍意义上的、类人的智能；而“弱人工智能”的目的是创造能够模仿人类特定智能行为的高度专业化工具（Searle，1980）。约翰·霍格兰德（John Haugeland，1985）将强人工智能称为“有效的老式人工智能”（Good Old-Fashioned Artificial Intelligence），其主导该领域直到70年代。弱人工智能应用虽然无处不在，却在很大程度上被人忽视，因而人工智能迷思主要是围绕强人工智能的可能性展开的。在本研究选取的杂志中，人工智能的出现被视为一种创新——它不仅预示了激动人心的应用形式，同时也预示了人与机器关系的急剧变化。

通过考察《科学美国人》和《新科学家》杂志对人工智能的呈现方式，我们发现了三种建构人工智能迷思的主要模式。第一种模式基于我们计划称为“话语迁移”（discursive shift）的实践，即用其他领域和语境中的概念和想法来类比描述人工智能的概念。第二种模式建立在对于未来神话的建构之上，即将现阶段人工智能未实现的目标投射到未来，把人工智能研究的不足转变为发展的可能。第三种模式是对于人工智能一直以来存在的争议，其在建构人工智能迷思中起到了根本性的重要作用。接下来，我们将进一步考察不同的模式和策略是如何运作的，以及它们如何影响公共领域对人工智能研究的再现/表征。

4. 话语迁移与类比

建构人工智能迷思的第一种模式是话语迁移的重复出现，通过这种迁移，其他领域和学科的概念、范畴被用于描述计算技术的运行。哈米德·埃克比亚指出了人工智能历史中存在的科学与工程学之间的基本张力。人工智能的开创者们使用不同范式从事工程、科学和话语实践（Ekbia，2008:5）。这些话语实践需要将生产不同工程产品（如计算机程序和自动化设备）的工作，与有关人类思想、智能和行为的广阔的科学主张相联系，这就依赖人类、动物和机器之间的大胆类比。虽然类比的使用在科学话语中广泛存在，该领域也并非个例（Bartha，2013），但它在人工智能研究者所采用的跨学科研究方法中尤为突出。

尽管一些作者从目的论角度将人工智能的基础追溯到西方哲学的根源（McCorduck，1979；Russell et al.，2010），但其实际兴起于20世纪中期控制论、运筹学、心理学和新兴的计算机科学的交叉领域。美国神经生理学家瓦伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）在1943年发表的论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》（A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity）中（McCulloch＆Pitts，1943），建立了神经活动的数学模型。他们的理论集合了逻辑学领域研究者鲁道夫·卡纳普（Rudolf Carnap）、大卫·希尔伯特（David Hilbert）、伯特兰·罗素（Bertrand Russell）和阿尔弗雷德·N.怀特海德（Alfred N. Whitehead）的重要成果，以及阿朗佐·丘奇（Alonzo Church）和阿兰·图灵（Alan Turing）提出的可计算性理论（the computability theories）。1948年，维纳（Wiener）出版了畅销专著《控制论》（Cybernetics），该书广泛传播了关于智能机器的想法（Wiener，1948）。

1950年，在大西洋彼岸，英国数学家阿兰·图灵发表了名为《计算机器与智能》（Computing machinery and intelligence）的论文，其中他概述了几个颇具影响力的想法，如自然语言处理、机器学习和遗传计算（genetic computing）。该文还描述了广受讨论的图灵测试（Turing test），即机器的智能通过其产生的难以辨别人机身份的对话能力而得以评估（Turing，1950）。在这一阶段，计算机作为大脑的隐喻以及其作为现实核心要素的信息处于中心地位的观点广受认同（Floridi，2008）。

人们往往会将控制论的发展与纽约的梅西会议（Macy Conferences）相联系，然而人工智能的正式诞生却是在另一个学术会议上——1956年在新罕布什尔举办的“达特茅斯夏季人工智能研究项目”（the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）。该会议试图就“如何让机器使用语言，形成抽象和概念，解决人类现在面对的各种问题，并实现自我完善”等问题进行讨论（McCarthy，2006）。从这个意义上说，人工智能从一开始就有着宏伟目标，即整合不同研究领域以从整体上实现人类智能，使其能够应用于任何人类活动，如语言、想象和解决问题。这已经超越了控制论和运筹学略显狭窄的范畴。因此，《科学美国人》和《新科学家》在描述人工智能技术时常使用描述人类或动物行为的术语。这就导致了话语迁移——概念通过类比论证从不同语境迁移出来，因其携带着自身固有的文化关联和意义，所以常常会产生跨领域的误译（Ekbia，2008:5）。

《科学美国人》和《新科学家》发表的文章和评论中常出现计算机和人脑、机器和生命体之间的类比。W.格雷·沃尔特（W. Grey Walter）在1950年写给《科学美国人》的一篇文章中提到“人们对模拟生命的机器非常感兴趣”，甚至表示“那些采用该系统来设计我们强大计算机器的工程师们没有意识到，他们正在复制自己的大脑”（Walter，1950:43）。类似地，匈牙利裔美国数学家约翰·乔治·凯梅尼（John George Kemeny）注意到，人脑本身可以被比作一台机器。他认为：

一个正常人就像一台通用机器。如果有足够多的时间，他可以学会任何东西。……没有确凿的证据表明，人类和机器之间有本质区别。对于任何人类活动，我们都可以设计出一个与之对应的机械设备（Kemeny，1955）。

人造生命与生命体的对比甚至可以包含超越纯粹理性边界的人性元素，以及感受和情绪。比如，1971年《新科学家》刊登了一篇名为《日本机器人拥有真实感觉》（Japanese Robot Has Real Feeling）的文章。深入阅读后就会发现，实验内容与人类情感关系不大，而主要是论述机器人通过接触来获取物体信息以模仿人类触觉感知的能力（Anon.，1971）。作者利用feeling/feelings这个词的多义性[6]玩了一场文字游戏，他的报告里用了很多夺人眼球的元素暗指文章谈论的是基础触觉刺激以外的人类情感。其他常见的将计算机和机器人人格化的尝试则与儿童有关，一些人认为儿童的行为和学习策略可以成为帮助计算机通过经验和试错进行学习的有效路径（Robertson，1975；Selfridge＆Neisser，1960）。《科学美国人》和《新科学家》刊登的很多有关人工智能研究的报告中经常出现类似的话语迁移，最常见的观点就是机器可以“思考”，从根本上将关注焦点从计算技术转移到对心理学议题的讨论上，比如思考或感知意味着什么（参见Selfridge＆Neisser，1960；Kemeny，1955；Walter，1950）。医学（Anon.，1960）、发展心理学（Robertson，1975）和生物学（Moore，1964）等领域的概念均被人工智能话语挪用并吸收。

技术史的相关研究表明，语义场的建构在学科领域以及使用同范式的研究者社群的建设中常发挥重要作用（Kline，2006；Oldenziel，2006）。正如露丝·奥尔登齐尔（Ruth Oldenziel，2006:478）所言：“词语是用来建构社会现实的武器，一些群体被包含其中而另一些则排除在外。”引入和应用新概念有助于创造共享意义，这对于边界工作（boundarywork）非常重要（Gieryn，1983）。对人工智能来说，使用不同语境中的概念和关键词以实现话语迁移，有助于人工智能研究领域的科学家和工程师群体创造共享意义。这些类比模糊了人脑和机器的边界，形成了有关未来人工智能的特定期待和想象。

5. 预测未来

建构人工智能迷思的第二种模式非常依赖于对该领域未来发展的断言。对未来的预测和想象是技术迷思转化成特定的文化和社会想象的主要方法之一（Natale，2014）。科技史学家认为，技术科学环境中面向未来的话语可能会导致重点由当下的研究状态转向技术被成功应用的想象前景。这一“社会科技的预测”能够促进研究者社群的建立，同时引入一个能够影响与组织科学家、科技专家和工程师们工作的共同目标或终点（Messeri and Vertesi，2015）。[7]

在人工智能研究中，对未来发展的呼吁是一个常见主题，其将目前人工智能研究应用方面的不足转向一个似乎能克服这些问题的不远的将来。《科学美国人》和《新科学家》中的许多文章都明确讲述了未来的发展：作者提出人工智能在交通（Glanville，1964；Lighthill，1964）、机器人学（Taylor，1960）以及医学（Anon.，1960）等领域的潜在应用。这些预测通常包括对新应用领域开发所需时间的估计：比如，格伦维尔（Glenville，1964:684）坚信“用一台电脑控制城市中较为繁忙的交通路段”将“毋庸置疑会在20年内实现”。即使在介绍当前研究时，撰稿人还常强调其对未来机遇的影响。比如，在讨论自己的研究结果时，爱丁堡大学机器智能系系主任唐纳德·米基（Donald Michie）承认“没有一项技术能够带来魔术般的变化”，但同时他也认为“使用有效方法来表现国际象棋的知识会产生极好的结果”（Michie 1972:371-372）。[8]

人工智能历史学家克勒维耶（Crevier，1993）认为人工智能“黄金时代”的特点是在多个领域迅速取得初步成果。这种令人鼓舞的短期进步为该领域的发展带来了极为乐观的预测，增加了人工智能迷思的可信度。国际跳棋、国际象棋等正式比赛项目为人工智能的应用提供了一块肥沃的试验田。IBM研究部门的阿瑟·L.塞缪尔（Arthur L. Samuel）从1952年起着手研究一个学习下国际跳棋的程序，基于棋盘上已有棋子位置所得出的启发式得分（heuristic score）选择最优走法（Samuel，1959）。在流行文化中国际象棋常与高智商联系在一起，这吸引了不少顶尖人工智能科学家对其进行研究（Newell et al.，1958）。在《新科学家》的一篇文章中，唐纳德·米基专门在一个题为“未来”的章节中尝试通过再现国际象棋专业知识的方法考察其所可能具有的改进方法（Michie，1972）。其他人推测，编写国际象棋程序可能会帮助人们更好地理解人脑究竟是如何工作的（Zobrist＆Carlson，1973）。最后，正如1952年发表于《科学美国人》的一篇文章所指出的，游戏研究的应用能够为“将来可在商业和军事决策中做决定的自动化机器”开辟道路（King，1952:147）。然而，在20世纪70年代早期，《新科学家》的一篇文章承认，尽管技术上取得了一些鼓舞人心的进步，但英国举办的一次会议证明，想要设计出一台能够打败国际象棋大师的计算机还有很长的路要走（Anon.，1973）。直到1996年，国际象棋程序“深蓝”（Deep Blue）才得以成功打败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）（Campbell et al.，2002）。

预测未来不仅是想象人工智能研究潜力的一种途径，也是该领域内技术发展的一个特有的部分。1958年，《新科学家》报道了使用计算机进行有效预测的可能性。尽管接下来的数十年内这方面的许多改进已经实现，文章仍提出了一些尚未实现的应用。文章写道，俄罗斯科学家莱奥尼德·克鲁申斯基（Leonid Krushinski）声称自己发现了一种新的反射（reflex）形式，他的研究“将帮助数学家们创造能够进行人脑无法完成的大规模预测的机器”（Anon.，1958）。几年后，该杂志还刊载了一系列关于技术预测的文章，并为其取了一个颇有科幻小说风格的题目“1984年的世界”（The World in 1984）。其中的很多预测，比如20年后的道路和交通（Glanville，1964）或航空网络（Lighthill，1964）——强调使用智能计算机执行那些通常由人工完成的工作的潜力。进一步预测的主题主要关注与人工智能相关的技术，包括自动化在农业中的应用（Morgan，1961）、高级时装的机械化设计（Macqueen，1963）以及智能化学工厂的建设与运作（Ridenour，1952）。1960年的一篇文章指出，人工智能或许可以帮助发现治疗癌症的方法。这一充满希望的说法是基于如下考虑：“从控制论角度来看，癌症可以被定义为控制系统中的一个差错；即反馈系统中的一个错误信息或差错”（Anon.，1960）。

有意思的是，与前述的话语迁移相类似，第二种模式同样需要不同语境的迁移：实际上，人工智能研究的结果从当前视野推进到了未来视野。这种修辞手法常常描绘了具有前景的新领域的技术科学研究（Borup et al.，2006），它是我们所考察的《科学美国人》和《新科学家》等杂志中刊登的那些人工智能研究文章反复使用的模式。人工智能迷思的建构包含了概念的迁移，即不同领域的概念和观点被引入和应用于人工智能研究的描述中，或者将人工智能的研究结果从对当下状态的考察转变为对未来视野和发展的想象。

6. 争议的角色

在对《科学美国人》和《新科学家》杂志建构人工智能迷思的分析中，我们发现了有关（强）人工智能争议的第三种模式。20世纪60年代早期，对人工智能的前景普遍持乐观主义态度，然而至少从那时起，怀疑论和批评家就开始积极活动，反对无理由的乐观预测，并指出了人工智能的核心原理存在的概念性问题（Moore，1964；Ulam，1964）。在《科学美国人》和《新科学家》两本杂志中，对人工智能技术潜力的热烈宣扬与批评干预同时存在。主要出于技术限制，研究者们尤其对计算机能否拥有与人脑相同的功能持质疑或微妙的态度。（比如Voysey，1974；Albus＆Evans，1976）。据美国物理学家路易斯·N.赖德诺尔（Louis N. Ridenour）计算，以现有的计算技术，如果想制造出一个像大脑一样复杂的电子管，需要“一栋摩天高楼来容纳它，使用尼亚加拉瀑布产生的动力去运行，并用尽瀑布的所有水流使其保持冷却”（Ridenour，1951:17）。在人工智能领域萌芽的早期，研究者们就意识到，制造思维机器的梦想远在控制论发展之前就开始了，但是自始至终都没有出现令人信服的成果（Moore，1964）。有学者认为，在劳动等领域应用自动化可能会产生令人担忧的结果，比如人工智能的应用和发展所涉及的伦理和社会问题（Voysey，1975）。

从发展过程来看，争议和批评并未使该领域的发展停滞不前。不同的时期，作者、评论家和科学家都会拥抱、认可或反对人工智能迷思。在人工智能研究圈内，虽然对本学科的基本原理存在某种共识，但批评者们认为这一学科的假设过于简单，其哲学基础过于稚嫩（比如Taube，1961）。早期人工智能项目主要依靠抽象的、无实体的符号处理，通过形式语言（formal languages）运行，缺乏物理的、感性的维度，这被人工智能批评家们视为其方法论的主要缺陷之一。特别是现象学家和海德格尔派学者赫尔伯特·德莱弗斯（Hubert Dreyfus），他对人工智能的公开攻击导致其被科研界排斥（Dreyfus，1965；1992）。在明斯基（Minsky）对人工智能迷思的绝对信仰与德莱弗斯的激进质疑之间，广泛存在着流动的、微妙的立场。尽管一些人不认同将大脑与计算机等同这一核心隐喻，其他科学家仍旧接受强人工智能的可能性（Lighthill，1973）。

我们应该如何重新思考争议在人工智能迷思的建构中所起的作用呢？人工智能史学家最喜欢用“起落”（rise and fall）的叙事来描述20世纪50—60年代该范式的兴起以及在接下来20年间的显著衰落（Crevier，1993；Russell et al.，2010）。根据这一叙事，当人工智能研究者获得了早期的成功，不切实际的期待就开始蔓延，并让人们相信完全成熟的思维机器马上就要诞生了。这种“炒作”（hype）在60年代末达到了顶峰。70年代初，人工智能研究的实际成果与对思维机器天马行空的想象之间的鸿沟致使“人工智能的寒冬”（AI winter）出现，损害了人工智能热衷者的可信度，并导致了普遍的信誉和资金损失。虽然炒作和幻灭的叙事对研究资金的周期问题有足够的考虑，但却无法充分捕捉人工智能迷思一直以来的样子——不仅在“寒冬”期间或之后，还包括先前的“黄金时代”以及最近的发展——一个围绕思维机器是否可能诞生而形成的极具争议的领域。批评并非，或者至少不仅仅是一种炒作导致的结果，而是一个从最开始就一直参与并形塑人工智能迷思的要素。因此，脱离“起落”的叙事框架内看待争议，我们或许可以质询争议是否以及在多大程度算得上是建构人工智能迷思的一个功能性和整体性的组成部分。的确，虽然科学争议常被视为科学理论或科学领域发展的障碍（Besel，2011；Ceccarelli，2011），但是科学与技术史的研究者们——最著名的是托马斯·吉伦（Thomas Gieryn，1983），以及在技术的社会建构论（social construction of technology）框架中，特雷弗·平奇（Trevor Pinch）与维博·比克（Wiebe Bijker，1987）——强调了争议在科学和技术创新中的功能特征（另见Engelhardt＆Caplan，1987）。采取相似的方式或许有助于理解争议是如何成为人工智能领域的结构性要素的。

思维机器的迷思以大量断言、理论和技术的形式出现，使其从根本上招致了质疑和批评。人工智能史学家有时认为，激发争议的倾向在这个学科的命名中就已经注定。罗素等人（2010）认为，1955年约翰·麦卡锡（John McCarthy）创造的“人工智能”一词明确设定了这样一个目标——人造的类似人类智能，导致了对其过高的期望。

广泛而显然无休止的争议贯穿了人工智能的整个历史，同时也表现在其他饱受争议的语境中。比如超心理学，一个关注被称为“超自然现象”研究的领域。[9]以边缘科学（fringe science）为例，科学社会学家大卫·J.赫斯（David J. Hess）提出，超心理学者及其反对者们并非单纯的对立，而是更广泛话语中的参与者，该话语的存在是以围绕超自然现象的持续争议为基础的。他指出，不断诱发怀疑论的不仅仅是那些批评边缘科学非理性的人群，还包括超心理学者本身。他们宣扬对企业界、正统科学（official science）、医疗机构以及其他超心理学者、新时代人（New Agers）或唯灵论者所持主张的批判。在“科学家致力于边界工作（boundary-work）以区分科学与非科学，（……）很多其他群体不仅对更正统的科学家和怀疑论者而且对彼此也建立边界（然后他们自身成为各种群体）”的语境下，争议为该领域的存在提供了基础和条件（Hess，1993:145）。

考量宗教信仰在公共领域是如何被评估和质疑的，也可为阐明争议在技术迷思中的作用提供有力的解释工具。事实上，（Robert Geraci，2008）曾认为，人工智能迷思和宗教思想之间存在惊人的相似。宗教研究和媒介研究显示，宗教信仰和实践不仅与怀疑论共生，甚至可能还需要怀疑论（Taussig，1998；Walker，2013）。虽然科学与宗教有着诸多不同，但信仰在这些语境中同时被认可和质疑的方式，或许可以为理解科学理论信仰中相似的动力机制提供参考。辩证地看，人工智能迷思的出现和发展是基于支持者与反对者的不断论争。

正如本文开头指出的，技术迷思指的是其在特定的社会和文化中存在及渗透的能力（Mosco，2004）。从这个意义上说，争议是思维机器迷思的一个非常重要的组成部分，因为争议让迷思得以生动，并且具有在科学论争和公共领域吸引关注的能力。大众媒体在公共领域夸大并强调了有关人工智能的争议。杰森·德尔伯恩（Jason Delborne，2011）令人信服地表示，科学争议是一种语境，经由该种语境，特定的范式、理论和领域能够在科学世界以及公共和大众领域中建构它们的受众。大众媒体在一定程度上利用了科学家对成名的渴望，通过对人工智能项目耸人听闻的描绘，使得大众形成了数字计算机是“超级电子大脑”，甚至“比爱因斯坦还厉害”的认知（Russell et al. 2010:9）。这一趋势在诸如《科学美国人》和《新科学家》等的流行科学杂志中也十分显著，争议成为其中讨论、评估及最终建构人工智能迷思的关键途径之一。

7. 结论：人工智能迷思的兴起与延续

通过将人工智能技术的兴起界定为技术迷思，本文的分析有助于研究关于数字技术的想象。事实上，如果不考虑人工智能在20世纪50—70年代这个发展的关键期所产生的影响，就很难理解当前计算技术的文化意义。不过，在此之后，人工智能的迷思并没有如“人工智能寒冬”的叙事所暗示的那样，停止发挥其巨大的影响力。事实上，这一迷思继续描述了当代新媒体技术想象的诸多方面。尽管该迷思似乎在70年代就已丧失了可信度，但是它并没有消失。人工智能也挨过了许多个寒冬，不断呈现新的、令人惊奇的路径和表现。最近的新媒体研究多将网络视为我们这个时代的主要技术迷思（Flichy，2007），计算机作为复制人脑的机器，其象征意义和想象意义上的重要性仍旧是今天“新媒体”叙事的一个主要方面。

一方面，新的计算方式和技术重燃了实现通用智能的希望，吸引着研究经费的流入。80年代流行的“专家系统”浪潮提供了可行并得以盈利的应用方式，同时还引发了人们对人工智能的全新期待。在那段时间，日本制定了一个新十年计划：建设名为“第五代”（Fifth Generation）的智能机器，美国和英国也紧随其后做出了同样的努力，但他们都失败了（Russell et al.，2010:24-25）。神经网络也经历了一次重生，生成了所谓人工智能的“联结主义方法”（connectionist approach），并将其作为符号处理（symbol manipulation）的主要替代。在最近的几十年，大量数据的可用性以及计算和储存能力得到提升，促使了数据挖掘、机器学习和自然语言处理方面的显著进步，使得早期的人工智能方法发展为成功的研究范式。

另一方面，人工智能迷思的影响超越了技术领域，成为“超人类主义”（transhumanism）哲学的重要组成部分。该哲学的主要原则是利用先进技术提升人类生存水平，自80年代以来这一原则在计算机技术专家中颇具影响力（Hayles，1999）。延续明斯基的推测，机器人学家汉斯·莫拉维克（Hans Moravec）预言，2040年人类将会被智能机器取代（Moravec，1988）。未来学家雷蒙·库兹韦尔（Raymond Kurzweil）发展了技术奇点理论（the theory of Technological Singularity），即人工智能将超越人类的时刻（Kurzweil，2005）。基于信息技术所谓的指数型增长速度，库兹韦尔设想，当智能机器与人类融合并释放出前所未有的可能性时，文明将发生激烈的变动。最近，哲学家尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）一直在讨论人工智能研究中出现超级智能行为主体的风险问题（Bostrom，2012）。罗伯特·M.杰拉奇（Robert M. Geraci）将这些反乌托邦的观念恰当地命名为“人工智能启示录”（Apocalyptic AI），人工智能构想的思维机器为重铸及实现纯粹、完美和永生的宗教梦想提供了肥沃的土壤——开创了“智能计算对抗无知和低效的胜利”，到达计算机制造的天堂（Geraci，2008）。

虽然人工智能启示录是迷思最为激进的一种呈现，但人工智能的迷思在那些具有乌托邦基调的更为温和的理论中也引起了注意。个人计算和网络的普及激发了大量新的技术迷思，这些技术迷思将人工智能迷思重铸为以网络化的集体智能主导的新形式。20世纪中期笨重的大型主机未能建构的事物，将在21世纪无处不在的计算机和高度互联的通信网络中实现。在这片“网络人工智能”（networking AI）领域，受到此前通信行业进步所带来的影响，作者们充满了乌托邦式的幻想，将互联网视为人类互联性（interconnectedness）的最后阶段：个体和机器之间的互动将集体智能提升到了前所未有的高度。网络被视为“全球大脑”（global brain），可以将人类的认知提升到新高度（Heylighen，2004）。媒体理论家皮埃尔·列维（Pierre Lévy）承认传统人工智能存在局限，并建议将现有的“模糊的全球大脑”（opaque global brain）转变为集体的“超级大脑皮层”（Hypercortex）（Levy，2011）。

在《科学美国人》和《新科学家》杂志所描述的1940—1970年代对人工智能迷思的建构中，我们所确认的三种模式也明显出现在了当代的人工智能迷思中。话语迁移继续概括了人工智能相关研究被置于更广阔的想象方式中，该种想象倾向于将技术人性化，并使其与超人类甚至超自然力量相联系（El Kaliouby＆Robinson，2004）。同样，从对当前状况的考察转向对未来视野和发现的想象，这种修辞迁移依然是当今人工智能迷思的特征。[10]最后，关于制造“智能机器”可能性的争议依旧盛行，就如当下对于人工智能可能性所持的争议一样。

因此，我们对人工智能迷思的考察也意味着，鼓励更多地强调该文化想象对当代技术和文化话语的影响。技术迷思，如超人类主义和奇点，在今天讨论数字媒体和文化时起到最重要的作用，其许多主张和原则来源于20世纪40年代至70年代关于人工智能研究的话语。此外，有关集体智能的梦想为人工智能迷思提供了肥沃土壤，其中有关思维机器的想法在很多方面与对网络传播和万维网的想象进行互动并结合（Flichy，2007）。正如战后出现的人工智能迷思，这种想象在很大程度上是基于反复出现的三种特有模式：使用其他领域和语境的观点和概念描绘人工智能技术的运行，综合考察当下的研究结果与对未来潜在应用和研究的视野，以及在对概念及其应用的公开讨论中争议的高度相关性。

正如帕克（Park）、扬科夫斯基（Jankowski）与琼斯（Jones）所观察到的那样，“新媒体的历史不仅仅是对已熟知特性的重温，而是为我们提供了更重要的东西”；其也为我们提供了思考当下数字文化格局的新洞见（Park et al.，2011：xi）。人工智能迷思扮演的重要角色有助于我们更好地理解技术迷思如何形塑当今数字媒体的社会存在。

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[1]原文Imagine the Thinking Machine: Technological Myths and the Rise of frtificial Intelligence，见Convergence 2017（6）.

[2]西蒙·娜塔莉（Simone Natale）：英国拉夫堡大学传播与媒体研究讲师。

[3]安德里亚·巴拉托雷（Andrea Ballatore）：伦敦大学伯贝克（Birkbeck）学院地理系地理信息系统与大数据分析讲师。

[4]王晓培：北京交通大学语言与传播学院讲师，美国南加州大学安娜伯格传播与新闻学院访问学者。

[5]译者注：或译作“神话”。

[6]译者注：feeling/feelings在英文中既有“感觉，感情”，也有“身体感觉；知觉”的含义。

[7]在计算机科学领域，摩尔定律就是一个预测未来成就的好例子，其同样可以用于激励特定研究群体在设定边界之内计划实现某些标准。参见布罗克和摩尔（Brock and Moore，2006）。

[8]有关计算机国际象棋游戏软件在人工智能领域对于研究议程和期望的塑造的作用，参见恩斯曼格（Ensmenger，2012）。

[9]值得一提的是，一些人工智能理论（如奇点）经常被批评家视作与通灵学无异的伪科学。

[10]相关案例可参见BBC网站有关人工智能技术的专栏“思考未来”（Future Thinking）中的文章（http://www.bbc.com/future/columns/future-thinking）

-2-

关于大数据的重要问题：对一种文化、技术和学术现象的激发性思考[1]

丹娜·博伊德[2] 凯特·克劳福德[3]

杨玥[4] 译 石力月 校译

技术无所谓善恶和中立与否……技术与社会生态的互动往往使技术发展产生对环境、社会甚至人类命运的影响，远远超出了技术设备与实践本身的直接目的（Kranzberg，1986:545）

我们需要在当下并没有有效话语的地方打开话语——关于我们可能在数据库里代表不同的时间性、空间性和物质性，并着眼于最大限度地设计出灵活性，让复调和多元时间尽可能地出现。所谓的“原始数据”是一种矛盾修辞法，也是一个糟糕的说法；相反，必须小心翼翼地处理数据。（Bowker，2005:183-184）

大数据时代即将到来。计算机科学家、物理学家、经济学家、数学家、政治学家、生物信息学家、社会学家和其他学者都在呼吁获取大量由人、物及其相互作用所产生的信息。各种人群讨论着分析基因序列、社交媒体上的互动、健康记录、电话记录、政府记录和人们留下的其他数字痕迹得以获得的潜在收益和成本。重要的问题随之而来。大规模的搜索数据会帮助我们创造更好的工具、服务和公共物品吗？还是说它会带来新一轮侵犯隐私和侵入性营销的浪潮？数据分析会帮助我们理解网络社群和政治运动吗？还是说分析将被用于追踪抗议者和压制言论？大量的数据会改变我们研究人类传播与文化的方式吗？还是说它们会限制我们的研究选项并改变“研究”的含义？

从很多方面来看，大数据都不是个好词。正如马诺维奇（Manovich，2011）观察到的，科学界曾用这个词来指数量大到需要使用超级计算机的数据集。但过去需要使用超级计算机的数据集今天用台式计算机和标准软件就能分析。毫无疑问，今天可用的数据量常常很大，但量大并不是这个新的数据生态系统决定性的特征。事实上，大数据所包含的一些数据（比如关于某一个话题的所有推特［Twitter］信息）比过去那些算不上大数据（比如人口普查数据）的数据还要小。大数据不仅仅是关于数据的量，而更多是关于搜索、聚合与交叉参照大型数据集的能力。

我们将大数据[5]定义为一种文化、技术和学术的现象，它是基于以下各要素的交互关系：

（1）技术：将计算能力和算法准确度最大化以收集、分析、链接和比较大型数据集。

（2）分析：为提出经济、社会、技术和法律领域的主张，采用大数据集来识别规律。

（3）神话：它是一个广泛流传的信念，即更大的数据集能带来更高形式的智慧和知识，从而产生前所未有的洞见，往往闪着真相、客观和准确的光芒。

就像其他社会—技术现象一样，大数据同时引发了乌托邦和反乌托邦的修辞。一方面，大数据被视为一种解决各种社会问题的有力工具，能给癌症研究、恐怖主义和气候变化等诸多领域提供新的洞见。另一方面，大数据又被视为“老大哥”的一种令人不安的表现，因为它侵犯隐私、限制公民自由，同时增加了国家与企业的控制力。与所有社会—技术现象一样，希望与恐惧的洪流往往遮蔽了正在发生的微妙变化。

计算机处理的数据库并不新鲜。1890年，美国人口普查局（Bureau of the Census）就使用了世界上第一台自动处理设备——穿孔卡片机（Anderson，1988）。关系数据库（Relational databases）在20世纪60年代出现（Fry＆Sibley，1974）。个人计算机和互联网使更广泛的人群（包括学者、营销人员、政府机构、教育机构和有上进心的个体）介入生产、分享、处理和组织数据的活动成为可能。这导致了萨瓦赫和伯罗斯（Savage＆Burrows，2007）所描述的经验主义社会学的危机。曾经模糊晦涩、难以管理——因此只让社会科学家感兴趣的数据库——现在可以聚合起来并让任何好奇的人轻松访问，而不管他们是否受过训练。

我们如何迎接大数据时代的来临是个重要问题。虽然这一现象发生在一个不确定和快速变化的环境里，但现在的决定会塑造未来。随着数据收集和分析的自动化程度的提升——以及算法可以提取和表达人类行为的大批规律——我们有必要询问哪些系统在驱动和管理这些实践。莱西希（Lessig，1999）认为，社会系统由四种力量来调节：市场、法律、社会规范及体系——或者，就技术而言，则是代码。在大数据的管理上，这四种力量常常发生冲突。市场将大数据视为纯粹的机会：营销人员将其用于广告的精准投放，保险商用它来优化他们的产品，华尔街银行家用它来解读市场。已经有人提出要立法来限制数据的收集和保存，这些举措往往是出于对隐私的担忧（例如美国的《禁止在线跟踪法案2011》）。个性化等功能得以让人快速获取更相关的信息，但它们也带来了伦理难题，并以令人不安的方式分裂公众（Pariser，2011）。

目前有一些关于大数据的富有意义且具有洞见的研究正在进行，但我们仍有必要从批判的角度问一问数据意味着什么，什么人能访问什么数据，数据分析是怎么进行的以及为了什么目的等重要问题。在本文里，我们提出了六个具有挑战的说法来激发关于大数据问题的讨论。作为社会科学家和媒体研究者，我们常常与计算机科学家及信息专家讨论。我们提的问题很难，没有简单答案，我们也会描述不同的弊端，它们可能在社会科学家们看来显而易见，但却常常令其他学科的人惊讶不已。基于我们对社交媒体的兴趣和经验，在此主要聚焦于社交媒体语境中的大数据。尽管如此，我们相信提出的问题对其他领域中的大数据也很重要。我们也意识到提出的这些问题只是一个开始，希望这篇文章能激发其他人质询大数据中的诸多假设。所有领域的研究者——包括计算机科学、商业和医学——都与大数据的计算机文化利害攸关，这是因为大数据在众多学科中具有广泛的影响和潜能。我们认为现在是时候去批判性地质询这个现象，包括它的假设和偏见。

1. 大数据改变了知识的定义

20世纪的最初几十年，亨利·福特（Henry Ford）设计了一套使用专业化机械和标准化产品的大批量生产的制造系统。它很快变成技术进步的主导愿景。“福特主义”意味着自动化与流水线；在接下来的几十年里，这成为制造业的正统观念：熟练的手工艺者和慢工细活式生产退出了时代，新的机器制造时代开启了（Baca，2004）。但它不仅仅是一套新的工具。福特主义对20世纪的影响到达了细胞层面：它产生了一种对劳动、人与工作的关系及整个社会的新理解。

大数据不仅是指非常大的数据集及用于操作和分析它们的工具与程序，它也指思考和研究中的计算转向（computational turn）（Burkholder，1992）。就像福特改变了我们制造汽车的方式——然后改变了工作本身一样，大数据作为一套知识系统出现，已经在改变知识对象，同时具有告诉我们如何理解人类网络与社区的能力。拉图尔（Latour，2009）提醒我们：“改变工具，你将改变与其相关的整个社会理论。”（p.9）

大数据使我们对研究的理解发生了根本性的转变。在谈论计算社会科学时，拉泽等人（Lazer et al.，2009）认为它提供了以前所未有的广度、深度和规模去收集与分析数据的能力（p.722）。这不仅是一个规模问题，也不能只考虑数据的接近性，或如莫雷蒂（Moretti，2007）所说，对文本或远或近的分析。相反，它是在认识论和伦理学层面上的深刻变革。大数据重构了一系列关键问题，关于知识构成、研究过程，我们如何处理信息，以及现实的性质与分类。就像杜·盖伊和普基（Du Gay＆Pryke，2002）指出的，“会计工具……不仅仅简单地帮助测量了经济活动，它们也塑造了它们所测量的现实”（pp.12-13），所以大数据标注了对象的新领域、认识的方法和社会生活的定义。在称赞自己所称的“拍字节时代”（The Petabyte Age）时，《连线》杂志的主编安德森（Anderson）写道：

这是一个海量数据和应用数学代替所有其他可能工具的世界。从语言学到社会学，一切人类行为的理论都过时了。忘了分类法、本体论和心理学。谁知道人类为什么要这么做？但重要的是他们做了，而我们可以凭前所未有的精确度跟踪和测量人类行为。有了足够的数据，这些数字就能说明一切了（2008）。

数字真的能说明一切吗？我们相信答案是否定的。值得注意的是，安德森一竿子打死所有其他理论和学科的行为也是一种迹象：它展示了大数据辩论中的一股傲慢潜流，在这些辩论中，其他形式的分析太容易被边缘化。其他探究人为什么做事、写作或造物的研究方法都在庞大的数据量前败下阵来。这不是一个欢迎旧式智识技艺的空间。就像贝里（Berry，2011:8）写道的，大数据提供“具有破坏性的知识量和信息量，而缺乏一套具有规制能力的哲学”——康德将其视为所有制度的理性基础——“计算性取代了哲学，它可以被理解为一种本体论，作为一个关于可理解性的新的历史集合，创造出了一个本体论的‘新纪元’”（Berry，2011:12）。

我们必须趁大数据明确成为新正统之前问一些关于它可理解性模式的难题。如果我们回到福特时代，他的创新就是用流水线将相互联系的、整体性的任务分解成简单、原子化和机械的任务。他通过设计专业化的工具来实现这一点，这些工具严格地预先确定并限制了工人的行为。大数据的专业化工具也同样有它们内在的限制与约束。比如，推特与脸书都是存档和检索功能很差的大数据源的例证。所以，研究者更倾向于关注当下或刚刚过去的某件事——追踪民众对选举、电视的大结局或自然灾害的反应——因为获得更旧的数据很难甚至不可能。

如果我们观察到某些特定类型的研究功能的自动化，那我们必须考虑机器工具的内在缺陷。仅如安德森那样简单地提问是不够的：“科学能从谷歌学习到什么？”我们还得问大数据的收获者会如何改变学习的意义，以及这些认知系统可能带来什么新的机会和新的局限性。

2. 对客观性与准确性的断言会形成误导

“数字，数字，数字”，拉图尔（Latour，2009）写道：“社会学已经痴迷于成为一门量化科学的目标。”在拉图尔看来，社会学从未实现过这个目标，因为它在社会领域划下了可量化和不可量化知识的界线。

大数据为人文学科提供一条新路径，使其得以成为量化科学并具备客观的研究方法。它使得更多的社会空间得以量化。实际上，使用大数据还是主观的，它量化的内容并不一定更具有客观真实性——特别是一旦涉及社交媒体网站上的讯息。但人们仍然错误地认为，定性研究者的工作是阐释故事，而量化研究者的工作是生产事实。这样一来，大数据就有可能在长期以来关于科学方法以及社会科学与人文研究的合法性问题的争论中再次划分既定界限。

客观性的概念一直是科学哲学和科学方法早期争论中的一个中心问题（Durkheim，1895）。所谓客观性的论述是指对对象领域和事物自身存在及其为自身存在方式的遵循。相反，主观性则让人怀疑，因为它受各种个人与社会的因素影响。科学方法通过运用不带感情的处理过程，在其中提出假设并进行检验，试图将研究抽离出主观世界，最终实现知识上的增益。尽管如此，所谓客观性必须经由主体的认定，并以主观观察与选择为基础。

所有的研究者都是数据的阐释者。就像吉特尔曼（Gitelman，2011）观察到的那样，数据必须首先被想象成数据，而这个想象数据的过程需要一个阐释基础：“每个学科和学科机构都有其想象数据的规范和标准。”当计算机科学家开始从事社会科学活动，有一种倾向认为他们的工作关于事实而非阐释。一个模型也许在数学上是合理的，一个实验也许看起来是有效的，但一旦研究者尝试去理解它们的含义，阐释的过程就开始了。这并不是说所有阐释都是同等的，而是说并非所有的数字都是中立的。

决定了测量内容的设计决策也源于阐释。例如，就社交媒体数据来说，会有一个“清理数据”的过程：决定了哪些属性和变量将被用于计算，而哪些会被忽略。这个过程本质上是主观的，就像博利耶（Bollier）解释道：

大数据作为大量的原始数据并不是不言自明的。但阐释数据的具体方法是面向各种哲学争论开放的。数据能代表“客观事实”吗？或者说任何阐释都必然会被主观滤镜或数据“清理”方式影响？（2010:13）

此外，数据错误也是个问题。来自互联网的大量数据往往都是不可靠的，容易出现中断和丢失，当多个数据集一起运用时，这些错漏会被放大。社会科学家一直以来都会对数据收集过程提出一些重要问题，并尝试解释数据中的所有偏差（Cain＆Finch，1981；Clifford＆Marcus，1986）。这需要研究者了解数据集的性质与局限，而不管其大小。一个数据集可能有数百万的数据，但这并不意味着它是随机或有代表性的。要对一个数据集进行统计，我们需要知道数据从何而来，也需要知道并解释这些数据的缺陷。此外，研究者必须能够解释他们阐释数据时带有的偏差。要做到这一点，研究者就要认识到个体的身份和视角是如何影响其分析的（Behar＆Gordon，1996）。

很多时候，大数据让人看到子虚乌有的模式，仅仅因为海量的数据能够提供向所有领域辐射的联系。在一个典型案例里，莱因韦贝尔（Leinweber，2007）展示了数据挖掘技术可以显示标准普尔500指数和孟加拉国黄油生产之间有着强有力但却伪相关的联系。

阐释是数据分析的中心。不管数据的大小，它都有可能受制于局限性和偏差。如果不理解和概述这些偏差和局限性，曲解就会产生。只有当研究者考虑基于数据分析的复杂方法与过程时，数据分析才是最有效的。

3. 大数据不总是更好的数据

社会科学家们长期以来一直认为，他们的研究之所以严谨，是因为使用系统方法收集和分析数据（McCloskey，1985）。民族志学者注重自反性地解释他们阐释中存在的偏差。实验者控制并标准化他们实验的设计。调查研究者深化他们的取样机制和问题偏差。量化研究者权衡统计意义。这些不过是社会科学家试图去评估各自工作有效性的一些方式。大数据为我们提供了大量数据，但这不意味着方法论的问题由此失去意义。例如，理解样本在今天比过去更重要。

推特提供了一个统计分析的例子。由于获取推特数据较为便捷和容易，学者们利用推特去研究各种各样的模式（例如，情绪节奏［Golder＆Macy，2011］，媒体事件参与［Shamma et al，2010］，政治动乱［Lotan et al，2011］，对话式互动［Wu et al，2011］）。虽然许多学者在他们发表的论文中谨慎自觉地讨论推特数据的局限性，但围绕这类研究的公共话语倾向于关注可获得的原始推特数。甚至连对于学术领域的新闻报道也倾向于关注有几百万“人”被研究了（Wang，2011）。

推特并不代表“所有人”，假设“人”等同于“推特用户”也是错误的：后者不过是前者的一个特殊的子集。使用推特的人群不能代表全球人口。我们也不能假设账号和用户是对等的。一些用户会有多个账号，而一些账号可能由多人使用；有些人从来不开账号，而是简单地通过网页访问推特；一些账号则是自动生产内容、没有人直接参与的“机器”。此外，“活跃”账户的概念也是有问题的。有些用户频繁地通过推特发布内容，而另一些用户只作为“倾听者”参与（Crawford，2009:532）。推特公司透露40%的活跃用户登录只是为了倾听（Twitter，2011）。我们需要批判性地检视“用户”“参与”和“积极”真正的含义。

大数据也不等同于全部数据。如果不考虑数据集的样本，数据集的大小就是无意义的。例如，一个研究者可能想了解一些推文的话题频率，但如果推特删除了所有包含有问题的词语和内容（比如提及色情的内容或垃圾邮件）的推文，话题的频率呈现就不是准确的。不管推文的数量多少，它都不是一个有代表性的样本，因为数据从一开始就有偏差。

同样，信息来源不确定时则很难理解样本。推特公司通过应用程序接口（API）将一小部分资料提供给公众[6]。这条“消防管道”理论上包含着所有公开发布的推文，并明确排除了任何一条被用户选择为隐私或“保护”的推文。但实际上，一些公开发表的推文也从这条“消防管道”中消失了。尽管少数公司可以使用这条“消防管道”，但很少有研究者也拥有同样的使用权。大部分人要么使用“花园灌水管道”（大约是公开推文的10%），要么使用“小喷雾”（大约是公开推文的1%），或使用“白名单”账号去通过应用程序接口访问公开信息流中的不同内容子集[7]。应用程序接口可能从推文中抽取一个随机样本，或者每小时抽取前几千条推文，又或者只是从网络图谱的某个特定部分中抽取推文。在不知情的情况下，研究者很难说明他们分析的数据的性质。这些数据代表所有的推文吗？不，因为它们排除了受保护账号的推文[8]。但这些数据代表所有公开的推文吗？也许可以，但也不一定。

推特已成为一个大数据挖掘的普遍来源渠道，但使用推特数据也有一些严峻的、鲜被其拥护者解决的方法论挑战。当研究者面对一个数据集时，他们需要了解并公开解释的不仅仅有数据集的局限性，还有针对该数据集他们能提出的问题的局限性以及什么样的阐释是合适的。

当研究者把多个大型数据集组合在一起时，这些问题尤其明显。这并不意味着组合数据不会提供有价值的洞见——像阿奎斯蒂和格罗斯（Aquistiand＆Gross，2009）那样的研究是非常有力的，因为它们揭示了公共数据库是如何联合起来造成严重的个人隐私侵犯，比如泄露个人的社会安全号码（social security number）。然而，正如开放式金融数据存储FreeRisk的联合创始人杰斯珀·安德森（Jesper Anderson）所解释的：把来源于多个渠道的数据组合起来会产生独特的挑战。“每一个数据源都容易产生错误……我认为（当我们把多个数据集组合在一起的时候）我们只是放大了这个问题。”（Bollier，2010:13）

最终，在“计算转向”之中，认识到“小数据”拥有的价值会变得越来越重要。研究洞见可以在任何层面上找到，包括在极小规模的研究里。在一些情况里，仅仅关注单个个体也可能是极其有价值的。例如，维诺特（Veinot，2007）的研究跟随了一位工人——一位水电事业公司的地下室检查员——以便了解蓝领工人的信息实践。在做这样一个不寻常的研究时，维诺特重新定义了“信息实践”，将其关注从通常对早期信息接收者白领工人身上转移，而转向办公室和城市环境以外的空间。她的研究讲了一个不可能通过分析百万脸书或推特账号就能发现的故事，虽然该研究的参与者数量可能是最少的，但却对该研究领域做出了重大贡献。数据的大小应该与研究问题匹配；在一些情况下，小即最佳。

4. 脱离语境，大数据就丧失了意义

因为大型数据集可以建模，所以数据通常会被简化到能够与数学模型匹配的状况。然而，当数据脱离了原有语境，它就会丧失其意义和价值。社交网站的兴起引发了产业驱动式的对“社会图谱”的痴迷。数千名研究者蜂拥至推特、脸书及其他社交媒体来分析讯息和账号之间的联系，并对社交网络作出判断。然而，通过社交媒体展示的关系并不等同于社会学家和人类学家自1930年代以来所考察的社会关系图谱和亲缘关系网络（Radcliffe-Brown，1940；Freeman，2006）。人们之间的关系能用图谱表示，但这并不意味着它们传递了同等的信息。

从历史上来看，社会学家和人类学家通过调查问卷、访谈、观察和实验来收集关于人们之间关系的数据。他们用这些数据集中描述人们的“私人网络”——个人发展并维持的关系集合（Fischer，1982）。这些关联是根据一系列随时间发展而来的用以识别个人关联的方法来评估的。大数据从数据痕迹里引入了两种新近流行的社会网络：“表达网络”（articulated networks）和“行为网络”（behavioral networks）。

表达网络是指那些由人们通过技术途径如电子邮件或手机通讯录、即时消息好友列表、社交网站上的“朋友”列表以及其他类型的社交媒体上的“关注者”列表来确认联系的网络。人们把某人添加到各个列表中的动机各不相同，但结果是这些列表包括了朋友、同事、熟人、名人、朋友的朋友、公众人物和一些有趣的陌生人。

行为网络来源于沟通模式、单元坐标（cell coordinates）和社交媒体互动（Onnela et al.，2007；Meiss et al.，2008）。其中可能包括互发短信的人，在脸书发布的照片中一同被标记的人、互发电子邮件的人以及根据手机显示身处同一空间的人。

行为网络和表达网络对研究者都有重大价值，但是它们并不等同于个人网络。例如，“关系强度”（tie strength）这一概念虽然存在争议，但它指出了个人关系的重要性（Granovetter，1973）。当手机数据显示工人们与同事相处的时间多于与配偶相处的时间，这并不一定意味着同事比配偶更重要。通过频率或公开连接来测量关系强度是一种常见的错误：关系强度——以及围绕它建立的许多理论——是对人们如何理解和衡量他们与他人关系的一种微妙估算。不是每个联系都等同于其他联系，联络的频率也并不表示关系的强度。此外，没有联系也不一定意味着应该建立关系。

数据并非通用的。研究数据的抽象化是有价值的，但保留语境也很重要，特别是对某类研究来说。阐释大规模的语境很难，但为了适用一个模型而简化数据时试图保留语境则更难。处理大数据的语境将成为一个持续的挑战。

5. 能获得的数据不一定符合伦理

2006年，哈佛大学的一个研究小组开始收集1700个高校脸书用户的资料，以研究他们的兴趣和友谊是如何随着时间的推移而改变的（Lewis et al.，2008）。这些原本应匿名的信息随后被公之于众，供其他研究者去探索和分析。但其他研究者很快发现他们可以将部分数据集去匿名化：学生们的隐私受到了损害，而他们并不知道自己的数据正在被收集（Zimmer，2008）。

这个案例一度登上新闻头条，它也给学者提出了难题：社交媒体网站上的所谓“公开”数据到底是什么状况？它能不能在没有获得许可的情况下被使用？对于研究者来说什么是最符合伦理的实践？隐私保护活动家已经将此视为需要获得更好的隐私保护的关键战场。困难在于隐私的破坏很难具体化——在当下有没有造成损害？20年后呢？“任何关于人类话题的数据都无可避免地引发隐私问题，但滥用这些数据的真正风险却难以量化”（Berry，2011）。

1970年代相继出现机构审查委员会（IRBs）和其他研究伦理委员会，以监督与人类相关的研究。尽管它们在执行过程中无疑有各种问题（Schrag，2010），机构审查委员会的目标是给某一类研究提供伦理评估的框架，并且保证研究过程中有一些制衡机制得以保护研究对象。像“知情同意”和其他保护受访者隐私的做法是为了赋权参与者，以免重蹈早年医学和社会科学研究造成的伤害（Blass，2004；Reverby，2009）。尽管机构审查委员会不总能预见一项特定研究的危害，也常常无法防止研究者不依据伦理开展研究，它们的价值在于促进研究者批判地思考所研究的伦理问题。

我们极少了解大数据现象的伦理影响。在大量数据收集过程中需要人的参与吗？如果某人的“公开”博客被抽离了原来语境，并被以原作者从未想象过的方式分析将会怎样？当某人在不知情时被聚焦或分析了，这意味着什么？谁来保证个人和社群不会被研究过程伤害？大数据研究中的“知情同意”该是怎样的？

让研究者对每个发布推特的人都求得同意也许是不合理的，但如果只因为数据是可获得的，研究者便证明他们的操作符合伦理，这也是有问题的。内容的公开可获并不意味着它们打算被任何人消费。网络数据的收集和分析包含着重要的伦理问题（Ess，2002）。研究伦理的评估过程不能仅仅因为数据看似公开就被忽略。研究者必须就数据收集、分析和发表的伦理问题持续质询自身和同事。

为了符合伦理，研究者需要反思他们对研究领域和研究对象所负责任的重要性。在这里，责任是一个比隐私更广泛的概念，正如特罗申斯基等人（Troshynski et al.，2008）所述，哪怕常规的隐私期待不构成问题，责任的概念则依旧适用。相反，责任是一种多方面向的关系：可以面对上级、同事、参与者和公众（Dourish＆Bell，2011）。当研究包含人类参与者时，学者被要求遵循特定职业标准以保护被调查者的权利与健康。然而，许多伦理委员会并不理解大数据挖掘和匿名的过程，更不要说那些可能导致个人数据泄露的错误。责任要求严谨地思考大数据的影响，而不是假设伦理委员会做好工作、保证研究对象受到保护。

大数据研究中还有关于真相、控制与权力的重要问题：研究者拥有工具与使用权，而作为整体的社交媒体用户则没有。他们的数据产生于具有高度语境敏感的空间里，完全有可能一些用户不允许他们的数据在他处使用。为了将来得以使用而现在进行收集和储存数据的代理和算法很多，但许多人对此并不知情。用户极少把研究者想象成他们的受众。用户并不一定知道他们发布的信息所能形成的多种用途、获利和其他收益。数据可能是公开的（或半公开的），但这并不能被简单化地等同于完全允许它们被用于各种用途。大数据研究者极少承认当众（如在公园里坐着）与公开（如主动地寻求注意力）间的重大区别（Boyd＆Marwick，2011）。

6. 对大数据的限制访问造成了新的数字鸿沟

在一篇关于大数据的文章里，戈尔德（Golder，2010）引用社会学家霍曼斯（Homans，1974）的话写道：“社会科学的研究方法一向耗费时间和金钱，并且每一天耗费的时间和金钱都在增加。”从历史的角度看，收集数据一直是艰难、费时、耗资源的。许多关于大数据的热情都源于对它得以轻松访问大量数据这一论调。

但谁有访问权？他为了什么目的？他在什么语境下？使用有什么限制？尽管使用社交媒体数据集的研究大量增加，暗示着访问是简单的，但其实刚刚相反。正如马诺维奇（Manovich，2011）指出：“只有社交媒体公司能访问真正大量的社会数据——特别是交易数据。一位就职于脸书的人类学家或一位就职于谷歌的社会学家访问的数据是学术群体的其他成员都无法触及的。”一些公司完全限制访问他们的数据，别的公司则将数据访问权进行有偿销售，还有一些公司会对高校研究者提供少量数据。这在系统内制造了严重的不平等：有钱的或在公司内部的人员，能开展不同于公司外研究者的研究。那些无法访问数据的研究者既不能重现数据拥有者的研究结果，也不能评估他们声称的方法论。

我们也需要认识到大学系统巩固了大数据富有阶层：一流的、资源丰富的大学能购买数据的访问权，而一流大学的学生最有可能进入大型社交媒体公司工作。那些处于边缘的学生则不容易获得机遇并培养技能。结果是学者间的鸿沟大大增加。

除了数据访问权之外，还有技能的问题。处理应用程序编程接口，从网络下载数据及分析大量数据的能力一般只属于有计算机背景的人。当计算技能被认为是最有价值时，谁占优势、谁占劣势的问题便出现了。由此便基于“谁能解读数据”建立起新的等级秩序，而非认识到计算科学家和社会科学家均能提供有价值的视角。值得注意的是，这也是一种性别差异。目前，大部分拥有计算技能的研究者是男性，而且正如女性主义历史学家和科学哲学家所展示的，提问者决定了问题的范畴（Harding，2010；Forsythe，2001）。这是关于未来会重视哪种研究技能以及如何教授这些技能的复杂问题。怎样教育学生才能让他们对算法和数据分析以及社会分析和理论这两大领域感到同样的适意呢？

最后，基于获得大数据访问权的难度和费用，产生了一种限制分享研究成果的文化。大数据公司没有公开数据的责任，并且他们能完全控制着谁可以看到这些数据。大数据研究者可能因为担心数据的访问权被限制，而较少选择那些与社交媒体公司产生冲突的研究问题。当我们评估大数据的未来时，我们需要考虑这种或公开或私下影响研究问题的寒蝉效应。

围绕大数据的现有生态系统产生了一种区隔大数据富有阶层和大数据贫穷阶层的新式数字鸿沟。一些公司研究者甚至建议学者不应该去研究社交媒体数据——吉米·林（Jimmy Lin），一位正在推特休年假[9]的教授表示学术界不应该做业界“能做得更好”的研究（Conover，2011）。如此明确地区分研究“圈内人”和“圈外人”并不新鲜，但它会危害研究群体。“参与并接触档案，包括其组成与阐释，一直作为衡量有效民主化的一项核心标准。”德里达（Derrida）如是说（1996，p.4）。

每当“不平等”明确地写进系统时，它们都会产生以阶级为基础的结构。马诺维奇（2011）描述了大数据领域的三种阶级：“那些有意或无意留下数字痕迹、创造数据的人，那些有能力去收集数据的人，还有那些有分析数据专业知识的人。”我们知道最后一群人人数最少，但最有特权：他们也是决定大数据将如何被使用、谁能参与等等规则的人。尽管制度不平等可能是一个已被学术界抛弃的结论，它们还是应该被检视和质疑，因为它们在新出现的数据和研究类型中产生了偏差。

当论证大数据现象是包含在某些广阔的历史和哲学变化中时，我们并不是暗示前者是唯一具有影响力的；学术界绝不是“计算转向”背后的唯一推动力。收集数据并从中最大化榨取价值的背后政府和工业的大力推动，不管这些信息会带来更有针对性的广告、产品设计、交通规划或刑侦警务。但我们认为这对大数据操作和未来研究议程有重要且广泛的影响。正如萨奇曼（Suchman，2011）通过列维—斯特劳斯（Levi Strauss）的理论观察到，“我们都是自己的工具”。我们应该考虑一下当我们使用工具时、工具怎样和我们一起形塑这个世界。大数据的时代才刚刚开始，但我们已经需要探询这一新研究浪潮背后的假设、价值和偏差。作为有志于知识生产的学者，我们视质询为工作内容的重要部分。

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[1]原文Critical Questions for Big Data: Provocations for a Culture, Technological, and Scholarly Phenomenon，见Information, Communication＆Society（2012）15:662679.

[2]丹娜·博伊德（Danah Boyd）：微软研究院高级研究员，纽约大学研究助理教授，哈佛大学贝克曼（Beckman）互联网与社会中心研究员。

[3]凯特·克劳福德（Kate Crawford）：新南威尔士大学（悉尼）副教授，微软研究院（新英格兰）首席研究员。

[4]杨玥：美国南加州大学安娜伯格传播与新闻学院博士研究生。

[5]我们选择全文将大数据（Big Data）的英文首字母大写，以清楚地表明我们讨论的是这个现象。

[6]API代表应用程序编程接口，它指开发者能于访问结构化数据的一套工具。

[7]推特提供的细节可从以下链接获得：https://dev.Twitter. com/docs/streaming-api/methods。研究者过去常常使用列入白名单的账号，但它们已不再可用。

[8]受保护账号的百分比未知，尽管有识别受保护账号的尝试表示少于10%的账号是受保护的。

[9]译者注：Sabbatical为公休假，尤指供学者进行自主学术研究或旅行的年假，以帮助学者完成平时难以实现的研究项目，进行自我调整或缓解职业倦怠。许多学者会在学术休假期间去其他大学、研究所或企业短暂工作或交流。此处吉米·林教授选择了在推特公司完成年假。

大数据鸿沟[1]

马克·安德烈赫维奇[2]

张岩松[3] 译 蔡润芳 校译

1. 在我和我的数据之间

作为“个人数据大革命”的主要参与者，新媒体领域的元老级人物，万维网创始人蒂姆·伯纳斯—李（Tim Berners-Lee）[4]近日呼吁，互联网用户应当有权获取他们的个人数据。因为“我的电脑和手机清楚地知道我的健康状况、我的饮食习惯、我的住处，每天做了多少运动、爬了多少级楼梯等各种信息”（Katz，2012），蒂姆·伯纳斯-李认为所有人都应掌握自己的数据资源。对于技术话语在技术发展过程中不断强调机器已比人类更了解自己（比如盖茨［Gates］在1995年讨论了软件代理[5]，或是尼葛洛庞帝［Negroponte］于1996年讨论的数字管家）论断的回应，蒂姆·伯纳斯-李将数据库描绘为一种服务于个人的资源，他这样描述：“如果我的计算机了解我的一切，那么它就能帮助管理我的生活，通过预测我的需求来填补生活所需，这将会非常有用。比如预测我早上想要阅读些什么等”（Katz，2012）。

当然，谷歌新闻（Google News）和许多新闻聚合类平台及服务，在既无用户参与也不回收数据轨迹的情况下，已经在努力为人们提供上述服务。不过蒂姆·伯纳斯—李认为，个人设备可以有效地把来自不同社交网络“孤岛”的数据和其他应用及设备结合起来，因为它们形成了一个关于个人的各种数据交会的十字路口：

在我电脑上运行的所有程序，都无法支持使用其他社交网络系统所形成的数据，这些数据中既包含着个人日程，也有跑步地图上记录的站点数据，还有健身器存储的数据等，可以说，它们若能都真正为我所用，将会为我提供出色的服务（Katz，2012）。

蒂姆·伯纳斯—李哀叹现如今的用户与他们的数据之间产生了越来越大的分离，通过交互式设备和服务，我们所得到的数据能够勾勒出活跃用户的生活特征，但人们却与自己的数据渐行渐远。数据鸿沟（data divide）不仅指生成数据的群体和对这些数据进行收集、存储、分类的群体两者间的差异，这两个群体掌控数据的能力也存在差异。蒂姆·伯纳斯—李针对其中的一个方面指出，如果那些生成的数据对我们可能有益，那我们为什么不去获取它并使用它？同时，为什么我们不能克服用户和其数据间的分离状态，为什么不能去打破由各种设备和平台所生成的众多“数据孤岛”状态？

蒂姆·伯纳斯—李说到了问题的关键，但这引出了一个更深层次的问题：即便用户拥有访问自己数据的权限，但也只能获取自己孤零零的信息，这与得以在大量的数据背景中分析自己的数据存在显著的不同。举一个耳熟能详的例子，蒂姆·伯纳斯—李论及定制新闻推送时表示，自我数据挖掘（self-data-mining）可能带来的一项好处是，如果计算机知道用户过去曾读过什么，它后续就可以预测哪些新闻故事会吸引他们（当然这是对尼葛洛庞蒂在1996年提出的“我的日报”[6]概念的附和，也或许是对“数字管家”的回应）。但是，在线新闻聚合器不仅要考虑单个个体自身的兴趣模式（这当然不是孤立而形成的），还要关心其他个体的兴趣，这些数据让他们能参与各种形式的协同过滤，也就是考虑跟某个人有共同兴趣的其他个体还对什么感兴趣。

从数据挖掘这一角度进行概括，将个体行为模式置于更广泛的社会模式中去考察，可能比仅仅依赖特定的个体历史数据更为有力。换言之，即使允许用户访问他们自己的数据，也并不能完全解决那些由数据鸿沟所带来的矛盾，因为人们使用数据的能力是有差异的。具体而言，即便普通用户有权限访问，但却无法拥有同挖掘聚合数据库的群体一样的模式识别能力或预测能力。此外，即使向个人开放了所有用户的数据，他们也因缺乏存储能力和数据处理能力而无法从中获取更多的信息，更别谈利用数据为我所用。由此可知，在“大数据”时代，由新形式的数据驱动所完成的意义探寻，势必使得结构性的鸿沟越来越凸显。

为描述大规模数据获取和使用的能力差异，本文提出“大数据鸿沟”的概念，并首先对该术语进行界定，其次讨论为什么要关注这种类型的鸿沟，然后探索它如何与公众所关心的个人信息收集和使用发生关联。个体对新型数据采集和挖掘所透露出的无力感，既反映了数据所有权和控制权的关系对交流传播和信息资源的形塑，也显示出人们越发意识到，他们对个人数据如何被用以对付自身知之甚少。由于个人数据是当前在线数据采集规范的争论核心，因而接下来的研究主要围绕个人数据来展开。本文提出大数据鸿沟的概念，旨在激发关于数字资源更广泛的讨论，并使人们以截然不同的思考方式来考量大数据，那些拥有巨量数据库和分析处理技术的人才能使用的数据。

从研究的层面来看，博伊德和克劳弗德（Boyd＆Crawford，2011）指出了存在于“大数据富人”（譬如能够生产或购买，并且能存储大数据库的公司和大学等）和“大数据穷人”（不具备获取和处理数据等专业知识的人）之间的鸿沟，同时强调了当前存在的一个事实：一个相对较小的利益群体正威胁并控制着大数据的研究议程。本文拓展了“大数据鸿沟”的概念，将能否对数据进行分析和使用纳入考量中。同时指出，“大数据挖掘”优先考虑的是提供相关性和预测而非解释和理解，这恰恰破坏了数字媒体推进民主化进程或为弱势群体赋权的承诺。尽管数据挖掘被说成具有考量个体的特点，但实际这些预测都基于概率，长时间来看是从总体层面进行决策的制定。除此以外，数据挖掘还开启了一个“新兴的社会分类”时代，它可以识别出无法预测但却持续存在的社会模式，而这个模式对个人和群体的生活机遇产生了深远的影响。数据挖掘的逻辑应用于在线追踪及其他类型的数据监控，这在很大程度上使知情同意等概念失去了意义。在下面的章节中将更详细地展开数据挖掘者们的观点，他们揭示了大数据的野心不仅仅停留在目标广告（targeted advertising）上，而且还追寻数据应用的新方式以全方位地预测未来，涉及领域涵盖医疗保健、警务、城市规划、财务规划、工作筛选和教育等方方面面。更深层次来讲，大数据范式挑战了互联网赋予人们权力的承诺，这种承诺原本体现了一种后解释性语用学[7]（仅少数人使用）理解框架下的优越性，即数字媒体原本应该赋权于大多数人。如今，对于个人信息搜集和使用的考量，却并不在以隐私为导向的标准框架下。

2. 大数据鸿沟

从超越人类个体或群体所认知的信息范畴来看，大数据的概念自人类意识出现就存在了。对于任何具有感觉的人或物，世界及其宇宙都是难以理解的大数据。然而在当代，这个概念的用法已截然不同，这标志着试图探索大数据潜能的时代出现了，人们期盼着即使个人或群体还无法理解它，也能将其投入到有意义的使用中。更通俗地说，大数据意味着自动化的模式识别（又称数据分析）与数据收集和存储的自动化得以同步。长期以来，人们主要是对数据资源进行简单的搜索和查询，但数据分析却截然不同。就本文而言，大数据的到来和数据挖掘技术的到来是同一回事，大数据时代即是数据分析的时代，随着数据存储和处理能力的不断发展，大数据规模也会随之扩大，大数据的定义也将因此而改变。目前，IBM公司在数据挖掘和预测分析方面投入了巨资，其指出大数据不仅关乎规模，而且与数据生成和处理的速度息息相关，同时，可转储到组合库中的数据异构性也发挥着作用。简单来讲，三个“V”能够准确地描述大数据的各项维度：体积（volume）、速度（velocity）和多样性（variety）（IBM，2012）。

大数据挖掘无所不包，部分原因在于它已着眼于探求那些未曾预测过的、意想不到的关联领域。正如IBM公司所言，“大数据涵盖任何类型的数据，比如文本、传感器数据、音频、视频、点击流、日志文件等结构化和非结构化的数据都在其中，而这些数据彼此连接或许会促使新见解的产生”（IBM，2012）。数据以前所未有的规模被收集、分类和相互关联，由此所生成的有效模式将远远超出人类大脑所能检测和解释的范围。数据挖掘顾问科琳·麦克库伊（Colleen McCue，2007:23）谈到，“通过数据挖掘，我们可以利用自动化的方法对巨量数据库进行地毯式的搜索，这远远超出了人类分析师甚至分析团队的能力”。简而言之，数据挖掘有望生成可操作性的信息模式，这将超越人类的大脑所及。2011年，大卫·韦恩伯格（David Weinberger）在他的著作《知识的边界》[8]中描述了这种“新的知识”，它需要的“不仅仅是巨型计算机，还需要一个可以连接这些计算机的网络从而向其输送信息，并使其成果得以使用因而这种新知识不再存在于人类个体的头脑中，而是存在于网络的层面”（p.130）。

以上所述勾勒出了新兴的“大数据鸿沟”的轮廓，也表明想要使用这些数据，就需要获取并控制昂贵的基础技术设施、数据库，同时也需要配套的分析软件，相应的数据处理能力和专业知识。如韦恩伯格所言，如果在大数据时代中，“房间里最聪明的人就是房间本身”，那么谁拥有房间将至关重要。同样，只有那些能够使用机器、数据库和掌握算法的人才能拥有与大数据挖掘相关的各种见解和认识。假定大数据预言家（比如Mayer-Schönberger＆Cukier[9]，2012）所言正确，大数据时代——原先由于数据库过大而致使个人或人群无法理解，而现在人们却可以利用它——它带来了有利于决策制定和预测的强大新功能，无法访问数据库的人并不能享用这种便利。但是，在社会实践的许多领域中，只有那些能够访问数据库、具备处理能力和数据挖掘专业知识的人才处于优势地位。当然，大数据鸿沟的争议还不仅仅是拥有数据与否的问题（Boyd＆Crawford，2011），它还涉及不对等的分类过程，以及对数据如何与知识及社会应用发生关联等问题的不同思考方式，下面的几节将依次讨论这些问题。

3. 大数据分类

对于能够访问数据库的人，抓取和挖掘巨量数据的能力使他们得以参与监控的可能性大大提高，这里的“监控”被认为是一种“社会分类”手段，加拿大社会学家大卫·里昂（David Lyon）基于奥斯卡·甘迪（Oscar Gandy）的研究提出“作为社会分类的监控[10]能够确认人们的身份，同时也进行风险的评估和价值的分配”[11]。掌握数据、拥有专业知识，并且具有数据处理能力的人能够参与到日益强大、复杂且不透明的社会分类排序中，而这是“创造和固化长期存在或［新生］的社会差异的强大手段”（Lyon，2002）。奥斯卡·甘迪提出“全景敞视分类”[12]（panoptic sort）的概念是基于权力不平等，认为其主要存在于影响个体人生机遇的决策者（甘迪在研究中指出雇主和营销者都在其列）和被动接受决策的人们之间。之后甘迪在回顾这个概念时指出，他已经“认识到这些决策并非针对他是什么样的人，而是基于他们将来会做什么，而‘全景敞视分类’不仅是一种带有歧视性的技术，而且深深依赖于精算假设”（Gandy，2005）。这一意见在数据挖掘和预测分析时代依然十分重要，它使我们了解到尽管当前的技术被言说成具有个性化的特征，但终究也只是在一定的概率水平上运行。鉴于此，类似于数据挖掘能够“如此准确地实现预测，以至于人们在实施犯罪前就可能已经被捕”的断言充满误导性（Kakutani，2013）。技术所具备的潜能虽被大肆地炒作，但预测分析绝不像水晶球那样能预测一切（因为它只是根据概率进行）。如一位评论员所说：

当你正在进行这种被称为“大数据”的分析时，意味着你的研究对象是数十万乃至数百万的人群，你需要计算出他们的平均值。我无法告诉你一个购物者会做什么，但如果他看起来跟其他一百万个买家差不多，我便可以有九成的把握预测他准备做什么（Nolan，2012:15）。

但是，把预言和预测进行混淆会产生一定的后果，因为对于基于概率的决策来说，总体层面的分析会对个体层面产生影响：概况与个人相交。对于那些被剥夺了医保、工作机会和贷款的人，概率预测和确定性两者从实际目的来看却并没有什么区别。[13]

社会分类有着悠久的历史，但正如甘迪（Gandy，1993）所指出的，在现代官僚理性时代，它成为一种自动演算的形式。因此，人们很容易注意到，大数据驱动的社会分类与早先基于数据的决策之间具有历史延续性，从泰罗制[14]的“科学管理”到20世纪中期在银行、住房供给和保险业等领域所采取的“红线政策”[15]。比如雷利（Raley，2013）引用大卫·里昂（1994）早期关于计算机辅助监控的描述，“信息技术所制造的差异是程度上的不同，而非类型上的。它们只是做得更有效，同时影响范围更广泛，并使已经发生的许多过程变得更隐性（因为整个过程都是机器在做）”（Raley，2013）。然而，由于新的数据挖掘过程中出现了一些新特征，使基于监控的社会分类发生了质的转变，目前不可预测且无法用直觉感知的模式正在生成（如Chakrabarti，2009）。换句话说，这其中系统性、结构性的不透明，在有权获取有用知识的人和无权获取的人之间筑起了一道高墙。

在接下来的部分中，笔者认为，巨量的数据积累和新技术的投放使用促成了不对称的权力关系，而当公众渐渐意识到这种不平衡的存在时，便开始关注个人的数据收集和使用。一次次的调查（也包括笔者自己的，以下将会讨论）已经显示出人们尤为关注在线个人信息的商业化收集及使用。例如，2012年皮尤公司（Pew）在美国的一项调研显示，大多数使用搜索引擎的人（65%）不赞成通过行为数据（behavioral data）来定制搜索结果，同时，超过三分之二的互联网用户（68%）反对基于行为跟踪的定向广告[16]（Purcell, Brenner＆Rainie，2012）。同样，在美国另一项全国性调查中，有66%的受访者反对基于跟踪用户行为的广告定位（Turow, King, Hoofnagle, Bleakley＆Hennessy，2009）。在针对“禁止跟踪”（“do not track”）立法提议的公众反应研究中，60%的受访者表示会选择废除在线跟踪。就我于澳大利亚开展的全国性调查而言，人们也强烈地支持对“禁止跟踪”提议进行立法（95%的人赞成），超过一半的人（56%）反对基于线上跟踪的定制广告，近六成（59%）的受访者认为网站收集了过多用户的信息。然而，尽管人们对个人信息的收集和使用表示担忧，但仍继续接受这些服务，这种现象在学界被称为“隐私悖论”（例如，Norberg, Horne＆Horne，2007），也有观点认为，人们实际上并不真如研究所呈现的那样在乎个人隐私（例如，Oppmann，2010）。基于早期隐私问题的相关定性研究结果，本文提供了另一种解释：人们生活在结构化的权力关系中，虽无不厌恶却无力抵抗。从推测来看，大数据鸿沟的不对等性和不透明性预示着一个不可预测但强大的数据挖掘时代的到来，它将加剧人们对由数字监控经济带来的潜在负面影响的担忧。大数据带来的不平等是根深蒂固的，只有那些能获取昂贵资源和技术的“宠儿”才享有知识特权——所谓的互联网“赋权”和民主化承诺。[17]

4. 理论的终结？

2008年一篇发表于《连线》杂志的文章引起热议，作者克里斯·安德森（Chris Anderson）声称大数据时代（他称之为“拍字节时代”）将预示着“理论的终结”。也即是说，在未来，基于模型以理解世界的方式即将到来。他指出：

在这个世界上，大量的数据和应用数学取代了别的所有可能用到的工具。无论是从语言学到社会学的关于人类行为的每一个理论，还是分类法、本体论抑或心理学，这些都将被尘封进历史。只要有了足够的数据，数字将会不言自明（Anderson，2008）。

这一笼统且具有宣言意味的声明引发了讨论：统计模型当然仍是算法开发所必需的，然而在日益冗杂的数据环境下，需要由其他类型的模型来形塑信息的使用。数据科学家强调通过挖掘算法获得的数据，需要在特定专业知识的指导下，才能进行有效地评估并形成相关的研究问题。正如麦克库伊（2007）在其《数据挖掘和预测分析入门》一书中所述，“在评估价值和有效性方面，相关领域的专业知识发挥了重要作用，例如评估输入、指导流程以及为终端产品估价”（p.22）。的确，领域专家这一术语是在数据挖掘呈现趋同特征的背景下产生的，以纠正其在某种意义上与数字无关这一事实，也打破了“将数据分析视为严格技术实践”的倾向（Berry＆Linoff，2001）。

此外，“用数字说话”这一论点忽视了相关对话所处的更广泛的语境（博伊德和克劳弗德更是以“响亮的‘不’字”回应了这一观点［2011:4］）。模式或许可以从数据中得来，但其是否具有相关性或有效，在很大程度上取决于那些需要解决的问题，而这些问题反过来又取决于由谁提出，数据本身是无法设置议程的。安德森口中的大数据从广阔的价值观和目标（社会正义、民主承诺等问题）中抽离出来，具有纯粹的工具性——被安德森边缘化的现有理论体系需要得以解决。他所发表的只是一篇热门的杂志文章，对于大型营利性实体（甚至包括政府，都依赖于这些数据库）的数据收集、获取和控制缺乏应有的考虑。更直截了当地讲，将广阔的语境和价值观问题放在一边，即巧妙地将数据该如何物尽其用这一问题从理论和模型的视野中抹除，只将其留给有权访问数据库的人，这才是“理论的终结”真正的意义所在。

由此观之，安德森的主张在解释力上极为受限，其依靠数据挖掘所生成的信息不可预测且不可解释（因为它不需要也不生成潜在的解释模型）。举例来说，我们所处的数据挖掘和“微型目标定位”[18]时代，复兴了1970年代早期美国共和党政治顾问们所表现的政治智慧：“水星车[19]车主投票给共和党人的可能性远远高于其他品牌汽车的车主”（Gertner，2004）。正如一位政治顾问所言，“我们从来没有资金或技术为选举制造些什么……但现在当然可以了”（同上）。

通过数据挖掘可以较容易地归纳出相关性，提供可预测和可执行的信息，但鲜有解释。与此同时，那些致力于将这些信息用于竞选目的的人，也并不特别关心潜在的解释（如果有的话）。正如安德森（2008）指出的那样，“谁知道人们为什么会做他们做的事情？关键是他们这样做了，而我们可以用前所未有的精确方式来追踪和测量。”

此类知识的一个重要属性是，用相关性和预测性来替代解释性和因果关系。我们所知道的已不是潜在的原因或者解释，而是一组概率预测。数据挖掘承诺通过对更大的数据集进行分类，从而挖掘越来越难以预测和识别的模式。诚然，数据挖掘的目标是监测人类肉眼或头脑无法直观获取的模式，最终提取的很显然是不可预测、违反直觉的模型，它实在太过庞大而难以用别的方式来解读，只能通过自动处理数据集而获得。有一本数据挖掘相关的教科书提到，“世界的复杂性越来越超出人类的想象，这中间所产生的数据正要压倒我们，而数据挖掘是我们解释这座冰山唯一的希望”（Chakrabarti，2009）。考虑到商业数据库在其发展中的核心作用，数据挖掘往往被描述成为竞争优势、（尽管不是排他性的），这实际上并不足为奇。“数据挖掘被定义为发现数据模式的过程，这个过程必须是自动化的，或更普遍的是半自动化的。被发现的模式一般能够带来经济优势，因此它具有相当重大的意义”（Chakrabarti，2009）。其他类型的优势也是可想而知的。麦克库伊（2007）在其撰写的教科书上，从国家安全和军事优势的角度阐明了预测性警务[20]的目标：“如果知识是力量的话，那么（通过预测性分析得到的）先知先觉，将被视为作战空间中至高的力量。”麻省理工学院的大数据专家亚历克斯·彭特兰（Alex Pentland）创造了“现实挖掘”这一术语，用来描述新形式的数据捕获所具备的广度和深度，他期待通过收集数据库中的信息，帮助我们创造一个更加健康、安全和高效的世界：

对于整个社会而言，我们希望通过新的方式来深入理解个人行为，以此提高行业的效率和政府的回应能力。对于个人来说，能生活在一个处处被安排得极为便利的世界，又是多么具有吸引力：在你生病时，健康检查已神奇地被列上日程，当你刚到站台上，公交车正好停在你面前，市政厅里从来没有排队等候的人……（Pentland，2009:79）

其他的好处可能还包括新形式的透明度，它使人们能够很方便地获取各类型公共记录，从而促进公职人员和私人企业更具责任感。

但是这些美好的场景掩盖了网络数字技术“分层”的前景。大数据挖掘时代掌握在极少数人手中，他们通过特殊的技术便能生成可实行的信息（无论是好是坏），以此获取某种优势[21]，达成具体的目标。显然，互联网赋权的本意是促进人们获取各种各样的知识以理解周围的世界，从而让根深蒂固的权力形式得以问责化，而现在的知识形式却将这种愿景抛进尘土中[22]。安德森在对“理论的终结”的叙述中强调：在各种应用程序被广泛使用的拍字节[23]时代，曾经那种通过对现有信息仔细、明晰和有见地地进行研究来理解世界的方式已经作古，因为到了新时代，我们势必要在体量巨大的信息中挖掘出强大而有用的模式，而这些信息对于个人或群体来说因为巨量而难以发现意义。传统的认知形式在新技术促进下变得更易实现，但同时又在这个过程中被残酷地逼退出历史舞台。

即使安德森夸大了事实，这种认识仍然是数字时代知识获取的一个重要方面，重点依旧是：只有极少数人能获得有用的“知识”，而且这种“知识”得以提供某种优势。温伯格（Weinberger，2011）正是在此基础上提出，这种优势对于绝大多数人来说不仅不可获取，而且难以想象和理解。从传统意义来讲，这种知识无法预测，也令人费解（正如上述所举的“水星牌”汽车的例子，其所显示的相关性并没有内在的解释力），因而对于那些根本无法访问数据库的人来说更是晦涩难及。基于此，个人用户完全没有办法通过自身的信息充分得出明确的决策参考，例如预测是否具有安全风险、信用风险、工作前景的好坏，或者辍学的概率等等……再比如有一项研究表明，“那些在填写工作申请时，不使用电脑自带的浏览器而是刻意安装其他浏览器的人（如火狐浏览器或谷歌Chrome浏览器）表现更佳，并且更换工作的频率更低”（Robot Recruiters，2013）。这一发现无法被解释，连申请者自己也不可能预料得到，但这对他们的生活可能影响深远。从这个例子看出，跟大数据挖掘相关的社会分类，影响将远远超出营销领域，它渗透在那些信息宠儿的决策全过程中，使他们通过秘而不宣的方式对其他人生活的种种可能性产生深远的影响。

尽管我们仍然可以直观地掌握事物间的关联，比如某特定品牌的汽车和政治偏好之间的联系，但数据挖掘的野心不止于此，而是试图发掘超出想象边界的相关性。对一个算法进行反向工程分析[24]需要尽可能多的专业知识，虽然其结果可能缺乏解释力。当相关性取代因果关系或解释模型时，其目的是尽可能地积累全面而多样的数据库，从而得出真正出人意料的结果，比如在某工作中表现欠佳或是具有威胁就业的慢性病易感性，都与饮食习惯、天气模式和地理位置这一特殊的组合相关。可以看出，除了模式本身之外，没什么可解释的了。

通过大数据挖掘所构想的数据分类类型变得越来越模糊，这与可用数据的规模、范围以及技术复杂性相关。最近的经济合作与发展组织会议上，一家数据挖掘公司的首席执行官根据自己的观察提出，数据挖掘会导致“计算机所做的决策失去一定的透明性”（Cukier，2013），他认为：

机器能够学习，能够建立比人看到的更加精细的联系，也可以校准大量不同方面信息之间的关系，而这些工作对于像你我这样的人类来说，是不可能完全理解的（J. Haesler，2013年2月26日）。

关注数据挖掘的特性本是为了激发潜在的益处，然而在理性经济原则的操控下，迎来的却是不平等所带来的阴影：在这个世界上，人们生命中的重要时刻被依据遗传特性、人口因素、地理位置和先前未预见的数据类型进行分类，而这些分类方式对于那些受此影响的人群而言，依旧是晦涩且无法获取的。在一些情况下这种方式是可取的，比如为了干预更严重的并发症出现，医院利用数据挖掘的技术及时采取了医疗措施。但与此同时，我们很容易想象得到这种预防性的建模（威廉·伯加德［William Bogard］称它为“监视的模拟[25]”）被滥用的方式，譬如设想我们生活在这样的世界中：私人健康保险公司通过挖掘客户数据，从而及时取消保险的范围，来避免支付重大医疗的费用。

5. 当人们谈隐私时，他们在谈些什么

公众在对个人数据收集的态度上表现出明显的自相矛盾，这在大数据鸿沟及其属性定义的视角下有所缓解。比如那些仅凭行为做出判断的人可能会得出这样的结论：“一般的美国人在隐私和便利之间找到了非常健康且可接受的平衡，他们放弃一些隐私，以换取很多的便利”（Oppmann，2010）。这种交换假定人们对交易条款清楚明了，并默认预先签订的准入条款等同于完全接受条款，但仔细审察这些假定，其实根本站不住脚。在网络环境中，如何定义“知情同意”的概念是个难题，部分原因在于几乎没人会阅读他们在注册或登录时所签署的那份使用条款。研究表明，绝大多数用户都会或多或少忽略隐私政策内容，甚至完全忽略[26]（Turow, Mulligan＆Hoofnagle，2007），这一事实被认作人们不关心隐私的证据，虽然大家对数据采集技术的扩散表达了较高程度的忧虑。笔者在澳大利亚展开的个人信息收集和使用的研究，提供了看似更有道理的一种解释：在是否保护自己隐私的问题上，人们感到没有选择，因为没人知道个人信息会被用在何处，以及被使用后可能带来的负面影响（例如，求职者绝想不到他们对浏览器的选择将可能影响自己是否被雇用）。

在笔者的研究中特别引人注目的是，受访者表现出了对于这种个人信息收集和使用协议的无力感。尽管学术研究和大众媒体持续不断地关注隐私问题，但相对于这种无力感，隐私问题可以说显得不那么重要了。一名焦点小组的受访者（女，22岁）提到，“失去隐私时最重要的不是别人知道了我的信息，而是某种程度上我的信息分享是被迫的或是在被贿赂下进行的”，她的话在小组中引起了普遍的赞同。换言之，当谷歌以“没有人会真正阅读你的电子邮件或谷歌账户信息”为理由来为其实施的用户数据扫描行为进行辩护时，谷歌或许曲解了用户的担忧（Byers，2013）。用户事实上所担心的是这些公司为达到某种强大的使用目的来收集用户信息，而他们自身却无法理解这些目的。

上述所提的焦点小组研究（这是该项目三个研究中其中的一个），专门围绕澳大利亚全国电话调查的结果展开讨论。该调查[27]收集了1100份样本，以探索人们对于个人信息收集和使用的态度，结果显示人们对此具有高度的关注度，这与在其他国家的情况十分类似。具体而言，有近六成（59%）的受访者认为网站收集了人们过多的信息[28]，他们也高度支持对个人信息搜集和使用进行更严格的控制，有92%的人支持设置不跟踪的选项，95%的人认为应实时发放跟踪通知[29]，96%的受访者支持根据需要删除个人数据，同时有超过半数的回答者反对基于跟踪而投放的定制广告。调查结果还发现，人们明显地意识到他们对自己的信息被如何使用知之甚少，超过七成（73%）的人想要了解网站收集和利用个人信息的方式[30]。

这些发现代表了“大数据鸿沟”的一种特殊形式，它不存在于有无数据访问权的研究人员之间，而是在从事数据分类的人和其他人[31]之间，或者说它的产生不在于人们能否领会事物间的相关性，而在于有一类人能够提取并使用这些不可预测且令人费解的数据，但另一类人却只能接受前者所做的决策。这种认识有助于我们思考后续焦点小组的调查结果——当代隐私讨论的主导框架遭到挑战，对于这个框架或许埃里克·施密特（Eric Schmidt）概括得最好，“要想人不知，除非己莫为”，抑或“既然没有什么可隐瞒的，就没有什么可害怕的”[32]（Bradley，2012），这种臭名昭著的论调被反复地提及，比如谷歌邮件（Gmail）在美国彼得雷乌斯（Petraeus）将军倒台风波中发挥的作用，恰好也给出了印证。然而，这并不能反映出多数受访者的忧虑，他们强调的重点不是信息的被分享或是被采集，而是这一过程的被迫性。

比如一位焦点小组成员用了“无力”（powerless）一词，来回应对于个人信息采集和使用的焦虑。这个七人讨论小组中的其他成员表示，他们也同样在讨论记录里写下了“无能为力”。有人赞同道：

你只是感到无法控制别人所能获得的关于你的信息，而这种状况会不断地被强化。我知道人们现在所分享的要比以前多得多，而且业已习惯，但我还是觉得一种无力感（男性，21岁）。

焦点小组的参与者们反复提到一种不对等的感觉，这种感觉与无力感类似。正如一位受访对象在谈及电子邮件和社交网络时所说：“这不公平，也不透明。脸书本应是完全透明的，而它并非如此，这显得非常滑稽。”（女性，31岁）。另一位受访者解释了这种无能为力的感觉如何影响她不再阅读隐私条款的决定：

我只需点击同意（让其获得我的个人数据），不然还能做什么呢？我认为这种挫败感有时会转化成：“我甚至不会去想它，因为我什么也做不了。”它（Facebook）已经成为你与其他人取得联系的一部分，而且助益你的职业生涯和人生选择。虽然这并不意味着离开它就不能生活，但是拥有它确实变得很重要（女性，29岁）。

大多受访对象对互联网公司收集他们线上的信息表示忧虑和沮丧，但也有少数人说，他们并不担心，因为他们对此无能为力。一位焦点小组成员说：

我不认为这是一种威胁，也不觉得它会影响到我的日常生活……可能是因为我对此并不了解……但如果你告诉我一些网络隐私相关的问题，我就会一直去想它。（所以）我最好一开始就不要知道这件事（男性，22岁）。

值得注意的是，即使是对数据收集表示担忧的受访者，仍对实际的、已感知到的或预期的伤害含糊其词。当被追问其所担忧的具体内容时，受访者往往转而回答一些常见的隐私问题，并且表现得并不自信，比如关于身份盗窃或欺诈的威胁，或是对数据驱动的目标营销的厌恶，有些人认为这等同于一种限制形式的刻板印象。正如一位受访者所说：

它会把你往一个方向推，告诉你是谁，你想要什么……归根结底，你确实有选择的权利，但它们那些做法已经强化了你应该选择什么的想法，并限制你可以选择什么……你要么在那个已经贴好的标签中工作，要么他们会为你创造另一个新的标签（女性，25岁）

。总的来说，在面对日益复杂且广泛的数据收集和挖掘时，人们因无能为力而切身体会的挫败感远超过对实际伤害的担忧。焦点小组的参与者们普遍认为，这种无力感部分源于对个人数据用途缺乏了解，一位受访者承认，“我们真的不知道被收集的个人信息到底何去何从，我们也不明白这些数据在如此复杂的环境中如何相互作用”（女性，22岁）。被访者及焦点小组的参与者们都注意到，人们对个人数据的兴趣似乎无穷无尽：“它不仅仅只关注你想要什么，而且还包括你在哪里，你在做什么，等等一切的信息。人已不再自由，而只是这些公司的奴隶罢了”（男性，22岁）。这种言论听起来可能有些夸张，但值得注意的是，长期以来为了促进网络经济的发展，与之相关的修辞话语往往是“自由”“赋权”和“便利”，因此上述言论与之形成鲜明的对比。这种反差突显出大数据挖掘带来的权力不对等所形成的挑战。

6. 大数据鸿沟的维度

根据本文的分析，焦点小组参与者表达出的无力感至少有两个维度：第一，对信息和通信资源的所有权和控制权感到的无力；第二，对基于知识进行决策的不同方法缺乏认识。人们清楚地意识到，强大的商业利益控制了对其信息的获取：人们要么必须选择接受所提供的条款，要么在许多方面放弃资源，而这些资源在个人生活和职业生活中发挥的作用日渐重要。然而，虽然人们对个人信息被收集感到担忧，并表现出大声疾呼之态却显得含糊不清，这或许反映出大数据鸿沟中结构性的差距：大数据用户依赖于那些不可预测且反直觉性的数据结果，人们的含糊其词未必来自懒惰或无知，而是未能完整地学习了解他们所用的技术（阅读其具有法律性质但模糊的隐私政策），而该技术或许恰好具备了采集数据的关键特征。例如，人们很难想象使用某个特定的浏览器或多或少会影响雇主的青睐，或者也无法展望由无数变量（基于成千上万人们的行为）相互作用产生的所有可能的模型，这些显然超出了一般人的知识边界。正像一位受访者所说，“你终将会在不知道后果的情况下接受没有隐私的事实”（男性，32岁）。

如果像海伦·尼森鲍姆（Helen Nissenbaum，2009）坚决主张的那样，隐私是具有语境的，那么大数据时代则挑战了人们“情境化”的数据使用规范，使之彻底地、不可预测地去文本化了。由于监测追踪技术的扩散（比如车牌读取器、智能相机、无人机、RFID扫描仪[33]、音频传感器等），数据抓取的范围不断在线上及线下扩展，人们将与自己的数据分离，且无权过问和使用，也很难幸免于大数据鸿沟逻辑的影响。试图克服数字鸿沟则将带来大数据鸿沟的加剧，比如在使用智能手机、上网本、笔记本电脑、平板电脑等各式计算机时，越便利的访问意味着越多的数据被用于存储、分类和挖掘，而随着数据挖掘形式的多样化，决策制定、信息预测和排序操作将受到更广泛的影响。虽然本文所提及的许多应用尚处于起步阶段，但变化的脚步已促使当前的每个人设想大数据鸿沟将在社会、文化和政治等各个方面带来的后果。考虑到我们无法调整预期以预测捉摸不透的相关性，因而未来将不容乐观，找寻办法以限制新兴社会分类形式和歧视的影响范围及不透明性，这是大数据时代的挑战。

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Weinberger, D. (2011). Too big to know: Rethinking knowledge now that the facts aren't the facts, experts are everywhere, and the smartest person in the room is the room. New York, NY: Basic Books.

[1]原文The Big Data Divide，见International Journal of Communication（2014）8:16731689.

[2]马克·安德里奇（Mark Andrejevic）：波莫纳学院媒介研究副教授。

[3]张岩松：复旦大学新闻学院博士研究生，复旦大学—香港城市大学双博士学位在读。

[4]译者注：蒂姆·伯纳斯—李，英国工程师和计算机科学家，发明了万维网，目前为牛津大学和麻省理工学院的计算机科学教授。2017年，他因“发明万维网、第一个浏览器和使万维网得以扩展的基本协议和算法”而获得2016年度的图灵奖。

[5]译者注：对于软件的作用，比尔·盖茨在1997年的一次微软信息技术采访中提到软件是当今世界的一大变革力量。

[6]译者注：尼葛洛庞帝在其《数字化生存》一书中提出“我的日报”（Daily Me）的概念，用来描述根据个人口味定制的虚拟日报。

[7]译者注：文中提到的post-explanatory pragmatics被译为后解释语用学。

[8]译者注：在中国大陆地区，Too Big to Know一书的书名被译为《知识的边界》，本文翻译参考了胡泳的译本。

[9]译者注：迈尔·舍恩伯格和库克耶合作完成《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》（Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think）。

[10]译者注：大卫·里昂作为主编编撰《作为社会分类的监控：隐私、风险与数字歧视》（Surveillance as Social Sorting: Privacy, Risk and Digital Discrimination）一书，提出今日的监控将人们进行分类，这对他们的生活产生切身影响，比如加深了歧视，因此监视不仅与个人隐私有关，而且涉及社会公正的问题。甘迪向我们展示了在消费者的监视中如何使用数据制造歧视。

[11]译者注：本文主要基于美国社会的情形进行讨论，在美国的很多机构比如银行、运营商公司等，借助大数据能够更精准地评估一个人的信誉状况等身份信息，从而进行贷款风险等评估。

[12]译者注：对“panoptic sort”的翻译，主要参照《传播与社会学刊》于2018年与奥斯卡·甘迪本人的学术对谈《个人数据保护、隐私和监控》，具体请参照原文。

[13]译者注：举例来说，医疗保险公司基于申请投保者的既病史或家族史数据判断其发病的概率，以此决定是否为其投保，然而它们一般将发病率较高的人等同于必然发病从而拒绝客户，这种将概率预测和确定性混为一谈无异于把预测当成算命。

[14]译者注：泰罗制是由美国工程师弗雷德里克·泰罗创造的一套管理理论，19世纪末、20世纪初始在美国以及西欧国家流行。

[15]译者注：红线政策是指通过直接或选择性地提高价格等方式，系统地拒绝向特定的（通常与种族有关的）社区及居民提供各种服务。1960年代，社会学家约翰·麦克奈特（John McKnight）创造了“红线”一词，用以描述银行根据社区人口统计学来避免投资的歧视性做法。

[16]译者注：targeted advertising，中文翻译为目标广告、定向广告、对象广告或是聚焦广告，是一种在线广告形式，主要针对具有某些特征的最易接受的受众群体发放广告。

[17]为了更全面地了解与互联网接收相关的民主化修辞，可参见莫斯可（2004）。

[18]译者注：micro-targeting是指政党和竞选活动经常使用的微型目标定位，用于跟踪选民行为并确定潜在的支持者，该词由政治顾问亚历山大·P.盖奇（Alexander P. Gage）于2002年提出。

[19]译者注：Mercury，水星牌汽车是美国汽车制造商福特汽车公司（Ford Motor Company）的一个已不复存在的部门。

[20]译者注：predictive policing，一般译为预测性警务，是指在执法中使用预测分析等技术识别潜在的犯罪活动，其方法一般分为四大类：预测犯罪的方法，预测犯罪者的方法，预测犯罪者身份的方法，以及预测犯罪受害者的方法。

[21]“大数据”不应被理解成静态的概念，因为虽然越来越多的人获得数据挖掘的技术，但对他们来说仍有无法企及的“更大”的数据存在，归根结底只有那些拥有最新技术支持和最大数据库资源的人才能使用。

[22]关于互联网赋权的愿想，请参见Andrejevic，2007年，第15-21页的相关讨论。

[23]译者注：petabyte，中文译为拍字节，是一种信息计量单位，现今通常在标示网络硬盘、服务器农场总容量，或大容量的存储介质时使用。

[24]译者注：reverse engineering一般被译为逆向工程或反向工程，指对一项目标产品进行逆向分析及研究，从而演绎并得出该产品的处理流程、组织结构、功能性能规格等设计要素，以制作出功能相近，但又不完全一样的产品。在本文是指对大数据所获得的结论进行逆向推演，回答为什么大数据挖掘得出这样的结论。

[25]译者注：威廉·伯加德于1996年出版著作《监视的模拟：远程社会中的超控制》（The Simulation of Surveillance: Hypercontrol in Telematic Societies），讲述了模拟技术革命如何重塑并强化监视在战争、工作、性和私人生活中的作用。

[26]2009年关于“监管者要求”（regulators demand）的研究中有所提及。

[27]这些调查结果是基于在澳大利亚对1106名成年人进行的全国性电话调查而得出的，开展时间从2011年11月17日至12月14日，由墨尔本社会研究中心组织进行，通过随机数字生成固定电话和移动电话的号码来获取被访者，最终的样本分别来自拨打固定电话所完成的642次调查和通过手机进行的464次调查。报告的数据按比例加权，以调整设计选择的可能性、被联系到的概率（仅限移动电话、固定电话或两者兼有）和人口统计学（性别、年龄、教育和所在州）。有关调查的结果和方法的完整呈现，请访问网址：www.cccs.uq.edu.au/personal-information-project。在该调查之后，本课题开展了一系列的访谈和焦点小组讨论，截至本文撰写之日，于澳大利亚的三个地方（墨尔本、悉尼和布里斯班）已经进行了27次结构化访谈。在公共场所随机招募受访对象，然后通过筛选留下具有丰富经验的互联网用户完成30～45分钟的讨论。初步访谈的样本年龄偏小，分布于19至37岁之间，且女性比例又较高，其中有19名女性和8名男性。随着项目的进行，另有受访者将被选择进来以调整这种偏差。焦点小组的参与者同样是在这三个研究地点的公共场所被招募，然后完成50分钟的小组讨论，每人因此收到一张价值20美元的iTunes礼品卡作为回报。焦点小组的参与者分布也存在与访谈类似的偏差，女性数量多（16名女性和6名男性），且偏年轻（20～31岁）。在一个本科生的研讨会上测试了焦点小组的结构，他们的一些评论也被测试。

[28]具体的调查问题是：“思考下由在线公司收集的消费者个人信息，你会认为他们收集的信息量是太多了？正好？还是不够？”

[29]问卷的问题包括：1. 你认为是否应该有一项法律要求网站和广告公司删除其所储存的所有个人信息？2. 你认为是否应该有一项法律要求网站和应用程序提供“不跟踪”的选项以此阻止他们收集个人信息的行为？3. 你认为是否应该有一项法律要求公司在他们收集个人网上信息时应通知用户，告知其相关情况？

[30]具体的调查问题是：“您如何理解公司对于人们线上信息的收集和使用方式？在这方面，你认为自己已经了解了很多需要知道的？还是远远不够，需要知道得更多？”

[31]译者注：作者在此根据数据分类将人员划分为划分者（sorters）和被划分者（sortees），体现出具备数据分类能力的一部分人的主动性，而反之则是那些被动的不具备该能力的人。

[32]谷歌首席执行官于2010年发表关于隐私的讲话中有所提及。译者注：美国前中情局局长彼得雷乌斯将军因Gmail信息泄露而被曝光婚外恋丑闻，导致其下台。

[33]译者注：射频识别（RFID）是Radio Frequency Identification的缩写，原理是阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信，达到识别目标的目的。目前应用于门禁管制、停车场管制、生产线自动化、物料管理等领域。

广告、大数据与公共空间的清理：营销人员对内容补贴的新方法[1]

尼克·库尔德里[2] 约瑟夫·图罗[3]

石力月 译 张韵[4] 校译

夸大大数据在社会科学研究中的作用已让人越发担忧（Boyd＆Crawford，2011）。我们的文章更广泛地着眼于在广告和营销中嵌入大数据使用的种种后果。广告从业者所构想的大数据是关于数百万人的大量可操作的信息点。他们正在摆脱传统的利用特定媒体环境（尤其是报纸、杂志或者电视节目）的方法来接触聚集在其中的目标受众。他们利用技术来追踪目标个体消费者，这些技术能使广告信息在最佳时间和最佳地点抵达受众，而且发布环境也越来越基于通过各种数据挖掘行为专门收集的消费者信息来量身打造。

我们对广告商、营销人员以及支持他们使用大数据来达成其自身目的的商业部门有多成功并不感兴趣。我们关注的是，广告商对其业务长期为媒体公司提供补贴这一行为所进行的根本性反思，会对民主产生意想不到的副作用。民主有赖于某种有效的参与形式，而媒体在维持这种参与方面扮演了重要的角色。罗伯特·达尔（Robert Dahl，1898）“多元政治”经典理论（大型社会中的多元框架是民主有效运作的先决条件）认为，一个政权要使得国家与其公民之间的政治关系具有“广泛、平等、受保护的以及互相约束的协商”特征，只有达到这一程度才是民主的（Tilly，2007:13-14）。但是如果没有事实、主题以及作为协商议题背景的参考要点等要素的共同传播，这种协商就是不可行的。这些共享的公共参考点不仅仅是新闻，还包括各类素材——小说、图像和歌曲（Dahlgren，1995；Gerbner，1972-1973；Williams＆DelliCarpini，2011）——这一点被最初的公共领域研究所忽视。

我们的目标不是怀旧地去回顾某种假想的媒体维系国家共识的时代。在某种程度上而言这在现代性中曾经存在过，它是建立在破坏性排斥的基础上的，媒体机构和其他社会权力中心则加固了这种排斥。我们也不能预想一种无所无包的个人化，人们在其中完全与更广泛的文化相脱离。相反，我们担心的是，共同争论的议程其来源不断减少，这种共同议程至少能够让我们作为一个共同社会和政治空间中的“商议”成员识别彼此（Honneth，2007）。正如尚塔尔·墨菲（Chantal Mouffe，2000）所指出的那样，民主（如果不只是伪装的暴力）要求社会和政治对手将彼此视为合法的对手，但这要求他们分享一些“对参照系的承诺……一种生活或者评价生活的方式”（Mouffe，2000:74，97）。广告商和营销人员追求其所需的商业目标，专业的内容生产者根据经验法则工作——这些经验法则愈加强调内容的最佳个人化，以适应那些用来区分消费者的特征时，这种共享的承诺如何能够长存？我们是否见证了一种新媒体逻辑——个人化——的诞生？它的动力机制将会侵蚀民主，除非它们隐藏的运行方式被公开并被广泛讨论。我们的文章是预防性的；通过推断（仅一点点）已经成熟的商业动力机制，我们旨在说明，作为一种新兴文化的大数据使用在广告和媒体出版这两个关键文化领域日益占据主导地位，那么，接受或不接受这种文化的风险分别是什么。

1. 从细分到深度个人化

近年来，学术界越来越担心公民领域会因为媒体系统的变化而分裂。学者们从多个视角指出，选择的增加会削弱公民对话。艾利休·凯茨（Elihu Katz）在1996年发表的一篇题为《从细分中拯救我们》的文章里担心当以色列单一的公共广播机构转向多个频道，从而新闻收视率随之暴跌时，共享公民文化可能受到的影响（Katz，1996）。马库斯·普赖尔（Markus Prior，2007）指出，随着有线电视的兴起，美国的收视情况也出现了类似的趋势。卡特勒思·霍尔·贾米森和约瑟夫·卡其拉佩拉（Kathleen Hall Jamieson＆Joseph Cappella，2007）认为，谈话类广播是保守的政治观点培养其追随者的竞技场，追随者们会将这些节目视为一个自我保护的领域，否定不一致观点的合法性。凯思·桑斯坦（Cass Sunstein，2006）和托德·吉特林（Todd Gitlin，1998）则从更广泛的意义上认为，人们在互联网所提供的几乎无限的新闻中进行选择的能力将导致他们只在自己感到舒服的领域进行知识思考，将他们和那些在公共领域中他们不太可能认同的人们区隔开来。

细分的命题随着技术的发展而兴起，它让我们产生警醒。1980年代初，有线电视和卫星电视在许多国家的普及使得可获取的新闻和娱乐平台呈指数级增长。1990年代与2000年代见证了在线门户网站的激增，它们使个人可以制作出个性化的新闻与娱乐流。近来，基于应用程序（App）界面的智能手机的出现，让人们有机会在今天几乎无限呈现给他们的数据流中选择自己想要的。尽管细分理论面临着一些挑战，但越来越多关于受众分化与新闻之间关系的研究（参见Bennett＆Iyengar，2008；Nir，2012）认为，对共同话语领域的逐渐侵蚀是一个分裂的媒体世界里看似合理的结果。

我们在此并不想反驳这个观点。而是想说这些长期以来的趋势，即以生产为导向的广泛的内容细分和以受众为导向的预选形式，正在被数字媒体系统一个新核心特征所取代，它从长远来看可能会更严重地侵蚀公共领域。这个特征就是广告业利用大数据来鼓励定制个性化的广告，并为日益个性化的广告、价格、新闻及娱乐奠定基础：个性化（personalized）是指一种深度个人化（personalization）的形式——内容的选择已经依据未被人们知晓的标准而确定，也并没有依据他们相近的选择决定而进行校准，而是依据大数据产生的假设，这些假设涉及人们想要将他们的注意力集中在何处，或者营销人员需要将人们的注意力集中在何处。这种发展不是阴谋将人们从集体经验中移除的结果。相反，它是广告、大数据和内容生产在过去20年中得以共存的一个意外的副作用——负外部性。

2. 大数据应用在广告业中的兴起[5]

在整个媒体系统中都是由广告补贴支持传播机构的。传播机构是通过模拟或数字方式生产和发行内容的组织；涉及报纸、电视制作公司和搜索引擎。广告补贴包括为得以劝说受众去购买或以别的方式使其支持一个产品或服务的权利所支付的费用。放在过去，这意味着在传播机构所传播的内容上或其周边购买空间或时间——例如，一篇报纸文章或一段网络视频。绝大多数人可能是以广告最明显的表现形式来读取它的，即劝服信息。然而这项活动除了制造广告以外还包含了两组活动。一组在传统上被称为媒体策划和购买，这一过程围绕着战略考虑和为广告投放提供需要支付的资金。另一组是评估研究，包括确定信息是否以及如何起作用。用于媒体购买过程的直接补贴，其资金数额是巨大的。行业顾问估计，全球广告商及其代理在一种或另一种媒介上投放广告的资金总额超过2500亿美元。

用数据来计划和评估这些花费并不新鲜。早在19世纪，广告商和他们在早期广告代理业务中的代理人购买、分析并评估了那些可能受到专门寄来的直邮广告游说影响而做决定的个体名单，以确认邮寄服务能否以及如何成为一个好的广告媒介。20世纪初，广告商与他们所资助的印刷媒体公司合作——主要是报纸和杂志，也有户外广告牌——根据审计结果来得出可信的总发行量数据。没过多久，他们就支持一些公司用收视率样本来推断广播电视公司的播出数据。到了1960年代，这些发行和收视率活动产生了大量的数据流，以供策划人员和买家在购买广告空间和时段之前查验。在这些数据化考量的基础上，又增加了营销人员、媒体公司和广告代理所做的深度访谈、调查与实验的定性和定量的结果，以了解某些媒体中的某些广告的成败缘由。

通俗地讲，所有这些活动可能都被认为涉及大数据。一位读者在回应2012年年底的一篇关于即将召开的“数据驱动营销”会议的行业文章时问道：

最近这种对数据的迷恋/痴迷是怎么回事，好像我们从不知道它以前存在过似的，它其实已经存在很长时间了、聪明的营销人员多年来一直在很好地使用它，没必要把有经验的营销人员当小学生一样重新引向数据。

事实上，这篇文章的作者自己（会议的组织者之一）也曾对“数据”这个词在广告业中的使用产生疑问并得出了更加具体的结论：

数据一直都是“大”的。现在所变化的不仅仅是它的规模和跨渠道的输入，而是当数据进入云端并出现在任何地方、任何设备上时，它所具有的绝对速度和可获得性。数据得以实时操作并在关键需求点或决策点操作，这使得数据不仅仅大并且非常有效（Smith，2012b）。

广告业对这种特征的适应，反映的不仅是整个社会对数据处理的迷恋。这一视角反映了从1980年代起广告业中出现的媒体策划、购买及评估方式的转型。这些变化是根本性的——既是制度上的也是技术上的。1980年代以前，广告从业者认为媒体购买和策划是一个标准的（即提供“全套服务”的）机构向客户提供的服务中相当直接和平常的部分。然而，在1980年代到1990年代之间，机构主管开始对他们的媒体策划与购买服务分别采取不同的方法。其中涉及几个因素，但是大多都集中于有线电视导致的媒体频道碎片化这一问题（Turow，1997）。一批具有跨国业务的新型代理控股公司（英国的WPP、美国的奥姆尼康［Omnicom］和法国的阳狮［Publicis］）建立了独立的媒体购买业务，与英国的媒体购买公司安吉斯（Aegis）和法国的哈瓦斯（Havas）一道，宣称其具有特殊的量化分析能力。这些公司使用不同的计算机模型，但每家公司都坚信自己知晓最好的方法，能够根据最有效和最可靠的方式掌握越来越多的人口、心理和地理特征统计数据，从而接触到日益分散的受众。据一家持续追踪购买公司发展的研究公司称，这6家公司2009年在全球花费了2240亿美元的广告费（RECMA，2010）。这一年，这6家公司控制了美国广告市场上大约45%的采购交易；在许多欧洲国家，这一比例则达到了80%（RECMA，2010）。

这些购买公司强调以计算机驱动的量化分析，同时将分散的媒体受众作为目标——这成为一个即将到来的数字媒体无处不在的时代的试验场。虽然1980年代广告出现在了诸如服务商Prodigy等提供的计算机的拨号服务中，但这是一项边缘业务，广告公司也不认为它有成为主流的可能性。随着1994年网景（Netscape）浏览器的推出，万维网络商业广告的增长为营销人员提供了一个接触数百万受众的渠道。1990年代的后半段时期标志着一个转型时期，在这段时间里传播机构和各种合作伙伴比前几十年更加详细地改进了建构受众的方法。[6]他们展开的数字活动的核心是技术——cookies、追踪像素、闪存cookies和各种移动设备使用的“数字指纹”方法——用以跟踪人们在网站、应用程序（apps）、设备和物理位置当中或者在它们之间跳转的行为。

得以对受众做标记并跟踪他们所看内容，这一能力使传播机构可以对推测出的受众兴趣进行细分，而广告商则可以通过传播机构提供的这些信息总结出受众的购买兴趣。广告网络也在做同样的事情，虽然是跨网站的，但他们和越来越多的数据收集公司诸如Axiom、益博睿（Experian）、BlueKai、eXelate一起，经常将他们的类似于cookie的跟踪器与其他公司相匹配，以提高广告商对个体的具体类型——甚至经常是非常具体的（虽然仍然是匿名的）个体本身——进行目标定位的能力。21世纪头10年即将结束时，谷歌、雅虎（Yahoo！）、微软、埃培智（Interpublic）、脸书和其他参与受众数据交换的大公司们促成了对具有特定特征的个体数据的拍卖，这通常是实时的。因此，现在有可能购买这样一种权利，即在一个人加载网页的某一确切时刻，向他发送一条量身定制的广告信息。事实上，通过交换，传播机构可以向广告商出售一种使其立即接触某人并为他量身定制一条信息的能力，这个人正是广告商从以前的联系人那里知道的，甚至可能已经在网络上对其进行关注了。

3. 反思补贴

伴随广告业活动在数字时代的转型而来的是对传播补贴的规则问题进行了深刻的反思。“营销人员从来就不想为内容产业负责，”高级公关战略执行官里沙德·托巴科瓦拉（Roshad Tobaccowala）在2010年告诉本文其中一位笔者（见Turow，2011:111-112）。“他们是被迫的。”他的观点反映了美国广告业的普遍看法，20世纪的新闻与娱乐巨头——如哥伦比亚广播公司（CBS）、论坛报公司（The Tribune Company）与时代华纳（Time Warner）——对广告商的影响力太大，因为它们是庞大受众群的把关人。当然，在整个20世纪，即使是最大的媒体公司也会通过提供诱人的受众群的方式来帮助它们的赞助商，这些受众将在旨在诱导他们关注商业信息的内容环境中看到广告。然而，媒体公司通常认为，采取政策和原则来维持受众、倡议团体和政府监管机构的信任是有价值的，即使这些政策和原则有时会与广告商获取最大利润的直接利益相冲突。

或许与广告商最持久的冲突对象是20世纪中叶《时代周刊》（Time）出版商亨利·卢斯（Henry Luce）所戏称的“政教分离（Church-State separation）”（见Turow，2006:50-52）。首先是报业和杂志业，然后是广播业，它们都同意一个自20世纪早期以来始终不清晰的观点：媒体公司的编辑业务应当独立于其经营的广告业务。营销人员对这一规则感到恼火，因为他们认为公众往往不相信明确的广告内容，而可能更容易接受营销人员在新闻和娱乐中植入的好评。然而，到了1960年代，报纸、杂志和广播电视行业为了换取赞助而提供秘而不宣的有利报道或产品植入被认为是一种流氓行为。广告商不得不接受这些行业的补贴规则，并且常常为获得媒体的受众而付出高昂费用。

然而，数字媒体的兴起从根本上改变了媒体行业以这种方式设定广告补贴条款的能力。这一变化的核心是媒体公司在线上和线下正在经历的前所未有的收入竞争。在数字化的发展过程中，报纸、杂志和广播业在竞争中面临的困难尤其明显。它们在传统（模拟）空间里的广告收入正在下降，因为受众转向了数字媒体，广告商也随数字媒体而去。内容的巨大可得性——以及广告费用向诸如搜索引擎和社交媒体网站等新载体的转移——意味着媒体买家能够利用前所未有的竞争，以远低于模拟媒体（analog media）的每千人印象成本获得受众（得到“受众印象”）。对于接受采访的托巴科瓦拉及其同事来说，广告价格的下行压力反映了他们（对他们而言）合理的愿望，即不支持内容原创者和发行者，而只将个体作为目标——无论他在哪里。

搜索引擎和社交媒体平台在这个交易过程中获得的成功，凸显出传统内容生产公司现在的影响力正在减弱。营销人员明确宣称媒体如果想要成为交易的参与者，就必须向他们提供越来越多关于其受众的数据。这通常要求媒体雇佣像受众科学（audience science）这样的公司来管理这些信息，并对其进行切分，以便特定的赞助商能够只购买那些对他们而言重要的特定类型受众的数据，并据此将他们的信息个性化。广告业对媒体施加的新影响，也导致了在很多媒体运营活动中，编辑素材和广告素材的“政教分离”界限变得模糊。赞助商将媒体的弱势状态视为一种协商途径，从而得以将他们的产品直接植入那些看起来不像广告的媒体内容。就媒体自身而言，面对正在威胁它们生存的激烈竞争，它们不得不重新评估原先坚持的那种纯粹主义的内容生产哲学。历史上享有盛誉的《基督教科学箴言报》（Christian Science Monitor newspaper）的编辑在2010年宣称，变化的金融环境需要解除“跨越‘政教’壁垒进行对话的禁忌，并让各种人——不仅是主编和发行商，而且是副编辑和全国的编辑……与商界人士对话。”（Ives，2010）。《广告时代》（Advertising Age）的一位记者在报道了这个“政教”边界摩擦几年以后，得出结论，“二者之间的壁垒几乎是那个简单时代的特权，更多的编辑和媒体似乎对此是认同的”（Ives，2010）。

媒体策划人员基于新的补贴规则不断地对媒体提出要求，这些要求导致媒体公司与其赞助商之间形成了新的关系。反过来说，针对广告商最想要的受众，这些关系正在重新定义内容的创作与分发。我们进入这场变革不过才几年，不应该寄望于行业价值、习惯或技术能够顷刻之间发生变化。然而，媒体系统里的话语和行动指向了内容个人化的三种动力，它们导致人们在其数字之旅中看到的世界越来越分化，这种分化依赖于广告商或媒体携有的关于人们的人口统计、心理统计、地理位置以及其他行为数据信息。

第一种动力是迄今为止最为普遍的，它涉及传播机构与广告商的合作，它们将收到的与编辑内容相关的商业信息个人化。营销人员和传播机构使用越来越多的数据点——无论正确与否——用不同的劝服信息针对不同的人群甚至不同的个体推销相同或不同的产品。基于这些建构，面对相同的产品，人们获得的价格却不同，有竞争力的产品的折扣也会不同。他们接收到的广告也可能呈现不同的故事和不同类型的人——因此呈现出对世界不同的看法——这取决于目标和劝服性信息（参见Turow，2006:111-137）。有一个很明显的例子，即个性化的数字政治竞选，可以说明微观定位（microtargeting）导致的这种不同。在2012年美国总统大选期间，奥巴马-拜登（Obama-Biden）团队使用关于民主党选民的数据挖掘信息，以确定向他们呈现什么议题，呈现频率，以及何时呈现（见Turow, Delli Carpini, Draper＆Howard-Williams，2012）。

第二种动力是营销人员所谓的原生广告（native advertising），这类广告自2010年以来呈现了强劲的增长态势（见DVorkin，2013）。原生广告是文本、图片和/或视听材料，用于支持广告商的目标诉求（由广告商付费），同时模仿广告发布媒体的格式与编辑风格。原生广告的一个基本的样态即受资助的推文（tweet），推特（Twitter）将其整合到用户的信息流中，而这些用户则是赞助商认为的有用的信息接收者。更为复杂的是由专门“播种（seeding）”原生广告文章的公司所撰写的完整文章，以便目标受众能够看到这些内容。一个叫Social Seed的公司（2012），描述了他们为三星（Samsung）公司所做的方案，即通过一段视频“放大其诱人的动作内容”以“在几个全球市场上获得新闻报道和有机的、评论聚焦的流量”。它通过“在高度目标性的站点（如小发明网［Gizmodo］）上的35个投放”实现了125000次观看量的目标。此外，三星驱动的此次编辑内容引发了“大量参与的评论”。

媒体业的这一领域正在增长，Buzzfeed、Gawker、Associated Media和Videoseeding.com根据个人兴趣、人口统计、地理位置、在线行为和其他特征定位受众。传统媒体如《大西洋月刊》（The Atlantic）和《福布斯》（Forbes），以及主流博客网站如赫芬顿邮报（Huffington Post），都已开始采用这种做法。虽然附有标签（“由……发布”“赞助商制作的帖子”“Forbes Brand Voice”）以表明文章是为或由赞助商制作，但强调与媒体风格匹配这一行为已经违反了美国杂志编辑学会的规定，因为普通受众可能会将产品的实际创作误认为仅仅是背景赞助。事实上，对广告商真正的好处是，这些文章都会出现在搜索引擎的相关搜索结果里，因为在“网络爬虫”看来，它们不是广告而只不过是有着得体标题的产品。此外，广告商有时还会付钱给媒体，让他们专门向感兴趣的网站访问者强调那些内容。

那么当下，个性化内容创作的两种主要形式从最直接的意义上说是广告商驱动的。许多新闻网站都允许访问者根据自己的兴趣来订制网站的外观和呈现方式——例如，他们想看到什么故事。迄今为止，传播机构并没有根据他们对访问者的了解，而采取太多行动去改变他们展示给访问者的材料议程或者内容本身，但有迹象表明这种改变正在进行中（Turow，2011）。当传播机构习惯了广告商的微观定位，当原生广告成为他们每日场景的一部分，就很容易看出传播机构是如何发展其第三种动力的：他们将开始根据访问者和他们对访问者的了解来改变他们自身的材料。十几年来，广告商一直在使用技术来测试具有某些特征的广告能否会吸引用户参与或者点击。面对来自搜索引擎和社交网络日益激烈的广告竞争，直截了当的内容发布者将基于他们对访问者的了解，通过利用他们的数据来随时更改文章或视频，这并不是一个夸张的设想。事实上，正如行业新闻通讯PaidContent于2013年1月所指出的那样，大型互联网传播机构认为以内容个人化为目标的大数据分析是必要的：

［正如约翰·巴特利（John Battelle）所指出的那样，］推特在所谓“整体提取”方面越来越出色了——识别一个人、一个地方或一件事，然后将行为和围绕那事件的属性联系起来……实时整体提取与上述信息相交叉就是圣杯（Holy Grail）[7]。

这从根本上说也是谷歌和脸书共同关注的目标：如何实时向用户展示那些只与他们相关的东西，同时隐藏那些不相关的东西？脸书因其基于算法稍稍调整了新闻投送的方式而招致批评，但现实是大多数的用户并不想看到流经他们网络的所有东西。谷歌开启了它的Google+社交网络模式，并将其植入到它所涉及的一切事务中，部分原因是它需要更多关于用户的数据信息（Ingram，2013）。

PaidContent的作者补充道，“所有这些公司的问题在于，这样做是非常非常困难的——每个用户流包含数十亿的数据信息，并且要分辨哪些是有意义的、哪些是没意义的是一件很复杂的事情”（Ingram，2013）。但是要理解推动这些努力的个人化的广告需求并不难。例如，如果一个新闻网站发现，某些有意购买昂贵汽车的高收入人群倾向于停留在有乐观标题的文章上——并更加频繁地点击具有那样标题的广告——他们便会为那些人改变标题。或者也许有人相信，如果有对某个特定国家有利的新闻出现，那些有着某些背景的人们就会停留在这个网站上，那么那些人就可能看到更多关于那个国家的有利消息。同样的情况也会在娱乐节目中显现。技术已经能够通过可定位电视机为不同的观众制作不同层次的节目。

当这三种动力一同起作用——不是在一年或两年而是在21世纪第二个十年中——营销人员与他们的媒体合作伙伴，将会定期地向被他们以不同方式分类的人们展示对现实的不同建构。最关键的是，人们可能不一定能意识到他们获得的推送内容是不同的，如果他们能意识到这点——无论喜欢与否——他们可能都不知道为什么。事实上，预先对个体“隐藏”的与他们不怎么“相关”的逻辑（由PaidContent的作者所写）也必须自动隐藏其对事实的操作。世界舞台对我们所呈现的已经由暗箱操作调整过了。营销人员与传播机构试图通过相关性的原则与个性化关注的氛围来减少这种状况所产生的张力，过一段时间，人们会将个人化作为理所当然的了解世界的方式。

当然，不时也会有些与个人化背道而驰的修辞压力。大型媒体继续声称他们会与更广泛的人群对话；事实上，他们做这样的声明是因为政府需要。像奥运会这样的大型活动，偶尔也会以其独特的广告与营销动力提供向心框架。从许多机构的立场来看，这样风险太大了，因为那些媒体称为“中心”的社会机构一夜之间就会消失（Couldry，2003，2012；Turner，2010）。但是这种修辞将越来越与其他很大程度上隐匿的压力相冲突，那些压力使得受众分散化并得以挖掘他们的特殊性。

4. 新型公共领域？[8]

这些趋势——基于持续数据挖掘的个性化广告越来越流行，导致以个人化内容作为回应的普遍压力——代表了在无数机构、企业和相关部门的个人之中出现的文化变革的势头，这种势头有能力彻底改变习惯与价值观。这三种广告动力清除了20世纪在新闻和某些娱乐形式中将广告与编辑内容相分离的核心准则，同时也为秘密的商业信息跨越媒体边界而实现个性化奠定基础。然而，这两种情况都在迅速地变化。白热化的竞争与对建模的信念导致营销人员要求传播机构不断增加数据量，以对他们的受众进行交叉分析。即使是优质内容网站也无法免于这些压力，因为这些压力会对新闻议程及新闻写作模式产生长期的影响。同时，媒体受众和读者人数的下降所带来的经济后果意味着，现在有时间、资源和立场来抵御这些对基本新闻价值挑战的专业人员越来越少（无论是在报社还是通讯社），这些挑战还包括对前文所述过去那种“政教分离”的回避（Davies，2007）。另一种刚开始的发展是，个人化扩展到最普遍的视听媒体——家庭电视。这种技术已经存在，可以依据广告商和有线电视系统构建家庭与个人的方式，来实时改变商业广告甚至节目的特征。当电视机制造商和有线电视公司解决了成本与组织管理方面的挑战以后，居于家庭中心地位的视听媒体电视很可能会遵循与今天互联网以及移动设备诸如手机、平板电脑及游戏机有关的同样的个人化动力。

这种看似势不可挡的势头有一个潜在的障碍：受众信任。无论哪种形式的内容生产者都要依赖于此。如果你不相信一个内容生产者或者平台对其输出内容的准确性有某种控制，或是不能确定其内容何时完全由强大的外部利益所驱动，你为什么还要继续使用它？事实上，内容生产者担心，如果用户们知道明显针对一般受众发行的内容其实是个人化定制的，他们会感到恐惧。虽然公民的集体起义当然是可能的，但这种行动的个人化表现方式使得大规模的群体反抗不太可能。营销人员和传播机构不断地告诉他们的受众，个性化的相关性是巨大的福利，但人们可能很难解读出个性化折扣这种奖励形式所暗示的地位。与新广告规则相关的偶发丑闻毫无疑问将会出现，并可能迫使这些规则进行调整。《大西洋月刊》最近因刊登了科学教会的原生广告而道歉，这使得他们决心更好地为该杂志的读者们想想清楚原生广告的含义（Stelter＆Haughney，2013）。然而，《大西洋月刊》的不当行为并没有使得他们的高层放弃原生广告。他们明确指出资源需求和广告补贴的性质变化需要新的广告形式。因此，我们需要重视一种可能性，即媒体内容个人化的压力会在相当长的时间里持续存在。

我们应当如何看待这条轨迹的后果？知识和解释知识的资源得以均等分配是民主的关键前提之一（Dahl，1989）。除了在与监督政府行为相关的事项上传播共同知识以外，现代民主的代议制确实很难在任何基础上构想出来。如托马斯·潘恩（Thomas Paine，1937/1791）在《人的权利》（The Rights of Man）一书中所说，“在关于政府的问题上，代议制将这样一个知识体系传播到一个国家，以破除无知并去除强迫”（p.157）。甚至是精英民主理论（Schattschneider，1960）也依赖于这样的假设，即知识在人群中以某种足够有效的方式传播，即使这意味着它比其他理论更依赖于专家精英的角色。但是当共同的知识分配体系开始按照一个不同的原则进行组织时，即：在接收者之间传播所谓的共同知识以便别有用心地为广告商提供关于个体消费者的更好数据，会发生什么呢？如果这种趋势是由广告与营销行业的变化所驱动的，又会怎样呢？如果媒体公司面临着线上广告直接收益率的下降和整体广告支出份额的更迅速的下降，除了最特殊的情况外，它们在其他所有情况下都缺乏抵抗的力量怎么办呢？如前所述，我们在这里所理解的“知识”一词不仅涵盖了事实——实际上，还涵盖了所有共享的参考点，通过共享，使得我们能够认识到彼此是一个共同的社会政治空间的成员。

对民主价值观的呼吁是否足以生成一种紧急的修正？遗憾的是，由于许多原因，修正难以生成。第一，广告业与内容生产者之间的关系发生了转变，这一转变源于两者都在剧烈变化的商业环境中为其生存而力争。第二，网站的广告价值转移到任何个体消费者通过联网界面即得以活跃的地方，这是一种领地的转移，20年来，这一领地已经与那些毫无疑问具有积极性的价值观联系在一起：自由、创新与开放（Streeter，2011）。如我们所正在做的那样，声称拥有这些价值观的网站正在变得不自由，这似乎很反常。第三，没有任何价值观可以不言自明，如果没有一个多元的“正当化体制”，那么复杂的社会就难以维持可持续的发展（Boltanski＆Thévenot，2006）。媒体系统里的传播机构和营销人员都宣称，受众得以成为生产者以及得以定制其所收到素材，这是受众权力的最高形式。他们为伴随这些发展的自动的、隐秘的个人化欢呼，尽管调查始终显示公众反对素材传播机构和广告商未经询问就为他们量身定制的做法（见Couldry，2012）。

处理这类冲突的唯一办法就是让受到威胁的价值观尽可能地明晰，并将那些新近明晰的价值观作为赋予改变正当性的一种基础。媒体行业与民主文化之间的关系从来都不是直接的，现在也并没有迹象表明它会变得直接。所以仅仅诉诸约翰·杜威（John Dewey）（Pariser，2011:75）等民主理论家的价值观并不足以使得问题成为焦点，虽然杜威的作品具有价值，但它们也许仍然只是普遍意义上的启发。

诚然，从英国的角度来看，情况有所不同，本文两位作者中的一位就在英国工作，在那里税收补贴广播的公共服务模式仍然是一支强大而独特的文化力量。公共服务模式在许多国家仍然很重要，它可能是抵抗上述某些趋势的有效形式，但是这需要另一篇文章来进行探讨。在BBC的历史背景下，派迪·斯坎内尔（Paddy Scannell，1989）提出了一个引人注目的概念，“可沟通权利”，即媒体机构能够为受众提供某些共享话语。但即使在英国，政府对为BBC提供资金的执照费（license fee）进行长期支持，这一行为也越来越受到质疑，所以当我们在全球范围内考虑什么能用来抗衡内容个人化的这个问题时，不能简单地将英国的公共补贴模式作为参照点。在任何情况下，必须承认的是，自斯坎内尔发展了他的“可沟通权利”概念以来，基本规则在两个关键方面已经发生了变化：首先，齐格蒙·鲍曼（Zygmunt Bauman）以“流动的现代性”（ligud modernity）一词捕捉到制度结构、参照点和工作角色的不稳定（Bauman，2000；Papacharissi，2010）；其次，日常生活日益被媒体内容塞满，已经摆脱了1980年代所普遍存在的内容流通渠道有限的状况。受众随时准备观看黄金时段新闻或拿起报纸，这样的活动现在几乎不可能成为思考公民是如何接触与他们公民身份相关的材料的起点了。如果“可沟通权利”这个概念仍然有用的话，那么它需要设定一些与过去完全不同的含义。

这促使一些学者重新思考了媒体对公民生活影响的底线。马克·杜兹（Mark Deuze）对于“媒体生活”的描述似乎削弱了任何规范性的批评：如果我们的起点变得非常简单，即“媒体让我们变得真实，因为我们在媒体中创造自己”（Deuze，2012:127-130），那么唯一的检验就是个人如何看待媒体生活，无论是好是坏，任何集体规范都不在其中。齐齐·帕帕查里斯希（Zizi Papacharissi）更充分地表明，我们已经朝着由融合技术所支持的更加“狭隘”的公民权迈进，这些融合技术的特点是支持固执己见的声音，并对参与程度较低的人提供个性化和“简化的公民参与选项……而不是要求对公民事务进行广泛的思考”（Papacharissi，2010:107）。虽然帕帕查里斯希的描述很有力量，但它没有考虑到个人化是否不仅仅破坏了人们对公民生活的兴趣，而且甚至破坏了我们作为共享民主的共同体成员对彼此的基本态度。

5. 重绘民主理论？

尚塔尔·墨菲（之前提到过的）与皮埃尔·罗桑瓦龙（Pierre Rosanvallon）两位民主理论家的工作可以指引我们走出困境。墨菲（2000）认为，一种有效的民主形式需要“一套能够使得民主公民的创造得以实现的实践”（p.95）。墨菲挑战了将正式的理性协商作为政治的唯一模式，并且非常关注民主拥有更广泛的文化条件；然而，她对于这套实践应该采取何种形式却所言甚少。这恰恰是罗桑瓦龙见解的有用之处。在语言上与墨菲极其相似的是，他认为对旨在实现民主的当代社会的挑战是生产“一整套旨在促进共性的行为和话语，并且使得社会互动系统更加清晰可见”（Rosanvallon，2006:250）。否则，我们将无法找回罗桑瓦龙认为的——我们在先进的民主制度中已经失去了几十年的东西：“共同意愿的实践经验”——它是为互相依赖的棘手问题找出共同解决办法的路径（2008:313）。

要做到这一点就需要面对民主的复杂性。对于罗桑瓦龙（2011:225）来说，民主是一个包含以下所有内容的多维度和多机构的过程：公民社会的具体过程和一个特定政治“政权”的具体运转，以及更广义的“社会形式”与政府的整体模式。基于罗桑瓦龙（2011:201-202）对媒体在维系当代政治合法性形式的重要性的认知，我们可以补充的是，媒体能够共同帮助阐明和支持民主进程中出现的多维度的互相联系，以作为阿兰·图海纳（Alan Touraine，1977）曾经称之为“社会的自我生产”中的关键引擎。媒体提供关于构成这一复杂民主进程要素的模式化的娱乐和新闻故事，公民可以根据不同的接受准则来评估他们从媒体获得的画面。反过来，这些公共和个人的反应也许会强化关于那些制度结构的可接受的个人和集体行为的观念。由此可见，在一个民主运转的复杂模式中，我们必须理解媒体对民主进程的贡献（从政治机制的运作到更广泛的社会生产）如它自身一样复杂。如我们两位作者中的一位在别处所写，历史上媒体在社会形成中不仅仅扮演了一种角色，而是多种角色：“制造社会”与“制造细分”（Turow，2011:193）我们现在可以补充，有助于个人得以将他们观察世界的窗户变得更加个性化。所有这些都参与了对整体民主进程的维系中。如果是这样的话，批判性的讨论将只会关于以下二者之间的平衡：媒体生产所具有的固有方面和诸如媒体的社会制造角色得以继续存在所需要的条件。

我们所讲的“制造社会”并不是指生产共识，或者甚至把社会描绘成一个一致的整体。如罗桑瓦龙（2011:188）所指出的那样，这样的图景也许不再可信。有争议的是，出现一种互相承认和争论的共同语言的可能性，如罗桑瓦龙（2011）所说，这是一个象征性的领域，有“共享的试验、相似的情境与平行的历史”。这里的关键词是共享。如果民主仍然是一个实质性的而不是虚构的概念，那么它必须包含某些跨社会地域的关于信息、论辩、澄清、同情和庆祝的共同经验。否则，一个民主体制下的成员们将不会互相认同对方属于同个空间的一部分（Mouffe，2000）。然而深度个人化的逻辑正朝着另一个方向发展。面对新媒体广告系统，应该动员代表民主进程各个层面的利益相关人士开展一场关于大数据深度嵌入一个个性化的公共领域影响的公共辩论。

6. 结论

媒体传播素材的能力使其能够在不同的群体之间建立联系，然而这种能力不但没有得到支持，反而被我们所概括的个人化的压力所破坏。但是很难找到挑战这种个人化趋势的有效路径。对于个人来说，一个出发点可能是共同对抗出售和打包他们个人数据的暗箱操作，以及第三方对他们做出的判断和评估。除了一个正在进行中的关于公司使用涉及个人隐私大数据的全新辩论以外，另一个出发点是指出个人化发展的最终走向——一个不那么民主的目的地。即使我们之前所概述的大型机构部门之间具有相互依赖关系的复杂转变不能被简单地修正，然而一旦明确了相互竞争的价值观，权衡就变得可以想象（Mansell，2012）。我们可能需要以各种方式重新思考媒体机构、社会与民主之间的关系，不仅要明确广告信息对个人的直接影响，而且要说明广告业自身转型对整个公共媒体环境的深远（即使是间接的）影响。对此，本文提出的大数据问题必须完全公开，不仅在美国和英国，而且在全世界新兴的民主国家。

最后一个参照可能帮助我们思考，如果我们不能使大数据的运作本身成为一个民主讨论的议题，那么风险是什么？我们有所疏忽地冒着风险在一条会破坏民主关键要素的路上前进。如果我们继续沿着本文所描绘的路径走得更远，我们能看到什么样的图景呢？我们认为，在这幅图景中民主生活的一个基本要素——就共同关心的事务对彼此的想法、事实和参考点进行可靠而频繁的交换——已经被清除。取而代之的是，我们将生活在一个信息图景中，在那里与我们最相关的事务不断更新，频繁而琐碎的娱乐消遣不时地被宏大的新闻奇观和偶尔的异国情调打断。

我们以18世纪苏格兰高地激烈的经济变革中出现的“清理”来参照（Prebble，1969），当时农业生活的整个方式——以及维持农业生活的人们——都从土地上被清理掉（强制性地，经常是用火烧死）以为羊群开道。似乎只有羊群才能给远处的地主带来足够的利润，他们厌倦了长期以来来自佃农低廉而波动的租金，以及需要支付的巨额财产账单。现在去看苏格兰高地，那里空无一人，尽管它的广袤看起来十分美丽。但是我们得做相当多的考古调查才能重新想象那些曾经遍布于空旷山谷的密集的生活网络。重点不在于将媒体“提供”民主的传统方式浪漫化，而在于需要简单地记住，决定性的甚至是划时代的变革可以由与那些受影响最大的人们目标相距甚远的动机所驱动。今天那些有缺陷但仍然拥挤的新闻生产图景在未来十年里会不会被“清理”以满足将广告业的“输出”合理化的目标，只留下一些让新闻考古学家惊叹的痕迹？到那时，还有什么故事能够留给研究民主的历史学家去讲述呢？

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[1]原文Advertising, Bigdata, and the Clearance of the Public Realm: Marketer's New Approaches to the Content Subsidy，见International Journal of Communication（2014）8:17101726.

[2]尼克·库尔德里（Nick Couldry）：英国伦敦政治经济学院教授。

[3]约瑟夫·图罗（Joseph Turow）：美国宾夕法尼亚大学教授。

[4]张韵：上海师范大学影视传媒学院讲师，加拿大西门菲莎大学传播学院访问学者。

[5]要了解更全面的信息，可参见图罗所写的《每日的你》（The Daily You）（2011）这本书。这本书部分基于对广告业从业人员的52个访谈、行业贸易会议的参与以及对行业期刊长期和有针对性的阅读。本文后面所引用的对里沙德·托巴科瓦拉（Rishad Tobaccowala）的访谈就来源于《每日的你》的研究。

[6]在没有提供证据的情况下，维基百科（Wikipedia）的一个条目指出，全球网络导航（Global Network Navigator）网站在1993年向一家律师事务所的硅谷办公室出售了第一个主页上可点击的网络广告——后来这种广告被称为网幅广告（banner）。它声称《热线杂志》（Hotwired）网站是第一个大量销售可点击广告的网站。

[7]译者注：代表具有某种魔力的意思。

[8]有关数字媒体对民主政治的影响的相关讨论，可参见库尔德里（Couldry，2012）的研究。

从“互联网”到“大数据”：“空洞的能指”与数字话语的建构及争夺[1]

维罗妮卡·巴拉西[2]

陈一[3] 译 王如一 校译

1. 引言

互联网的历史被定义为“混乱、不可预测和矛盾的紧张关系”，其中，自由主义关于开放、自由的话语表述与有关控制、安全的军事科学的话语表述结合在一起（Castells，2001；Curran，2012）。由于上述紧张和矛盾的关系，互联网的历史揭示了这样一种情况：互联网技术被认为要么根植于技术乌托邦主义，要么根植于技术反乌托邦主义的政治话语之中。一方面，这些技术似乎是实现民主社会向前发展的关键，它们被视为实现政治赋权和解放的技术，能够重组各个社会组织；另一方面，互联网技术被视为加强了企业权力和国家控制，由此推进新形式的统治与支配。

本文涉及定义“数字文化”的两个关键概念：“互联网”和“大数据”，批判性地思考了西方的数字话语（digital discourse）如何在较大程度上塑造了这些概念，以及西方数字话语假设技术创新必然导致新的历史和政治的可能性。本文的分析借鉴了多位解构数字话语的学者的研究（Hindman，2008；Morozov，2011，2014；Mosco，2004，2014），并认为，虽然这些颇有见地，但目前对数字话语的研究过于关注西方技术实证主义的“元叙事”（metanarratives）。这不利于考虑这样一个事实，即数字话语是由不同政治行动者根据不同的、背景殊异的政治视角和愿景构建的。

在借鉴了三个政治化群体的民族志研究基础上，本文认为，如果将数字话语理解为“空洞的能指”（Laclau，1996），这将获益匪浅。“空洞的能指”这一概念与“漂浮的能指”意思接近，“漂浮的能指”概念在结构主义理论中颇为流行，被用来处理那些能够承载多重意义的能指。正如本文所指出的，“互联网”和“大数据”这两个概念实际上都是“漂浮的能指”；它们具有多种含义，并且同时根植于技术乌托邦主义和技术反乌托邦主义的政治愿景之中。

然而，如本文所示，互联网和大数据不仅是“漂浮的能指”，还是“空洞的能指”。拉克洛（Laclau，1996）在其著作《解放》［Emancipation（s）］中使用了这一概念，认为有些能指不仅是运动和转变中的漂浮能指，而且还具有部分黏附的含义（Simons，2011:207），这一含义通常是政治性的。拉克洛（1996）认为，“空洞的能指”定义了各种霸权斗争——不同的政治力量试图在能指符号中赋予各自的政治意义。正如本文所述，像“互联网”和“大数据”这样的概念实际上是空洞的能指，它们被不同的政治角色嵌入了截然不同的政治意义。通过论证“互联网”和“大数据”的概念需要被理解为“空洞的能指”，本文的目的不是要抛弃当代的数字文化思想，也不是要否认这些概念在理解我们这个时代的技术—历史变革（techno-historical transformations）中作为理论和分析工具的作用。相反，本文的目的是要表明，数字话语在今天是一个充满想象和实践的争斗空间，它决定了许多当代霸权斗争的基础。

2. 网络梦想与政治现实：作为技术乌托邦话语的“网络”的兴衰

2.1 从20世纪90年代至今：网络作为政治可能性？

互联网的发展引发了一些关键性的问题，即数字网络是如何催生新的社会和政治组织形式的。20世纪90年代初，许多学者开始讨论，新出现的信息高速公路正在产生一种理解政治的新方式，这对民族国家构成了挑战（Negroponte，1996；Toffler，1995）。当时，卡斯特（Castells，1996）可能是第一波普及网络概念以理解这种转变的人之一。他认为，互联网已经彻底改变了社会，使得网络变成一种更优化和更灵活的社会、政治组织模式成为可能。在他看来，网络的逻辑渗透到社会生活的各个层面，显著地改变了我们理解和体验政治的方式——无论是企业战略还是国家政策，抑或复杂的社会运动。

在他的影响下，近20年来，作为数字时代政治学研究的一个重要分析工具和方法论工具，“网络”这一概念脱颖而出。20世纪90年代，许多学者提到这个概念是为了揭示全球正义运动（the global justice movements）的兴起及其政治想象。此类运动以新形式的网络化斗争著称，这种斗争不再依赖纪律，而是依靠创造力、沟通和自我组织的合作（Castells，1997；Hardt＆Negri，2000；Rheingold，2003）。许多人认为，这种新型的政治参与和早期社会运动有着根本的不同，并解构了旧的、基于身份的政治参与和归属形式（Day，2005；Juris，2008；Wolfson，2014）。这些研究的核心在于，它们都从总体上假设，新的信息技术彻底改变了旧的政治参与和行动形式，如果我们想了解新的运动，就要寻找互联网技术已经启用的——更为灵活的、网络化的政治参与和归属形式。

进而在21世纪初，我们看到了该领域内不同研究成果的出现，这些研究发展出了一个新的概念性框架，用以理解行动主义者这种新型政治组织形式和互联网技术的相互关系。这一情况尤其明显，如果考虑到自主马克思主义者（autonomous Marxist）（Hardt＆Negri，2000；Virno，2004）中的“群众”和“蜂群”等概念，或者由莱恩戈尔德（Rheingold，2003）提出的“聪明的暴民”的概念。不同于传统的理论及认识论，这些概念被用来论证互联网技术已经成为建构新形式的社会组织的物质基础。这些概念的依据是，网络已经成为一种新的政治组织模式，并为渐进的社会变革提供了各种新的政治可能性。

2005年以后，随着Web 2.0技术的发展，网络的数字话语得到了进一步加强。随着社交媒体技术使用率的快速增长，不同的学者得出结论，“网络的力量”正在改变世界。泰普斯科特和威廉姆斯（Tapscott＆Williams，2006）研究了新技术如何挑战旧经济模式，从而带来新的大规模协作；而舍基（Shirky，2008）认为社交媒体正在为新形式的集体组织发展创造基础，这些与本科勒（Benkler，2007）对“网络财富”的相关论述多有相似之处。根据本科勒的观点，互联网为社会的平等化发展提供了物质支持，对社会的民主和包容性的发展影响深远（p.473）。与那些认为互联网无组织且混乱的学者相反，本科勒认为，要充分肯定网络带来的社会智慧（social intelligence），也要关注网络化的公共领域如何创造一个更公正和民主的社会（p.212）。

当然，2008年的金融危机挑战了我们生活在“机会时刻”（Benkler，2007）以及身处社会巨变之中的论调。随着全世界目睹了从伊朗到埃及、冰岛、美国和西班牙等国的大规模抗议活动的迅速增多，有关网络解放力量的数字话语找到了一个新的存在理由。卡斯特（Castells，2012）的作品再一次成为这种文化潮流的象征。在他2012年的书中，开篇尤其发人深省：

没有人能预料到，在一个因经济困顿、政治犬儒、文化空虚和个人绝望而变得黯淡的世界中，这些刚刚发生：突然之间，独裁统治可能会被人民赤手推翻，纵然他们的手上还留着牺牲者的血；金融魔术师从公众羡慕嫉妒的对象变成大众蔑视的人群；政客们成了腐败的骗子，政府被指责，媒体被怀疑；信任消失了……（2012:1）

根据卡斯特（2012）的观点，这种激进的社会变革是因为，互联网为信息交流创造了一个新的自治空间，人们在其中分享共同的愤慨和希望，形成了新型的抵抗政治。过去几年中，许多学者将注意力转移到对社交媒体中的行动主义与世界各地大规模抗议活动之间关系的分析上，并开始考虑这些运动的网络逻辑是如何与新的“聚合逻辑”（Juris，2012）、“汇编组合”（Gerbaudo，2012）或“连接行动”（Bennett＆Segerberg，2012）一起出现的。在这些研究中，人们认识到应该挑战和超越“网络”这一概念（Gerbaudo，2012；Lovink，2012）。尽管学者们做了上述努力，但目前数字化政治和社交媒体行动领域的研究，仍然在很大程度上依赖于“网络”的概念（Sancho，2014）。

2.2 网络的数字话语和技术乌托邦主义

“网络”代表的新型社会和政治组织形式，影响了过去几十年讨论的主要内容。然而，正如拉图尔（Latour，1993）所论证的，作为社会组织的新形式，网络并没有提供任何新的东西，任何对新颖性的追求都根植于我们自身西方式的偏见中，这种偏见导致我们将时间和历史转变看作“不断重新开始”的革命（p.70）。在德拉·波尔塔和迪亚宁（Della Porta＆Diani，1999）关于社会运动的研究中也可以找到类似的理解。事实上，通过观察20世纪80年代米兰的环境运动组织，德拉·波尔塔与迪亚宁认为，在信息时代到来之前，今天所说的“网络逻辑”就已然存在于当时的社会环境中了（pp.117-134）。

如果网络的概念作为对政治和社会组织的描述始终存在，那么为什么在20世纪90年代，网络的概念要被用来描述历史发展的种种可能性和历史性的社会变革与转型呢？

正如笔者在别处论述过的（Barassi，2015），这个问题只能在理解网络的“技术乌托邦式”的话语中找到答案。西格尔（Segal，1985）指出，从托马斯·莫尔Thomas More到19世纪的思想家，如圣西门（Saint-Simon）、孔德（Comte）、欧文（Owen）、傅立叶（Fourier），当然还有马克思（Marx）和恩格斯（Engels）（Segal，1985:2），西方社会已普遍认为，技术（特别是新技术）可以促进社会正义、民主和解放。技术乌托邦话语的迷人之处在于，它们与技术拜物教紧密相连，人类将各种力量投入到技术产品的发明上，并相信这些产品能够推动和塑造世界（Harvey，2003:3；Morley，2006；Mosco，2004）。

只有考虑到技术乌托邦主义和技术拜物教之间的联系，我们才能充分理解“网络”作为数字话语意味着什么。事实上，如果我们浏览像卡斯特、哈特（Hardt）与内格里（Negri）等人的作品——它们在帮助我们理解数字政治的方面具有重要的影响——就会发现，网络是高度拜物主义的，并关系着渐进的社会转型对技术乌托邦的理解。在这些作品中，正如笔者（Barassi，2015）所述，网络成为自治的政治代理人，即能够把自我组织的集体智慧和互联网技术结合起来，并且能够通过孕育扁平化的政治组织形式来改变政治。

一旦我们意识到网络作为力量强大的数字话语运作时，我们就需要批判性地思考这种话语对日常政治实践的不同影响。正如杰尔包多（Gerbaudo）在讨论西班牙的“愤怒者”（Indignados）和“占领”（Occupy）运动时所表明的，网络话语创建了一种“软性”的领导权（Gerbaudo，2012）。但与之相反的是，正如特雷雷和笔者（Trere＆Barassi，2015）指出的，在意大利的“五星运动”（Fire Stor Movement）中，网络意识形态话语则被用来证明威权政治的合法性并强化了其实践。

3. 解放还是统治？数字话语塑造中的技术乌托邦主义和技术反乌托邦主义

网络是一种由技术变革中进步的乌托邦和拜物教思想相互联系所塑造成的数字话语，这一理解受到了传播研究工作的影响，这些研究已经考虑到了数字技术的话语构建问题。例如，莫斯可（Mosco，2004）在其具有开创性的关于“数字化崇拜”的著作中指出的，西方对技术“新颖性”的迷恋，使我们建立了对于数字媒体如何推动社会变革和民主赋权这一问题的神话式的认知。

按照类似的推理方式，欣德曼（Hindman，2008）谈到了解构“数字民主神话”的重要性。他提出，大部分的数字话语，都是基于互联网正在使政治民主化这一理解而塑造的，因为它为公民提供了一种全新的“政治声音”，通过分享和表达自己的观点和想法，获得了参与社会事务的可能性。在他的书中，他对这种观点提出质疑，并且通过展示互联网中不平等的政治声音，重点解构了本科勒关于“网络公共领域”的概念。

欣德曼（2008）主要关注“政治声音”的概念，而莫佐罗夫（Morozov，2011）强调了政治“幻想”的概念。在他的书中，他关注了伊朗的“绿色革命”（Green Revolution），并认为这场革命在很大程度上是由西方民主政治妄想以及社交媒体（特别是推特）潜力增强所共同造成的。他解构了这种话语，认为社交媒体在政治组织和动员功能之外，还被用作政府监视和镇压的工具。

所有这些研究成果都具有至关重要的意义，它们不仅突出了数字话语是如何通过技术乌托邦的政治转型视角得以塑造的，而且也突出了西方对政治转型的理解在很大程度上是由数字话语所塑造的。就目前关于数字话语的文献而言，我们所缺少的是对数字话语所承载的多重意义的审慎认识。事实上，当前的大多数文献都侧重于技术实证主义的“元叙事”，很少考虑到数字话语同时受技术乌托邦主义和技术反乌托邦主义政治视角的影响。

正如西格尔（1985）所表明的那样，在关于技术进步和影响的讨论中，技术乌托邦主义只是硬币的一面。西方社会思想不仅仅被技术进步的乌托邦式理解所主导（这种理解认为技术与社会解放和社会正义的新形式直接相关），而且也受到反乌托邦式的理念支配（这种理念认为技术是压制和控制工具）。事实上，正如戈丁、蒂利和普拉卡什（Gordin、Tilley＆Prakash，2010）所表明的，如果无法领会反乌托邦主义的主张，我们就无法真正理解乌托邦主义的愿景。

技术乌托邦主义和技术反乌托邦主义话语是同一枚硬币的两面，这一论述关于网络的学术争论中非常醒目。在哈特与内格里（2000）和卡斯特（2009）的作品中，网络不仅是解放以及新的政治可能性的代理人，也是政治控制的代理人。在哈特与内格里看来，“网络权力”是美国主权所定义的新世界秩序的核心（pp.160-183）。对于卡斯特而言，当大众传播已经超越传统媒体进入互联网和移动技术的全球化语境，突出全球多媒体业务所构建的网络权力，了解其与国家和国际政治的关系，这一点至关重要（pp.71-99）。因此，这两部作品中的网络既被视为抵抗的媒介，也被视为统治的媒介。

在21世纪头十年，对于网络强化了新的权力和统治形式的理解成为一种广泛传播的话语。如果我们看一下过去十年探讨传播的文献，可以发现，许多认为数字网络远非民主的学者一直在创设一种情境，即公司和政府系统地监视了用户数据的生成（Andrejevic，2004，2009；Fuchs，2008；Terranova，2000，2004）。这些文献特别引人入胜的地方是——与技术乌托邦主义对网络力量的信念形成鲜明对比——他们对于企业控制和数字监控的反乌托邦视角已经牢不可破。安德烈耶维奇（Andrejevic，2004，2009）和贾瑞特（Jarrett，2008）的作品特别具有启发性。两者都依靠福柯（Foucault，［1985］2012）的“全景监狱”（Panopticon）概念和奥威尔（Orwel，1949/2016）的“老大哥”（Big Brother）概念来论证：通过广泛使用Web 2.0技术，个人不仅经常由于商业或政治的原因“被监视”，而且在市场和法律的支持下加强了“互相监视”的开展。因此，安德烈耶维奇（2004，2009）认为，网络技术可以被视为促进企业和政府所使用的战略的内化，以及其在私人领域的部署。我们还可以在贾瑞特（2008）的作品中找到类似的论点，他认为，交互充当了“约束和规训技术”。

2013年，随着“斯诺登事件”的曝光，不仅技术反乌托邦主义的“数字监视”观点在美国国家安全局（NSA）的政治现实中找到了证据，而且正如里昂（Lyon，2014）所示，“数字监视”在很大程度上得到了“大数据”这一新的技术概念的支撑（p.4）。下文将精确分析“大数据”的概念，并说明就像“网络”概念一样，“大数据”概念也已经被技术乌托邦主义和技术反乌托邦主义各持的“解放”和“统治”话语所牢牢占据。

4. 大数据的崛起：从科学、精准的技术乌托邦梦想到监控的技术反乌托邦

4.1 科学、精准的技术乌托邦梦想与数据带来的问题

“大数据”的概念最初被引入，是为了讲清楚大的数据集合中呈现的数据集中的问题，这需要使用超级计算机，因此被称为“大”数据（Manovich，2012）。但是，在过去5年中，它被用来表示能存储和组织数据的不同技术和文化过程。博伊德和克劳福德（Boyd＆Crawford，2012）认为，大数据在文化意义上的叙事被两个相互关联的信条所塑造：（a）“原始数据”（raw data）即由用户生产的“元数据”，是没有进行处理和操作的初级形式的数据；和（b）算法逻辑以及更大的数据集合提供给我们一种精密、准确的认识，以此构建个体和社会形态的框架，实现不同的目的。这两个信条的潜台词是，大数据集合提供了更智能和更精确的知识，这在以前是不可能的（Boyd＆Crawford，2012:663）。

如果当时只考虑其中一个信条，我们很容易看出其中的意识形态取向，这其实又是一种技术乌托邦主义的话语。首先，正如吉特尔曼和杰克逊（Gitelman＆Jackson，2013）曾正确指出的那样，“原始数据”是一种矛盾的说法，一种将两个实际上相互矛盾的概念并置在一起的修辞手法。其实没有所谓的“原始”数据，大部分收集到的数据都是“元数据”，换句话说，这些是描述其他“数据”的数据（例如点击数、个人信息等）。因此，在收集数据时，已经根据特定的系统和结构对数据进行了组织。这些系统和结构是由特定的文化价值观和信仰所塑造的。因此，所有的数据收集过程不仅需要考虑特定的信息结构是如何形塑数据的，而且需要考虑数据收集本身是如何被形塑的。

其次，正如不同学者所示（Boellerstroff，2013；Boyd＆Crawford，2012；Crawford，2013；Gitelman＆Jackson，2013；Manovich，2012），我们没有任何证据支持这样一种认识，即更大的数据集合可以为我们提供一种精准的关于个体的知识形态。博伊德与克劳福德（2012）认为：

很多时候，大数据让人们产生了妄想：大量的数据可以提供向各个方向辐射的连接，人们因此看到实际上根本不存在的各种“模式”（p.668）。

当然，通过收集数据，我们可以跟踪关系和模式，并且在大概率上识别关键问题。但是，我们从这些关系和模式中获得的认识不一定是准确的，因为每一种数据类型，都是系统性地从它的语境中被剥离出来的（Boyd＆Crawford，2012:670-671；Boellerstroff，2013）。因此，正如库尔德里和鲍威尔（Couldry＆Powell，2014）所指出的，我们面临着“系统和经验之间潜在的脱节”。

如果更大的数据集合不一定能带来更高的准确性，那么我们如何理解这种技术乌托邦式的话语呢？莫斯可与范迪克（Van Dijck，2014）认为，这种理解需要在深刻的“数字实证主义”和“认为数据自己会说话”的想法中寻找。在这种文化叙事背后，隐藏着一种存在问题的“监控资本主义”的政治经济体系（Mosco，2014），它认为必须要去挖掘人们的生活，收集、存储和控制越来越多的数字化的数据（Van Dijck，2014）。莫斯可与范迪克的论著对于我们处理大数据的意识形态问题而言是至关重要的。然而，这些论著中还缺少一种仔细的分析：因为大数据的意识形态不仅是由数字实证主义的技术乌托邦式视角定义的，而且如下文所示，是由数字化监控（digital surveillance）的技术反乌托邦理念定义的。

4.2 监控的反乌托邦视角：从数据监控到自我量化

如上所述，将数字技术理解为监控的工具不是什么新鲜事，在21世纪的传播学文献中这已经是一种众所周知的论述。然而，在过去的5年里，随着“斯诺登事件”的曝光，出现了一个更加复杂和黑暗的场景，学者们对数字化监控的理解也越来越深入。事实上，不少学者已经开始将注意力转向——数字技术变化以多种方式促进了对新的、技术辅助型的治理形式的兴起（例如边境警察、健康监控等话题）。这些学者认为，数字化监控影响了公民生活的方方面面（Andrejevic et al.，2014；Hartzog＆Selinger，2013；Lyon，2014；Raley，2013；Staples，2013）。

这些想法直接或间接地基于克拉克（Clarke，1988）关于“数据监控”（dataveillance）的概念。20世纪80年代中期，克拉克创造了“数据监控”一词，用它来描述一种社会和政治变革，即面对面监控行为的减少和对公民进行数据监控活动的增加。根据克拉克（1988）的研究，由于各种行为产生的数据轨迹增多，对人们行为的监控得以加强。他的成果表明，日常生活中公民留下的个人痕迹为数字化监控打开了方便之门，同时管理机构进一步鼓励和加强了这些数字化实践。

在过去的几年中，我们看到了该领域的出现关键研究，这些研究突出了数据监控的不同维度，从数字化监控过程中私人与公共机构的关联性分析（Hintz，2014），到自我跟踪技术与自我量化的分析（Lupton，2016；Smith，2016）。这些研究背后的基本假设是一种新的监控文化正在兴起，并威胁着人们的隐私和自主权。

最近关于数字监控的辩论富有洞察力和批判性，揭示了我们这个时代中技术—历史的交织与复杂性。然而，我们不能不注意到，这些研究受到了数字化监控带来的不可避免的技术反乌托邦思想的影响，往往没有考虑到“人们如何理解大数据、如何与之协商”的问题。后一点在库尔德里和鲍威尔（Couldry＆Powell，2014）以及肯尼迪、珀尔和范迪克（Kennedy, Poell＆Van Dijck，2015）的研究中都有很好的体现，他们认为对大数据的理解不仅需要考虑系统和经验之间的潜在脱节，还需要考虑不同公众挪用“大数据”的概念并改变其含义的多种方式。如莎伦和赞德贝格（Sharon＆Zandbergen，2016）所说，如果我们想要挑战大数据研究中固有的数据崇拜，把研究推向更深层次的话，这些理解就显得尤为重要。

在理解关于大数据的话语时，我们需要关注，为什么这些话语没有考虑到数据对人们的意义，以及人们与数据流协商或抵制数据流的多种复杂方式。2007年至2011年，笔者在英国、意大利和西班牙的行动主义者中进行了一项民族志研究，其后一直到2014年，都在做后续的采访及数字民族志研究工作。这个研究项目让笔者了解到了，在过去的十年里行动主义者对网络发展的不同反应。这项研究的设计基于这样一种理念，不同政治文化塑造出的政治集体对互联网的发展做出的反应也不相同。

因此，选择以下三个组织的原因是它们在政治文化和意识形态上有很大的差别。第一个组织是CSC（Cuba Solidarity Campaign），这是一个成立于1978年的英国国际运动组织，它在政治意识形态上与英国工会运动一致。第二个组织是EEA（Ecologistas en Accion），这是一个环境行动组织，在1998年进行的全球正义运动期间成立，其政治文化基础是激进的左翼理想与环保意识。第三个组织是Corsari，它成立于2008年，是意大利自治运动的一部分，该运动的政治文化强调自我管理、政治自治和直接行动。

在实地调查过程中出现的一个有趣的现象是，正如其他学者（Barassi，2015）指出的，尽管行动主义者们清楚地知道数字监控问题的存在，但他们也相信有许多抵抗和争取自由的余地。这不仅因为他们可以控制自己在网络上共享的信息的类型，还因为他们坚信“追踪数字身份”并不一定意味着政府和企业可以控制个人身份——这在对意大利自治运动的积极分子达维德（Davide）的采访中，表现得尤为明显：

公司试图盗用和榨取我们的信息，但它们并没有真正成功地构建我们的个人身份。公司面临的问题是，你的个人身份往往与你的数字身份不相符。你可以在脸书上成为意大利民主党（PD）的朋友，监控他们的活动，但实际上你却讨厌他们。你可能只是在玩网络游戏，并不是对赌博感兴趣……网络活动和现实生活之间没有确切的对应关系，尽管它们让你相信仿佛存在关系。

正如达维德所强调的，人们的行为可能是不可预测的，“元数据”的构建不一定能反映社会现实，因为“元数据”并不能揭示人类在进行特定的在线选择时，会有怎样的“目的”或推论。这种理解使我们认识到，“追踪数字身份”并不总是像“老大哥”监视的全景监狱一样有效和全面。

因此，在理解这个时代的技术-历史发展的同时，我们需要认识到，人们以许多出乎意料的方式理解和使用技术，这些方式因环境而异，也因情况而异。因此，对大数据的分析需要更强的文化敏感性，需要注重人们对日常生活数据化的理解和妥协的复杂方式。正如本文的下一个也是最后一个部分所提到的，我们在大数据分析中重新引入对能动性和文化敏感性理解的一种方式是，认识到数字话语是一个意义争夺的空间，它也在很大程度上定义了当代的霸权斗争。

5. 作为“空洞的能指”的数字话语

5.1 意识形态争夺下的网络

在2007年参与田野调查时，笔者受到了“网络重要性”的学术讨论的影响，特别是受到了卡斯特（1997）和尤里斯（Juris，2008）等学者的著作的影响。他们认为，计算机网络的逻辑极大地改变了现实中的社会运动。对英国劳工运动的实地调查显示，事实确实如此，有关数字网络的话语正在改变旧的政治意识形态：这一事实，在笔者研究参与者如何理解“政治团结”的概念时愈发明显。在撒切尔时代，正如许多参与者向笔者解释过的一样，团结被视为英国劳工运动的一个基本标志。当撒切尔夫人为了回击席卷全国的工人抗议浪潮而将团结游行和罢工定为非法活动时，情况更是如此。这种背景下的团结，是政治上反对保守党政府的不公正，同时实现工人间的联盟。此外，当时团结的概念既属于第三国际的社会主义理念，也属于国际劳工运动的范畴。

在实地调查中，今天“团结”（solidarity）作为一种修辞话语，正是通过网络的逻辑而被进行重新定义。社会主义理念中，“团结”的逻辑很大程度上是建立在工人集体认同之上的；与此相反，在讨论“政治性的团结”（political solidarity）时，参与者强调开展一场广泛运动的重要性，运动要能容纳来自各种不同政治背景的人们。构建崭新意义上的“政治团结”，其所基于的是共同利益的联合力量——无论参与斗争的人是否在立场和背景上有冲突——参与者的各种话语实践是针对政治认同这一术语的系统性的、有意识的解构。尽管人们正在以更加灵活和网络化的方式讨论并重塑对政治身份的理解，但他们仍然深信霸权工程的存在。因此，对他们来说，社会运动参与者之间的政治和数字化网络仍然基于这样的思想，即建立集体的普遍的斗争行动，以努力获得现有政权的承认，非常重要。

在对Corsari和EEA的研究中，我意识到网络话语作为一个实现“政治可能性”的空间，在不同的语境中区别迥异。在上述两种政治运动的语境下，网络逻辑不仅在如古巴团结运动（CSC）中一样被用来加强“政治团结”的概念，而且更重要的是强化了政治自治的概念。网络被视为一种方式，它能让各种不同的组织和个人“做回自己”，不必为了追求集体里共同的归属感而放弃自己的政治身份。与CSC不同的是，Corsari和EEA在政治取向上，并不认为网络是一个能助其获得国家承认的组织化结构。相反，受到“后基础主义政治话语”（discourses of post-foundational politics）影响（Day，2005；Holloway，2002），他们相信政治身份的解放常常被国家当作某种工具。对他们来说，网络是一种政治可能性，构建出多种在场和组织起来的替代模式。

通过比较与网络相关的不同政治想象，笔者的民族志研究揭示了有关网络的数字话语是一个意义争夺的空间。事实上，各种运动的参与者必须与己方和他方对网络数字话语的不同界定达成协议，而且也必须理解这样一个事实，即他们关于网络力量的数字话语与企业利益和网络开发者所提倡的也不是一回事。费舍尔（Fisher，2010）认为，网络逻辑主导了商业世界，网络不仅被视为新型消费者参与其中的表现，而且被视为资本主义生产、消费和剥削的新形式。费舍尔（2010）借鉴了博尔坦斯基和夏培罗（Boltanski＆Chiapello，2007）的研究，认为网络的数字话语恰恰是资本主义正当化和合法化的一种形式。在实地调查中，运动参与者清楚地意识到网络话语如何助推企业新型剥削形式的产生。尽管如此，他们还是为网络赋予了自己的文化意义。通过观察各种网络设想之间的矛盾关系，笔者得出结论：数字话语不能被理解为关于文化的“元叙事”（例如Hindman，2008；Morozov，2011，2013；Mosco，2004，2014），而应是一处充满想象和实践的争斗空间。

5.2 作为“空洞的能指”的数字话语，以及关于大数据的霸权争夺

通过理解数字话语的不同内涵意义——正如斯塔尔德（Stalder，2006:169）在对卡斯特的评论中所提出的——我们可以发现“互联网”和“大数据”等实际上是“空洞的能指”。“空洞的能指”与“漂浮的能指”是紧密相连的，结构主义思想家（e.g. Levi Strauss，1950）用“漂浮的能指”来指代没有自身独特意义、能够承载多种其他意义的能指。然而，拉克洛在1996年《解放》一书中提出，“空洞的能指”与“漂浮的能指”的区别是结构性的，“漂浮的能指”处于不断运动和转换的过程中，“空洞的能指”仅有前者的部分含义（Simons，2011:207）。

拉克洛（1996）认为我们的社会在很大程度上依赖于“空洞的能指”，“空洞的能指”在很大程度上是政治性的，它们决定了霸权斗争的基础。为了证明他的论点，拉克洛以“民主”这个概念举例，“民主”本质上是一个内涵模糊的概念，所以它是一个“空洞的能指”。“空洞的能指”并没有反映现实，而是缺席于现实，所以“空洞的能指”是模糊的，它代表了缺席的力量（Laclau，1996:38-46）。尽管“空洞的能指”没有反映现实，但对人类而言它仍然具有巨大的意义：缺席产生了巨大的力量。拉克洛的洞见在于，他将霸权理解为“不同力量试图为这些‘空洞的能指’赋予意义”的过程（pp.38-46）。

如前所述，看一看关于网络的数字话语，我们很快就会意识到，在过去的十年里，社会运动和各种权力都在试图赋予它某种意义。它们试图植入的意义类型很大程度上取决于各自不同的政治视角。正是由于这个原因，我们要认识到，数字话语已经成为当代很多霸权斗争的基础。在今天，当我们试着理解大数据带来的技术—历史变革时，这种认识尤为重要。

正如上面提到的，在过去的两年间，一些学者认为讨论大数据时，我们需要批判性地带着“反思性”（Couldry＆Powell，2014）、“能动性”（Kennedy et al.，2015）的观念去考虑社会行动者理解数据的多种方式（Sharon＆Zandbergen，2016）。这些问题在研究社会运动和数据行动主义的学者中变得尤为重要（Baack，2015；Milan，2015；Schrock，2016）。这也表明了，行动主义者们不仅在寻找与大数据协商的方法，而且还进一步在利用数据的话语来想象和创造新的政治和技术的可能性。对这些协商和政治想象过程的理解，可以使我们超越看待大数据历史发展的技术乌托邦和技术反乌托邦视角，认识到我们这个时代技术—历史发展的不可预测性和复杂性。

6. 结论

本文聚焦于定义了数字文化的两个概念：“互联网”和“大数据”，通过厘清其概念发展的历史，以及它们被应用和理解的多种方式——主要源于技术乌托邦主义和技术反乌托邦主义视角下的政治可能性话语的争论。强调定义“互联网”和“大数据”概念的技术乌托邦主义和反乌托邦主义政治视角，并不是意味着本文要辩称它们与数字文化分析无关。相反，当卡斯特（1996、1997）、哈特与内格里（2000，2001）等学者认为，网络使新的抵抗形式得以兴起并形成新的权力结构时，实际上就是在描绘重要的社会和文化变化。同样地，学者们认为大数据正使一种侵入式的数字监控政治形式进入人们的生活（Lyon，2014），他们正在关注技术创新的一些关键影响。毫无疑问，这些概念在我们生活的政治现实中都得到了验证，并且它们也阐明了我们所处的数字生态环境所具有的政治复杂性。然而，当我们看到“互联网”和“大数据”等概念时，我们也需要考虑其潜在的意识形态成分。技术变革是难以预测的，它因语境而异，也因情况而异，一味追求用普泛的概念来解释技术带来的变革，终究是“乌托邦”。

我们质疑数字化变革的技术乌托邦主义和反乌托邦主义的方式之一，就是关注数字话语，强调数字话语是由不同的政治愿景构建的，这些政治愿景也因语境而异，因情况而异。正如本文所指出的，在各种社会运动中，不仅数字话语因运动而异，参与行动者还需要明白的是，他们对技术变革的政治想象是如何与被权力推动的数字技术所营造的意识形态发生冲突的。如果我们想要认同这一事实，即数字话语已成为“空洞的能指”（Laclau，1996），并且决定了当代许多霸权斗争的基础，那么理解这些话语的建构与争夺非常重要。

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[1]原文Contested Uisions: Digital Discourses as Empty Signfiers from the ‘Network’ to ‘Big Data’，见Communication and the Public，（2016）4:423435.

[2]维罗妮卡·巴拉西（Veronica Barassi）：任职于英国伦敦大学金匠学院，研究兴趣主要为数字文化人类学、数字民族志、公民参与和数字文化、数据文化与日常生活。

[3]陈一：苏州大学传媒学院副教授，美国加州大学圣地亚哥分校文学系访问学者。苏州大学传媒学院卢子凌、芦艺亦对本文的翻译亦有贡献。

-3-

迈向计算新闻的社会学研究[1]

C·W.安德森[2]

张岩松 译 蔡润芳 校

他们会把自己重新确立为值得信赖的数据管理员，或者数据质量的把关人。

艾米莉·努斯鲍姆

Emily Nussbaum

2009

1. 引言

理解大规模的数据收集、算法分析、计算实践和公共知识生产之间的相互作用是我们这个时代的核心方法论及哲学所面临的挑战之一（Manovich，2011）。我们所说的“大数据”，它的可能性可以从其潜在应用的广度中管窥；计算实践不仅有助于数字人文学科的发展（Berry，2011；Dalbello，2011；Hayles，2011；Rosenbloom，2010；Slauter，2010），同时也创造了一些新的流行术语，比如“文化丛（culturomics）”[3]（Michel et al.，2011年）。在一定程度上得益于准公共分析工具的日益普及，使这些术语在中介话语中得以扩散（Cohen，2010）。

本文试图聚焦并考察“新闻领域和新闻生产”这一特定的知识生成活动，从而来理解知识生产中算法革命涉及的范围。具体而言，笔者分析了被学者和从业人员所标识的“计算新闻”——“将社会科学的算法、数据和知识结合，对新闻问责功能进行补充”（Turner＆Hamilton，2009:2）。本文基于综合性的、常规性的而非实证性的探索，回顾了目前相对匮乏的计算新闻文献，并为日后提供具有可行性的分析框架。然而，针对新兴的数字人文学科领域（尤其是计算新闻实践）进行批判性的考察，实证研究则是维持这一考察的主流方法，因此希望本文作为概述能为今后的实证工作提供动力。最后，本文采用四个长期存在的社会学框架对新闻进行分析，并在此基础上补充了两种新的分析方法，从而为数字时代新闻学和新闻生产研究的正确方法提供了更具学科导向的论证。

2. 计算新闻学研究中的内在主义倾向

本文声称是从社会学的视角来审视计算新闻，这意味着我们采取的学术立场不仅要有益于当前迅猛发展的数字化世界，同时又与此保持着一种怀疑的距离。计算新闻的思想已经影响到新闻生产实践，而新闻教育领域中一流的教育机构业已注意到了这一趋势。2007年，佐治亚理工大学（Georgia Tech University）开设“计算新闻”方面的课程（Irfan＆Diakopoulos，2007）；自2008年以来，西北大学梅迪尔新闻学院（Medill School）在骑士基金会（Knight Foundation）的支持下，资助了一小批“具有较强技术技能并有兴趣攻读新闻硕士学位的学生（Medill.northwestern.edu，2008）；而哥伦比亚大学新闻学研究生院则大力宣传新开设的五学期制新闻学—计算机科学联合学位课程（Journalism.Columbia.edu，2010）。与大学机构的发展同步，跨国草根新闻组织hacks/hackers于2009年成立，‘旨在创建一个由记者（hacks）和技术专家（hackers）组成的研究网络，并重新思考新闻和信息的未来’[4]（Hackshackers.com，2010）。此外，在一些顶尖的新闻编辑室里，所谓的‘网络忍者’（web ninjas）（Taylor，2009）已经开始着手从内到外地转变新闻实践了。”《纽约时报》（New York Times）的交互式新闻技术小组，被《纽约》杂志（New York Magazine）描述为“一组开发人员式的记者，或是记者式的开发人员，他们将从事长期、中期和短期的新闻工作”，这是将计算和可视化实践应用于新闻工作的一个特别突出的例子（Nussbaum，2009）。而类似的团队在《赫芬顿邮报》（Huffington Post）（Stoeffel，2011）和ProPublica[5]（Ngyuen，2010）等组织中也出现了，他们从事着类似的工作。

当代媒体对这些发展的描述往往采用一种特殊的、尤为引人注目的叙事结构：尽管技术正在摧毁新闻业，但技术却蕴藏着新闻业重生的种子。《纽约》杂志在关于《纽约时报》“交互式的新闻编辑室技术”的报道中，开篇便哀叹道，2008年是《纽约时报》“灾难性的”一年，部分原因来自大规模的技术变革。然而紧接着话锋一转：

就在金融版正为报纸唱挽歌之际，港务局对面那座别致的伦佐·皮亚诺宫殿的深处，富有希望的改进也正在发生。每天《纽约时报》的网站上都会出现视频、音频、“可深层探究”的图表[6]，这些特征正如达尔文进化论中所提到的羽翼之于鸟类，鳃之于水生动物一般重要……在整个选举过程中，令人眩目的交互式地图让读者可以直观地了解投票结果，又比如民主党全国大会的全景被360度地呈现；或是跟随像亚当·纳古尔尼（Adam Nagourney）这样的记者，从音频中可以了解“背景故事”；抑或是可搜索的辩论视频……［这些改变可能］意味着这糟糕的一年并不是没有意义的：总有一天，这个艰难的时代将成为报纸的转折点，这一年它没有衰落，却反而变得更好（Nussbaum，2009，NP, Emphasis Mine）。

技术夺走了的东西会以其他不同的方式回归，其所带来的改变可能会比以前的更好。这至少是关于计算新闻的鼓舞人心的故事。到目前为止，仅有的几篇关于计算新闻的学术文章大体上呼应了这一叙事弧线。特约（Turner）和汉密尔顿（Hamilton）直截了当地指出：“近年来，无所不在的计算（应用）改变了新闻业的面貌。它打破了商业模式，重新平衡了记者和受众两个群体的相对力量，加速了全球信息的传递”，虽然“计算新闻不能改变当代新闻业的商业现状，但它可以创造新的工具，在某些情况下降低监督报道（watchdog reporting）的成本，以及更好地利用新的信息环境，从而最终在技术巨变中帮助维持新闻监管工作”。另有一些学者比如科恩等人（Cohen et al.）在2001年用类似的术语描述了新计算技术的风险和前景。

我认为这种“兴衰沉浮”式的叙事存在于许多有关计算新闻的学术描述中，显露出这种类型在学术研究早期阶段的内在主义倾向。我所说的“内在主义”，是指从新闻学专业的角度来看待新闻学问题的一种倾向。来自科恩（2011）和丹尼尔（Daniel，2010）等研究者们的文章代表了这种趋势，丹尼尔和她的合作者们甚至将文章命名为《计算新闻的远景》（The Promise of Computational Journalism），并以极大的篇幅列举计算实践可能为新闻业所带来的好处，包括增加调查性报道的深度、突出数字品牌、提高大众市场中新闻生产与传播者的准入门槛，甚至可以“通过提供基于分析的事实基础，最大限度地减少错误报告的风险。”（Daniel et al.，2010）。在新闻行业的危机时刻，本领域的学者们除了试图理解新闻业，还会关心如何帮助它，这并不足为奇。然而，这种帮助不是时时都能取得好的结果。比如假设丹尼尔她们对计算新闻的财务影响的评估是正确的，那么基于她的论点，相比于规模较小的竞争对手，采用计算（应用）实践将能更好地帮助规模更大的传统新闻机构，而这是一种真正的积极发展吗？这对目前所形成的新闻领域结构有什么影响？如果计算方法可以运用于事实分析的某些方面，那么其他方法是否有可能遭受冷遇？研究者们正急于想方设法将新闻业从危机中解救出来，但他们所考虑的权衡方式过于简单。

当然，围绕着计算新闻的学术研究可能为新闻业带来实际帮助这一点不可忽视，在这基础上调整这种内化倾向的一个方法是，通过其他学术领域的视角来潜移默化地影响多数新闻学研究的专业化关注点。不过在这方面，早期跨学科研究的尝试显示出相当大的差异。意料之中的是，计算新闻的学术养分主要来自新闻学与计算机科学之间的交叉联系。虽然这个交叉点产生了迄今为止最有趣并最严谨的计算新闻学研究成果，但像一般的新闻学研究一样，主要涉及的是“搭建事务”（building things）。具体而言主要包括：第一，理解当代新闻实践的动态；第二，设计数字工具，以补充、常规化或从算法上扩大传统实践的范围。迪科普洛斯等研究者的一系列文章（Diakopoulos et al.，2010、2011；Diakopoulos＆Naaman，2011），具有真正的突破性意义，充分体现了以计算机科学为基础的计算新闻研究的前景和局限。这些研究的主要焦点仍是构建一套特定的数字新闻编辑室系统，但计算如何在更广泛的层面上影响新闻业，包括社会、政治、组织和文化潮流等各方面，却并未得到讨论。

这种学术惯习专注于构建、检测和操作数字工具，而设计这些工具是为了解决特定机构和特定职业的难题，反映出了新闻学与计算机科学之间的共鸣。在笔者看来，当前这两个领域之间的重叠，产生了令人称赞的成绩，但与此同时，这种路径也被诟病为过于笼统、抽象或是太充满“学术性”。简而言之，人们反对啰唆的论述。这种追求实用的态度在跨国草根新闻组织“hack/hacker”成员马修·韦特（Matthew Waite）所撰写的一篇博客文章[7]中尤其凸显，这是韦特在2009年领导Politifact的开发工作后所执行的指导方针，他将其总结为“是演示，不是备注”（demos not memos）。这一口号在新闻界开发社群中流行起来，当有关“新闻事业未来”的讨论陷入过于抽象或学术化的时刻，人们经常愤怒地将其加以引用[8]。对于计算新闻从业者们“去建立它”（just build it）的态度，多西克和内夫（Dossick＆Neff，2011）在“简洁的技术和混乱的谈话”[9]的差异研究中指出，对这种态度的根源及其意义的分析将助益其他工程领域，但本文不在这方面讨论。

另一方面，这种态度对学科的影响将是本文关注的问题之一。在这篇文章的其余部分，一个更为跨学科的外部主义视角将用来讨论计算新闻研究。笔者认为，理解大数据、算法分析和新闻学之间的关系可以从多个方向着手，所有这些都围绕着计算是否对新闻业“有用”的问题展开，而不是数字工具的实用性构建（至少暂时不是）。如果说计算实践拯救了新闻业，那么其无疑是一把双刃剑，因为它依赖新闻业以外的大量社会机构和技术产品。由此观之，围绕计算工具所具有的创造和采纳，社会学家和人类学家所要回答的研究问题并不比工程师们要少。本文所倡导的分析方式将关注公共政策和争取政府数据公开透明的抗争行动等方面，观察其如何影响新闻工作的方式。21世纪新闻业中计算资源的不平等分布将被详细地检视，这种不平等如何阻碍或促进新闻业的专业使命也将被批判性地剖析；同样，新闻领域内的动态和领域外的斗争——它们如何影响计算实践的扩散，也纳入分析的范围中；除此之外，那些新闻编辑室内的组织动态和工作过程也值得关注，它们或促进或阻碍了计算技术的采纳；同时，新闻的文化及其在人们理解什么是“新闻”的过程中所发挥的作用，也基于历史依据的前提得到详尽分析；最后，细致入微的社会物质视角将被引入，以探究计算技术和新闻“意义创造”之间的关系问题。

精明的读者会注意到，笔者在这里所倡导的研究视角/框架，其中有四个长期以来一直被认为是新闻社会学中的“经典”视角（Schudson，2005），它们包括政治的、经济的、组织的和文化的各项框架，而另外两种视角具体是：技术视角和体制视角（或称为“场域”视角），虽然这并不是传统的经典研究框架，但在21世纪的新闻学研究中得到了越来越多的应用。因此，本文接下来的部分将运用迈克尔·舒德森（Michael Schudson）的“新闻社会学的四种框架”，来分析新的研究对象：计算新闻，而后在这基础上补充两种新的视角，这既是对“四种框架”的肯定，也带有温和的批判。笔者认为在日益呈现跨机构及以技术为中介等特征的时代，提出两种新视角将利于我们更有效地理解新闻业。简言之，本文在强调了已完成的早期工作的基础上，检视了21世纪新出现的数字知识生产的各个分析视角/框架。

3. 计算新闻社会学的六种路径

舒德森的《新闻生产社会学》（Sociology of News Production）一文于1989年首次发表于期刊《媒体、文化和社会》（Media, Culture and Society）上，此后多次修订，至今仍是新闻和新闻业的社会学分析研究领域重要的参考文献之一。在20多年的历史[10]中，这篇文章经历了几次重要的变化，这些关键的变化在该文最新的版本中得到了相当坦率的概述[11]。对每一类别的不同描述，不仅仅是为了修改而做出的简单变动，特别是在最新的版本中，研究新闻的“方法”已经从三种扩展到四种，我们将在下文探讨这些类别变化的细微差别。在舒德森的思考中，同样发生重要变化的论点是，新闻产品既是真实的又是“社会建构的”，然而这超出了本文的范围，但对其进行单独的分析确是有价值的。

基于上述讨论，我们可以通过哪些不同的视角来分析新闻生产社会学？以及如何将它们应用到计算新闻学的研究中去？

3.1 政治和公共政策

就其最简单的形式而言，“做新闻的政治语境”可以用来研究宏观或国家层面的新闻生产，尤其涉及不同的政治体制合作生产不同的新闻系统和风格。新闻研究的政治路径通常强调一个或两个独特的元理论观点。首先，它强调新闻与民主并不是共存的，相反，非民主国家可能拥有自己独特的新闻形式（Carey，2000）。其次，更重要的是，在新闻实践的比较研究中，特别是对不同民主制度下的实践进行比较时，采纳政治路径加以分析尤为有用。从哈林和曼奇尼（Hallin＆Mancini）2004年发表的《比较媒介体制》开始，越来越多具有说服力的研究指出资本主义民主国家（例如法国、英国和德国）之间的差异是造成新闻不同的重要因素（Benson，2010；Hallin＆Mancini，2004；Hanitzsch，2008；Waisbord，2000），这在一定程度上是对前几代新闻研究的一种挑战，因为在与社会主义或共产主义国家的新闻对比中，早期的研究倾向于将“民主的、资本主义的”新闻系统假定为同质化的结构（Siebert et al.，1956）。

乍一看，很难看出政治视角在分析计算新闻时到底如何发挥作用。计算新闻难道不是一个微观层面或（充其量）是一个组织层面的现象吗？如何在政治语境下对它进行研究而又不忽略它的独特之处？这些是实实在在需要解答的问题。另一方面来讲，正是为了计算新闻的发展能与宏观的政治框架相适应，我们注意到了一些可能被忽视的部分。通过政治角度分析计算新闻时，学术研究最开始应少放精力在政治结构的相对差异上，而是更多地关注官僚的、政策层面的举措，因为正是这些因素繁荣或阻碍了计算新闻的发展。目前国家层面的倡议包括：发展世界范围内所谓的“开放政府”、发挥大型数据库在公共政策制定方面的作用、实现政府数据的透明化和可及化及其在民主决策、在线数据监测和政治活动中的使用，上述倡议最终都将可能影响到新闻机构对于计算新闻及数据驱动新闻的采纳形式。

总的来说，互联网公共政策的研究着眼于两种现象，要么是数字增强的公民参与（Noveck，2009），要么是通过数字档案使政府数据更易被获取和搜索，但此类活动相对更为被动。尽管政府提倡“开放”且“允许人们对网页内容进行任意修改”[12]，得到了政策制定者、活动家和记者的极大关注，但学术界对这些现象并未给予足够的关注。诺维克（Noveck，2011）是一个例外，在过去的几年中，作为奥巴马政府的一名成员，她致力于华盛顿特区开放政府的政策制定，并推进相关的学术研究。然而，她的工作几乎没有花时间讨论维基政府（wiki-government）和新闻业之间的关系，也并未谈到新闻。目前，将数字透明化发展与新闻实践直接联系在一起的学术文章并不多见，这其中之一（又一次）来自舒德森，他认为由其所提出的“政治气候观察站（political observatories）在数量上有所增加……同时用于公众利益研究的数据库具备了新的可用性”：

……（这）是未来新闻的特征之一，然而其虽至关重要，目前为止却几乎未得到普遍的注意。政治气候观察站不会取代记者，数据库也不能替代新闻叙事。相反，观察站对记者来说，将成为越来越有价值的合作伙伴，而数据库则奠定了报道叙事新的基础。二者都助力公共信息的长足发展，而这类信息将使民主成为可能（Schudson，2010:8）。

当然，正如克赖斯和霍华德（Kreiss＆Howard，2010）提醒我们的那样，数字化的公共透明其反面是数字化监视。然而，计算新闻的批判性分析试图理解这种复杂的重叠，其嵌入于对新闻政治背景深刻而微妙的理解中。关于公共政策的决策能够推动或阻碍计算新闻业发展这一问题，研究层面无疑已是一个成熟的领域。归根结底，如果时间足够长，研究者们甚至有能力将计算实践中的差异，连同各种政治环境之间的体制层面差异，相互联系起来。

3.2 经济学

在市中心一栋办公楼上层的大间会议室里，几名员工正就网站的招聘偏好质询Philly.com的副总裁，这家新闻网站涵盖了费城两家日报的内容。这一年是2008年，Philly.com网站和报纸的工作人员聚集在一起，用一个下午的时间来规划未来。一位记者抱怨道：“你不停地雇佣网络制作人，而这些孩子们只是拿着报纸的内容在philly.com上到处转悠，但我们真正需要的是开发人员、计算机程序员或者说是硅谷的那一类人。可我们为什么不雇佣他们呢？”[13]

Philly.com的副总裁顿了一下，清了清不适的喉咙，终于大胆地开口：“问题是我雇的网络制作人都很便宜。你我都知道我们需要雇的是技术团队，可那不便宜。聘请一个技术人员的费用，我可以雇到六到七个网络制作者，所以我们实在是无力承担（技术团队的成本）。”

传统上，对“新闻经济组织”的研究，就像分析新闻生产的政治语境一样，都是从宏观层面进行考量。但经济分析受到了两方面的影响：冷战动力学[14]和对媒介集中化的政治经济学批判，因而对新闻生产的经济分析（Baker，2002；McChesney，1995；Siebert et al.，1956）似乎并不是理解计算新闻的理想方式。然而，正如上述的政治路径一样，借助经济框架来理解“大数据”新闻业的发展，可能会将我们的分析带到始料未及的方向。学者们可能会批判性地质疑，不同体制下的特定资源如何限制各新闻机构和行业部门的选择，而不是简单地关注大型经济体系与各种形式的新闻生产的结合方式。具体来说，在这类学术研究中，可尝试将计算增强的新闻生产形式与机构的经济资本水平联系起来。这一传统下，研究人员通过考察那些致力于寻求公平竞争环境的群体，比如开源软件的制造商和志愿者——促进技术更平均的扩散由此质疑上述提及的悲观感叹。

迄今为止，在经济资源和计算新闻之间的关系探索上，几乎没有研究工作有所涉猎。然而，一系列的白皮书可以作为研究起点，例如联邦通信委员会（FCC）最近发布的关于“社区信息需求”的报告，强调了地方和国家重点新闻机构之间的能力差距，这些研究开展了不那么宏观却更具有制度基础的分析（Waldman，2011）。当然，目前放弃系统的经济视角，并不意味着否定了其未来的可行性。就像政治语境的视角一样，随着时间的推移，在经济体制和新闻业形式之间提炼出更有力、更具可推广性的关联是可能的。然而，在此期间，要勾勒这种相关性需要对经济与新闻编辑室创新之间的关系展开大范围的、批判性地聚焦的经验研究。

3.3 制度和场域

上述政治和经济的视角焦点，皆从宏观层面的概括转移到了制度基础的分析，这为我们提供了第三种可能有助于理解计算新闻的视角：所谓的“场域”或“制度的”的视角。舒德森在他新闻社会学的一系列经典论文中尚未进行场域分析；而实际上，将场域视角引入新闻学研究的带头人是罗德尼·本森（Rodney Benson，1999，2004），是他发展了中观制度的场域研究，成为批判（包括舒德森在内）传统新闻生产社会学的一个部分。在这场争论中，笔者不想站在任何一方的队伍里，因为迄今为止所讨论的这三种学术视角——政治的、经济的和场域的，在不同的时期针对试图回答的不同问题都发挥了相当的作用。作为新的研究对象，关于计算新闻学的学术研究最好是抱持着对各种方法和理论的开放态度。从新闻业场域的角度来理解计算新闻学的发展有其自身的优势，也有其不足之处。参考了布尔迪厄极具影响的制度权力社会学研究，并应用于新闻学的探索上，本森提出：

理解媒体场范式的出发点是皮埃尔·布尔迪厄（Pierre Bourdieu）关于场域的一般理论（法语“champs”）。在韦伯的宗教社会学的基础上，布尔迪厄做了一定的修正工作，他将社会分为若干半自治的领域（如政治、经济、宗教、文化生产等领域）。这些领域由自己的“游戏规则”所支配，拥有特定的交换和奖励机制，而它们的结构处于基本对立和相互平行的状态（Benson，1999:466）。

根据这一模式，“新闻”最好被理解为其自身的“权力场域”，其一般性的社会动态被概念化为位置和关系，这些动态建立在对特定“惯习”的占有以及资本存量的基础上。机构组织（和个人）将致力于获取一定水平的社会定义的资本，并在第一时间去改变何为合法资本的定义。以这种方式理解计算新闻至少有两个好处：首先，它给技术生活（技术创新）领域增加了一种权力动力（power dynamics）的向量，这常常是以“水涨船高”的方式被理解；其次，或许更重要的是，它从关系的角度理解新闻业，将其置于其他制度和场域的背景之下。

以布尔迪厄理论者（Bourdieuean）或新制度主义者的视角对计算新闻学展开分析（Ryfe，2006）开始于一种假定，这种假定认为数据新闻这一新的场域是伴随计算机科学和新闻报道等传统场域一起出现的。它研究在这个场域内所发生的社会、经济和文化权力的斗争，及其如何塑造新闻工作实践和新闻产品。值得注意的是，这一场域的动态决不会被视为孤立于附近的其他场域。传统新闻业的发展，或者计算机科学的发展，显然将在数据新闻的发展中发挥关键作用，一些看似不相关的机构，比如非营利性基金会，也将在计算新闻领域扮演重要的角色。刘易斯（Lewis，2011）对骑士基金会[15]、新闻机构和新闻专业主义的文化概念这三者的关系展开了探索，这是此类研究中具有代表性的成果。类似的方法论和研究视角可用于分析骑士基金会、开源技术团队（如Mozilla基金会［Mozilla Foundation］[16]）和其他参投者在计算新闻领域发展中的作用。

3.4 组织层面的动力学

尽管政治的、经济的和场域的路径在研究计算新闻方面发挥了作用，但每一种视角（或多或少）都是从日常的组织过程中抽象出来的，通过这些过程，计算实践将其自身嵌入到新闻工作中。第四个视角是由舒德森（2005）提出的“新闻工作的社会组织”，这一框架将我们带回现实，回到基层新闻编辑室的动态中。通过这一视角，研究主要检视常规工作流程、技术适应水平、个人竞争、官僚部门及日常要求，探索这些方面如何影响新闻编辑室的新技术整合过程，而这些新技术都具有潜在的深远影响力。关于技术对新闻实践的产生的影响的早期研究中，往往假定新技术会产生明显的编辑效果，直到2004年波茨科夫斯基（Boczkowski）向研究者们提出了一个更加细致入微的模型，以此了解技术和新闻工作之间的关系。在他的模型里，生产因素（组织因素、工作常规和用户表现）决定了技术的采纳过程，而这些过程本身就是由技术变革提供的。只有在这个复杂得多的过程结束时，特定的编辑产品才开始出现。

大多数新闻编辑室的民族志研究，无论是明确地还是暗含地采用组织惯例的视角，都通过详细的实地观察揭示出了一个组织蹒跚向前的变革。除了这方面的经典著作（Epstein，2000；Gans，1979；Tuchman，1978）之外，在过去的十年中，新闻编辑室的民族志研究大量涌现（Anderson，2013；Boczkowski，2004；Cottle，2007；Eliasoph，1988；Klinenberg，2005；Domingo＆Paterson，2011），这通常是由宏观层面的技术变革引起的，但这些研究得出的结论往往是，位于底部层级的新闻变革远没有人们想象的那么剧烈。这类研究多数着眼于一般的技术，如众包、博客、推特等的使用，很少有人探索计算新闻，这里所说的计算新闻是指“算法、数据和社会科学知识的结合，以补充新闻报道的问责功能”（Turner＆Hamilton，2009）。罗亚尔（Royal）的研究（2010）是少数的例外，他分析了《纽约时报》用以互动的新部门如何进行组织整合，并被纳入进整个时报的工作常规中。这一领域还有很大的学术探索余地，不仅可以很容易地将最近复兴的民族志方法应用到计算实践的研究中，而且有趣的是，可以观察早期和后期新闻编辑室民族志研究的发现是否存在差异，以及这些差异可能对数字时代新闻业形成的影响。

3.5 文化历史

技术变革与新闻编辑室实践的交叉点往往是在组织惯例层面展开讨论，然而，随着大量数据集和计算实践的增长，其对新闻文化的影响可能与对新闻工作一样大。舒德森（2005）引用萨林（Sahlin）的观点认为，社会的文化方面“不能从社会组织的特征中推断出来，但可以通过详尽的历史分析来揭示。它们是文化的一部分，一种特定的象征系统，记者们和官员们在这其中履行职责”。关于文化在新闻工作的运转中所起的作用，存在着很多争论。本森（1999）谈及以民族差异为基础的文化形式时，提出应放弃这一术语，他指出将民族差异视为场动力的结果，而不是象征性的系统本身，或许更为有效。然而，必须承认舒德森围绕新闻文化的讨论略显模糊，他确实偶提民族文化及其在新闻构建中所发挥的作用。尽管如此，舒德森关于文化和新闻的观点远比他所提供的要微妙且广泛得多。从实践的角度来看，文化可能被视为是日常新闻工作中长期积累的碎片，这种碎片为记者们的行动创造了象征性的背景，或者我们可以把它看作背景符号系统，指导新闻实践中许多最为突出重要却最不被理解的方面。舒德森引出新闻文化来指导研究者们解决笔者所说的“有趣但棘手的问题”：“记者们难以描述清他们何以知道看到的（发生的事件）正是新闻……（为什么）新闻故事经常被拟人化……（为什么）报道者写的是人而不是社会结构，是个体而不是社会力量……以及（新闻学）对各方面的假设包括叙事、讲故事、人类兴趣及摄影和语言表达的惯例。”显然，所有这些问题都可以被重新定位，以揭示数据新闻的细微层次。使用大数据是否会对新闻产生不同的感觉？数据是否促进了（报道）更强调社会结构和社会力量而不是个性化的偶然事件？对组织进行日常的分析或可回答上述问题，但新闻编辑室的社会学研究却不能准确地回答这些。对于舒德森、泽利（Zelizer，1992）、凯里（Carey，2008）等人来说，只有通过细致入微的历史研究才能进行文化分析，以此来完成回答这些问题所需的繁重工作。

到目前为止，大部分关于新闻符号系统、计算机程序设计和大数据之间关系的详细历史研究还有待进行。鲍尔斯（Powers）的工作有一定的突破，他探究了从1975年至今新闻业“计算性对话”[17]的演化史，虽然他并没有把这称之为文化史。对他而言，有关计算机和新闻业的讨论通常将这些设备框定为：保持工作常规的连续性，对新闻业的威胁，也是新闻专业性改革的机遇。鲍尔斯采纳了漫长的时间分析框架，并对价值、技术和工作加以关注，这为计算新闻学研究提供了一种可被仿效的模式。此外，也有研究涵盖了更长的时间框架，如巴思赫斯特和内罗内（Barnhurst＆Nerone）对“新闻形式”的分析（2001），或者笔者对于“新闻对象”的研究（安德森，即将出版），这些都给未来探索大数据如何影响新闻意义的创造提供了契机。

3.6 技术和新闻

本文讨论至此，“技术”一直被当作是一种嵌入性的物质形式，它经由文化的、政治的、经济的、组织的或制度性的各种因素调节，从而与新闻产生交叉。在最后，笔者希望应摒弃有害的技术决定论，而将技术作为一种独立的分析视角。在社会学研究的多数情况中，过分强调技术在新闻建构中所发挥的作用是种过失，应竭力去避免。但是，是否有办法在不将上述技术简化为政治、经济、文化或社会建构的情况下，按照自己的方式谈论技术和新闻呢？笔者认为在一定程度上是可以的。

计算新闻的一些关键方面某种程度上是技术性的，正如过去30年所看到的那样，它们在一定程度上是由计算机处理速度的大幅提升和数据的日益普及所决定的，但这些技术发展本身并不是形塑计算新闻过去或将来的主要决定因素。本文希望到目前为止所讨论的五种视角，每一种都能让读者不再抱持唯技术引导进步的观点。同微芯片和摩尔定律一样，计算新闻的意义和影响力，是受到了政治、经济、机构、文化和组织惯例各方面的作用。当然，学术界仍关注物质性和技术在新闻过程中所扮演的实际角色，并至少从三个方面进行讨论：其一，在新闻作品的构建过程中，想象的价值（imaged values）和工程设计（engineering design）之间经常被隐藏的交集；其二，新闻编辑室内的信息排序整理和过滤技术日益混合；其三，数字时代下可用证据形式呈指数增长，促使新闻证据的地位发生改变。时至今日，虽然科学和技术研究领域的大量实例为新闻学提供了研究议程，但在这些领域几乎还没有开展认真的探索工作。

在计算新闻研究的技术面向上，研究人员可能首先希望探讨新闻价值如何通过数字化设计平台加以展现。在这方面，尼森·鲍姆（Nissenbaum）关于“设计中的价值”研究（Nissenbaum，2004）可以成为潜在的指南。在设计语义标记系统以帮助谷歌或其他搜索引擎对新闻内容进行适当排序时，引擎程序如何通过最初用于计算机科学的分类系统，过滤诸如作者身份、署名和事实等新闻编辑室的标签？简言之，在新闻构建过程中，传统故事的哪些方面显得最有价值，哪些又是被忽视的？聚焦将人类需求嵌入其中并得以折射出来的技术方式，会吸引研究人员关注计算新闻的第二个方面：新闻编辑室中意义创造技术的混合性质。数据处理算法和其他越来越隐形的信息排序设备既不是完全物质的，也不是完全人类的，而是混合的，它由人类的意向性和物质的顽固性组成。由此，人类的一部分变得具有顽固性，而物质的一部分则拥有了意向性（Latour，1993）。第三个方面，也是最后一点，从技术角度对计算新闻进行分析能够重点对推特、链接、博客文章、数据库等数字“客体”的影响方式进行考察，它们改变了记者对什么才是组成恰当报道证据的推断。虽然这三个角度本身并没有解决方法论的问题，但计算新闻的技术路径与之前所讨论的视角相比，也提出了特定类型的研究问题，并强调了与之前有所不同的学术旨趣。

4. 结论

本文所讨论的六种视角，即政治的、经济的、场域的、组织的、文化的和技术的，都建立在数十年严肃的新闻学学术基础上，而面对新的研究对象——计算新闻，也能适应相应的学术议程需要。通过政治视角对计算新闻进行分析，主要聚焦于公共政策，其推动或阻止了计算处理和实践的采用；经济视角则是批判性地审视计算新闻领域的分层，以及制度资源的差异如何造成新闻业在代表公众运作中创造出不对等的模式；场域的框架扩展了经济视角，它将其他领域和机构纳入分析范畴中，比如计算机编程领域和基金会领域，而相似场域如何创造和再造新闻业内部不同的金融、文化和象征权力的分布，也在该框架下得以讨论；组织的视角把研究建立在真实的日常工作实践常规中，分析潜在的技术进步是如何走向成功、落入失败或是被调整修正，而体制的沉默、官僚主义的繁文缛节和机构事项的轻重缓急等都在其中发挥作用；关于计算新闻的文化视角，不仅考察了人类与物质的相互作用对计算技术采纳的影响，而且分析了这些互动是如何在更大的符号系统和信仰模式的背景下发生的。最后，研究新闻业与大数据交叉的一种技术方法，可以从技术本身的角度来讨论技术，考察新闻设计的价值、编辑室意义构建的混合性质，以及数字证据类型呈指数增长所带来的新闻证据地位的变化。

文章的大部分内容可被视作学术上盲人摸象式的探索，总的来说，六种分析视角中的每一种，都可以为我们提供一些有用的见解，来帮助认识笔者称之为计算新闻的这个新兴且乱蓬蓬的庞然大物。然而从实际来看，这些分析方法更多的是结合在一起的，比如政治的、体制的和经济的路径之间存在着巨大的重叠。对于组织的视角，其他五种中的任何一种，都可为其所提供的常规性解释添加一些立体的上下文语境；而对于文化和历史的关注，则可对抗简化主义者，及其可能带来的技术决定论倾向。最后值得一提的是，研究视角的选择主要取决于学者希望提出并解决的问题。

在方法论上进行宏观的总结，目的不是以厚此薄彼的方式提出这六种分析框架，而是希望推进笔者所称的计算新闻的社会学路径。基于此笔者认为一个研究项目应该（至少暂时地）包括实用性的问题和对“新闻事业未来”的讨论，它们目前主导着许多新闻编辑室研究的议程。能够提供帮助当然没有问题，最好的学术工作必然能在当前的新闻发展中站稳脚跟，哪怕只是提出更好的研究问题和研究假设。然而，对于新出现的新闻生产形式的研究，应该认识到所有的改变都伴随着取舍，对某些技术进步的重视，意味着对其他技术发展的忽视，积极的新闻发展可能到头来发现很难逃脱权力的网络，因为它们本身就镶嵌在其中。

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[1]原文Towards a Sociology of Computational and Algorithmic Journalism，见New Media＆Society（2012）15:10051021.译者注：译文将原文题目中的computational and algorithmic journalism翻译为“计算新闻”，是因为作者将以算法、社会科学和数学形式为特征的新闻工作形式统一归于计算新闻之下。基于此，“计算新闻”与“算法新闻”并非两个并列的概念，直译题目恐有歧义。

[2]C·W.安德森（C.W. Anderson）：英国利兹大学媒体与传播学院教授，该文发表时任纽约城市大学史坦顿岛学院媒体文化助理教授。

[3]译者注：由英文中的“文化”（culture）与“组学”（omics）两词合并组成，是指通过电子化文本的量化分析研究人类行为与文化趋势的计算词典学方法。

[4]译者注：该组织在网上解释了hacks和hackers的含义，即“记者有时诙谐地称自己为‘黑客’（hacks），因为他们是在任何情况下都能解读处理文字的人，而黑客们（hackers）则是使用电子技术编写代码的人”。该组织试图连接起这两个世界，它不仅为探索技术实现信息过滤、可视化及发布的黑客们（hackers）服务，也联结起为利用技术寻找和讲述故事的“黑客们”（hacks）。

[5]译者注：ProPublica成立于2007年，自称是一个独立的非盈利新闻编辑部，为公众利益进行调查报道，总部设在纽约。

[6]译者注：这类图表（drillable graphics）拥有超链接等功能，以层级式的方式展示信息。Nikki Usher的著作《在纽约时报做新闻》（Making News at The New York Times）中谈及此类图表可促进用户的参与，它体现了编辑和商业的策略。

[7]这篇博客影响力甚广，详见地址http://www.mattwaite.com/posts/2009/apr/27/key-lesson-i-learned-building-politifact-demos-not/。在这篇文章中，Matthew Waite总结了politifact的发展经验，开宗明义地指出“demos, not memos”的重要性。演示而不是备忘指将想法展示出来，而不是仅仅记在备忘上，因为在备忘录中，一切都很简单，展示出来才会发现问题，因此演示是个重要的过程。文章指出三个具体的原因：第一，想法无处不在且无需成本，但执行起来却是困难的；第二，演示能减少开会的时间，人们无需解释想做什么，而只需展示出来以在会议上获取如何执行的讨论；第三，提出需求的文件扼杀创造力，人们是在开发中来来回回的工作中进行着想法的迭代。

[8]2011年夏天，笔者在一家颇受欢迎的社交网络上发起了一场对话，以此调查黑客-记者对于理论的态度。在三天的时间里，来自不同新闻编辑室的各类工作人员提及了多个他们内部的“口号”，每个口号都表达了对过分抽象话语的否定态度。

[9]译者注：作者Dossick和Neff在其研究中分别提出清洁的技术（clean technology）和混乱的谈话（messy talk），混乱的谈话的特点是既没有议程主题，也没有特定的问题，类似于头脑风暴。而清洁的技术明确表明分享数字信息所需的过程和规范，并提出技术的交换某种程度上比人类交流更为可靠和精确。

[10]译者注：《新闻生产社会学》于1989年7月1日发表于《媒介、文化和社会》上，距本译文发表已有30年历史。

[11]这是文章的第五个版本题为《新闻社会学的四种路径》（Four Approaches to the Sociology of News），发表于同样被经常修订的期刊《大众媒体和社会》（Mass Media and Society）中。

[12]译者注：在原文中使用了“wiki”一词，其于1995年被开发出来，开发者将之定义为“一种允许一群用户用简单的描述来创建和连接一组网页的社会计算系统”。

[13]以下轶事摘自笔者在2007年至2011年间进行的新闻编辑室实地调查。

[14]本文指出冷战动力学（Cold War dynamics）基本论点是将世界划分为社会主义和资本主义两大经济系统。

[15]译者注：骑士基金会（Knight Foundation）是一个美国的非营利基金会，致力于培养“知情和参与的社区”，因为这是“健康民主必不可少的要素”。该基金会的工作包括支持促进高质量的新闻，推动媒体的创新等等。

[16]译者注：Mozilla基金会是为支持和领导开放源代码项目而设立的一个非营利组织。

[17]译者注：鲍尔斯在其文章中指出新闻生产技术的变化并不只改变新闻实践，而可能引入特定的工作形式。他探索了记者如何讨论这些特定技术形式的出现，什么情况下新的工作形式被看作对新闻实践的贡献/威胁。

自动判断？算法判断、新闻知识与新闻专业主义[1]

马特·卡尔森[2]

王如一 译 徐婧[3] 校译

1. 引言

文章标题中所包含的三个术语：判断、知识、专业主义，每个概念都涵盖了相当广的学术范畴，因此解释它们的意义和彼此间的关系并非易事。一种策略即不正面分析其概念属性，而从一篇独特的研究文本切入——一篇名为《基于原始文本主题建模的头版新闻选择算法》（Toraman＆Can，2015）的计算机科学学术文章。该文章的两位作者都是计算机科学家，他们设计出了一种算法，可以对网站头版的新闻报道进行选择和排序。该算法是基于文章的内容，而不是基于文章的元数据或用户信息。这种算法，通过筛选一组文本，识别周期性选题以确定文章的重要性，并提供按重要性排位的限定报道列表。

从计算机科学的角度来看，这种算法干预（algorithmic intervention）可能因其颇具创造性而备受称赞。但它能为新闻业提供什么？托拉曼（Toraman）与坎（Can）两位作者在文章开篇就回答了这个问题：

聚合类新闻网站的首页，如谷歌新闻或雅虎新闻，是展示读者所期望的重要新闻报道的场所。基于人工编辑的聚合类新闻网站，阅读多篇新闻报道并选择重要文章是一项具有挑战性的任务。编辑们或在无意之中选择了无价值的新闻，或根据个人视角来选择新闻。因此，我们需要开发允许聚合类新闻网站（平台）快速选择和处理重要新闻的智能算法（p.676）。

在此，作者提出了清晰明确的问题：人工编辑在面对艰巨的新闻选择任务时，可能会犯两类错误，一是选择“毫无价值”的新闻故事；二是通过主观偏好来故意操控新闻选择。因此，依赖人工的新闻选择实践是有缺陷的，但是原文缺乏进一步的解释，因此这一论述表面看上去是正确的。该观点一旦被明确阐述，人工选择引发的问题就成为支持将新闻选择转换为算法选择的依据。

这可能晦涩难懂，但这个例子的重要性在于它对人工和算法质量提出的假设。托拉曼与坎的文章，通过一个极其精炼的论点——即支持新闻算法的开发及其在新闻机构中的应用——提供了一个了解当代新闻业的视角。从更宏观的视角来看，这种赞扬新闻算法优势的论述，为长期以来存在的一个专业问题——如何将混乱的世界组织为一个连贯、有意义且合法的系列新闻文本（Carlson，2017a；Barnhurst＆Nerone，2001；Schudson，1995），提供了技术解决方案。对于新闻工作者来说，这种（选择）判断一直是一项核心且令人焦虑的工作，常常会使他们因做出的选择遭到批评。然而，基于对人类主观局限性的假设，新闻算法的发展同样也给新闻判断（工作）带来了新的压力。

本文借鉴了信息语境中日益增多的算法实践（Gillespie，2014），全面地考察算法作为一项社会实践如何影响新闻业的核心认知（Anderson，2013）。本文的重点并不是个体新闻的实践，而是该实践如何融入有关新闻判断这一棘手问题多变的话语之中。借用詹姆斯·W.凯瑞（James W. Carey，2009）有关电报应用的名言，在新闻生产和分发中日益重要的算法将被认为是“一个用于思考的事物，一个改变思想的工具”（p.157）。在凯瑞的历史考察中，他得益于其历史性视角的“后见之明”，而在当下快速发展的技术环境中，我们却没有这种优越的考察条件。鉴于算法实践对使得新闻业具有合法性的认知前提有影响，相关的批判性探讨不仅困难而且紧迫。

本文首先从考察新闻业现有的系统性局限出发，该局限致使主观判断成为新闻业的一个难题。这里的判断主要指代影响报道选择和版面排序的决定（并不指初始新闻采访阶段的判断）。其次，文章转向算法实践后如何影响新闻认知，以及这些发展对新闻业的影响。最后，以在脸书热门话题中爆出的假新闻为例，证明算法判断的不可靠性。文章的最后，对随着知识实践和新闻价值观念变迁而产生的社会后果进行了思考。

2. 新闻判断的局限

日常的新闻工作的本质就是做出判断。新闻工作者们决定着哪些信息有用或无关紧要，哪些新闻应该报道或不报道，应该使用或避免哪种报道框架，报道应该如何强调或弱化等。这些判断生产了新闻文本，使之作为一种知识结构而向受众再现世界。然而，即使判断与新闻工作密不可分，但当新闻判断在向使得新闻认知及新闻生产和传播环境合法化的规范性话语迈进时，仍然存在问题。这一章节检视了新闻判断的三大局限。第一，新闻工作者通过拥护专业主义原则来规范其日常工作，但同时也受到弱边界的阻碍。第二，新闻判断在新闻文本的生产中表现为知识，但新闻工作者并不深奥的知识实践却招致指控。第三，现实主义的偏见和对客观性的承诺，削弱了报道选择和排序的主观意向性。

2.1 职业化新闻的边界

专业主义势必通过划定边界的群体来对特定的知识领域进行控制。专业知识结合了深奥的知识与其内在的实践性知识，以使该行业的人们通过使用知识开展行动。专业人士凭借专业知识以及所获得的声誉权威做出判断。他们通过应用所学知识做出专业的合理解释，以此兼顾主观性和客观性。这种解释是高度语境化的，因为专业权威只能在特定条件、特定情况下维持判断（Lincoln，1994:11）。专业判断的合法性，需要通过奥迪（Audi，1998:298）称之为社会利益制度化的“认知承诺”而实现，而不仅仅是专业化的提高。

我们很容易将新闻工作者与其他职业的专业判断放在一起讨论。记者拥有清晰的角色观念、共同的伦理准则，以及对于哪种做法是否合适的感知（Hanitzsch，2007）。由此，他们把自己区分为一个具有为他人创造知识的认知责任的特殊群体。这种关于职业地位的论点是规范的，正如科瓦奇和罗森斯蒂尔（Kovach＆Rosenstiel，2001）在他们颇具影响力的《新闻的十大基本原则》（The Elements of Journalism）一书中所写，“新闻事业为文化提供了独特的内容：独立、可靠、精准以及公民所要求无偿提供的全面信息”（p.3）。新闻工作对公民社会至关重要。然而，职业话语却将新闻工作者的判断置于不确定的局面中。新闻业从未构建出与其职业地位相对应的清晰界限。美国和其他一些国家的新闻工作者们，缺乏强制性的教育要求、资格认证实践、人际交往要求、法律保护以及区分典型职业的专业知识。缺乏边界审查规范/机制使得新闻专业主义产生诸多问题（Lewis，2012；Schudson＆Anderson，2009；Waisbord，2013），这也暗示了一种可供替代的集体形式，例如将（新闻业）看作一门手艺（Kimball，1965）。定义的模糊性与多孔的边界使得“新闻”成为一个可以指代多种事物的难以把握的术语，包括行动、叙事形式以及一套认识论信念（Waisbord，2013）。如果新闻场域始终存在（Ryfe，2013:140），这一领域则同时包含了多样性与竞争性。作为一项劳动类别，新闻工作者的职业既包含全职且有偿的雇员这一明确界定的中心，即——最具代表性的是记者，又涵盖了一种无明确边界的工作者，后者作为新闻工作者，其身份引起了部分或有争议的认可。新闻业是具有竞争选择性的，同时又向所有人开放。这种模棱两可源自（新闻工作者）不确定的角色以及对非传统新闻形式持有的意见分歧。

随着数字媒体的出现，新闻形式和实践的异质化进一步对专业主义的主张增加了压力（Robinson，2007；Singer，2003）。以前，大众传播基础设施所需的成本，起到了一种边界机制的作用，限制了可以通过媒体公开发言的人群。相对低廉的数字媒体技术打破了这一障碍，并引入了全新的参与动力。刘易斯（Lewis，2012）跳脱了对表面变化的描述，有效地将赋予传统新闻业的专业逻辑与赋予实践的参与性逻辑做出区分，后者通常被称为“公民新闻”。尽管这两种逻辑同时存在，但它们为各自的权威性提供了在根本上不一致的论据（p.838）。这并非诋毁媒介表达的扩张，而是质疑这些动力是如何对新闻作为一种真实话语的合法性提供论据的。

这种模糊性说明了，仅靠专业主义不能验证新闻判断的有效性，也不能保护新闻工作者权限范围内的主张（Abbott，1988）。在数字新闻时代，新闻业的边界仍然并不分明且可延展，凭借专业主义提供的保护来抱团似乎更加不可能。这种情况影响着新闻工作者如何把他们自己与他们所生产的文本归类。

2.2 新闻知识实践

新闻判断的第二个局限来自新闻工作者们的知识实践。19世纪末，专业人士成为强大的社会群体，他们的权威并不是来自强制力，而是来自韦伯（Weber，2009）所说的“在知识基础上行使的控制权”（p.339）。对于知识的控制——谁创造了它，采取何种形式，谁会消费它——对于构建边界和建立合法性至关重要。专业人员凭借其对与职业相关的特定知识及能力的掌握与控制以及划分自身与外界的能力（Marvin，1988），因而拥有“认知权威”（Gieryn，1999:1），确保了“认知排他性”（Macdonald，1995:184）。专业判断将专业知识转化为可行动的话语（Abbott，1988）。尽管新闻工作者拥有生产新闻的特殊技能，但他们强调要创造为广大受众所理解的普通媒介化表达形式，这点仍然与其他职业的专业知识不同（Carlson，2017a）。

虽然处于报纸一统天下的时代，帕克（Park，1940）关于新闻是正规知识生产中一种独特知识形式的论点仍独具慧眼。帕克强调新闻的社会功能类似于“熟知”这个世界，“从某些方面来说，（新闻）为公众提供的功能与感知对个人所起的作用相同；也就是说，新闻并非引导性地为公众提供信息，而是对于所发生的一切都给予通告”（p.677）。帕克的解释关键在于指出了个人感知与作为一种公众认知形式的新闻之间的对立性。新闻知识旨在被广泛地消费；它是一种固有的共享话语，由一种“公共记录”所组成（p.679）。这种知识观与其他职业的限制性知识话语不同。新闻是一种知识形式，并不是因为它是一种严格控制的话语（至少在文本上是如此），而是因为它告诉公众发生了什么，以及为什么这些事很重要。新闻知识在理解和统一中得以传递。虽然新闻知识在数字时代被认为具有了不同的性质（Nielsen，2017），并且一种更具对话性的范式已经出现（Marchionni，2013），但对新闻作为普世（日常）知识的强调仍持续存在。

从新闻工作者经常遇到的公共指控中可以看出，涉及新闻知识实践的判断会引起注意。新闻限制性话语的缺失，加上其对自身重要性的强调，使新闻报道容易招致批评。当然，总的来说，其他职业也会引起批评，但专业知识对外界指控的限制，使得这种批评局限于对象的意图方面（如律师或医生的贪婪）。同样，新闻工作者也要就其意图而接受指控（如新闻工作者的政治偏见或地位追求），但他们也经常因框架选择、报道版面位置及遗漏（内容）等方面的问题而受到抨击。换言之，生产新闻知识——即新闻报道——所需的判断，将使得新闻业永远遭受批评。舒德森（Schudson，1978:9）关于新闻是“一种非绝缘职业”的评论，最明显的莫过于对新闻报道和新闻工作者堆积如山的批评（Carlson，2009）。此外，新闻工作者对于自身新闻判断的捍卫，正因一种强调对新闻价值外在品质而非主观选择的导向逐渐削弱。

2.3 新闻价值的外部化

第三个限制因素则更侧重于新闻价值的正当性，或者新闻工作者们如何选择、制作（新闻），以及对单个报道进行排序，使其成为构成“新闻”文本的范式。在操作层面上，有关“把关人”的文献已全面深入地探讨了新闻判断的制度化和系统化应用。这个研究主要是将影响新闻决策的机制、文化及心理因素概念化（Shoemaker＆Vos，2009）。然而，新闻价值难以系统化或普遍化（O'Neill＆Harcup，2009）。过去的决定虽然提供了指导（Tuchman，1978），但新闻选择往往还是落在直觉上，这种直觉尽管模糊不清，但却是正统学术的产物（Schultz，2007）。新闻知识的生产将专业判断的隐性要素和这种判断对新闻权威重要性的认可结合在了一起。

新闻合法化话语中对客观性的突出，进一步限制了专业判断（Maras，2013）。理想情况下，客观性会消除记者自身的选择和描述事件的主观性。一般情况下，新闻工作者对外部事件做出反应，遵循职业训练来报道新闻，最后尽可能忠实地向受众呈现。抛开批评不谈，客观性已成为专业新闻的标志，并被铭刻在新闻准则的规范之中（Schudson，1978；Schudson＆Anderson，2009）。作为一种话语，客观性通过强调事件的质量而非新闻工作者的判断来体现新闻价值。新闻工作者做出决策，但作为一种主观行为，他们缺乏对该决策正当的辩护（负责作出判断的分析师、专栏作家和社论作者例外，但他们与标准新闻间的差异程度只会加深两者间的鸿沟）。

芬克和舒德森（Fink＆Schudson，2014）在针对报纸从描述性报道为主转型为被称作“情境化报道”的解释性报道的研究中，阐述了这种对主观判断专业辩护的缺乏。新闻工作者愈发地超越事实陈述去评价事实。芬克和舒德森指出，尽管这种变化广泛存在，但新闻业没有对这种情况的发生引起足够重视，同时新闻业的规范性语言没有进行相应的转变。这并不是说没有其他可替代的规范性选择，因为新闻工作者已经认识到需要在道德和规范方面进行创新（见McBride＆Rosenstiel，2013）。但它确实暗示了作为新闻想象中心的客观性的持久力量，即它的“职业意识形态”以及支持新闻业的规范性论据（Deuze，2015）。

新闻价值作为一种特殊形式的专业新闻判断，在数字新闻平台面临着新的限制。新闻判断的“直觉”模式现在与受众标准共存，作为决定新闻选择和排序的另一组参考依据（Lee et al.，2014）。新闻工作者平衡着竞争利益（Karlsson＆Clerwall，2013）和风险自主权（Anderson，2011）。现在，通过分析消费数据，可以证明新闻工作者的新闻决策与受众喜好之间存在差异（Boczkowski＆Mitchelstein，2013）。新闻工作者正在学习如何在这样的环境中工作：记者的工作可以单独量化，或者编辑的选择对照流量模式进行检验（见Anderson，2011；Tandoc，2015；Usher，2013）。考虑到通过数字新闻创造收入的困难，这些指标则显得更加重要。

尽管缺乏对专业判断的规范性支持，新闻工作者的决策仍然为他们的受众塑造了社会世界。新闻工作者内化社会重要性的模式已经根深蒂固，以至新闻生产的每一个微观决定都变成了惯例。尽管编辑部里也会有分歧，但他们仍被限制在一个普遍接受的范式之内。当形成广泛传播的新闻产品时，新闻选择决策便假设出一个相对重要的单一且通用的排名。对舒德森（1995）来说，新闻工作者是“道德放大器和组织者”，坚持着“道德显著性的等级制度”（p.21）。同样地，巴恩赫思特和内罗内（Barnhurst＆Nerone，2001）将报纸报道的目的性排序等同于创建一个社会地图，它不仅传播发生的事情，还要传播这些事情相较于其他事情的相关重要性。在新闻规范性话语中，这种语言可能看似格格不入或对立，却制约着新闻工作者就其对公众的职业责任的理解。但尽管如此，认识到判断在新闻工作中持续存在的各种方式，特别是由算法来做出这些决策是尤为重要的。

3. 算法判断的发展

算法做出判断的能力也可以被分析。它通过遵循预编程的一套程序来回应质询，以产生特定的结果。作为做出决策和基于输出的技术，算法被愈发普遍地应用于现代知识经济的各个领域，并因其能有效处理信息以及使得大众的个性化传播成为可能而备受称赞（Steiner，2012）。然而，越来越多地使用算法来为信息排序，也给该技术的基本假设以及其对信息分发的影响提出了重要问题（Gillespie，2014）。批评者们呼吁对算法建立问责制以提高认识，抵制隐藏算法影响特有的不透明性（Diakopoulos，2015；Pasquale，2015；Sandvig et al.，2014）。总体来看，快速变化的社会技术条件使算法判断成为可能，乐观和忧虑交织在其中。

从一开始就必须准确定位算法的能动性。实质上，算法是仅在特定语境中应用才具有意义的代码。它们不是孤立的决定性角色，而是传播实践网络中不可分割的组成部分，包括经济、制度以及越来越多的法律和道德问题。阿纳尼（Ananny，2016）捕捉到了这种复杂性：

算法不仅仅加速商业、新闻业、金融业，或其他领域的发展，它们是一种与社会和技术相关的话语和知识文化，构建了信息如何生产、公开，如何被理解，如何被视为合法的，并被赋予公共意义的方式（p.98）。

这种对文化及算法制度嵌入性的强调，消除了两种倾向。一是将它仅仅视为一种简单工具——用于推进固有的实践和现有的权力结构；二是认为它具有能动性，是独立的或能掌控其创造和使用的先验力量。我们应听从阿纳尼的呼吁，针对算法在实践中所处的社会技术集合体，对其进行定位。这些集合体包括机构运作，但本文更强调的是，相对于现有的知识结构，算法还通过正当化的修辞使自身的知识结构合法化。

这一节将根据安德森（Anderson，2013）的主张，通过追问当原本只属于专业新闻记者的判断变成算法的产物——这一转变带来的影响，来质询新闻算法的文化和社会后果。我们首先将考察越来越多地应用于选择、传播以及新闻文本制作的算法应用。（新闻组织）对速度、效率和成本效益的需求，推动了人工新闻判断向算法的转移，并使得对判断进行规范化的重新想象成为必要。第二部分将算法判断与新闻专业逻辑相关的新闻判断进行区分。算法判断不仅仅是现有新闻逻辑的延伸，更有着自身独特性，并以自己的方式不断变化着。

3.1 算法新闻实践

算法使得不单靠人工进行的新闻实践成为可能。算法系统帮助新闻网站确定高质量的读者评论（Park et al.，2016），从社交媒体平台上挖掘重要的新闻（Thurman et al.，2016），并用数据集来生成报道（Gray et al.，2012；Karlsen＆Stavelin，2014）。这种技术变革一直伴随着制度变革，例如新闻工作者和技术专家之间的合作（Usher，2016）。在这些例子中，人与算法劳动的融合是一种互惠互利的关系，因为两者的价值都与制作新闻相关。但是，本文关注的是算法在新闻实践范围内的应用，它们过去属于深思熟虑的人类活动领域。

2002年谷歌新闻（Google News）的发布，标志着算法判断对人工编辑判断空间的明显“入侵”。一个工程师的旁枝项目演变成了一项独立服务，它将来自各类新闻机构的新闻重新组合为一个具有权重分级的报道列表。谷歌新闻在没有人工编辑的情况下为网页制作头条新闻，整理各种主题的新闻报道。头条新闻成为搜索算法而非人工判断的产物。该网站很快引起了新闻工作者的关注、批评以及不时的奚落（Carlson，2007），但谷歌仍坚定地认为，其通过算法定制和个性化定制生成的新闻页面，是在为用户服务。

从专业新闻价值判断到算法判断的转变并非一帆风顺，由于数字空间中缺乏传统的大众传播组织模型，这一棘手的状况更加明显。推特和脸书提供了很好的例子。两种社交媒体平台都无法回避提供未经过滤的内容流和添加系统之间的张力，后者对内容流进行集中、控制，进行排序使其易于管理，并提高用户的参与度。两个平台本质上都不是新闻网站，但是两者都对新闻消费愈发重要，尤其对于年轻新闻消费者而言（Barthel et al.，2015）。它们都是使用算法来确定内容的优先级，即推特上的热门话题，或脸书上的个性化新闻源。

算法判断也出现在新闻网站中。最突出的是，在数字新闻网站上，推荐引擎通过分析用户过去的行为和所示的偏好，构建潜在相关的报道列表（Hindman，2012；Thorson，2008；Thurman，2011）。这些推荐旨在让用户保持活跃状态，以此增加网页浏览量和广告浏览量。《华盛顿邮报》就曾积极地在其移动平台使用这种推荐，以保持用户活跃（Wang，2016）。由推荐引擎直接提供的个性化报道列表，与由新闻工作者所确定的分级主页是不同的。

除了排序和推荐功能，算法越来越多地通过自动化新闻来生成新闻报道，这些新闻报道在初始编程之外无需人工作者了（Carlson，2015；Graefe，2016；Lokot＆Diakopoulos，2015）。人工智能和自然语言处理方面的进步，已经生产出了可以将数据转换成可发布报道的商业服务。这种变革威胁到了本已不稳定的新闻劳工（Van Dalen，2012），但该技术的创造者则争辩道，它只是通过将生产独一无二的新闻报道的成本降低至接近零的水平，来扩大可报道的总体范围。但它也重构了关于新闻业的构想。由于劳动力和空间的限制，新闻范围一直是有限的，前者指新闻工作者只能生产有限数量的报道，而后者则指新闻产品，无论印刷品还是广播，都只能包含有限的新闻。新闻业的经济约束总是倍增，以支持其只选择被认为重要的内容的专业逻辑。新闻选择是一种有意义的解释行为，它受资源限制比受实际发生事件的限制更多。自动化新闻业通过成倍增加远超于目前受到限制的可报道数量，颠覆了这些惯例。这种新闻报道量的扩大，必然会降低所有单个报道的阅读率。它们无法全都引起我们的注意（当然，这需要通过排序算法来推荐那些可能个人感兴趣的报道）。对于什么是新闻，这里与上面所讨论的专业逻辑里的表达截然不同。

这只是越来越多地使用算法来生成和分发新闻的简况。每种模式都有值得关注的自身复杂性，总体而言，它们表明了新闻业内算法判断的发展。这些发展预示着个性化新闻消费，以及自动化所保证的更大数量的新闻供应。经济上，算法在推动新闻业超越前数字时代大众传播模式的同时，增加了在线流量并创造了受众的忠诚度。同样很明显的是，算法实践为扩展想象新闻的方式激发了新的潜力。算法新闻判断改变了对现有判断模式的理解方式。

3.2 区分算法判断和新闻判断

要想从理论上说明新闻算法的特殊性如何影响新闻判断，首先要回归到专业主义、知识以及新闻价值对新闻判断的约束。表面上看，算法新闻的分发和生产实践，似乎是专业新闻逻辑和知识实践的产物或延伸。算法和新闻专业主义都是通过理性和客观性的语言来支持他们的权威主张。当实践者将这些价值观作为指导信息实践的规范假设时，它们便具有意义。例如，专业新闻的规范性承诺依赖于更广泛的民主规范，这种规范赋予一种理性行为模式特权，将新闻描述为一种允许公民自治和塑造良好公民身份的信息提供形式（Schudson，1998）。信息算法也具有类似的逻辑。正如支持者通过民主化获取信息的话语来支持搜索引擎的社会效用一样（Halavais，2009），新闻选择算法被认为基于这样一种信念，即通过提供便捷的（通常是自动化的）新闻访问途径，来帮助新闻消费者获取相关新闻内容。此外，新闻工作者以有目的的方式使用算法；关于如何编程和使用算法的决定将技术与现有的专业逻辑结合起来。事实上，新闻算法的创造者，例如在开篇中提到的托拉曼和坎（2015），都表露了对新闻工作者判断过程的强烈拥护。

无论有多少相互交叠的部分，认为算法判断只是专业化新闻决策的延伸或机械实例化的观点是错误的。新闻选择算法不仅仅是现有新闻思维的辅助。它们拥有自己的逻辑，并出于不同的目的来排序和分发信息。这些差异影响了它们的新闻判断。将专业新闻与新闻算法相结合，避免了将新闻定义为人工判断的实践，通过与各种行动者互动，创造出一种关乎世界的特殊的社会知识。这一论点需要我们认真关注算法判断改变新闻知识和新闻价值的方式。

要认识新闻算法如何影响创造新闻知识的判断，第一步是要理清关于客观性相互交叠的话语。新闻是一种知识生产活动，它遵循一系列新闻生产程序，这一程序是基于新闻知识应该是什么样的，新闻应该如何制作，以及由谁来制作的内在理解（Schudson＆Anderson，2009）。按照这个观点，客观性在新闻业中的地位既是明确的，又是令人困扰的。它可被描述为是合法化新闻文本的认知策略，是新闻工作者采取的与信源保持距离的立场，也是新闻工作者将责任推卸给他人的表现模式（Hackett，1984；Tuchman，1972）。在理想情况下，客观性将新闻工作者定位为不受社会情境约束的超然独立的观察者，通过投身专业新闻工作机制而使之成为可能的。但在实践中，新闻工作者总是处于一个层级分明的社会情境中（Eason，1986）。此外，客观性还遭到了“知识偶然性”这一后现代和后结构观念的排斥（Zelizer，2004）。最后，新闻合法化话语中对人的主观性的压制，使得我们对判断的理解不够完整。

相比之下，算法有自己的知识逻辑，并有“关于什么是知识以及如何识别其最相关构成的具体假设”（Gillespie，2014:168）。在新闻业中应用吉莱斯皮（Gillespie）的问题“为什么算法被视为可靠的知识逻辑”（p.191），需要特别注意在算法判断的话语中强调客观性。算法遵循预先选择的程序而非即时判断，因此被限定在吉莱斯皮所称的“算法客观性”的假设中，即算法是中立的，因为它们将所有输入的信息都置于相同的程序中。这种算法客观性的话语与更宏大的文化话语联系在一起，从而将人类固有的主观性与计算机程序无意识的自动客观性形成了鲜明的对比。

当自动化流程取代与新闻工作者专业身份密切相关的人工流程时，知识生产的这种鲜明对比动摇了新闻的权威性。正如托拉曼和坎在开篇所提出的论点，即新闻工作者“可能会无意中选择毫无价值的新闻，甚至可能根据自己的观点选择新闻”——是这种不稳定性的缩影，同时暗示算法因克服了人类固有的偏见和限制，而在新闻选择方面更为优越。同样的话语也出现在谷歌对谷歌新闻的称赞（Carlson，2007）和支持自动化新闻的论据中（Carlson，2015）。如果新闻知识生产的理想是实现客观性，那么，新闻算法就是新闻知识生产的一种典范。

新闻判断受新闻算法影响的第二个领域是新闻价值，它主要涉及报道的位置编排，但也越来越多地与新闻生产有关。新闻文本的选择及其等级排列与新闻工作者的专业逻辑有关。对公共服务的强调，使新闻业与职业的自主性和社会地位保持一致（Schudson，1978），新闻也被描述为一种为混乱的世界带来秩序的解释行为（Barnhurst和Nerone，2001）。虽然新闻价值需要判断，但新闻规范却不允许主观性，因此，新闻的外部属性被认为是决定新闻价值的要素。尽管如此，新闻工作者的主观判断仍决定了一系列普遍的（至少在一定的地域范畴内）报道，理想的状况是，对社会的权威报道是按照大众传播的固有逻辑从中心往外面传播的（Hallin，1992）。

以算法为基础的知识逻辑，从强调共享的重要性转变为强调个性化或基于用户特定属性和搜索的碎片化新闻。算法的速度和可定制性，使得这种环境蓬勃发展。算法判断是可伸缩的，直指个体，而新闻判断却不同。从这个意义上讲，算法的个性化与早前定义的专业新闻的公共特性无关（Thurman＆Schifferes，2012）。这种转变使得对新闻受众的理解从一个整体转变为个体化成员（Anderson，2011:542）。因此，新闻业专业判断的核心问题从“什么是值得注意的？”转向了另一个个性化的提问“这个人想要什么？”这种转变早在预料之中（Negroponte，1996），同时一直备受关注（Sunstein，2001）。从传统媒体效果研究的选择性接触到对“过滤气泡”（“filter bubbles”）的广泛批评（Pariser，2011），新闻的细分或个性化产生了新的问题（Thurman，2011）。如同广告业转向定向营销，新闻的个性化也应该被理解为对经济需求而非对规范性要求的回应。虽然个性化内容和广告具有经济意义，但这种组合进一步阻碍了新闻的集体化力量（Couldry＆Turow，2014）。总的来说，这一转变体现了一种对如何理解新闻的核心背离，并且不能作为新闻专业逻辑的一种延伸。

这些在知识生产和新闻价值方面的转变并非累加，而是标志着混合新闻环境的建立（Chadwick，2013）。新闻业向数字平台的转变为算法判断创造了更多的空间。并且无论算法新闻实践能提供什么好处，它们正在进入曾经是人类有目的的解释性劳动所占据的空间。与此同时，新闻的专业逻辑，即通过规范性承诺和伴随性程序使新闻合法化（Waisbord，2013），由于缺乏对新闻判断这一积极、主观的过程（人工的工作）强有力的规范支持而限制了新闻工作者。鉴于围绕自动化的计算机处理的客观性话语，新闻工作者必须重新评估如何使得判断合法化，而非压制判断在新闻中的中心地位。

4. 算法判断和假新闻问题

2016年8月脸书的热门话题功能，即脸书上讨论的新闻话题列表，成为人工新闻判断与算法判断之间对比的公开示例。几个月前，科技新闻网站Gizmodo揭露了热门话题功能背后的人工—算法混合实践（更多争议查阅Carlson，2017b）。对于人工新闻编辑故意压制保守话题的指控，导致了人们对脸书的自由主义偏见意识的强烈反对，也促使了该网站进行道歉并调查自己的做法（结论是没有系统性偏见）。在将热门话题功能完全自动化调整后，脸书更进一步淘汰了人工编辑团队。该网站在其新闻编辑室的博客中为这一举措辩护（2016年8月26日）：“对产品进行这些更改，可以使我们的团队对热门话题做出更少的个人决定。”这些行动重申了脸书持有的两个立场：第一，新闻应根据各种输入信息进行定制，以便最好地吸引用户。通过宣称个性化，脸书暗指新闻价值是一种凭借算法判断所实现的个人偏好，而不是人工新闻判断所识别的集体属性。这也就导致了它的第二个立场，即人的主观性无论在其偏见方面，还是无法扩展方面都存在固有的问题，解决方案则是通过假定的客观算法来提高自动化程度。

然而，脸书热门话题全自动化筛选后的几天，一篇出自网站endingthefed.com题目为《重磅消息：福克斯新闻揭发叛徒梅根·凯利，因其支持希拉里被踢出局》（BREAKING: Fox News Exposes Traitor Megyn Kelly, Kicks Her out For Backing Hillary）的新闻报道，让福克斯新闻网主持人梅根·凯利登上头条（Ohlheiser，2016a）。这个报道来源于一个汇集了网上各种离谱消息的网站，是毫无根据的捏造。然而，它获得了20万的点赞量，毫无疑问这得益于它在热门话题上的突出位置。这成为一个非常明显的“假新闻”例子，沃德尔（Wardle，2017）称其为“捏造的内容”——未经证实而编造的新闻报道，其目的是欺骗，以造成伤害和/或产生流量。

关于梅根·凯利的假新闻报道遭到了新闻工作者们的嘲笑。《大西洋月刊》（The Atlantic）的罗宾逊·迈耶（Robinson Meyer，2016）指出，此次出丑的时机紧随脸书解雇负责防止此类报道的人工编辑之后：

这是一个负面的案例，因为该公司已经让用户做好了期待，并且在上星期就直截了当地告诉了他们，全自动化推送的新闻报道应该都是准确客观的。在所有经验丰富的员工被解雇后，一个假新闻就如此迅速地被推送出来了？这会导致那些在公司顾问Excel裁员表中本不该被裁的人哭笑不得。

这一评论回归到了社交媒体的政治经济学以及保持用户参与以销售广告的必要性上（这也是兜售假新闻的网站的当务之急）。但这也表明了算法判断的笨拙。在Quartz网站上，麦克·墨菲（Mike Murphy，2016）指出了这个报道曝出的时机：“脸书刚刚解散其热门新闻团队的整组人工编辑仅两天，留下来负责决策的机器人就被愚弄了。”这句话表明，试图用来将选择标准进行标准化的算法判断为一个令人尴尬的可能性留了个口子，即让懂行的程序员玩弄系统从而散布假新闻。

就在梅根·凯利的假新闻事件发生不久，脸书因对黄功吾（Nick Ut）拍下的著名越南照片《战火中的女孩》（Napalm Girl）的审查而再次受到谴责。照片中有一名逃脱凝固汽油弹袭击的裸体少女，该网站将该照片标记为违规（Levin，2016）。另一个报道则声称证实双子塔是由政府控制爆破所摧毁的（Ohlheiser，2016b）。在压制有新闻价值的报道同时，允许虚假故事传播，这一反差引起了人们对脸书算法的权力在限制和塑造新闻和思想传播方面的质疑。《卫报》（The Guardian）的山姆·莱文（Sam Levin，2016）总结了脸书的权力：“脸书对新闻的控制已经变得如此巨大，以至可以以严重威胁新闻自由的方式来审查新闻。”这说明了脸书有形塑其15亿用户信息口味的能力。

面对算法的不足，新闻工作者和其他学者呼吁回归到人工干预的模式。《财富》（Fortune）杂志的马修·英格拉姆（Mathew Ingram，2016）写道：“也许与其假装算法无所不能，社交网络不如再次尝试雇用一些人工编辑，以帮助其更快地发现假新闻。”这个说法得到了明尼苏达大学教授简·科特利（Jane Kirtley）的回应：“我们需要的当然不仅仅是算法，我们需要那些有感知能力的、会真正制止并分析这些事情的人。”（转引自Levin，2016）。人工判断因其对假新闻或不当审查的辨别能力而备受称赞。自动化判断的失败被用来证明人工判断的价值，很是讽刺。这种自动化的隐患鼓励着更多的人工参与。

虽然脸书的公关很头疼，但热门话题的争议进一步表明了算法判断的社会后果。脸书急于提供可定制的媒体空间，使得不真实的新闻报道数量剧增。然而，它们与传统新闻报道都在同一个空间传播，导致内容模糊混乱，难以处理。这并不是说人工的判断是绝对可靠的，如漫长历史中出现的假新闻报道清晰表明的那样。相反，这个案例将两种不同的逻辑置于新闻生态系统中，并提出这样的问题：在复杂的民主国家中，它们如何影响事实信息的传播。

5. 结论

可能有人会质疑，新闻算法在多大程度上只是将新闻业根深蒂固的专业逻辑具体化，而不是在多大程度上创造了一种新的逻辑。这是一个被神话化的差异，还是相较过去一个质的飞跃？本文认为，算法判断不仅仅是新闻业现有专业逻辑的延伸，还是一个新型集合，它包括行动者网络生产新闻的一系列实践，关于为什么这是判断的一个合法形式的争论，以及关于可以合法化的知识类型的假设（Ananny，2016）。

从新闻判断到算法判断的认知转变，充满了社会后果。新闻工作者通过与他人共同建立的权威关系，使自己作为世界知识的文化生产者的角色合法化（Carlson，2017a）。随着算法应用的增加，整个系统会做出调整，从而改变新闻合法性的模式、新闻知识的形态，以及社会对新闻业的期望。关于算法判断效用的假设，已经在新闻业算法实践的话语中形成，特别是通过对算法客观性以及对大规模个性化合理性的讨论。这些发展引发了一些问题：新闻知识应该是什么样的，以及新闻机构应该如何运作。最明显的是新闻价值朝个性化转变。在个人层面上，算法派生的个性化为过滤气泡创造了必要条件（Pariser，2011），过滤气泡会限制受众对不同话题或不确定意见的接触。在社会层面上，个性化算法抑制了公众的集体愤怒（Pettman，2016），这使得帕克对新闻知识“使政治行为成为可能的东西，与其他形式的集体行为不同。”的定义不易实现。

新闻判断和算法判断的社会后果都需要重新评估，但从新闻合法化话语中消除主观判断，使得这种反思变得更加困难。算法判断通过断言计算的客观性具有优势，使得这个问题进一步加剧。尽管这个断言存在缺陷（Gillespie，2014），但对计算的客观性的信任，进一步掩盖了通过算法干预可以避免的新闻判断，或通过排除新闻报道中人的主观性的价值，使新闻权威的危机始终延续。

捍卫新闻判断首先要承认已经发生的变化。新闻写作已逐渐从描述性转向解释性表达（Fink＆Schudson，2014），这就要求新闻工作者为其权威重新提出论点，不仅要代表世界，更要理解世界。但这并不意味着完全放弃客观性规范，而是承认并捍卫专业判断中固有的客观性和主观性的相互关联。例如，“透明度”越发被用来当作合格报道的规范基础（Vos＆Craft，2016）。透明报道通过开放制作背后的流程，向观众展示新闻报道是如何完成的。这种观点重新设定了新闻工作者与受众的关系，支持主观新闻判断，同时也允许外界对其监督。透明报道还可以对信息环境中新闻算法的能力进行有价值的检验。提高透明度就需要应对自动化新闻生产过程中作者的不明确性（Montal＆Reich，2016），以及公开算法流程的不情愿（Diakopoulos＆Koliska，2016）。它还提高了算法对伦理（Ananny，2016）、文化（Striphas，2015）和认识论（Parasie，2015），以及其他主题影响的敏感性。

对算法判断话语影响对新闻业思考的方式进行批评和回应，需要全新的视角。对于新闻工作者、技术专家和新闻受众而言，这迫使他们对专业新闻判断和算法决策的区别更加敏感。最明确的一点是，新闻工作者需要积极主动地做出审慎判断，为他们的文化权威打造新的论据。鉴于对客观性的坚持，这种行为很可能会受到谴责，但却越来越有必要。对于学者而言，则需要把注意力聚焦在算法判断改变新闻生产的方式、管理算法的过程及其输出的制度安排以及算法判断的话语合法化上。

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[1]原文Automating Judgment?Algorithmic Judgment, News Knowledge, and Journalistic Professionalism，见New Media＆Society（2018）20:17551772.

[2]马特·卡尔森（Matt Carlson）：美国圣路易斯大学传播学系副教授。

[3]徐婧：西安交通大学新闻与新媒体学院讲师。

算法文化[1]

特德·斯拉伯斯[2]

蔡润芳 译 徐偲骕[3] 校译

2009年的复活节可能会因为一件事情被人们所铭记，那就是亚马逊（Amazon）网站的热度居然超过了耶稣基督。不管怎样，在推特上这一情况是真实的。在四月的那个长周末，有关在线零售商亚马逊的短消息突然大量涌入推特，一跃成为推特热门话题排行榜的榜首，最终在复活节这天击败了耶稣基督（James，2009b）。然而，正如披头士乐队在1966年所体验过的那样，“比耶稣更受欢迎”（约翰·列侬［John Lennon］曾这样评价乐队）并不一定是一个值得令人艳羡的处境。数万条由推特达人推送的消息标签“#AmazonFail”表明，亚马逊公司遇到了麻烦。这些网民质疑，亚马逊为什么开始把有关男同性恋和女同性恋主题的图书排除在其销售排名、搜索和畅销书排行榜之外？

作家马克·R.普罗夫斯特（Mark R. Probst）首先使得这一问题引发广泛关注。在耶稣受难日这一天，他注意到几本同性恋浪漫小说在亚马逊销量排行榜上消失了，包括他自己的小说《小母马》（The Filly）。他给亚马逊客服写信，希望这只是一个简单的错误。给马克回邮件的客服回复说，亚马逊有一项措施是把带有“成人”内容的作品过滤出最畅销的产品列表。愤怒的马克在复活节的凌晨时分在他的博客上发表了一篇关于此事的文章，他指出了亚马逊前后政策的不一致。这一事件随后被各大新闻媒体报道，他们追踪到自2009年2月起，同性恋类题材书籍就从亚马逊的主要产品列表中消失了（Lavallee，2009；Kellog，2009；Rich，2009）。

随即在周一下午发布的新闻稿中，亚马逊的一位发言人将此次错误归因于“一个令人尴尬且愚蠢的编目错误”。超过57000本书受到此事影响，除了同性恋主题的书外，在标题中包含“健康、精神、身体、繁殖、性医学和色情文学”的书也受到了影响（James，2009a；Rich，2009）。据报道，一名在法国的亚马逊技术人员将单个数据属性“成人”（adult）的值从false更改为true。这一改变带来的影响随即蔓延到了全球范围内的亚马逊在线商品目录，即在列表中删除了所有使用相应元数据标记的图书（James，2009b）。亚马逊坚称，这次事故不是因为同性恋恐惧症，而是由于技术系统的自动调试放大了人为错误而导致的失误。

在这场争议之后，作家兼LGBT（女同性恋者、男同性恋者、双性恋者、跨性别者）活动家拉里·克雷默（Larry Kramer）指出：“我们现在必须更加关注亚马逊，以及他们如何掌控世界文化遗产”（Rich，2009）。的确，亚马逊可能一开始只是一家零售商，但它已发展成为人类将文化工作委托给数据密集型计算过程的许多方式中的一个范例——对人、地点、对象和想法进行排序、分类和分级[4]。事实上，亚马逊的后端数据基础设施是如此庞大，以至于2006年它开始以“亚马逊网络服务商”的名义向客户出售过剩的产能。它还通过其电子书阅读器Kindle来收集关于人们如何阅读的敏感数据——更不用说它是如何根据用户的浏览记录和购买模式对产品进行配置和营销的（Striphas，2010）。无论是亚马逊，还是它的同类产品谷歌、脸书、推特、网飞（Netflix）等，都是将人类的思维、行为、组织和表达融合到大数据和大规模计算的逻辑之中。这一举措改变了“文化”这一类别长期以来的实践、体验和理解方式。这就是笔者在亚历山大·R.加洛韦（Alexander R Galloway，2006）之后称为“算法文化”[5]的现象。

本文的目的是追溯数据驱动算法文化发展的一系列条件，并在此过程中初步了解“它”是什么。尽管可以有很多方式来探讨，这里最重要的推动力是历史定义。可以关注与算法文化相关的真实陈述（即话语）的传播（Foucault，1972），或者绘制算法文化这一概念在世界上传播的社会学图谱（Mannheim，1955）。或者，可以从词源学的角度来追溯特定词语的起源，又或者从语言学的角度来理解词语在历史上的确切用法。

虽然本文结合了上述理论路径来讨论，但本文的主要思路来自雷蒙德·威廉斯（Raymond Williams，1983）对“关键词”的研究。本文分析了词语“误用”的一些实例，用来给某些特定单词和词簇进行具体化的选项语义学（alternative semantics）分析。这些实例分析使通过语言来理解现实的新途径或至少是不同的方法成为可能，例如，将长期以来被认为是定性人类经验的概念性必要条件——“文化”绘制到计算数据处理的轨道上（Kittler，2006）。本文的论点是算法文化的语义维度至少和技术维度一样重要，后者或许因为显而易见的原因往往成为人们关注的焦点。但是正如威廉斯（1983）所述“一些重要的社会和历史进程发生在语言中”，语言生产了新的存在领域，在此之后这些领域才被技术制品填充（Striphas，2014）。

此外，关键词方法对于理解意义和意义的潜在性方面是非常有用的，这些潜在性在当代的用法中作为“一种不明显的痕迹”而持续、坚持和存在（Gramsci，1971:324；Seigworth，2000:237）。研究这些关键词不仅可以将算法文化置于更长的时间范围中去分析，还可以反思现在以算法的名义所宣称的客观性和平等主义。在语义学之外，算法文化的风险在于它逐渐放弃文化的公共性，与此相反的是出现了一套新的精英文化。

1. 今日关键词

加里·霍尔（Gary Hall，2002）在《文化的碎片》（Culture in Bits）一书末章开头写道，“如果理查德·霍加特（Richard Hoggart）的时代有电子邮件会怎样？”（p.126）。这相当于在问，“如果经典的文化研究者身处这个充斥数字计算技术的时代，会创作出什么样的文化研究著作？”想象一下如果雷蒙德·威廉斯（1958）写《文化与社会》（Culture and Society）的时候碰到“#AmazonFail”事件。他将会如何理解他所定义为“文化为一切人类社会都将面对的法庭”（Williams，1958：viii）与“计算化决策制定”（Hallinan＆Striphas，2014）的文化交织？

威廉斯（1983）最初的目的是展示文化如何从一个曾经在英语中相对晦涩的单词转变为20世纪初“最复杂的两三个单词之一”（p.87）。他通过在术语网络中追踪语义变化的方法来做研究，其中许多术语成为他的著作《关键词：文化与社会的词汇》（Williams，1976/1983）一书的基础。《文化与社会》的绪论提供了一个更简洁故事的版本，通过聚焦工业、民主、阶级、艺术和文化这五个关键词的历史和互连性表明，“我们用以看待日常生活的思维模式发生了一般性的改变”（Williams，1958：xiii）。在前四章中，威廉斯搭建了一组语义坐标，用于描绘文化的转变意义和重要性：从一种以畜牧为基础的前现代的理解到一个更有远见的现代观点——“一件事物本身”，它不仅包括“艺术的整体”，而且包括“整个物质的、智力的和精神的生活方式”。（p.xvi）。

《文化与社会》一书所讨论的历史时间跨度为1780到1950年，这一时间段的选取涉及两个标志性的历史事件，工业革命和第二次世界大战的结束。后者促成了另一场伟大的变革——被称为计算机革命、通信革命或控制论革命等（Beniger，1986:4-5）。尽管威廉斯很有先见之明，但他能否完全洞察其所述终章的意义仍值得怀疑。更有可能的是，他选择1950年，是因为这一时间点标志着该世纪中叶，此时历史和未来的象征或多或少地自由交融。不过，我们可以看到当威廉斯（1958）在《文化与社会》的结尾处总结“传播”概念时，提到了他对新技术的关注（pp.296，300-304，313-319）。然而，直到出版了《文化社会学》（The Sociology of Culture），威廉斯（1981）才指出了文化、信息和数字技术之间的关系，并且只是在著作的结束语中顺便提及（pp.231-232）[6]。他可能无法提出一个有关文化的完整的修正理论，但他为如何评估自1950年以来的文化语义，以及实践与经验的坐标变化奠定了重要基础。

我们仍然生活在这种转变之中，尽管这些威廉斯在1980年代所试图理解的各种新趋势和新倾向在今天变得更连贯一致了。“#AmazonFail”事件说明了这一点，反映了消费、商品化和一系列其他日常文化活动都是数据驱动的活动，受到基于机器的信息处理的影响（Striphas，2009:81-110）。实际上，如果不对“文化”一词周围的术语进行重新组合，这个事件就难以甚至不可能被理解。威廉斯（1958）在《文化与社会》一书中所指出的那些因素无疑仍然很重要，但在最近几十年里，许多其他因素涌现了出来。扩展的关键词列表将包括模拟、应用、云、代码、控制、聚合、复制、数据、设计、数字、格式、免费、朋友、游戏、图表、黑客、人、身份、机器、消息、移动、网络、噪声、对等、平台、协议、搜索、安全、服务器、共享、社交、状态、网络，等等[7]。然而，就像威廉斯一样，笔者想挑出一小部分词汇，它们的语义曲折能够告诉我们一些有关今天“文化”一词的意义，以及有关大数据、数据挖掘和数据分析的政治。威廉斯讨论过第一个词“信息”，其他两个词“群众”与“算法”本文来分析[8]。

2. 信息（Information）

如果“文化”一词的使用情况非常“复杂”，那么“信息”的使用也同样是非常矛盾的。约翰·达勒姆·彼得斯（John Durham Peters，1988）将其词源描述为“充满了颠倒和妥协的历史”（p.10）。就像一个喜怒无常的青少年，它在专一性到普遍性、经验性到抽象性之间摇摆不定。然而，从算法文化的角度来看，这一摇摆也让“信息”变得有趣，它引出了一个更古老的词义，《牛津英语词典》将其描述为“现时的稀缺”（now rare）（Peters，1988:11；Gleick，2011）。

“信息”这个词来源于拉丁语，自公元12或13世纪出现在英语中时，这个词的核心张力就已经显现出来了。在早期阶段，信息主要有两个语义域：宗教和法律。《牛津英语词典》中提到的“现时的稀缺”主要是宗教用法，尽管可能更倾向于将它描述为精神的，甚至是神圣的。在此，信息表示“给予某物形式或本质特征；充满某一特殊性质的行为；激励”（“Information”，n.，n.d.）。这一定义假定一种在某事物的形塑与赋予其性格、实质或生命之间不可化约的联系。

信息的法律定义源于古罗马法典。广义上讲它指涉的是“传授犯罪知识”，在美国法律中更具体地指“未经大陪审团起诉而向法官提出的指控或刑事指控”（“Information”，n.，n.d.）。虽然这里的信息取决于拟人化的人类代理并在其间传递，但这一定义不同于近期对“信息”这一词的理解，即“关于特定事实、主题或事件的知识传播”（“Information”，n.，n.d.）。在法律意义上，这里的信息不是指信息本身，指的是一些范围更窄的东西——“一条信息”，甚至“信息”。作为对应的动词形式，“信息铺设”（laying of information）是一种特殊的交流方式，是一种言语行为，其结果是把无辜的人变成被告，并制定社会仪式，以便在发生某种动乱之后恢复秩序。这里的定义最接近宗教意义上的品格或品质的给予，虽然现在的信息“来源”是指世俗的互动。

近代早期的经验主义和唯心主义思想对“信息”概念的影响不容小觑。笔者之前提到的“关于某一特定事实、主题或事件的知识传播”的定义，表明这个术语受到了早期现代思想的影响，因为这种设定意味着信息不是作为内在的性质或特质，而是一种外在的感觉数据。这种语义上的微变是很重要的，它强调了信息的轨迹已经从前现代到早期现代甚至更往后。尽管它继续指涉神圣或世俗的存在，但一种更加对象化的定义逐渐地使这个词原本的意义边缘化了。

“知识传播”（knowledge communicated）的被动语态结构是很重要的，因为它表明信息被认为是一种来源于自身之外的东西。在伊曼努尔·康德（Immanuel Kant）的框架内，它属于本体，或非中介意义的数据范畴。这标志着与精神和法律定义的重大偏离，相对于它的化身，神圣性或表述行为，这两者都将信息定位于身体。而另一种对象性的定义则开创了从主体中抽象信息的过程；信息不再属于主体，成为一种相对于我们的认知能力来说是有序的独立的原材料（“Information”，n.，n.d.）。

20世纪的信息理论家诺伯特·维纳（Norbert Wiener）有一句名言：自然世界由“无数可能与信息有关的人”组成（转引自Rheingold，1985:113），这个观点与他近代早期的前辈们的著作划清了界线。他们同样地想象了一个用感官输入轰炸我们的世界。然而之后的发展不是一脉相承的，导致这个词的意义变得更加分散。如果信息类似于“与谁有关的消息”，那么它就不需要特别指向任何人。更重要的是，在维纳的构想中，信息根本不需要指向任何人。

顺便说一句，维纳关于控制论和信息的两本主要著作的主角既不是大脑，也不是据称能规定人类世界构成方式的认知结构。相反，维纳认为主角是光电池和高射炮，以及更实用的东西，如自动开门器和恒温器（Wiener，1954，1961）。与上发条的时钟或其他简单的机械装置不同，这些装置的工作方式或多或少与环境条件不协调，这些机器“必须通过感觉器官与世界和谐相处”，并根据它们接收到的信息调整它们的行为（Wiener，1954:33；21-22）。1944年，物理学家薛定谔（Erwin Schrödinger，1967［1944］）主张生活“以负熵为能源”，也就是说生活不多不少正是一个置于充满信息的世界中的有秩序的小口袋（70）。维纳在四年后讲述了一个类似的故事，但加入了一个重要的转折情节。如果机器对信息有自主意识，那么显然信息并不是专属于人类。

因此，从第二次世界大战开始，机器不仅仅被视为有用的工具，而且开始被视为秩序的守护者。格雷戈里·贝特森（Gregory Bateson，2000［1971］）认为信息对他们的工作至关重要，他将信息定义为“一种带来改变的差异”（a difference that makes a difference）（p.315）。贝特森和维纳一样是控制论领域内的专家，所以如果贝特森用“比特”或简单的“是与否”来定义信息并不会令人感到惊讶。但贝特森同时也是一位训练有素的人类学家，并且与他有过14年婚期的妻子是著名的美国人类学家玛格丽特·米德（Margaret Mead）。他们有一个孩子叫玛丽·凯瑟琳（Mary Catherine），也成为一名著名的人类学家。因此他的定义在这一方面看会让人感到讶异。因为在一个对人和文化具有如此浓厚兴趣的家庭里，当贝特森把信息称为“一种带来改变的差异”时却从来没有问过“对谁？”的问题。到20世纪70年代初，信息如之前一样，仅是人类和事物被赋予物质、特性或特征的残余过程——in-formed。它已经成为一种反人类学的（counter-anthropological）标杆，消除了人类和机器之间长期存在的差异：告知-统一（inform-uniform）。詹姆斯·格雷克（James Gleick，2011）简洁地阐述了这个问题：“这全是一个问题。”（p.280）。

1966年，福柯在《词与物》（The Order of Things，1971［1970］）的结尾处说，“人是近代的一个发明……同时它可能已经接近它的尾声”（p.387）。六年以后，德勒兹（Gilles Deleuze）和瓜塔利（Félix Guattari）在《反俄狄浦斯》（Anti-Oedipus）开篇中写到“所有东西都是机器”——包括植物的生命、动物的生命、机械装置、电子产品、经济活动、天体等等（p.2）。夹在他们之间的是贝特森，对于这位人类学家来说，文化生活成为很多类型的信息处理任务之一。另外还可以看到，文化对象、实践和偏好的感觉构成了一个数据语料库（“数据”［data］这个词来自拉丁语，指“一些给定的东西”），尽管这些数据超出了人类科学中预期接受者不可知论的传统观点。人类将不再享有作为文化生产者、仲裁者、策展人或阐释者的专属权。考虑到长期以来精英们以文化差异的名义所践行的耻辱、无礼和残暴，这或许是一个好的发展。但是，如果人与机器之间表面上的一致性导致文化实践和决策不能更好地展开，又会怎样呢？

3. 群众（Crowd）

“群众”这个词的词源学考察与“信息”一样，是一项极性倒转的研究。这个词大约在15世纪进入英语中，是对荷兰语、德语和弗里斯兰语中表示施压或推动的动词的改编。英语中的动词形式“to crowd”保留了这个单词的早期含义，尽管在某些语境中，体力（phyical force）的元素可能是比喻性的，而不是字面意义。《牛津英语词典》中提到，“直到1600年，‘crowd’这个词还比较少见”，这意味着这个词的兴起时间大致与早期现代性同步（“crowd”，n.d.）。这个词的名词形式经常与mass、mob、multitude和throng互换使用，通常指在公共场合，特别是在城市环境中举行大型集会的人群。通常，它表示“拥挤”“效率低下”和“挫折”，比如在短语“与群众作战”（fighting the crowds）和“三人成群”（three's a crowd）中的使用。它也暗含了个人的匿名性和参与却不作为的意思，比如短语“一群旁观者（a crowd of onlookers）”[9]。由于这些原因，直到最近，“群众”还几乎只包含贬义的含义。

从语义上来讲，在19世纪，“群众”这个词已经形成，成为新闻业和学术关注的主流[10]。查尔斯·麦基（Charles Mackay）于1841年在英国首次出版的《非同寻常的大众幻想与群众性癫狂》（Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds）是相关方面的重要著作。这本书记载了一些事件，麦基（2001［1841］）叙述道，“整个社群突然把注意力都放在了同一个对象上，并且对其展开疯狂的追求”（p.ix）。这些事件从股市泡沫到发型变迁、口头禅、慢性中毒、决斗、超自然实践和17世纪荷兰人对郁金香的狂热。这是一本包罗万象的书，然而在对“群众”的明确洞察方面，它提供的信息少得惊人，对麦基来说，这些证明集体对理性弃置的实践和事件。超出他们的内疚。相反，他似在迎合当时的传统观点：“俗话说的好，人总在人群中思考；我们会看到，他们成群结队地发疯，而他们只是慢慢地、一个接一个地恢复知觉。”（Mackay，2001［1841］：x）。

麦基不仅遵循传统智慧，他还利用了这种说法。在他关于“群体思维”（thinking in herds）的论述之前，他引用了一个类似的概念叫“大众心理”（popular mind）（Mackay，2001 ［1841］：x）。这两个术语有些许的不一样，但从语义上来看就是偷梁换柱的概念。动词短语“群体思维”似乎是指一个活跃的、有生命的过程，尽管在这个过程中，任何个人的贡献都被广泛地记录下来。名词形式的“大众心理”在很大程度上省略了过程，提出了一些泛指所有人而不是特定人的概念。在这个意义上，“群众”的词源与“信息”的词源非常相似，从人体中剥离出来，转化为非物质的物体，然后扩散到世界。

这种对群体的理解方式被古斯塔夫·勒庞（Gustave Le Bon）的《乌合之众：大众心理研究》（The Crowd: A Study of The Popular Mind）（2002［1895］）终结。勒庞提供了一套麦基没有的解释框架。勒庞的这本书与“大众阶层进入政治生活”有关，他把大众阶层描绘成一个邪恶的、不加思考的群体（horde）：“历史告诉我们从一个文明赖以生存的道德力量失去影响力的那一刻起，我们完全有理由相信，这个文明的最终瓦解就由那些无意识的被称为野蛮人的野蛮群体带来”（Le Bon，2002［1895］：xii-xiii; Arnold，1993［1869］）。

勒庞的书被理解为是对大众的抨击（Milgram＆Toch，2010；Surowiecki，2004）。可以肯定的是，这书是一首对少数特权统治衰落的挽歌，类似于埃德蒙·伯克（Edmund Burke，1999［1790］）的《对法国大革命的反思》（Reflections on the Revolution in France）。勒庞的文章中明显流露出一种无可奈何的语气，暗示着他不情愿地接受了当时正在出现的政治现实：“我们即将进入的时代，实际上是一个乌合之众的时代（ERA OF CROWDS）。”（Le Bon，2002［1895］：x）。这或许有助于解释为什么《乌合之众》中也包含了一些勒庞提出的更为模棱两可的观点，比如下面这段：“举例来说，还有什么比一种语言更复杂、更有逻辑性、更奇妙的呢？然而，这种令人钦佩的有组织的生产是从何兴起的呢，它一定是群众无意识的天才结果”（Le Bon，2002［1895］：v）

无论是巧合还是有意为之，勒庞都勾勒了一条关于理解群众的重要思路。这条路线是在古典自由主义和苏格兰启蒙运动的重叠中发展起来的，并在亚当·斯密（Adam Smith）的著作中得到了充分的彰显。亚当·斯密（1977［1776］）在《国富论》中试图解释那些显然是自发的经济活动，用勒庞的话来说就是“巧妙地组织生产”的经济活动。但是，亚当·斯密并没有注意到“群众”的意义。事实上，在他37.5万字的巨著中，“crowd”这个词只出现过四次，而且都是动词形式。亚当·斯密解析了另一个不同类型的概念，虽然它在修辞上可以媲美勒庞的“天才”人群。这就是著名的“看不见的手”，在亚当·斯密（1977［1776］）的观点中，“看不见的手”把个体经济行为者的利益与整个社会的需要联系起来（p.477）。

神秘的、幽灵般的“看不见的手”本质上是一种经济活动的神谕，在这一方面来说它与前面提到的“信息”的精神意义并没有太大的区别。到了20世纪，哈耶克（Friedrich A Hayek）更加明确了这种联系，有助于支持一种萌芽于亚当·斯密和勒庞的有关“群众”的更为积极的观点。哈耶克的（2007［1944］）重要著作《通往奴役之路》（Road to Serfdom）（1944）在欧洲和美国都具有丰碑性的意义。哈耶克相信，应该有一种力量被赋予控制国家的任务；对他来说，这种力量就是经济领域。因此，他认为国家不应该干预经济活动，应当把经济活动的协调任务留给分散在各地的个别行动者（Hayek，2007［1944］：232）。哈耶克并没有把这种协调归因于神秘的看不见的手，而是强调了“信息”的作用。用他自己的话说，信息在编排这种复杂的集体舞蹈时，尤其是在价格系统中扮演了关键角色（Hayek，2007［1944］：95）。

和亚当·斯密一样，哈耶克对群众本身也没有诉诸笔墨。不过，他对“个人”的理解却可以追溯到最早英语中“群众”（crowd）的概念，即对他人施加压力。基于此，他带来了有关群众是睿智的、有建设性的观念。哈耶克并不是唯一致力于发展这一概念的人。1965年，哈耶克的朋友、经济学家曼库尔·奥尔森（Mancur Olson，1971）通过描述集体行动背后隐藏着的“逻辑”，驳斥了群体本质上是愚蠢和非理性的这一说法[11]。社会学家斯坦利·米尔格拉姆（Stanley Milgram）也是如此，他早期关于服从权威的著作在他后期关于群体的著作中得到了脚注，在他的著作中，他否定了一种观点，即群众会使原本有思想的人受到迷惑（Milgram，2010；Milgram and Toch，2010）。最后，尽管雷蒙德·威廉斯在意识形态上与哈耶克截然相反，但我们仍必须提及他为群众的救赎所做的贡献。《文化与社会》的结论是对“大众即乌合之众”这一概念的延伸批判，最终洞悉到“事实上没有大众；只有把人们看作大众的方法”（Williams，1958:300）。威廉斯提出的“社区”或“共同文化”（common culture）与我在这里追溯的群众概念有着不可思议的相似之处：一个“需要不断调整和重新绘制的复杂组织”；虽然否认个人“充分参与”的可能性，但仍给予他或她一定的影响或感化；以及没有能力达到“完全意识到自己”的状态（Williams，1958:333-334）。

正是这一系列正向的含义催生了当今的“众包”“群体智慧”等概念，这些概念在过去二十年间广为流行，如：“蜂群思维”“集体智慧”“智能系统”“团体天赋”等（Howe，2008；Jenkins，2006；Kelly，1995；Levy，1999；Rheingold，2002；Sawyer，2007；Shirky，2008；Surowiecki，2004；Tapscott and Williams，2006）。由于对群众的理解产生于各式各样的传统，更不用说20世纪发生的技术变革，从那时到现在的转化很难说是完美的。当威廉斯（1958）写到“团结”是维持“共同文化”的必要条件（pp.332-338）的时候，他能预料到今天这种团结能够通过计算被伪造吗？与此同时，当专有的计算机平台成为在线互动网络的主要中心时，如何使群众得到救赎呢？[12]

4. 算法（Algorithm）

与“信息”和“群众”相比，在理解当今文化上，算法并不是一个十分显耀的关键词。如果说前两个词被认为具有主导性或者普遍性的意义，那么算法则被描述为是新兴的，或者是倾向于传统观念上的被认为是受控制的。然而，正如詹姆斯·格雷克（James Gleick），2011在《信息》（The Information）中所指出的那样：“算法在20世纪发挥了核心作用。”（p.206）[13]。

“算法”（algorithm）是从阿拉伯语、希腊语、中世纪拉丁语、古法语和中世纪英语传入现代英语中的。从历史上看，算法与希腊词汇“Arithmó（αριθμóV）”，即“数”高度相关，英语中的“算术”（arithmetic）由此派生。尽管《牛津英语词典》认为这是一种词源学上的曲解，算法最常见的当代定义是指一个正式的过程或一组按步骤进行的程序，往往在数学上表达为在这一连接中的流动。实际上，算法这个词出自“algoritmi”，是对9世纪波斯数学家阿尔·花剌子模Abū Jafa rMuh ammad ibn Mūsā al-Khwā rizmī姓氏“al-Khwārizmī”的拉丁文音译（‘Algorithm’，n.，n）。“算法”（algorithm）在13世纪初被首次记录在英语中，当时在乔叟（Chaucer）的《坎特伯雷故事集》（Canterbury Tales）中算法的写法是“augrim”。从18世纪早期到20世纪早期，这个词经历了一系列的正字法变换，最终形成了它约定俗成的拼写法“algorism”（Karpinski，1914:708）。今天的算法“algorithm”一词的写法也出现在18世纪初，但直到1940年才成为标准的正字。

困惑的原因主要来自两篇关键性数学著作，它们的作者都是阿尔·花剌子模，“算法”一词就来源于他的名字。最终导致“算法”这个词有两种不同但又相关的意思。第一篇手稿名为《积分和方程计算法》，简称为《代数学》（The Compendious Book of Calculation by Restoration and Balancing），介绍了许多代数的基本方法和操作。“代数”（algebra）这个词本身，源自阿拉伯语中的“al-jabr”，经西班牙摩尔语传入西欧语言中（Crossley＆Henry，1990:106；Smith＆Karpinski，1911:4-5；Karpinski，1915）。顺便说一下，“h·isāb”这个词出现在阿拉伯版本标题中的“al-jabr”之前，被翻译成运算，也表示算术。从概念上讲，“算法”（algorithm）“算术”（arithmetic）这两个词自9世纪以来一直是一箭之遥。因此，这两个词相互破坏的情况是不太可能的。更准确地说，直到20世纪初期，“算法”这个词的算术意义还不占主导地位或者说不受欢迎。

另一个关键性的文本是阿尔·花剌子模所著的有关印度或印度阿拉伯数字的，或者今天西方人称之为“阿拉伯数字”的无标题手稿。人们普遍认为阿尔·花剌子模的这一无题手稿在中世纪向欧洲人介绍阿拉伯数字的过程中发挥了关键作用（Crossley＆Henry，1990:104）。正如阿尔·花剌子模的名字在代数书中成了算术（arithmetic）的同义词，他的名字也成为阿拉伯语记数系统本身的同义词。作为这种联系的遗产，“algorism”作为“算法”（algorithm）这个词的过去形式在今天已经失宠了。直到20世纪初，阿拉伯数字还通常被称为“算法数字（the numbers of algorism）”（‘Algorism’，n.，n.d）。

不过，这并不是“Algorism”唯一的意思，也不是最有趣的解法。“Algorism”的语义语境包括一系列次要意义，这些意义是理解算法文化的关键。其中最重要的是它与零的密切联系（Smith＆Karpinski，1911:58）。“零”（Zero）这个词来自梵语“空白”（s＇ūnya），引入到阿拉伯语中为“空的”（sifr），现代英语形式的词根“cypher”源于此（Smith＆Karpinski，1911:56-57）。因此，短语“cypher in algorism”长期与“零”（zero）这个字互换使用并非是巧合。有时“cypher”会用来指定阿拉伯数字中的任何数字，这时候与“algorism”同义（‘Algorism’，n.，n.d.，‘Cipher, Cypher’，n.，n.d.）。此外，直到19世纪中叶，“cypher”和“zero”一样，都可以指一个占位符——通常带有贬义，表示“无用的”人（‘Cipher, Cypher’，n.，n.d.）。与此同时，今天出现了“cypher”更为常见的定义，即密码或破解密码的方式。

所以，一方面，我们有“algorithms”，指揭示有关世界真相与趋势的一组数学程序。另一方面，我们有“algorisms”，指编码系统，它可能会揭示也可能会隐藏。一个吹嘘说能提供接近真实的途径；另一个，就像一个替补，占据了它的位置。然而，为什么在20世纪早期，“algorithm”比“algorism”更受欢迎，以至于后者的形式现在几乎成了一种古词？

简言之，是“信息”。出自美国贝尔实验室工程师的具有里程碑意义的两篇论文成为这一问题的试金石。第一篇是拉尔夫·哈特利（Ralph Hartley）1928年发表的《信息的传递》（Transmission of Information）。第二篇是克劳德·E.香农（Claude E. Shannon）于1948年发表的《传播的数学理论》（Mathematical Theory of Communication）。哈特利的论文值得注意的点有很多，主要涉及技术领域，但也许他最大胆的举措就是将传播纳入了信息的范畴。他说，在任何给定的传播中，传者都会在心里选择一个特定符号……随着选择的进行，越来越多可能的符号序列被消除，信息将变得更加精确（Hartley，1928:536）。因此，哈特利把传播理解为一种程序性的活动——一种碰运气的游戏，其中的赌注是信息，或者在特定的交互环境中实现信息同一性的可能性。香农后续研究了这一问题，对哈特利的理论提出了质疑。

哈特利和香农论文的不同之处在于香农对传播过程的信任明显不足。对哈特利来说，符号的揭示导致理解和秩序是一件相对自然的事情。而对香农来说，传播是一件纷乱的事情，它由过去和现在的许多复杂的决定因素所组成，混乱是传播的自然状态。因此，传播发生在充满不确定性的环境中，或者用信息论的语言来说即为：熵；秩序不能被视为理所当然，而是需要加以设计。香农的问题是如何解析信号和噪声，从而增加系统达到足够有序程度的概率。因此，他需要设计一套程序用以处理一系列支配传播过程的决定因素，可以把这套程序称为算法，尽管他没有特别使用这个术语。香农可能认为他在发展一种“传播的数学理论”，但事实上，他是最早提出信息算法理论的人之一。

值得一提的是，香农不仅是一位才华横溢的电气工程师，还是一位世界级密码专家。第二次世界大战期间，香农在贝尔实验室参与了一些政府资助的“保密”项目。在那期间，他发表了一篇不太为人所知的，最初属于保密的题为《密码学的数学理论》（A Mathematical Theory of Cryptography）的论文（Shannon，1945）。换句话说，香农是在算法（algorithms）和编码系统（algorisms）的结合点上操作的。或者正如他多年后描述他在传播和密码学方面的工作时所说，“它们靠得太近了，你无法把它们分开”（Kahn，1967:744；Gleick，2011:216-218）。对香农来说，传播的确在一般意义上只不过是密码学或加密和解密的一种特殊的、更简单的情况。他认为信号和噪声被困在令人眼花缭乱的熵的舞蹈中，同时还有明显的冗余，如果使用正确的数学方法加以利用，可以在很大程度上缓解动荡，从而为秩序指明方向（Rheingold，1985:119）。香农在工作中提出的具体建议是，使用算法（algorithms）来削弱编码系统（algorisms）。

5. 结论

笔者已经尽可能地去连接“信息”“群众”与“算法”三者之间的关联点。当然，笔者意识到还有很多遗漏的有待连接的点，遗漏在这种概要性的论述中是不可避免的，弗朗哥·莫雷蒂（Franco Moretti）曾称这种方法为“遥读（distant reading）”（p.1）。我很清楚这项研究中的偏见，尤其是文章中所引用的欧洲血统白人男性在工作和经验中享有特权。这样做的目的不是为了抬高他们。相反，我想讲一个关于词语世界的故事，或者说是通过非常规地使用特定的术语来帮助形成“参考的世界”（Guattari，1995:9）。尽管如此，我想再多说几句关于我这里呈现的概念化的历史是如何与文化，以及大数据、数据挖掘和分析联系起来的。

马修·阿诺德（Matthew Arnold，1993［1869］）的《文化与无政府状态》（Culture and Anarchy）因为以精英视角来定义文化，即“人们思考和说过的最好的东西”（190）而臭名昭著。在其书的另一处，阿诺德把文化称之为“甜蜜和光明”，从而为他想象中的一小群文化使徒定义了一个理想状态，他认为他们会像他一样传播文化的福音。除此之外，书中还有关于文化的第三个观念，虽然很难被忽视，但却被前两个更容易引用的定义所掩盖。他把文化称为“一种权威原则，以抵消似乎要威胁我们的无政府主义倾向”（Arnold，1993［1869］：89）。对于阿诺德来说，作为权威原则的文化意味着一种选择性的民族传统，尤其指英国的艺术和文学传统。在他看来，在阶级对立加剧以威胁英国社会时，这将为民族团结和道德提升创造基础。

“文化作为权威原则”在算法文化中以及围绕算法文化运作起到主要作用。然而，今天的“文化”本身并不是“权威原则”，而是算法被越来越多地赋予了消除熵的任务，或者用阿诺德的话说，消除“无政府状态”。你甚至可能会说“文化”正在迅速发展，从零售到租赁、搜索到社交网络，远远超出了特定信息处理任务所产生的积极影响，尤其是当它们与群体信息学相关时。在这个意义上，算法，至少从阿诺德起，在很大程度上承担了文化的主要职责，即“重组社会”。正如布鲁诺·拉图尔（Bruno Latour，2005）所说：“使用一整套分析工具用以在庞大的数据体中发现统计的相关性，似乎将原本不相干且离散的人群团结在了一起”（Hallinan Striphas，2014）。

我在本文的开头与文中的论述过程中已经提到，算法文化的关键性部分在于过程的私有化：指为确立包含特殊社会团体的价值观、实践与人造物在内的文化，进行的持续性斗争的决策和辩论的形式。塔尔顿·吉莱斯比（Tarleton Gillespie，2011）通过研究推特热门话题趋势列表来探讨了这一问题。他指出，推特公司的黑箱算法在如何确立话题的重要性上面令人迷惑不解。他写道：“有趣的问题不是推特是否在审查它的热点话题趋势列表”，“有趣的问题是我们如何理解话题趋势列表……当我们认为它是‘错的’时，我们可以认为它是应当负责任的”（Gillespie，2011）。他认为推特之类的网站利用人民所相信的“算法真实（algorithmic real）”为热门话题排序，好像它们忠实呈现了现实一样。但是问题比这更复杂。吉莱斯比（2011）补充说，“我们没有足够多的词汇来评估像‘趋势’这样的算法工具所作出的干预”，这一洞察强调了语言、技术、大数据、统计分析和政治经济等问题是多么的错综复杂。因此，我们首先探讨了有关算法文化的语义文本或者说关键词，用以作为研究问题的框架，然后才能再在此基础上讨论文化决策的私有化（prioatizatim of calture decision making）的问题。

简言之，关于在亚马逊网站中看到的产品推荐。亚马逊会说，这些都是一个人浏览和购买历史的结果，这些历史与亚马逊的数百万其他顾客（一种群众）的历史记录相关联，可以用来确定谁的购买行为模式与自己的相似。你也可能会喜欢这类基于圈组的算法推荐，反之亦然，亚马逊称之为“协同过滤”。谷歌的工作原理据报道也与此类似。尽管谷歌公司的算法技术早就超越了最初的“网页排名”算法，即通过衡量转入一个网站的链接数量来确定其相对重要性，但它仍然利用广泛的用户数据来判断什么在网站中最重要。正如《连线》杂志在2010年描述的那样：

网页排名被认为是在搜索引擎中引入了一种民粹主义的衡量标准：数百万具有网络链接内容决定权的人的民主。但是谷歌的工程师们……正在开拓另一种民主——数以亿计的人在谷歌上搜索，利用收集到的海量数据来支持其算法（Levy，2010:99-100）。

所有这些说法使得算法文化听上去像是民主公共文化的最终成果。现在，任何一个可以连接互联网的人都可以参与到决定什么是“最好的想法与最好的内容”的角色中去。笔者很想说，“要让马修·阿诺德失望了”，我不相信算法文化在精神上，甚至在执行上，与阿诺德式的项目有那么大的差距。尽管可能是民粹主义言论，但我相信我们正在回归他的使徒式的文化愿景。我上面引用的《连线》杂志上的一篇文章也说：“你可能认为谷歌的算法只是一个搜索引擎，但是等着瞧吧，钻到它后台去看看它能做什么”（Levy，2010:98）。关键问题是，由于商业机密法、保密协议和非竞争性条款的制约，实际上几乎没有人知道亚马逊、谷歌、脸书或其他任何一家领先的科技公司的“后台”到底是怎么运作的。正如吉莱斯比（2007）所说，你无法看到焊过的引擎盖下面到底有什么（p.222）。

回归最古老的“信息”观念的本源——某种赋予人和物体以形状、品质或特性的神秘实体。我并不是要贬低“群众”在生成原始数据方面发挥的作用。而是在我看来“群体智慧”在很大程度上只是数据处理过程中的一个占位符，或者说是一种算法。而它正日益成为一种私有的、排他性的以及有利可图的事情。这就是为什么，我相信在这个时代“算法”将越来越起到决定性作用，也可以解释为什么像亚马逊、谷歌和脸书这样带有民粹主义言论的公司居然可以迅速成为新的文化传道者。

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[1]原文Algorithmic Culture，见European Journal of Cultural Studies（2015）18:395412.

[2]特德·斯拉伯斯（Ted Striphas）：美国科罗拉多大学，媒介、传播和信息学院副教授。

[3]徐偲骕：复旦大学新闻学院博士研究生，加拿大卡尔顿大学新闻与传播学院访问学者。

[4]这并不是说算法文化在某种程度上是严格的计算文化而不受人类的影响。正如塔尔顿·吉莱斯比（Tarleton Gillespie，2014）以及前面例子所指出的，最好将算法设想为将人与非人、文化与计算结合在一起的“社会技术的集合体”。同时，算法文化的一个关键点是文化决策过程的自动化，使得决策大大脱离了人类的掌控（Flusser，2011:117）。

[5]加洛韦没有给出“算法文化”的具体定义，也没有为这个术语提供任何类型谱系。这却是本文的主要讨论范围。

[6]在美国之外，这本书的简版标题为《文化》。

[7]这些术语中的一些出现在富勒（Fuller，2008）的研究中，尽管他并没有严格遵守威廉斯的关键字方法。受威廉斯启发的《新关键字》（New Keywords）（Bennett et al.，2005）只涉猎了少量词汇。本·彼得斯（Ben Peters）等即将推出的《数字关键词》（Digital Keywords）项目是迄今为止在这方面发展的最引人注目的项目（Welcome, n.d.；Striphas，2014）。

[8]在威廉斯对“信息”一词的兴趣之外，我无法提供强有力的经验证据来支撑我为什么选择这一词。我靠的是我的直觉，或者说我想做一个思维实验，看看把“信息”“群众”和“算法”放在一起是否会产生对文化的新理解。因此，我们不应该因为缺乏学术严谨而忽视“直觉”方法。例如，柏格森（Henri Bergson，1992）率先从康德的官能学说中恢复直觉的作用，把直觉看作一种与世界联系的方式，这种联系没有那么明确，因此与持续时间更协调（126-129）。最近，劳伦·贝兰特（Lauren Berlant，2011）提出了一个关于直觉、身体和情感之间关系的强有力的例子（52-53）。格雷戈里·J.塞格沃思（Gregory J Seigworth，2006）也提出了直觉和威廉斯所谓的“事先发展的（pre-emergent）”之间的关系，即一种超越可见和可表达领域的体验。同时，塞格沃思将注意力集中在单词“经验（experience）”“实验（experiment）”和“经验主义（empiricism）”之间的词源学联系上也不是巧合（Seigworth，2006:107-126；Williams，1977:132）。

[9]这里的例外是“the usual crowd”一词的用法，这个词是指一群想互相熟悉的人聚集在一起。

[10]威廉斯（1983）指出，在此之前英语词汇“诸众”（multitude）占据了主导地位。18世纪和19世纪“大众”（mass）这个词开始崛起，同时“群众”（crowd）也相应崛起（p.192）。

[11]关于奥尔森与哈耶克的友谊，请参见p.viii.

[12]有关平台政治的批判，请参见吉莱斯比，2010。

[13]虽然算法（algorithm）这个词在英语中并不常见，但它的使用大约从1960年起出现了一个戏剧性的高潮。在那之前，它几乎没有怎么出现过，但在1970年到2000年间，它的使用量增加了约3500%，接近与“群众”（“Algorithm”，n.d.）。

算法的社会权力[1]

大卫·比尔[2]

张韵 译 王如一 校译

近期的一部电视剧《随性所欲》（Casual）让观众认识了亚历克斯（Alex），一位对生活不抱幻想，却执着算法的互联网企业家。我们会发现，算法是亚历克斯的在线约会公司Snooger成功的关键。他已经过着一种看似没有任何约束但又不满足于颓废和奢侈的生活。然而，他不断地对算法进行调整和改进，试图完善它，试图磨炼和精炼它具有的能力。亚历克斯似乎希望这种算法能够为人们完美匹配伴侣，并预测成功的伴侣关系——包括他自己。由于需要磨炼，他不断地改进算法，试图完善计算结果。他知道如何利用算法来突显自己的优势，网站的其他用户也同样知晓。他们知道何种身份特征组合可以实现更多的匹配，但亚历克斯却希望算法可以以不被用户操控的方式对身份特征进行配对。到《随性所欲》第二季时，亚历克斯合伙的公司陷入了困境。我们从希望收购该公司的风险投资家那里发现，出问题的原因是这种算法实在太完美了。它的预测过于精确。结果，人们找到了长期的伴侣，再也不需要这个网站了。对此，解决的方案是降低算法的预测能力。

在《随性所欲》这部电视剧的设定中，算法是一种间歇、神秘和强大的力量——描绘了亚历克斯对完美的追求，同时也积极地塑造了社会联系和关系。这与它们在社会世界中的存在有些类似，算法是背景或设定的一部分（见Parisi，2013:26-36）。《随性所欲》再生产了这样一种情境：算法是一种既强大又极大程度上不会被注意的社会存在。但我们需要犹豫一下。这显然是对算法权力的一种想象；在这个愿景中，对编码的投资可以带来不可思议的和不可抗拒的推理预测能力。这个例子展示了两件需要考虑的事情。首先，它说明了算法的嵌入式本质及其在社会过程中的潜在作用（见Kitchin＆Dodge，2011；or Manovich，2013）。笔者要补充的是，这是关于这些算法如何工作以及它们所扮演的角色类型的一个非常特殊的概念。更重要的是，笔者希望在本文最后阐述这一论点，《随性所欲》这部电视剧只是关于今天如何想象算法权力的一个说明性例子。这意味着，当思考算法权力的时候，不仅要考虑编码的影响和结果，还需要考虑关于算法的概念和认识在社会世界中进行传播的强有力的方式。在这些有关算法的概念中，我们可能会发现更广泛的合理性以及知识的生产和规范——算法的概念在如何完成事情或应该如何完成事情方面具有强大而令人信服的影响力。

这把我们带到了一个非常著名的车库门口。1998年，拉里·佩奇和谢尔盖·布林（Larry Page＆Sergey Brin）在位于门洛帕克（Menlo Park）的一个车库里开发出了著名的网页排名（PageRank）算法，该算法驱动了谷歌的搜索结果。麦考密克（MacCormick，2012:25）解释说，这种算法的强大之处在于它“大海捞针”的能力。正如我们所知，这种力量具有得以对遇到的媒体进行分类和排序的能力。通过使用“权威度（Authority）”模型，该算法能够使用标记来评估与所选搜索词相关的重要性（见MacCormick，2012:36）。随着算法的发展，网页排名算法获得了不同寻常的知名度（Gillespie＆Willson，2016）。更令人瞩目的是，“技术无意识”言论（Thrift，2006:224）瞬间被一种声称算法技术是复杂媒体组合中一个组成部分这一论调而动摇。因此，网页排名算法当然是非典型的。它是一种我们有所了解的算法，让我们有机会反思它得以塑造我们的知识并产生结果的能力（Bilic＇，2016）。更常见的情况是，算法进程从我们身边绕过却不被注意。一旦我们开始反思这些进程的规模——包括算法、分类、过滤、搜索、排序、推荐、决策等等——那么关于算法的社会角色的讨论可能就会加速。人们希望了解这些算法过程是如何塑造社会和日常生活的（Willson, this lissue）。我们希望对如何体验“算法文化”（Striphas，2015），以及如何过上“算法生活”有所知晓（Amoore＆Piotukh，2016）。这是意料之中的，不仅仅是因为技术组合的密度在不断增加，而且算法过程似乎也在承担越来越大的权重和责任。

这表明了两个基本问题。第一个问题是理解什么是算法。第二个问题则是理解不同的算法是如何工作的。换句话说，我们需要一些描述，来帮助更详细地理解所谓的算法的社会权力（the social power of algorothms）。也就是说，需要理解什么是算法，它们有何用途，以便充分理解它们的影响和后果。这是在理解上会遇到的障碍。要同时精通社会理论和编码的技术细节是相当困难的。并不是说这种结合是不可能的，但它更可能需要合作，而不只是局限在单个学者处理的范围内。类似麦考密克（2012）的《改变未来的九大算法》（9 Algorithms that changed the future）有助于建立一种对规模的感知，但很难使我们的观察进一步深入——很多算法形式的规模、变化和设计原则在很大程度上仍然存在斯里夫特（Thrift，2006）所说的“技术无意识”。其结果是社会科学家在一个层面操作，而程序员在另一层面操作，很难跨越其间的鸿沟。现在有大量的工作正在揭示特定算法过程的影响。布赫（Bucher，2012）对脸书的EdgeRank算法的示范性研究就是这样一个例子（Neyland＆Moller, this issue）。布赫的研究揭示了这个流行的社交媒体平台上信息流的性质，以及它是如何得以让特定事物对个人用户可见的。事实上，我们现在看到越来越多的人对算法产生了研究兴趣（见Ziewitz ［Ed，］，2016a）。

正如这里所表明的那样，当试图研究算法的社会权力时，最大的一个问题可能就是充分理解研究对象的潜在困难。算法的不确定性可能导致我们误判它们的权力，过分强调它们的重要性，将算法误解为是一个独立的行动者，或者忽视权力实际上通过这种技术进行部署。这种理解上的困难，以及其他事情，使帕斯奎尔（Pasquale，2015）得出结论，我们生活在一个“黑箱社会”中。他认为，这是一个充斥着“神秘技术”（Pasquale，2015:1）的社会。帕斯奎尔的核心观点是“编码规则所制定的价值和特权隐藏在黑箱内”。帕斯奎尔（2015:8）强调，这很重要，因为“权威越来越多地通过算法表达”。这样的观点引发了一系列关于算法在权力部署或表达中的作用的问题。这些问题涉及这种权威的性质以及算法是否具有表达或启用权限的能力。在帕斯奎尔的研究中，大数据和算法之间存在联系，算法为这些大数据提供了一个目的和方向。因此，算法成为政治关注的来源，数据通过这些算法决策被操作化。正如帕斯奎尔（2015:21）所说，“关键决策不是基于数据本身做出的，而是基于算法分析的数据而做出的”。在这里，算法的作用作为代码的决策部分（见Beer，2013:65），它是分析性和决定性的（关于算法在数据分析中作用的讨论，见Kitchin，2014:100-112）。事实上，在没有（或几乎没有）人类干预的情况下得以做出决策的能力，往往是有关算法潜在权力问题讨论的核心。当然，这就产生了关于能动性的作用等问题（见Pasquale，2015:38），但任何想要理解社会秩序的人都应该会感兴趣，特别是当软件可能正在扮演构成性和行动性的角色，并以我们的名义治理社会世界时。

由此可见，试图探索算法的社会权力的一个关键问题是，首先以何种路径来理解算法。我们应该把它们当作一行行代码，当作客观事物，还是把它们当作社会过程，在这些过程中社会世界被体现在代码的基础上？如果试图将算法从社会世界中分离出来，以分析它的属性和功能，那么问题就来了——将其视为一种技术上独立的对象，作为一种独特的存在而存在，很可能是错误的。将算法分离出来，以便询问它有何用途，首先需要将算法从社会世界中分离出来，然后把它视作一个独立于社会进程的实体来对待。算法不可避免地以社会世界的愿景为模型，并考虑到受商业或其他利益和议程影响的结果（正如［Williamson］16）。这些算法不仅是在社会环境中产生的，它们也是社会世界不可分割的一部分；它们被编织进实践和结果。这些结果通过模型回到算法设计中，形成递归过程（见Parisi，2013）。由于算法可实现数据循环，它们可以在需要调整结果的地方进行调整和重新编码（见Kitchin＆Dodge，2011:30；or Gillespie，2016，this issue）。因此，将算法视为独立于其社会生态学之外的研究对象可能是错误的。算法不应该被理解为存在于这些社会过程之外的对象（Neyland＆Möllers, Kitchin＆Willson）。它们的存在和设计是社会力量的产物，同样，它们的实现和重新设计也是如此。

为了广泛地思考权力通过算法运作的物质方式，我将简要概述一系列观点，这些观点代表了算法以某种方式牵连、涉及或融入社会权力动态的领域（关于如何理解算法的更详细的讨论，见罗布·基钦［Rob Kitchin］在本刊中的文章）。下一节从本卷收录的文章中，概述了一系列可能与算法功能相关的问题，以及如何将这些功能视为社会秩序中权力分配的一部分。

1. 权力与算法

在过去的10年里，算法已经成为社会科学工作中一个相当成熟的存在（正如基钦在本卷中的概述；还可见Ziewitz，2016b）。当我们考虑这项工作以及与之相关更广泛的变化时，我们首先可以提出一些重要的分析问题，如果对理解算法的社会权力或通过算法运作的社会权力感兴趣的话。首要关注的是人与机器能动性的啮合（见Beer，2013:63-101；Crang＆Graham，2007:792；Mackenzie，2006；Ziewitz，2016b：7）。随着“数据化”进程的不断扩张以及数据以不同的方式反馈到人们的生活中，这类观察最近被纳入有关能动性的地位这一更广泛讨论中（Kennedy, Poell＆van Dijk，2015）。

我们可以将这些更广泛的议题，与算法为人类的自由裁量权而产生的一些具体问题联系起来（见Amoore，2013；Berry，2014），或者将其与Introna（2011:122-130）称为“人类能动性的编码”相联系。这种关注很可能会使我们超越对算法的兴趣，回到哈拉维（Haraway，1991）、海耶斯（Hayles，1999）和米歇尔（Mitchell，2003）在控制论、界面理论和后人类主义方面所做的研究。随着算法系统在日常生活中的出现（见威尔森在本卷中的文章），这种兴趣获得了新的动力，尤其是在算法被视为从人类行动者手中取得了决定权，或者认为算法对思维的限制削弱了自由裁量权的情况下（见Berry，2014:11）。克劳福德（Crawford，2016）因此反思了这种能动性的政治，并提出了算法是否可能具有竞争性的问题。关于能动性的问题是复杂的，但是算法权力的概念通常基于这样一种假设：算法具有某种形式的能动权力。本·威廉森（Ben Williamson）在本刊中讨论了认识的作用，他对流行概念“智慧城市”（smart city）进行了展望，探讨了这些愿景如何渗透到“智慧课堂”（smarter classroom）和“智慧教育”（smarter education）中。这种聚焦使威廉森能够探索“大脑学习”是如何与“算法学习”互动的。他的研究探讨了我们是如何理解或表现这样一组互动的。正如他所说，这是为了探索“精神生活是如何被算法理解的”。他的研究为我们提供了一个关于如何探索人类和机器能动性的显见啮合的例证。这一主题进一步与尼兰和莫勒斯研究的“分布式能动性”概念相联系。尼兰和莫勒斯以及威廉姆森（Williamson）的具有平衡性和启发性的研究表明，人们很容易想当然地认为算法主导了决策过程，与之相反，他们指出，正在进行的各种能动性的交织要复杂得多，需要谨慎和批判性的理解（也可参见Amoore，2013；Yeung，2016，this issue）——如果使用能动性这一术语是正确的话。正如伯林和旋瓦茨（Bolin＆Schwarz，2015）在其他地方讨论的那样，算法的结果常常被“翻译回”成“传统的”社会参数。然而，从广义上讲，我们有必要探索算法是如何做出选择的，或者它们如何提供信息来指导和形成选择。然后，当然，人类在算法设计中具有能动性，正是人类的设计塑造了这些过程的运行，或者通过算法模型将期望的结果进入系统中（见Mackenzie，2006）。

既然算法被视为代码的决策部分，那么人们有兴趣了解算法如何塑造组织、机构、商业和政府决策，也就不足为奇了。第二组议题与上述问题有关，是关于算法在这类决策中扮演的角色。这一议题旨在反思算法在塑造人们如何被对待和判断方面的作用。或者算法塑造结果和机会的方式。这是为了反思算法系统是如何构建到组织结构中的，并思考它们是如何塑造决策的，或如何融入所做的选择的——以及这些选择如何成为人们生活的一部分。卡伦·杨（Karen Yeung）的文章探讨了算法在监管和治理中的作用。杨研究了算法和大数据在“基于设计”的监管中所扮演的角色。杨在探索算法如何塑造选择时探讨了“超轻推”（hypernudge）的概念，即基于大数据的轻推在预判行为中成为一种强大的存在。在这个议题的其他方面，塔伊纳·布赫（Taina Bucher）思考了这一进程的另一面。除了反思人们对算法的不同看法，布赫还通过直接关注“人们和算法相遇的场景和空间”来探索“算法如何让人们产生感觉”——将这些“个人故事”的细节具体化。因此，布赫的研究是对算法及其所影响的日常生活经验的检验。米歇尔·威尔森（Michele Willson）的研究同样以这种视角展开，他关注的是算法在构建日常生活时的嵌入式本质。在罗布·基钦的文章中，这种视角也被作为一个潜在的分析角度来讨论。类似地，塔尔顿·吉莱斯皮（Tarleton Gillespie）的分析说明了如何响应算法过程可以促进结果偏向特定议程。因此，正如吉莱斯皮在他对这个问题的论述中所指出的，那些理解算法的人能够将事物呈现为“算法上可识别的”。在这里，我们看到算法是如何被理解和潜在地操纵的，特别是当算法可以被重新编码以使某些东西不那么显著时，吉莱斯皮在案例研究中清楚地表明了这一点。综上所述，这些研究提供了关于如何有效利用算法来影响决策和行为的见解和一系列观点，以及这些算法过程如何在日常经验层面得到体验和反映。这些文章结合在一起，提供了各种规模的算法分析——从多国组织结构到个体的身体。通过查看其他资源，我们可以进一步支持这种多标量（multiscalar）方法。例如，切尼-利波尔德（Cheney-Lippold，2011）甚至提到了形成“算法身份”的可能性。在这个尺度上，本合集中伯恩哈德·里德（Bernhard Rieder）的一篇文章认为，我们可能会探索一些“中间地带”，介于更概念化的算法理论和它们的技术细节之间。对于里德来说，这是一个丰富的潜在分析空间，它将更广泛的社会对算法的理解与对其技术能力和整合的理解联系起来。

这就引出了第三组议题，可以理解为算法分类、排序和预测的政治。这将包括算法创建、维护或巩固反常规范和概念的能力（见Crandall，2010:83）。在这里，我们可能想知道算法是如何塑造其所遇到的内容，或者算法是如何确定优先级并使之可见的。这是为了探索算法系统的预测如何影响人们的生活，塑造他们所知道的，他们所认识的，他们所发现的，他们所经历的。这里，算法的强大之处在于它们具有的做出选择、分类、筛选、排序和定级的能力。也就是说，决定什么是重要的，决定什么应该是最可见的。搜索结果是一个例子，同样，社交媒体的信息流或是推特上的“当你离开的时候”（While you were away）列表也是一个例子。同样，里德的文章对理解此类分类过程进行了重要的干预。里德提醒我们，这些算法系统，以及如他所说的“算法技术”，并非凭空而来，而是建立在现有的分类方法、思想和类别的基础上。马赫尔（Mager，2012）关于资本主义意识形态如何嵌入搜索引擎过程的研究，对于理解更广泛的权力结构如何进入算法过程和设计具有指导意义。类似地，罗布·基钦对我们可能采用的探索算法的各种方法进行了提纲挈领的概述，并强调了算法的行为性角色。基钦建议我们揭示算法是如何构建的，它们是如何工作的，以及它们在世界上扮演的行为性角色。他的文章提供了六种方法来探索这一点，并克服了在排序过程中正确评价算法的性能作用这一困难。基钦的论文在把握可执行性的同时，解决了算法获取访问和管理异构形式的问题。与之相关联的，还有被算法封闭的生活，或者帕里泽（Pariser，2011）的流行著作中称之为“过滤气泡”（杨与里德在本刊也进行了讨论）。这一线索或论点表明，算法排序过程可能会限制文化体验和社会联系。这涉及算法可能会缩小或关闭外部影响的方式，让人们不断地接触相同的人、体验、新闻和文化等等。有人建议，在考虑算法如何分类和排序时，我们必须考虑算法重复模式的路径，从而关闭那些适应现有模式的交互。为了进一步拓展算法排序议题，丹尼尔·尼兰（Daniel Neyland）与诺玛·莫勒斯将算法权力问题化。他们将重点放在算法的排序和排序动力上，从而提出一些问题，即认为算法拥有某种权力时所产生的困难。他们指出，当试图理解与算法相关的权力时，我们需要把这种权力看作“效果而不是事件的原因”。（这让我们再次回到杨对“超轻推”概念的重要讨论）。也就是说，权力是通过算法过程的结果实现的。因此，需要认真注意算法的“如果……然后”流程。他们的核心观点是，我们需要把算法看作一种深层次的关系，是一组关联的产物。对尼兰与莫勒斯而言，算法“绑定”于它们运作的各种关联和情形之中，而不是它们自身所拥有的实体。因此，以理解算法的排序权力为例，我们需要理解促进这些算法过程及其结果的关联、依赖和关系，而不是将算法视为社会权力的承载。

以上并不能完全列举将算法视作可能具有某种社会权力的所有方式（更多详细讨论，参见本合集的其他文章，以及本特刊中基钦所做的概述）。相反，这只是一个粗略的列表，只列出了一些最突出的问题，即将算法的功能和行为与它们的社会角色、含义和后果一起进行考虑。这些观点直接和间接地联系到本特刊的一些主题。但是，本专题所收集的文章充满了各种想法和可能性，远远超出了笔者所提供的粗略的大纲。笔者只是对这些影响深远的问题进行了简短的介绍。

2. 算法观念的权力

上一节讨论的问题可能与分析算法本身的权力有关。在进行总结之前，为了展示更多的可能性，本节将更直接地关注算法观念的强大权力。我们需要越过算法本身，来探索算法的观念是如何成为其潜在权力的一个重要特征。这意味着我们要关注的是，作为更广泛的理性和看待世界的方式的一部分，算法的观念是如何被唤起的。这里的问题将围绕着算法如何被设想以促进计算客观性的某些价值观和形式。

首先，结合前一节的讨论，探索算法权力的一种路径是将其与真理的产生联系起来。对福柯（Foucault）而言，至少在20世纪70年代中期，真理的产生被置于理解权力运作的中心（见Foucault，2004/2014）。福柯（2004:24）聚焦真理以试图讲述权力是“怎样”的。在1976年的系列讲座《必须保卫社会》（society must be defended）中，他把对真理的兴趣与他早期对权力与知识之间关系的兴趣联系了起来。在1976年1月14日的一次演讲中，福柯（2004:24）回顾了他在过去几年中对权力的思考，他认为：

复杂的权力关系穿过和建立这社会实体，并规定其特征；它们相互不可分离，也不能在没有真理话语的生产、积累、流通和运转的情况下建立和运转。如果具有真理话语的某种经济学无法基于权力且从权力出发，并通过权力运行，也就不能行使权力。

当然，福柯无法直接解释这些活跃的算法系统的权力，也无法解释话语如何融入算法编码，或如何被算法的输出所塑造。然而，在这一点上，反思真理在权力是“怎样”的中所扮演的角色，我们可以从两种特定的路径开始反思算法是如何有能力生产真理的。首先，通过算法制造的物质干预。这就是上文所讨论的内容，以及算法产生结果的许多其他方式，这些结果成为或反映了更广泛的真理概念。然后，权力通过算法进行运作，依赖算法的输出来巩固、维持或产生某些真理。从这个角度来看，算法可以被理解为会围绕风险、品味、选择、生活方式及健康等问题而创造真理。对真理的探索随后与完美的算法设计相结合——也就是说，探索一种可以进行完美的物质干预的算法。算法可能会坚持一个真理，或者它的操作可能产生一个真理。第一个范畴反映在上面的讨论中，它关注的是跟踪算法本身的权力运作。第二，这就引出了笔者将在后文中专门讨论的一点：算法的话语干预。这是一种更接近福柯意义上的真理创造。这与算法的术语或概念的使用方式有关，它是如何被构建的？什么样的真理被包裹于其中？也就是说，算法在话语中也是一种概念存在。我们可以看看术语或概念是如何被用来创造或延续社会秩序或相关方面的，或者某些真理是如何通过讨论或提及算法而培养起来的。这将意味着算法的概念本身在这些话语框架中起作用。这一概念具有一定的说服力，可能暗示着更广泛的权力主张和合理性。在这一开篇中，笔者粗略的论点是，如果我们同时探究算法的物质和话语干预，以及两者如何结合起来，通过产生和维护某些真理来提供社会权力，那么关于算法的研究将会更加丰富。

我们可以借助福柯的其他论述来阐明这里要表达的意思，以及权力是如何通过算法的概念或观念来运作的。例如，福柯（1991:60）还指出：

我并不质疑这些话语的本意，而是质疑它们显现出来的事实和条件；不是关于它们可能隐藏的内容，而是关于它们所造成的转变；不是关于它们像永恒起源的内在感觉，而是关于它们共存、居住和消失的领域。这是一个从外部性维度分析话语的问题。

在这一段落，我们看到福柯关注的并不是话语本身的内涵；相反，他关注的是提供话语的条件、话语所带来的转变，以及使用话语框架来开辟其应用领域的潜力。这至少在初期有助于我们理解算法的概念或观念，以及话语建构算法物质存在的方式其本身如何带来转变、塑造场域，并揭示话语被阐述的某些条件。福柯在其他地方也指出，他的研究旨在“分析话语本身，也就是指，作为语言和事物中介的话语实践：这些话语实践从人们可以定义事物并标明语言的用法开始”（Foucault，1989:61）。同样，我们只是开始勾画出这样一种研究算法的路径，但这意味着我们可以从一个角度来探索话语实践中的关系和潜在的断裂，而这种话语实践在作为一种事物的算法和作为一种词语的算法之间驻留并起媒介作用。

作为一种尝试，笔者建议，在试图理解算法的社会权力时，也应该考虑算法的术语或概念。在某种程度上，这种权力可以从它的技术和物质形式中分离出来，同时仍能捕捉到一些外在的东西。因此，我们需要在话语实践和话语框架中理解算法。算法的概念被用来产生影响和进行说服，提出建议并设想一种特定的路径、治理方法和组织方式。此外，这个词也是更广泛的理性和思维方式的一部分。因此，这要求我们一起探索和解释这个术语的权力，同时将它作为打开或揭示这种更广泛的理性的潜在焦点。算法的概念是更广泛的词汇的一部分，我们可能会看到这种词汇被用来促进某种合理性，一种基于计算、竞争、效率、客观性和战略性需要的合理性。因此，算法的概念可以在形成决策、影响行为和引导某些方法和理想等方面发挥强大的作用。算法的权力不只存在于代码中，算法通过代码成为体现人们意愿和效率的一种话语表达，每当算法被提及，便成了“标准化代码”（Foucault，2004:38）的一部分。算法的观念是我们应当去探究的社会权力的一部分。“算法”一词本身承载着某种权威性。算法在很大程度上因其精确性和客观性受到人们的信任。而某种合理性可能会被建构进对算法的这种认知中。围绕算法展开的话语，很可能揭示它们所参与的更广泛的政治动态。

考虑到这一点，我们或许可以打开算法的社会权力这个维度。这将要求我们揭示这一概念的来龙去脉及其传播方式，并且要求我们揭示附属于算法或与算法相关的各种权力，这些权力以承诺和理想的形式投射在代码上。这样做的目的是为了揭示被标记为算法的系统中的信任类型（例如，有人认为，算法是凌驾于人类能力之上的中立性的、可信赖的系统）。最后，揭示这种算法视野如何为算法系统的扩展和集成负责。人们谈论这些系统的方式，是它们如何融入社会和组织结构的一部分，也是它们的隐含逻辑得以进行传播的一部分。例如，算法的概念可以与塞蒂娜（Cetina，1994:5）的研究联系起来，成为组织赖以运行的故事的一部分。

因此，我们就有了一个双管齐下的方法，来探究由此产生的算法的社会权力。在这方面，福柯（2004，34）提出了以下相关观点：

我认为更多的是知识形成和积累的实际工具，这是些观察的方法、记录的技术和研究探索的程序，是些检验的工具。也就是说，权力，当它在自己细微的机制中运转时，如果没有知识的形成、组织并进入流通，或者毋宁说没有知识的工具，便不能成功。

这就意味着，我们需要把算法看作这个知识工具的一部分，而权力正是通过这个知识工具产生的。然而，与此同时，“话语、概念和制度”之间存在着联系，在这种联系中，“知识有一种潜意识，这种潜意识有自己特定的形式和规则”（Foucault，2006:578）。考虑到这一点，我们也可以把算法的概念看作知识工具的一部分。特别是，通过促进对计算和以知识为基础的治理形式的需求，算法概念被用来证明技术装置的扩张和整合是合理的。

显然，这里还有许多值得讨论的；目前，笔者只想简单地指出，算法不仅存在于代码中，而且还作为一个概念或术语存在于社会意识中，这个概念或术语经常被用来代表一些东西（不一定是代码本身）。理解算法的社会权力，就是在理解算法作为代码的权力的同时，试图理解算法的概念是如何走向世界的，它们是如何被话语所框定的，以及它们被认为的能够实现的前景。福柯（2004:25）认为，“权力不断地提问题，也不断地问我们；不断地进行调查和记录；它使得对真理的探索得以制度化、专业化，并对这一探索给予回报。”真理探索的制度化，部分是基于这些系统的概念和这些工具的毛细血管具有的容量，以及权力话语框架是如何被激活以引导它们进入的。

3. 结语

在今后关于算法的社会权力的研究中，我们当然会继续探索黑箱内部——或者“黑箱社会”的算法工作原理（Pasquale，2015）。如前所述（见Graham，2004），我们需要深入内部来研究这些系统。这将要求我们了解系统的技术特性以及它们引导社会秩序的潜力。我们需要理解代码，但我们也需要考察各种类型的算法建模和编程所做的工作。与此同时，还需要研究这些算法在实践中如何发挥作用，观察算法如何融入组织、惯例、决策，等等。这些都需要我们分析算法的物质性和它们所处的系统，去了解程序员的工作，去观察建模的过程，去理解算法是如何成为日常实践的一部分的，去洞察决策过程并看看人们是如何应对这些算法流程的。

正如导言中所介绍的，其中一些研究正在顺利进行。笔者建议我们也要培养对算法的兴趣，从而探索围绕算法过程所产生的话语。这将有助于研究算法是如何成为更广泛的合理性、更广阔的社会变革和发展计划的一部分的。这是将算法概念视为权力动态的一部分。笔者已经提出，这可以通过算法产生真理的两种方式来思考——既作为系统的结果或输出，也作为话语强化的特定规范、方法和推理模式一部分。

“算法”的概念现在有了自己的力量，作为一个具有召唤力的简称，代表了计算系统的能力和潜力——比人类思考得更快、更全面、更准确。除了理解算法的集成，我们还需要了解这个术语是如何融入组织、制度和日常理解中的。算法相关话语可能为分析更广泛的政治合理性和治理模式提供一个焦点。在这一系列研究中，我们感兴趣的可能不是理解技术系统的社会权力，而是理解算法这一概念本身如何具有一种社会权力。算法现在是一种文化存在，甚至成为一种标志性的文化存在，不仅仅是因为它们所能做的，还因为在算法这个概念上所投射的期待。这意味着算法可以成为权力部署的一部分，不仅是就其功能而言，而且是就其如何被理解为一种现象而言。算法决策被描述为中立的决策，算法决策被理解为有效率的决策，算法决策被表现为客观和可信的决策，等等。我们当然需要更深入地了解我们所生活的算法系统的内部，但我们也需要分析算法概念的文化重要性——它代表什么，它能做什么，它可能揭示什么。

需要承认的是，当笔者为本期特刊（以及本文）选择标题的时候，给自己制造了一些麻烦。笔者的题目暗示了算法拥有或持有某种形式的权力。因此，它会引导我们去思考算法所拥有的权力，而不是去思考权力可能如何通过算法来发挥作用，或者权力如何与算法的设计、功能和结果形成同谋。正如福柯（2002:284）曾经说过的，“权力是需要被解释的东西，而不是提供解释的东西”。与算法相关权力的概念化问题，正是笔者希望本刊能够探讨的。人们很容易陷入一种关于自动化机器和智能环境强大力量的科幻反乌托邦（甚至乌托邦，这取决于你的视角）。但是，权力和算法之间的关系需要一个广泛的概念和方法的调色板，使分析可以从中发展起来。幸运的是，本期特刊的作者们巧妙地回避了标题可能引发的问题，并利用它作为一个契机来强调我们如何才能反思这个议题所依据的任何生硬的前提。笔者要感谢他们如此认真、深思熟虑和批判性地参与我所提出的议题。正如本期特刊中的文章所显示的，我们可以通过思考和质疑算法的社会权力，以许多其他方式来解决这些问题。在这一点上，笔者把任务移交给本期特刊中的这些文章，以便他们去添加所需的细节和细微差别。笔者在这篇介绍中提出的主题在各篇文章中都得到了回应，但是这些文章所提供的内容远远超过了笔者在这里能够完全概括的范围。

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[1]原文The Social Power of Algorithms，见Information, Communication＆Society（2016）8.译者注：该期刊于2017年以“算法的社会权力”为主题刊发了一期特刊（2016年在线出版，Volumezo, Issue 1），本文为该期特刊的导读文章。

[2]大卫·比尔（David Beer）：英国约克大学社会学系教授。

算法意识形态：资本主义社会如何形塑搜索引擎[1]

阿斯特丽德·玛格尔[2]

方师师[3] 译 张韵 校译

1. 引言

昨天在网上搜索有关“生物燃料”争议的话题，这是笔者最近在瑞典做的一个项目。和大多数用户一样，笔者使用了谷歌（Google）搜索引擎，在搜索框中输入诸如“生物燃料”或“生物燃料辩论”之类的关键词，通过谷歌搜索来回地浏览网站。除了从事生物燃料研究机构的链接、维基百科上的信息性文章和报纸上关于生物燃料社会影响的辩论之外，笔者还看到了一系列商业链接出现在赞助的搜索结果中（这些链接出现在网页的右边栏或在“有机”搜索结果的顶部）。与笔者的话题兴趣和当前位置紧密联系在一起，不同的生物柴油和生物酒精都用瑞典语做了广告。从搜索引擎结果到访问的网站和博客，生物燃料广告一直困扰着笔者。笔者对信息的需求显然转变成了消费者的需求，谷歌通过展示与笔者自己搜索内容相关的商业广告，试图满足这种需求。越来越多类似的广告想要说服笔者在虚拟购物车中放一辆“新能源汽车”和合适的生物燃料——尽管笔者最初的兴趣涉及生物燃料对环境和社会的负面影响。

关于生物燃料的在线搜索指向了本文的重点，即搜索技术和资本主义社会的紧密联系。根据范·康沃林（Van Couvering，2008）的说法，在过去十年中，搜索技术经历了一个激进的商业化过程。与此同时，人们对搜索引擎背后的商业模式也提出了越来越多的批评，主要是基于我上面介绍的以用户为目标的广告。虽然早期对搜索引擎的批评仔细审视了日益流行的页面排序算法及其在世纪之交构建的信息偏差（Innera＆Nissenbaum，2000；Hindman et al.，2003），最近他们转而质疑搜索引擎的收入和利润最大化模式，后文将继续讨论。这项研究有助于理解搜索引擎所体现的经济动态和“资本积累周期”（Fuchs，2011）以及它们对社会层面的影响。然而，罗勒（Röhle，2009）和笔者自己的作品（Mager，2009，即将出版）表明，搜索引擎，尤其是谷歌的强大地位，是在社会实践中协商和稳定下来的。

基于这一工作，本文试图展现参与搜索技术谈判的参与者和利益的异构网络。借鉴技术的社会建构传统（SCOT）（Bijker et al.，1987）和对参与搜索引擎开发的各种利益相关者的17次定性访谈，笔者调查了资本主义意识形态是如何通过社会实践融入搜索算法的。笔者展示了“资本主义的新精神”（Boltanski＆Chiapello，2007）是如何与搜索算法的数学保持一致并融入其中的，以及网站提供商和用户是如何遵守和稳定这种动态的。此外，笔者举例说明了私人拥有的搜索引擎及其商业导向是如何在社会政治背景下制定的，这种背景的特点是创新的技术氛围、私有化的新自由主义政策和无法掌握全球搜索技术的法律框架。这一分析拓宽了我们对搜索技术及其算法思想如何在更广泛的社会背景下开展协商的理解，并有助于重新考虑其商业取向，因为：

塑造我们技术的这些过程直接触及我们生活和组织社会的方式的核心。（……）理解它们将让我们看到，我们的技术不一定必须是它们实际的样子（Bijker＆Law，1992:4）。

2. 搜索技术的商业化

范康沃林（2008）调查了搜索引擎行业一段时间之后，认为搜索引擎开始于学术领域，并随着时间的推移而商业化。她确定了三个按时间顺序排列的时期：在“技术企业家”的第一个时期（1994—1997），许多搜索引擎——当时主要是目录——是从信息检索学科发展而来的，信息检索是计算机和信息科学的结合。在“门户与垂直领域整合”的第二个时期（1997—2001），这一时期恰逢互联网繁荣之后又进入萧条，其特点是从搜索引擎转向门户，如在此期间，雅虎的开发人员创建了内容渠道来细分受众，并达成利润丰厚的赞助交易。谷歌是一个例外，它在1998年推出了新的页面排序算法。创新算法采用网站链接的数量和质量来评估网站的价值（基于更古老的引文分析传统，如Mayer，2009）。在“联合与整合”的第三个时期（从2002年开始），搜索从媒体公司转移到科技公司，点击付费广告创造了巨大的收入，这使得像谷歌这样的大公司能够收购他们的竞争对手。

2000年，谷歌推出了一个名为AdWords的自动广告系统，该系统根据用户的搜索词来定位广告。模仿最初由搜索引擎GoTo发明的一项技术，谷歌允许广告商竞标出价，以使其出现在与个人选择的搜索词相关的赞助搜索结果的顶部。而以前的商业模式是从传统媒体那里接手过来的，比如像雅虎这样的门户网站就专注于受众。新模式的核心是流量，即访问者从一个网站流向另一个网站的流量。特别是谷歌基于“流量商品”的商业模式非常成功（Van Couvering，2008）。后来谷歌开始通过其AdSense计划，将付费广告点击联合到合作网站上，这就允许广告商将他们的广告与网站的内容联系起来。[4]过去十年的搜索引擎历史表明，谷歌已经成为搜索引擎市场上的一个大玩家，这正源于它的页面排序算法，也源于它聪明的商业策略。贾维斯（Jarvis，2009:5）对其成功的描述如下：

谷歌以分布式的方式思考。它追寻着民众。谷歌的信息遍布网络。它2008年的收入预计将达到200亿美元，其中约三分之一不是来自Google.com，而是来自其所有置于互联网中的网站。

虽然贾维斯等技术乌托邦主义者将谷歌视为成功的新“榜样”，但批评者已经开始审视谷歌和其他搜索引擎对我们的文化和经济的多方面影响（Halavais，2009；Vaidyanthan，2011[5]）。这一系列工作中的一个主要批评涉及搜索引擎进行的“用户画像”，这种分析能够根据用户的个人兴趣调整广告。“用户画像被广泛认为对个体和群体的欲望、习惯和位置信息的持续分发和编目”（Elmer，2004:9）。基于用户的搜索历史、位置和搜索词，搜索引擎开发了非常详细的“用户画像”，捕捉个人和用户组的愿望和意图。特别是大量的谷歌服务，包括谷歌搜索、谷歌邮件、谷歌地图、谷歌地球、谷歌分析、谷歌最近推出的社交网络平台Google+，以及它在智能手机操作系统安卓（Android）中的份额，为其提供了大量的“数据点”来创建详细的用户画像。[6]这些用户画像通过出售广告客户而转化为价值，埃尔默（Elmer，2004）称这种商业模式为“基于用户画像的服务”模式，用户免费获得服务，同时用他们的数据“付费”。

单一公司内大量的异构用户数据的集中和互联引发了严重的隐私问题。这一方面已经在监控研究领域被概念化，谷歌和其他技术，如社交网络平台，作为新型的对用户的“全景”监控而被讨论（Elmer，2004）。帕斯奎内利（Pasquinelli，2009:153）进一步争辩认为，“全景”的隐喻必须颠倒：“谷歌不仅仅是一个来自上方的数据监控装置，更是一个来自下方的价值生产装置。”借鉴马克思的思想，他阐述了谷歌的页面排名算法利用了网络的集体智慧，因为谷歌用来衡量网站价值的每个链接都代表了创造剩余价值的智慧的具体化。福克斯（Fuchs，2011）进一步暗示了理解谷歌包含用户活动在内的“资本积累周期”的重要性，谷歌不仅利用网站提供商的内容，还利用用户的实践和数据。它向广告客户出售“产销合一的商品”（Fuchs，2011）。他由此得出结论，“谷歌是终极的经济监控机器，也是终极的用户剥削机器”（Fuchs，2011）。然而问题是，为什么网站提供商和用户都遵从这种剥削计划，以及其他社会政治行为者如何在资本主义社会的大背景下稳定其动态？为了回答这个问题，本文借鉴了由SCOT传统发展出的概念。

3. SCOT与资本主义“精神”

20世纪80年代后期，一些学者开始质疑技术从生产到使用的轨迹遵循简单的线性模型这一观点。他们令人信服地证明了“我们的技术反映了我们的社会。它们再现并体现了专业、技术、经济和政治因素的复杂相互用”（Bijker＆Law 1992:3）。迄今为止，对自行车的社会结构分析是已知最早的一个案例，它显示社会价值观如何嵌入到技术中的。在追溯了自行车的历史发展之后，平奇和比克（Pinch＆Bijker，1987）举例说明了自行车是在一个复杂的参与者及其利益网络中磋商和构建出来的。恰如今天大众所知，自行车可以被视为既满足了运动自行车爱好者对快速自行车的兴趣，也满足了普通大众对安全自行车的兴趣。在19世纪末女性解放运动这一更为广泛的社会背景下，这一折中观念的达成得到了促进，因为当时妇女成为自行车的主要使用者。该案例研究概述了SCOT分析的核心分析类别，包括对“相关社会群体”及其利益的识别。卡尔森（Carlson，1992）进一步强调了经济背景，认为技术的失败和成功应该从技术的“意义框架”以及它们如何与特定时间点的社会经济文化相呼应来看待。例如，爱迪生（Edison）发明的电影失败了，因为爱迪生自己的意义框架深深植根于19世纪美国的制片人文化，而爱迪生的电影观众和竞争对手是20世纪消费文化的一部分。

借鉴这一工作，我详细阐述了搜索引擎是如何在当代意义框架内，尤其是在资本主义意识形态的参与者、利益和实践网络中进行协商的。根据博尔坦斯基和夏培罗（Boltanski＆Chiapello，2007:3）的说法，意识形态是“一套共同的信仰，铭刻在制度中，与行动联系在一起，因此扎根于现实”。根据这一定义，他们旨在超越意识形态作为说教话语的概念，并认为意识形态与实际实践，如管理实践交织在一起并嵌入其中。根据法国的管理文献，为了激励管理者和他们的员工，资本主义意识形态从20世纪60年代到90年代逐渐转变，并最终形成了一个采用新技术并依赖跨国公司利益的全球化资本主义。与这种转变同时发生的是对灵活、移动和独立的员工的偏好，比如硅谷互联网公司的员工。新资本主义精神已经成功地融合了博尔坦斯基与夏培罗（2007）所说的“意识形态”、1968年一代和新兴左派提出的“艺术批评”。工业资本主义被批判为有等级制度，不人道，限制个人的自由、真实性、自主性、流动性和创造性（相比关注不平等和阶级差异的“社会批判”）。工作场所的自我管理和灵活性等价值观的整合有助于资本主义的新精神得以延续。因此，艺术批评可能被视为间接服务于资本主义，正如博尔坦斯基与夏培罗得出的结论，资本主义将批评本身变成了一场根本性的危机。

例如，谷歌的成功是建立在扁平化的层级结构、灵活的劳动力和全球化的规模之上的，这很好地说明了新式资本主义的核心特征。然而，谷歌也很好地对应了伴随资本主义新精神而兴起的新的剥削模式。“一种在联系主义世界中发展的剥削形式——也就是说，一个通过在网络中组织经济活动来实现利润的世界”（Boltanksi＆Chiapello，2007:355）。谷歌没有接管基于受众的经典商业模式（如在互联网萧条期间崩溃的门户网站），而是采用了基于“流量商品”的新商业模式（Van Couvering，2008）。爱迪生在发展电影时并不了解当时的经济状况，与之相反，谷歌成功地将自己的技术与完全符合“联系主义世界”和“全球信息网络资本主义”的商业模式相结合（Fuchs，2010a）。正如贾维斯（2009）所说，“谷歌以分布式的方式思考”。搜索引擎及其资本主义意识形态如何在社会实践中稳定下来这一问题，本文将在分析中通过关注“相关社会群体”及其在搜索技术建构中的利益来阐述。

4. 研究与方法

这一分析的实证基础包括17次定性专家访谈。按照理论抽样的方法，笔者确定了参与搜索技术发展的核心参与者。理论抽样是扎根理论方法论（Glaser＆Strauss，1968）中的一种方法，研究者可以根据研究早期收集的数据选择新的研究参与者和数据源。最初的6次访谈主要包括计算机科学家、程序员、软件开发人员和从事信息检索的人员（主要来自大型通用搜索引擎）这样的技术人员。为了跨越技术领域以调查搜索技术是如何被更广泛的社会背景所塑造的，笔者根据第一次采访中讨论的主要问题——包括搜索引擎的商业模式、隐私问题、媒体辩论和法律框架——确定了更多的参与者。因此另外的6次访谈分别采访了一名搜索引擎优化专家、一名经济记者、一名网络活动家、一名法学家和两名与搜索技术相关的决策者。针对第一类技术人员的采访，受访者部分来自美国，因为大多数大型搜索公司都是在美国发展和建立的，也有的来自德国，用以涵盖欧洲的观点，以及关注全球搜索技术对当地社会政治环境带来的挑战（特别针对后一类的受访者）。最后，还采访了五名研究搜索引擎及其社会影响的学者，作为背景材料充实我的数据（主要来自美国和德国，一名来自爱尔兰）。考虑到谷歌在搜索引擎市场上的主导地位，这些采访主要围绕谷歌，但并不仅限于此。

所有17次采访都是在2010年10月至2011年2月期间进行的，一半是面对面进行的，另一半是通过视频Skype进行的。定性的、深入的访谈是由一系列问题来组织的，这些问题确保了访谈的可比性，同时也为受访者及其不源自同背景的个人观点带来了足够的灵活性（Flick，2009）。这些采访被完全转录和编码，并根据搜索引擎社会建构中的参与者和利益进行分析。编码方案包括类别和子类别，遵循扎根理论方法（Glaser＆Strauss，1968）采用定性文本分析软件Atlas T.I进行。

5. 实证分析：算法意识形态

笔者以参与者和利益为中心的分析清楚地表明，工程师、网站提供商和用户被认为是搜索引擎开发中最主要的“相关社会群体”。三分之一的受访者将工程师描述为核心驱动力，即“设计代码的人”（软件开发者）。其他人提到了网站提供商，他们创建网站并连接搜索算法所需的链接，根据关键词对结果进行索引、排名和显示。此外，由于搜索结果越来越符合用户的兴趣、位置和愿望，用户和以追踪形式自动反馈的用户数据被视为核心驱动力。一位信息检索专家这样描述了搜索结果的“定制”：

想象你是一名间谍，你一直在观察这些人的一生。你知道他们的一切，他们吃过的东西，他们去过的每一个地方，如果你想象，你看到他们坐在电脑前，他们将要进行搜索，如果他们有一个查询，一般来说这个查询非常模糊，但考虑到所有的上下文和你知道的关于他们的一切，你可能仍然可以提供非常好的结果。

在回答问题时受访者解释说，“好结果”在这种情况下意味搜索结果的质量是根据标准化的衡量标准来评估的，包括“排名评估方法”和“用户驱动矩阵”。这句话清楚地说明了构建搜索算法的工程师驱动逻辑。走出信息检索搜索引擎的学术领域后，威耶纳森（Vaidhyanathan，2011）明确提出了“技术原教旨主义”。

然而，在过去十年中，技术原教旨主义意识形态越来越与资本主义意识形态保持一致，并被资本主义意识形态所掩盖。[7]“谷歌不仅仅是搜索，事实上谷歌并不主要是搜索，它是广告，对吧？”（搜索引擎专家）。大多数工程师为私有盈利性公司工作，如谷歌，这也是访谈中集中讨论的搜索引擎。因此，网站提供商和用户的活动不仅有助于改进算法，还能创造利润。如前所述，谷歌利用网站提供商的内容和用户数据创造剩余价值（Pasquinelli，2009；Fuchs，2011）。因此，谷歌完全符合“新资本主义精神”和“联系主义世界”中出现的新剥削模式（Boltanski＆Chiapello，2007）。用户数据在这方面被描述为“金矿”，因为它使搜索引擎能够将广告与用户的兴趣和愿望联系起来——尤其是当来自单一公司提供的多种搜索工具和服务时。“我确实知道谷歌的价值不再存在于它的算法中，而是存在于它的数据库和消费者数据中”（搜索引擎专家）。谷歌的商业模式特别成功，但其他搜索引擎（在采访中主要提到微软的必应［Bing］）和社交网络平台也采用了类似的剥削模式（Fuchs，2010b）。我将在下面讨论网站提供商和用户在实践中如何遵守和稳固搜索引擎和它们的“基于用户画像的服务”模式的。

5.1 稳固资本主义“精神”的网站提供商和用户

网站提供商的目标是在大量网络信息中获得可见性，并吸引用户来传达他们的内容。反过来，用户希望方便地找到满足他们需求的信息。搜索引擎已经设法通过他们的服务来满足网站提供商和用户的需求。特别是，谷歌已经成为一个“强制通过点”，网站提供商和用户必须通过谷歌才能达到他们自己的目标（Mager，2009；Röhle，2009）。因此，网络信息的提供者和用户有意无意地巩固了搜索引擎和他们的资本主义“精神”。

为了达到提高可见性的目的，网站提供商已经开始使用SEO技术。尤其是试图推销其产品、服务和想法的商业网站会采用SEO策略来提高其在搜索引擎结果中的排名，因为“排名越高越能吸金”（计算机科学家）。他们调整和优化网站，以便在搜索结果列表中更容易被找到、索引和显示。一名SEO专业人士解释了对“正确的受众”可见的重要性：

如果阴差阳错，你在搜索结果中出现，这真没关系。最糟糕的是，搜索小甜甜布兰妮，第一条居然是你的网站，但你却是一家B-B软件公司。这对你真没什么帮助。

这段引文显示了近来网站对搜索算法的适应程度。它说明了网站提供商不仅提供搜索引擎用以索引网站的内容和链接，而且通过根据搜索算法设计网站来有意取悦搜索引擎。这些优化网站的“好”搜索引擎优化实践正在逐步稳定——谷歌甚至在其网站上建议某些搜索引擎优化实践和网站管理员工具。[8]相反，“坏”的搜索引擎优化技术，包括垃圾邮件技术和其他非法行为，用于在搜索结果中“推高”网站，则有可能破坏该技术的稳定。像谷歌这样的搜索引擎已经开始通过将这种网站从索引中排除来“惩罚”它们（Röhle，2009）。一位受访者将搜索引擎和营销人员之间的斗争描述为“战争”：

搜索引擎和营销人员之间肯定存在一场战争，营销人员正迫使搜索引擎更加狡猾，使它们的排名更加可信（信息检索专家）。

这种好战的关系展示了营销策略是如何通过迫使工程师“调整”搜索算法来保持搜索结果质量的——这是其自身“资本主义积累周期”的一个核心前提条件，而这一周期需要用户流量。网站提供商吸引用户，或者更确切地说吸引客户注意力的策略，可以被视为对算法数学的干预和稳定。此外，他们的营销实践有助于有机搜索结果的商业化，因为在某些问题领域如健康领域，优化过的、通常是商业性的网站在搜索结果中往往比小型非盈利网站表现得更好（Mager，2010）。

同样，用户的实践稳定了搜索引擎及其开发计划。“我知道谷歌和其他人总是说你可以选择退出，但是没有人真的知道这是一个选择。这一点，他们甚至不知道他们被跟踪了”（计算机科学家）。这句话暗示了资本主义新精神的典型特征。“由大量相互之间难以联系的中介组成的非常长的链条，通常带有剥削”（Boltanski＆Chiapello，2007:373）。用户的无知，部分是通过搜索引擎隐藏的“类似间谍的”操作方式实现的，这是稳定搜索算法及其经济逻辑的重要因素。默认设置主要服务于搜索引擎收集数据的兴趣，而不是用户保护隐私的兴趣，因此“不可避免地巩固其经济和政治利益（……）”（Elmer，2004:26）。关注隐私的用户如果试图通过重新配置浏览器、关闭cookies和使用其他“数字自卫”工具（网络活动家）来退出系统，也会遇到障碍。[9]类似于那些不遵守规则的网站提供商，试图退出系统的用户会受到搜索引擎的惩罚：

我们被卷入一场物理交换，是的，（……）你提供这些信息来换取服务，如果你不答应，你会受到惩罚。这不是以消极方式进行的惩罚，而是只能得到比其他人少的服务（搜索引擎专家）。

这段引文表明，用户愿意与搜索引擎结盟，以达到他们方便地找到他们想要的网络信息的目标——部分原因是搜索引擎的“惩罚和奖励系统”（Röhle，2009，2010）。反过来，用户的做法有助于改进搜索算法，也有助于谷歌和其他公司的“基于用户画像的服务模式”。

最后，网站提供商和用户通过自己的广告和消费者实践来巩固搜索引擎及其商业模式。除了SEO策略之外，营销人员还花钱参与和特定关键词相关的赞助性搜索结果。他们的广告策略是搜索引擎商业模式的必要前提。然而，根据一位计算机科学家的说法，用户在保持这种动态方面也扮演着核心角色：“原始数据，我知道这是一个非常狭窄的测量，表明人们对这类广告非常感兴趣。”有人可能会辩称，一项研究表明，超过60%的互联网用户不能区分有机搜索结果和赞助搜索结果（Fallows，2005），因此会点击广告。但是人们也可能会争辩说，搜索引擎实际上很好地对应消费主义的主流文化框架。一位以人为本的设计和工程专业的研究生这样说：

很明显，他们正在尽可能快地向我们推送这些信息，但他们向我们推送这些信息的原因是因为我们正在吞噬这些信息。我的意思是，我们是消费者，也是生产者。我认为这种信息经济背后的驱动力是我们那些可能有点不健康的欲望，就是以如此疯狂的速度继续消费、交流和生产。

根据鲍曼（Bauman，2007）的说法，我们的社会已经从生产者的社会转变为消费者的社会：“‘消费主义’的到来是因为消费取代了生产者社会中工作所扮演的关键角色。”（Bauman，2007:28）搜索引擎可能被视为完美地融入了这种转变，因为广告是消费主义的一个重要组成部分，是搜索引擎及其收入模式的核心。“新的需求需要新的商品，新商品需要新的需求和欲望”（Bauman，2007:31）。网站提供商和用户稳定了这种动态，因为他们需要利润最大化，并希望“继续消费”（搜索服务和打广告的产品）。一名信息检索专家因此得出结论：

搜索引擎是强广告性和营销驱动性的。你想一想，这是一个利益集团的产品，它非常不具备生产力，至少在唯物主义的意义上，它实际上只销售空气。

所有这些例子都显示了资本主义“精神”是如何通过社会实践嵌入到搜索算法中的。网站提供商和用户不应仅仅被视为搜索引擎及其新的剥削模式的受害者。相反，他们应该被概念化为通过营销、搜索和消费者实践来积极稳定技术——部分是有意识的，部分是无意识的。这意味着，正如笔者在结论中讨论的那样，这两个行为者群体也有能力破坏搜索引擎及其新的开发模式的稳定性，因为“总有可能存在抵抗，使权力关系受到质疑”（Castells，2009:11）。社会政治背景会助长这种抵抗，会批判性地审视搜索引擎及其所体现的资本主义意识形态，虽然目前社会政治行为者还是在稳固营利性搜索引擎而不是破坏它们的稳定性。

5.2 创新文化与私有化政治

除了工程师、网站提供商和用户组成的核心行动者网络之外，更广泛的社会背景——竞争对手、大众媒体、政策和法律框架——被描述为塑造搜索技术的力量。当谈到竞争对手时，受访者主要指的是必应（Bing）等即将推出的搜索引擎，也包括脸书和推特等基于“实时信息”（计算机科学家）改变搜索算法的社交媒体。不同互联网企业之间的关系基本上被描述为“为数据和用户（计算机科学家）争夺市场份额的斗争”，这反映了资本主义竞争和利润最大化的意识形态。谷歌对智能手机操作系统安卓的投资被描述为一个与竞争对手如手机公司建立起联盟的聪明举动，这使谷歌能够将它的默认功能——在用户设备和实践中作为默认搜索引擎的能力——扩展到手机市场。

对大众媒体的定义是，其通过为技术乌托邦式的创新文化提供温床来进一步稳定谷歌和其他公司。媒体被视为巩固当代消费文化的核心角色，不断推出新的服务和产品，并最终推出公司及其广告活动。相对应的，正如经济记者所说，替代性技术和开源开发很少被介绍和讨论。相比之下，媒体的批评报道被视为对大玩家的潜在性颠覆。受访者提到了围绕谷歌中国（Google China）和谷歌街景（Google Street View）的争议，这些争议威胁到了谷歌的“品牌价值，而这种价值总是某种程度上依赖其道德本质的”（搜索引擎专家）。虽然全球都在讨论谷歌在中国的活动，但欧洲媒体对谷歌街景的讨论最为激烈。在德国进行的一些采访发现，这些辩论最终导致谷歌汽车在一些城市被禁止。此外，谷歌在街景项目中引入了对人脸和财产审查的可能性（假设用户知道这种可能性）。这清楚地表明媒体参与了搜索引擎的塑造。这进一步表明，当地媒体的辩论反映了当地的价值体系。尤其是隐私和数据保护在欧洲和美国具有不同的概念。德国自由党派的一位政治家在这方面说：

是的，我看到特别是在德国，或者是德语系的欧洲背景下，对不受德国或欧洲数据保护法约束的无法无天的公司不信任，这些公司从我们的数据中获利。

这位来自德国绿党的政治家表示，他预计未来会有更多关于互联网服务和隐私的批判性辩论，尤其是由于更多的“丑闻”。大众媒体被认为在这一发展中发挥着核心作用，但在这方面也提到了教育机构、网络活动家和公众运动。就在最近，谷歌的新隐私政策和服务条款允许谷歌整合从其他服务中收集的数据[10]——包括谷歌邮件、谷歌地图、YouTube、社交网站Google+、谷歌的安卓手机等——以使搜索结果和广告符合用户的兴趣和愿望，这引发了一系列德国的博客平台和重要媒体的强烈批评。然而，由大多数主流媒体创造出的总体上的技术乐观基调和创新文化，使得媒体更像是大型盈利搜索引擎稳定的盟友，而不是社会文化价值观的守护者。

最后，政治被描述为稳定搜索引擎及其资本主义意识形态的核心角色。一位搜索引擎专家明确表示，我们不应该“责怪谷歌”：

对搜索引擎的需求至少从20世纪80年代就已经存在了，但在新自由主义时代，我们应该为没有集体地对此进行公共施压而受到责备……它本来可以很便宜地得到公共资助的，并且可以公开获取。但我们没有这样做。随之而来的是一家私人公司正在这样做。因此，在一个新自由主义的时刻，我们把它交给了这家私营公司，这家看起来非常小的初创企业，现在可以说是世界上最重要的机构之一了。

随后，他补充说，欧洲似乎“已经完全接受了这种美国化的模式”。这句话清楚地表明了私有化政治如何巩固了谷歌这样的公司盈利搜索引擎。在越来越多的社会领域被转移到自由市场的时代——尤其是为了省钱和提高政府部门的效率——搜索技术是资本主义意识形态渗透的又一个领域。私有化的政治导致政策失去了对搜索技术管理的控制，以及它们在隐私和数据保护方面的社会影响。“公共服务和国家”正“在辩论中消失”（Van Couvering，2008）。特别是正如自由派政治家承认的那样，“资本主义新精神”的全球性引发了在设定法律限制方面的关键问题：“嗯，这是我们作为立法者面临的基本问题之一，啊，与互联网相关的一切不再是国家管辖范围所能看到的。”

在采访中数据保护和隐私被反复提到，这是全球搜索技术如何影响和部分违反地方法规的一个很好的案例。全球范围内的搜索引擎，其计算机服务器存储着世界各地的数据，这使得用户数据——以及他们的商业利用——广泛脱离了国家管辖。由于现有的法规在全球资本主义中已经部分无效，需要制定跨越国界的新法规。特别是，由于欧洲的隐私法规更为严格，欧洲应该在这方面发挥更大的作用，我们已经看到，美国公司持有的欧洲数据通常受到更大程度的保护，在一些时候，公司采取双重标准比仅仅为所有用户提供同等级别的保护花费的成本更高。（搜索引擎专家）

欧盟委员会和由联合国组织倡议的互联网治理论坛[11]，被认为是应当在数据保护方面采取行动的主要机构。在德国，由德国议会成立的“互联网和数字社会调查委员会”[12]讨论如何处理与互联网和数据保护、版权问题、国际贸易和网络中立有关的问题。德国一位网络活动家的博客表明，谷歌的新隐私政策和服务条款将成为一个很好的测试案例，因为它们可能会与欧盟的新数据保护法规发生冲突。[13]它们标志着搜索引擎从单一实体向收集和集中用户数据的服务网络转变。欧盟是否会对新的环境做出反应将在未来几个月内揭晓。总的来说，诉讼被认为是限制搜索引擎的最有效方式，这位记者在提到YouTube和谷歌图书（Google Books）时解释道，因为“互联网业务都是建立在违反法律的基础上的”。

与全球应对气候变化的挑战类似，全球互联网政策的道路被认为是漫长而崎岖的，因为政治机构行动缓慢，往往缺乏技术专长。“当政府决定如何监管我们现在使用的技术时，我们实际上会整合一整套完全不同的技术。”（计算机科学家）。此外，国家与搜索公司在数据收集方面会有部分利益重叠，库兹和里格（Kurz＆Rieger，2011）基于德国的情况认为，在“9·11”事件之后的监控社会的背景下，国家为了执法也会依赖用户数据。此外，未来需要更多的混合论坛让政治家、法学家、计算机科学家、网络活动家、隐私专家和民间社会的利益攸关方汇聚一堂，就法学家得出的关于搜索引擎的当前挑战和未来发展的结论达成共识。

6. 结论

借鉴SCOT的传统，这篇文章展示了“资本主义新精神”（Boltanski＆Chiapello，2007）是如何通过社会实践被铭刻在搜索算法结构中的。笔者阐述了“技术原教旨主义”的意识形态如何与“联系主义世界”的资本主义意识形态和剥削计划相一致。此外，笔者还讨论了网站提供商和用户如何通过与搜索引擎结盟来稳定算法意识形态以达到他们自己的目标——这也是通过搜索引擎“聪明”的惩罚和奖励系统来实现的（Röhle，2009，2010）。最后，笔者举例说明了营利性搜索引擎及其资本主义精神被大众媒体所巩固，大众媒体提供了一种技术乐观基调的创新文化和追求私有化政治的政策。这一分析为当代搜索引擎评论提供了有用的贡献，主要集中在搜索引擎的商业模式和社会影响上，正如本文开头所讨论的。

笔者的研究建议将注意力从搜索引擎对社会的影响转移到搜索引擎构建中涉及的社会实践和权力关系。搜索引擎不应该仅仅被视为凌驾或“剥削”社会，而应该被视为在当代社会及其主导的“意义框架”（Carlson，1992）——资本主义的新精神——中被制定和稳定的。这种视角的转变使我们能够理解搜索引擎技术就像其他技术一样，是有其他意义的可能性的。如果网站提供商或用户打破核心的网络动力机制，搜索引擎的力量和他们的剥削计划将会瓦解。如果大众媒体和社会活动家开始对搜索引擎以及它们收集、存储和处理的大量数据展开更为批判性的辩论，像谷歌这样的大玩家将会失去稳定性。最后，如果政治和法律在搜索技术的磋商中发挥更大的作用，那么搜索引擎和像脸书这样的社交网络平台对用户数据的争夺将会受到限制。因为所有这些参与者都在资本主义社会的大背景下参与了搜索引擎的磋商，所以他们都有权力重新磋商搜索引擎，开始进行社会或政治干预，并为变革铺平道路。“当抵制和拒绝变得比顺从和接受更强烈时，权力关系就会发生变化”（Castells，2009:11）。

然而，要发挥这种抵抗力量，必须采取一些步骤。首先，我们必须了解，私有搜索引擎受益于营销战略、消费者欲望、无知、服从、创新崇拜和私有化政治，而最重要的则是越来越脱离当地社会政治文化和框架的全球化资本主义。重点在于，我们自己的行为和被搜索引擎及其便捷服务诱惑的意愿有助于稳定搜索引擎技术、促进信息商品化（Mager，2010）和他们触发的用户数据（Fuchs，2011）。我们必须明白，全球资本主义受益于各国的不作为，部分国家不愿意管理和监管营利性搜索引擎，部分国家不愿资助替代性技术的研究。鲍曼（1998，42）认为，“政治‘部落化’和经济‘全球化’远不是目的相左、相互冲突的，而是亲密的盟友和同谋者”。这篇文章就全球搜索技术与地方辩论和规制之间的紧张关系和利益冲突提供了一些见解。需要对美国/美国搜索引擎与欧洲/地方法律和文化价值体系之间的相关关系进行更多的研究。尤其鼓励欧洲及其批判性观点或“独特的抱怨能力”（Lovink，2009:51）将自己视为画面的中心而不是边缘。由谷歌赞助的在柏林新成立的研究所“亚历山大·冯·洪堡互联网与社会研究所”[14]是否是实现这一目标的适当方式，或者它是否会最终会进一步巩固谷歌及其“道德品牌价值”，还有待观察。

第二，需要更多可以结合不同专业知识的混合论坛，找到搜索引擎领域未来发展和挑战的共同点——无论是在全球还是在地方一级。因为搜索引擎和它们的资本主义取向是集体稳定的，因此需要一个涉及不同行为者和利益的集体来努力思考搜索引擎建设的替代方案。政治专业知识应该与法律建议结合在一起，也应与到目前为止还缺乏的技术知识结合在一起。网络活动家与工程师、记者、教育机构和公民社会的支持者可以为对话做出宝贵贡献。威耶纳森（2011）曾设想过一个“人类知识项目”，以非公司的方式来完成“组织世界信息并使其普及的任务”。科学技术研究领域提供了更经典的管理技术的方法。可以开展公众参与活动来提高对搜索引擎及其商业定位的认识。此外，可以与不同的利益相关者和决策者进行焦点小组讨论，思考如何在当地社会政治文化中嵌入和塑造全球搜索技术。这篇文章表明，无论重新磋商搜索技术未来的具体措施是什么，都首先需要转换视角来重新考虑搜索技术及其算法意识形态。

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[1]原文Algorithmic Ideology: How Capitalist Society Shapes Search Engines，见Information, Communication＆Society（2012）15:769787.

[2]阿斯特丽德·玛格尔（Astrid Mager）：奥地利科学院技术评估研究所博士后研究员。

[3]方师师：上海社会科学院新闻研究所助理研究员，奥地利萨尔兹堡大学ICT＆S Center访问学者，复旦大学传播与国家治理研究中心研究员。

[4]更多关于谷歌AdWord和AdSense的信息可以在谷歌网站上找到：http://www.google.com/intl/en/ads/（2012年3月10日）。

[5]此外，K.希利斯（K. Hillis）、M.佩蒂特（M. Petit）与K.贾瑞特（K. Jarrett）在2010年哥德堡AoIR会议上介绍了他们对当代“搜索文化”中知识和权力的部分分析。他们的书《谷歌和搜索文化》（Google and the Culture of Search）预计将由泰勒和朗西斯出版公司（Taylor and Francis）在2012年出版。

[6]AOL在2006年发布的三个月的搜索引擎数据显示出用户画像的细节已经非常清晰。例如《纽约时报》的文章《编号4417749的AOL搜索者面部曝光》，参见http://select.nytimes.com/gst/abstract.html?res=F10612FC345B0C7A8CDDA10894DE404482（2012年3月10日）。

[7]互联网公司对信息技术和资本主义的坚定信念也被称为“加州意识形态”。但是博尔坦斯基与夏培罗（2007）已经表明，资本主义意识形态正在经历的根本性转变已经远远超出了加州的边界。

[8]谷歌网站管理员指南：http://www.google.com/support/webmasters/bin/answer.py?answer=35291和谷歌分析网站管理员工具：https://accounts.google.com/ServiceLogin?service=websiteoptimizer＆continue=http://www.google.com/analytics/siteopt/%3Fhl%3Den＆hl=en（2012年3月10日）。

[9]Firefox插件“TrackMeNot”或搜索引擎“Scroogle”是有价值的例外，它们允许用户使用全部服务，可以匿名搜索查询同时打乱用户档案。网址为https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/trackmenot/和http://scroogle.org/（2012年3月10日）。

[10]从2012年3月1日开始谷歌的新隐私政策和服务条款：http://www.google.se/intl/en/policies/（2012年3月10日）。

[11]互联网治理论坛：http://www.intgovforum.org/cms/（2012年3月10日）。

[12]德国咨询委员会“互联网和数字社会”：http://www.bundestag.de/internetenquete/（2012年3月10日）。

[13]关于谷歌在Netzpolitik.org的新隐私政策和服务条款的文章（德语）参见：http://netzpolitik.org/2012/google-will-user-komplett-uberwachen/（2012年3月10日）。

[14]亚历山大·冯·洪堡互联网与社会研究所：http://hiig.de/en/（2012年3月10日）。

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“女性工作”的相关性：数字媒体中的社会再生产与非物质劳动[1]

凯莉·贾瑞特[2]

王如一 译 石力月 校译

女性“幽灵般的存在”（Staples，2007）与女性主义思想，不时关注着越来越多关于数字经济中自由、无偿、情感、非物质劳动的理论和分析，以及用户剥削和能动性的相关讨论。对女性主义研究者而言，正如许多女性在日常生活中所经历的那样，资本主义经济学中的无偿劳动特征并不新奇或令人惊讶。家庭劳动——“女性工作”——是资本主义交换流通的必要投入，生产出健康、社交能力强、营养良好的劳动体。家庭领域与生产劳动的分离，可以说是资本主义统治体系的结果（Alessandrini，2012；Dalla Costa＆James，1972；Federici，2004；Fortunati，1995），然而，这些体系在削弱非货币化生产重要性的同时，却完全地给予货币化交换特权，使得家庭劳动在许多关于资本主义的思考中被忽视。这种家庭活动常常仅被视为对模糊的幸福感的生产，无法用合法化工具来衡量（Adkins，2009），它不是经济或政治计量的核心。“女性工作”一直与资本有着关键而复杂的关系。

（典型的）女性主义研究者的工作，使人们了解到与无报酬和/或情感性非物质劳动相关的这种非常特别、但往往未被意识到的资本关系的重要性。威克斯（Weeks，2007；Alessandrini，2012；Cameron＆Gibson-Graham，2003）对这些观点进行了有价值的总结，指出了两个重要时刻：第二波马克思主义女性主义者努力扩大生产性劳动的批判性解释，以将女性的再生产工作诸如霍赫希尔德（Hochschild，1983/2003）的研究，纳入对工业化服务和／或白领劳动的情感品质研究。尽管这些个人化的方法存在局限性和问题，但这一“扩大劳动范畴以包含更多其性别形式”（Weeks，2007:233）的努力，共同构成了对非物质劳动（immaterial labor）复杂的质询（虽然这个名称的起源颇为新近）。因此，在最近对数字媒体行业劳动的质询中，这类研究的缺失是令人惊讶的，鉴于当代资本主义工作的“女性化”，这个缺失就更为显著。这不仅在于女性越来越多地被纳入有偿劳动者行列，以及服务业在经济体系中日益提高的重要性，而且还因为在当前不稳定的就业体系（包括数字媒体行业）中，需要灵活性和能够具有持续适应性的“女性技能”。正如莫里尼（Morini，2007:41，原文强调）所说：在认知资本主义（cognitive capitalism）的不稳定性中，流动性和碎片化是所有人的工作组成要素，无论性别。它所提出的模式是柔韧的、超灵活的，从这个意义上讲，它利用了女性经验的包袱。尽管以女性劳动的“包袱”来阐明数字环境中用户劳动特殊性的研究具有明显潜力，但对女性化、情感化工作的长期思考仍然很少被考虑（Alessandrini，2012；Weeks，2007）。似乎非物质劳动只是在从厨房搬到互联网上时才被“发明”出来。本文试图从讨论数字媒体中消费者劳动的主导框架来解决这一断裂。对“女性工作”的特殊性以及与之相关的作为对积累制度间接投入的社会再生产概念的考察，提供了对消费劳动如何同时作为资本主义商品和非疏离情感能动性更清楚的理解。笔者在本文中使用“女性工作”一词，指代社会性、再生产性的工作，通常与工业工作场所的生产性经济有所区别。这类工作往往与无偿的家庭劳动有关，尤其是在那些女性主义者的讨论中，她们努力重新评估这一活动，并将其视为劳动。但这并不意味着这项工作完全由女性完成，也不意味着将这类工作自然划归为本质上是女性的。如威克斯（2007:238-239）总结，“事实上，女性和男性仍然经常从事不同的劳动实践，但这些差异不能绘制到一个依据领域划分（separate spheres）模式而获得的二元性别图式上”。笔者使用这个有问题的术语是在有意识地强调，将女性主义者对一般由女性所经历和女性所为的历史劳动关系的批判，置于对数字媒体经济学的质询中是重要的。

本文将借鉴利奥波迪纳·福尔图纳蒂（Leopoldina Fortunati，1995）的作品，特别是《再生产的秘密》（The Arcane of Reproduction），该书中她描述了家庭劳动与商品化劳动交换路径之间间接但必要的关系。福尔图纳蒂对“女性工作”特殊性的评价不仅为理解数字媒体消费者在价值创造中所具有的作用提供了一个模型，而且还关注社会再生产的非经济重要性及其产生支持和维持资本主义体系的其他价值制度的能力。笔者将使用各种数字媒体实践的例子，但重点关注脸书上“喜欢”（like）按键的[3]使用，来讨论“非生产性劳动”作为一种规训性技术的能力，再生产（或实质性挑战）了社会规范，使得生活得以被资本利用。这个论点的核心是，从一种女性主义视角，探索所谓“非生产性”劳动对资本主义的重要性，使得人们能够更以复杂的方式理解消费者之间的互动是如何与维持数字媒体产业的经济流通及主导社会更广泛的生产模式密切关联的。

1. 数字媒体中的非物质劳动

越来越多的研究通过哈特和内格里（Hardt＆Negri，2000；2009）、内格里（Negri，1989；1996）、贝拉尔迪（Berardi，2009），以及拉扎拉托（Lazzarato，1996）作品中非物质劳动的概念来考察用户生成的内容和当代数字媒体环境的超级监控，特拉诺瓦（Terranova，2000）对非物质劳动与数字媒体环境的关系做出了最清晰的阐述。这些与自主运动（Autonomia movement）有关的理论家注意到了商品的信息和文化内容的广泛扩展，以及生产过程信息方面的普遍增加。这表明，在当代资本主义[4]中，由情感、沟通、认知以及劳动者和消费者的非物质行为所产生的价值不断扩大。

特拉诺瓦的重要论述直接解释了许多数字媒体行业模型中的这种情感性非物质劳动的维度。她确认了互联网用户和行业劳动者[5]在数字媒体行业经济中自愿和无偿贡献的作用，这也是先进资本主义社会更广泛文化经济的一部分。她认为，数字媒介环境——包括生产和消费环境——与当代资本主义具有相同的驱动力并以此发挥功能，其价值可以追溯到劳动者和消费者的情感能量，以及“知识工作”中符号操纵和传播的价值化。她说，“互联网远非一个‘虚幻’的空旷空间，它由文化和技术劳动产生，是一种价值的生产，与整个网络社会的流动完全密不可分。”（Terranova，2000:33-34）。对特拉诺瓦（2000:38）而言，数字经济是更广泛社会趋势中的典范及集约化的过程，它是“一个重要的实验领域”，关于无偿的、自愿的和／或可交流的／情感的实践的劳动及价值的重组。

自从特拉诺瓦对非物质劳动的概念进行了细致入微的分析后，它就已经成为一种有效的手段，助力于理解互联网用户被要求提供内容、社会组织、beta测试或社区警务，以及生成可提取并可销售给广告商的用户数据等行为，是如何成为各种数字媒体行业中资本主义价值化不可或缺的组成部分（例如，Andrejevic，2002；Arvidsson＆Sandvik，2007；Banks，2002；Benkler，2006；Cohen，2008；Kücklich，2005；Petersen，2008；Postigo，2003；Potts et al.，2008；Zwick, Bonsu, Darmody，2008）。这种对非物质劳动建构的关键结果是，它经常被简化为一种“剥削”制度，首先是因为劳动的无偿性质，其次，由于当这种活动被货币化时，转化为交换价值的过程中会形成固有的抽象和异化。情感交流和沟通的重新配置，其价值在于给使用者带来无法让渡和异化的效益。当这些交流被转化为抽象的、可商品化的形式（如消费者数据、内容），资本就可借此产出剩余价值。可以说，这个转化是与工业化、男性化劳动的异化相对应的。支持这一立场的是一种假设，即情感和经济领域之间存在着本质上的划分，一个领域必然会对另一个领域形成干扰。它们基本上被理解为“敌对世界”（Zelizer，2005；Banks＆Potts，2010）。由此，将复杂的消费活动转变为可交换且产生盈余的商品进行交换，通常被解释为否定或根本性地降低这种相互作用的“真实”价值，以及它们在资本指令之外产生有意义的社会关系和政治的能力。

消费者劳动涉及“剥削”过程这一假设在该领域越来越受到质疑。如，安德列耶维奇（Andrejevic，2011:91）写道：

一个人从另一个人的努力中获利并不构成剥削。比如在网络环境中，其他人可以通过访问开源程序或其他协同贡献的产品而获益，这不能被理解为是剥削的初步证据。经济学家称之为外部性合作的共同利益和非市场利益，不是剥削的指标。

通常通过非物质劳动命题探讨的数字消费劳动类型并没有强迫性，所以倾向于不将其归为剥削性交换（Andrejevic，2009）。正如大卫·赫斯蒙德霍（David Hesmondhalgh）（2010:271）所问，“我们真的认为那些坐在电脑前修改代码或对着打字键盘回应电视节目的人，与那些在印尼血汗工厂里忍受着恶劣条件和低等工资的人以同样的方式被‘剥削’吗？”特拉诺瓦（2000:48）直截了当地声明：“自由劳动……不一定是剥削劳动。”

非物质劳动的研究也因其强调生产者的价值，排除用户的享受和能动性而遭受批评；他们没有认识到，非物质劳动等行为在直接财政以外的经济中起作用（Spivak，1985）[6]。正如班克斯和汉弗莱（Banks＆Humphreys，2008；Banks＆Deuze，2009；Banks＆Potts 2010；Lamla，2007；Potts et al.，2008）所坚持认为的那样，当用户的活动明显对数字经济产生直接和间接的投入，这种劳动就不能仅限于在效应、意图、愿望或功能的范畴看待。这种活动也在符号、社会和文化经济中流通，这其中的“价值”是由抽象的“劳动时间”以外的概念所构成的（Alessandrini，2012；Arvidsson，2009；Morini＆Fumagalli，2010）。例如，马拉比（Malaby，2006）主张将文化资本纳入对虚构世界价值体系的理解中，如多人在线游戏（MMOG）。这些经济中积累的各种形式的资本都可以转化为经济资本，它们本身也是各种形式的货币，拥有它们即会为特定社会领域的拥有者提供权力和能动性。如同克劳夫等人（Clough et al.，2007）所认为的那样，情感本身是一种价值，它与资本交换制度接近，但并不包含其中。认识到这些接近的经济制度，以及从单纯的货币交换价值中扩展出的价值观念，使得这类工作同时具有情感性和经济性，如拉姆拉（Lamla，2007）论述的市场共同体概念。然而，这些论点暗示了各种类型的“隐性劳动”所具有的某种现象学意义上的独特性，即与后福特主义经济的经济计算越发相关，但是解释这种劳动逻辑的模型很少被阐明。对“女性工作”特殊性质的分析正是在这里提供了洞见。

2. 再生产劳动

女性在家庭经济中的作用不仅仅在于，由家庭工作的无偿（free）劳动提供的直接物质投入，还在于自由地提供劳动（freely）（安德列耶维奇2009年做出的有效区分）、情感的馈赠，以及反映、再生产和／或违背社会秩序的个人与家庭维护，但这些要素却仅仅被视为对其不利的经济投入。正是这种“女性工作”的性质赋予了它特殊性。如福尔图纳蒂（2007:144）所说：

目前关于非物质劳动性质的辩论已经完全忽视家庭领域的物质劳动（家庭保洁、烹饪、采购、洗烫衣物）尤其是忽略为生产个体所做的劳动（性生活、怀孕、分娩、母乳喂养和护理），以及其他非物质领域的基础部分（情感、关心、爱护、教育、社交、沟通、信息、娱乐、组织、计划、协作、后勤）。

上述文字的后半部分对“非物质领域”工作的描绘，恰好描述了在数字媒体环境中与消费者劳动所相关的工作类型——仅举几个例子，社区论坛的管理、向维基百科（Wikipedia）上传新的数据、评论朋友在脸书上的状态，以及在大型多人在线游戏中配合同业公会（guild）。这些实践与产生并维持社会凝聚力或依赖性，以及生成所有用户共享的知识和“创作共用”[7]（creative commons）相关。鉴于“女性工作”重要组成部分之间的关联度，这种劳动与资本主义交换的特殊关系及其产品不可分割的使用价值，为理解数字媒体行业中，消费者对资本主义的贡献提供了一种模型。

在《再生产的秘密》中，福尔图纳蒂（1995:72）认为“女性工作”对资本并没有直接投入。相反，通过对劳动力的剥削所生产的剩余价值涉及“在消费时刻彼此分离的两个不同阶段”。最被普遍认可的阶段是以商品化的劳动时间形式来交换活劳动即劳动力。另一个阶段则涉及在身体、精神及情感上再生产劳动个体的活动。福尔图纳蒂认为，参与后一阶段再生产劳动的女性“家庭劳动者”不能直接生产前一阶段的劳动力，因其只是（男性）劳动者所具有的一种能力。然而，这种能力是由那个（男性）劳动者消费“女性工作”产品所产生的。这个劳动者——

在商品生产过程中消耗了其劳动力，同时也消费了女性家庭劳动者所生产的及其个人再生产所需的使用价值。在女性家庭劳动者（显示出自身劳动力的人）和她的劳动成果——男性劳动者、未来劳动者的劳动力，以及其自身的劳动力——之间，这些人的个体消费仍然存在（Fortunati，1995:73）。

福尔图纳蒂所描述的是一个两步走的过程，其中劳动者的劳动力价值是通过消费家庭劳动者生产的使用价值所产生的。直接进入资本主义流通的劳动力是每个劳动者个人消费最终产品的结果——如食品、保健、情感支持等——以及毗连的家庭劳动循环（Fortunati，1995:78）。不过，福尔图纳蒂坚持认为，这并不意味着这种工作“仅仅”是（前资本主义）使用价值的生产，而是资本主义过程固有的价值转移的一个特定阶段。然而这种模型表明，在资本主义中可被商品化、交换和直接剥削的劳动与情感的、非物质再生产劳动之间是有区别的。这种劳动涉及生产过程，但这种生产（及其产品）与资本只有间接关系。它的使用价值——例如社会化、情感感受及尊重——并没有被直接商品化，因此尽管这是它们在资本流通中的角色，但依然未被否定或抹去。

这种“女性工作”与商品化过程的间接关系对于定义数字媒体消费者的非物质劳动非常重要。当然，某些数字媒体实践——例如游戏玩家的修改（modding），可以为资本提供类似于工业劳动的直接、可量化的投入，但许多其他实践可能与福尔图纳蒂所描述的间接关系更为相似。例如，提供多人在线游戏核心内容的玩家之间的交流，可能主要产生情感感知和社会参与的使用价值，因此需要第二阶段，即个人或平台自身消费相互关联的阶段，以此进入可被实现为经济价值的活动的循环。

一个分为两阶段的价值生成过程可以追溯到社交网站脸书上平庸乏味的“喜欢”（liking）按键。该系统中这个随处可见的功能就是要求用户通过选择“喜欢”来回应其他人的状态更新或帖子。相同的功能也出现在网站广告或公司页面上，用于让用户向公司实体订阅相关商品。后一种情况显然与商品化的背景有关，但前一种情况中，基于广告收入的产生，用户之间的交流也成为网站经济系统的一部分。在这个流通中，用户的输入在脸书后端数据库中被物化，成为一个可以出售给广告商的受众商品（Smythe，1977）。在这一点上，“喜欢”按键对于脸书来说具有特殊功能，该公司不仅汇集个人用户或IP地址数据，还假设朋友之间的品位类同，并通过从用户网络中收集的“喜欢”，计算出其向广告商出售的具体商品以及随后每个用户会接收到的广告（Arvidsson＆Colleoni，2012）。在网站的数据捕获系统中，每一次按键点击，以及状态更新中所包含的所有品味指标都会与用户的个人生活环境分离，变成了计算广告形式归属的复杂公式。这些数据与作为劳动时间进入资本主义关系的劳动力的抽象表示相对应，并在其价值转化过程中被消耗。在这种情况下，价值以广告收入的形式出现。

在福尔图纳蒂的模型中，“劳动力”（点击“喜欢”按键）必须通过先前直接消费流通的使用价值来生产和再生产。在这个例子中，这些使用价值是社交互动、尊重或情感反应的非物质产品，在每个用户收到或表达“喜欢”时被生产和被消费。在成为用户（和可用）数据之前，“喜欢”首先是一组（已经存在的）社会亲密关系、情感互动或个人欲望的表现，以满足某些非物质的需求。我们点击“喜欢”按键，首先是因为我们喜欢它们，正是这种使用价值生产了使用和继续使用网站的动力；生产了用于生成用户数据的实例化能力。因此，脸书只有在其成为用户不可或缺的使用价值之后，才能将用户体验（活劳动）的“劳动力”转化为用户数据的商品化形式（劳动时间）。

重要的是要强调，正因为这种间接关系，使用脸书主要就是经历使用价值的交换。因此，与脸书上的交流活动相关的情感强度即使之后进入商品流通，也不会丧失建构和维持丰富社会形态的能力。“喜欢”一个朋友的状态更新会继续表现出一种不可分离的、情感上的强大的社会关系，或者甚至是种政治性的表态。这样一来，虽然脸书上用户数据的生成与资本主义价值化过程有关，但不能精确地将其描述为一个固有的剥削性或完全商品化的过程。与资本积累的多阶段相关，如福尔图纳蒂所提出的，使得单次交流能够开启其对用户非异化价值的能力，同时，在交流过程的不同阶段中，产生交换价值。因此福尔图纳蒂的女性劳动模型引起了注意，它让人们意识到，需要描绘数字媒介互动中的任何以及所有资本关系与转变的特殊性，而不仅仅是假设一个单一的、单向的商品化过程。

3. 社会再生产劳动[8]

然而，“女性工作”的另一个特点有助于阐明数字媒体消费劳动与资本主义的关系：即作为社会再生产工作的角色。女性生产出食品、服装及卫生住房等使用价值的“自然”劳动是维持和再生产劳动力特别是劳动身体的核心。福尔图纳蒂所描述的家庭劳动再生产，不仅仅指上述这些，还指那些生成了在毗连的道德经济中流通的社会化和感性的非物质产品，但它们（可能）反映了资本主义的社会政治体系。正如里德（Read，2003）所说，资本主义必须通过在社会结构中的再生产来维持，并提供各种规律性和稳定性，这二者既是资本主义的结果也是其原因。所以，每种生产方式“都涉及信仰、外表和欲望的产生及标准化，因此，特定的日常实践、习惯或主观行为的创造和归纳，就等同于创造新的制度、法律和实践”（Read，2003:41）。这些日常行为也是情感劳动和非物质劳动的产物。

这里的重点是社会条件（socaial conditions）的再生产，它使得资本主义条件下产生的劳动合理化并成为可能。正如阿尔都塞（Althusser，1971/2008）提炼马克思和葛兰西（Gramsci）的观点时指出，属于这一范畴的过程，通过支持特定生产模式的主体性的形成与再形成，使得资本关系自然化和标准化。这些交换不仅通过它们与财政价值的关系来定义，而且也从社会、文化或情感资本的方面来定义。正是这种社会生成的价值创造层面——再现社会秩序的社会关系的生产——成为“女性工作”和数字消费者劳动的一个特征。

4. 女性的再生产劳动

女性的家庭劳动，特别是以儿童保育和教育形式开展的劳动，历来都涉及适当的社会和文化倾向的生成和维护。这一角色的象征历史悠久，在这一过程中，女性们被要求用适当的方法，向她所照顾的人们灌输“正确”的价值观（Ehrenreich＆English，1978/2005）。这些做法一方面为劳动身体的再生产提供了肥沃的土壤，另一方面也同时生成并维持了情感、文化和社会资本的制度，这些制度（可能）将资本主义秩序的合法性自然化。这里最重要的是各种女性，她们作为家庭管理者、母亲或妻子，为各自家庭默默规范着社会和文化生活的标准——灌输与阶级、社会、经济、性别、种族和场所等方面相关的纪律。

例如，黛安·瑞（Diane Reay，2005）描述了从事家庭教育的母亲为子女提供阶级地位的再生产。发展儿童文化或教育资本的责任通常由女性承担，但这是由每位女性在社会、文化或教育资本方面的水平所决定的。瑞研究中的工人阶级女性强调她们在诸如打包午餐及熨烫衣服等教育护理实践方面的角色，尽管她们实际上也参与了各种学习活动，而中产阶级妇女则强调她们所提供的学术支持，比如向儿童介绍铃木（Suzuki）音乐学习法，以及其他能产生高回报的教育和文化资本相关的活动。瑞（2005:112）总结，每一位母亲可获得的各种形式的资本影响了她在孩子身上发展资本的能力和态度，这导致了教育不平等的加剧。对此，瑞（2005:113-114）概括，“在维持社会等级制度以及阶级不平等方面，她们作为母亲所做的工作，往往比她们在劳动力市场上所做的工作更重要。”“女性工作”实际上生成了一个非物质层面的社会和文化资本关系，这个层面没有直接转化为硬通货、工厂围墙或物质商品的物质性，但与经济交换结构并不分离。

与朋友的脸书帖子中的“喜欢”按键类似，再生产工作通常不是与强迫劳动主体纳入交换体系相关的费力而艰巨的任务，而是能够在“自然”状态下使得个体获得自我确认与意义的社会、文化和人际礼仪。这种“关系到直接生产和维系人类”的“另类经济”作为“自为目的”（end in itself）进行市场竞争，这一过程充满了使用价值。在现象学的层面上，这类工作不属于经济资本服务的范畴，因为它的价值体系不在于财政收益。它们是不直接或不完全从经济生产体系中获得的馈赠，并保留毗连的经济体中的使用价值，然而，因为具有维护或维持资本主义秩序方面的作用，它们仍然受到质疑。

5. 规训劳动

通过把对女性再生产工作的理解扩展到数字媒体消费者的劳动中，笔者主张以科特和派伯斯（Coté＆Pybus，2007；Jarrett，2008；Zwick, Bonsu，＆Darmody，2008）所提出的对规训技术方式的探索。对于规训，我并不是指福柯（Foucault）所描述的，与早期自由主义社会系统机制广泛配合的，对身体或“灵魂”正式的、结构化的规训。相反，我指的是新自由主义语境下各种各样的、持续的进行、可适应的规训时刻。在新自由主义的语境下，个体消费者／公民／网络用户被组织／干预／塑造／诱惑到自由感和自由表达中，使他们与当代资本主义的意旨保持一致（Jarrett，2008；Rose，1999）。在资本主义体系的规范组织下，社会再生产工作生成主体性、社会关系和情感强度的使用价值的能力，同样也是确保建立一个使社会秩序得以延续和持续的纪律严明的社会的能力。内格里（1989）和维尔诺（Virno，2004）都描述了对个体的训练，使其养成灵活和可适应的习惯，这对于管理当代资本主义劳动中典型的不稳定条件很重要。但正如维尔诺（2004:85）所强调的那样：“这些要求不是工业训练的成果，而是社会化的结果，其重心在工作场所之外。”

特拉诺瓦认为，这种非物质劳动在数字媒体环境中的规训能力得以被认识，但并没有得到发展。她将互联网描述为“一个完全的共识创造机器，使广大无产阶级知识工作者融入持续创新的经济中”（Terranova，2000:39）。社会再生产也是对用户劳动的某些特定表述进行探索的一个特征，但很少明确地被界定为一个规训社会再生产的过程。例如，阿维德松和桑德维克（Arvidsson＆Sandvik，2007:101）讨论多人在线游戏玩家之间的交流所涉及的主体化（subjectivation）的其他层面，在那里“（某些）生产标志着后传统社会的主体性存在的需求（但愿）能够得到满足”，但他们并未开展这方面的研究。

但仍然存在这样一种情况，即用户所进行的各种活动，因其在再生产资本主义社会关系方面的作为而受到质疑，这些活动中有许多在情感层面对用户具有复杂的不可分割的使用价值。上述在脸书上选择“喜欢”按键的例子，被做出该举动的用户和接收者当作是社会团结的表达。它以一种特定的生存模式来规训用户，不仅支持脸书的持续运作，还支持当代资本主义本身。在这些互动中产生的情感强度提供了一种奖励，并通过这种奖励获得继续与网站相处的合法性。这些诱人的快乐是新自由主义消费资本主义的合法规训（Jarrett，2008），旨在鼓励对网站的持续贡献，确保脸书在数据挖掘和品牌价值的市场动态上占据主导地位。但这些情感强度也促使这类感觉在商业环境中的进一步产生。

在宏观层面上，每个“喜欢”按键的选择和随后的情感反应使得资本主义的基本社会关系得以常规化和再生产。在这种社会关系中，个体能力被视为积累剩余价值的资源。由于商业数字媒体网站上经常未读的最终用户许可协议不够详尽，“喜欢”什么东西、添加状态、上传视频或照片或参与公会管理，等同于默许征用你的社交活动，及其对资本商品逻辑的纳入。这样一来，你也要服从并认可一种资本积累的历史性偶然关系，它是一个广泛的全球体系的一部分，该体系产生了无法容忍的不平等和排斥。“喜欢”脸书上的某些东西可能是一种无害的人际活动，但与资本主义体系固有的主体性获得奖励和颂扬的其他时刻挂钩，它就成为这个历史时刻特有的强大规训机制的一部分。

另外，在用户的常规活动中也再生产了更多微观层面的社会关系。这种现象在“大众分类法”（folksonomies）的幂律分布中很明显，尽管这些标签的词汇是由个人偏好或“心愿路线”所决定（Mathes，2004），但会形成使用集群的标签相对较少，大多数标签仅由少数用户使用。幂律分布表明，使用率最高的标签最有可能被他人看到并随后被他人使用（Guy＆Tonkin，2006）。虽然这项研究还没有定论，但不同用户围绕其所指的社会主导术语的聚合，表明了知识组织的一个新兴且“自下而上”的过程，它是一个基于用户实践的规范组织：一种规训。事实上，安格斯、塞沃尔和斯图尔特（Angus、Thelwall＆Stuart，2008）对大学生图像标记实践的研究显示，标签通常为用户群体价值的选择，暗示着规范的社会压力在起作用，并围绕着“可搜索”的文化资本而变化。

网络社区中“好评”的积累（Lampel＆Bhalla，2007；Malaby，2006）也表明了用户期望在影响他人实践中的作用。正如奥尼尔（O'Neil，2009）对各种非商业在线社区治理体系的研究所描述的那样，随着时间的推移，在这种道德经济中出现了一种“在线部落官僚系统”的形式。他阐述了无论在不可分割的社会实践中多么突出，用户的再生产实践都将生成行为模式的规范，最终体现为社会结构。这包括各种权力形式和人物的合法性，以确保权力的相对静态和集中分配。在奥尼尔的研究中，这种分配也具有非常明显的性别化，表明了在用户的规训工作中存在普遍不平等的再生产。

社会再生产概念在消费劳动中的应用，能够通过同伴关系对资本主义社会规范再生产进行探索，而不仅仅是身份不明、残酷无情的资本主义企业的强加结构。规训可以通过“资本”作用于“主体”，但也可以发生在两个相对平等的“资本主体”之间的交换中。这一框架允许将用户概念化为能动者，然而他们在行使该能动性时，可能是在资本范围内运作，并将其他用户规训至支持该系统的社会规范和行为模式中。用户的能动性并非简单地反对资本主义的剥削关系，而是与他们需要严格区分的维护方式密切相关。事实上，这可能是一个显而易见的观点。群体和社会互动生成规范的行为模式并不是一种罕见的洞察，这类活动有利于他们在货币价值生成中的作用，然而这些数字媒体消费者通过非物质劳动产生的非物质产品，在对这类活动的批判性质询中往往被忽视。用户的再生产劳动产生的非物质、非经济产品也必须经过计算，使得数字媒体与资本主义的关系充分概念化。

6. 女性工作的相关性

人们对非物质劳动和数字媒体经济情况的本质有很多认识，可以通过使用现有的资源和对“女性工作”质量的概念化来获得。即使是这里提供的对女性劳动和数字媒体实践两方面文献的浅析[9]，也可以为进一步研究提供两个关键方向。第一个是聚焦于描绘数字媒介化互动的确定时刻所涉及的交换的特殊性。通过这一过程，可以揭示其与商品化关系的特殊性。这种方式需要避开一个基本假设，即经济领域和情感领域之间必然存在敌对关系（Zelizer，2005）。正如福尔图纳蒂的论点所表明的那样，情感劳动与资本主义的关系并不总是直接的，这种差异的变化莫测之处在于，即使在商品化交换的更广泛背景下，使用价值仍然有持续存在的空间。在商品化的多阶段过程中，在流通的某一刻是剥削性的东西可能在另一刻便有所变化。因此，这种方法为剥削和能动性之间的僵局提供了一条化解途径，通过指出在同一过程的不同时刻，交换是如何为媒体提供商创造价值且保持其未经修改的、紧密互动的状态，或两者皆有。确定这些时刻的发展进程，将提供一幅关于消费者劳动如何及以何种方式对数字媒体经济做出贡献的更充分的图景。

第二种方式是聚焦于家庭劳动的再生产作用，以引起对非财政的价值体系和对作为非物质劳动关键成果的社会规训之重要性的关注。尽管通过向个人提供使用价值的间接机制所产生的货币剩余价值，在数字媒体经济学中至关重要，但在这个过程中描绘生产和再生产特殊目标的重要性同样意义重大。在新自由主义消费资本主义的背景下，虽然意识形态再生产和霸权（用过时的术语）巩固所实现和争夺的舞台与机制已难寻觅，但这些过程仍然存在。我们对它们的忽视是危险的，对非货币经济意识形态层面的重新关注将使人们更加理解数字经济中资本的表现形式。

然而，重要的是不要夸大网络环境下社会再生产的整体性和难处理性。如果用户之间的互动——例如，在脸书上分享帖子或评论他人的状态更新——是再生产规范的社会实践机制的组成部分，那么它们本身就是那些实践的政治和争议的一部分。数字媒体互动中涉及的规训过程是一个复杂的集合，且每一个参与的例子都可能有自己的规训制度。更重要的是，正如自主论马克思主义路径提醒我们的那样，数字媒体所涉及的用户的社会合作和情感机制总是超越商品化和资本主义劳动过程。这种超越有潜在的破坏性。因此，了解用户之间交换的使用价值所具有的激进及保守的社会变革能力很重要，尤其是在其非物质形态中。

本文希望能够实现第三个功能：将女性主义思想和女性经验（重新）放置于当代劳动认识问题的前沿。重要的是，通常由女性做出的，针对历史上与女性相关的情感和非物质劳动特殊性的女性主义研究，不会迷失在数字媒体的新奇性中。在给定的形式下，女性劳动的神秘、幽灵般的存在可以提供一个框架来重新分析数字经济中具体的劳动性质。这种框架也具有政治性，尤其是对这种作为内在斗争场所的劳动的强调。正如福尔图纳蒂（1995:75）所说，“非物质再生产是再生产中最具危机的部分，因为它是最不受资本控制的”。并不是因为这些再生产过程外在于资本，也不是因为它们依赖于“疏离之前的自我模式”（Weeks，2007:234），而是因为它们可能会在资本内产生其他倾向、目标和社会关系，从而改变资本主义积累本身的性质。正如女性主义政治学重新组织了对家庭劳动的理解和实践，这种政治学因此可能在数字媒体的背景下，使人们注意并重塑工作的定义，关于什么构成了工作，以及什么构成了生活（Weeks，2007）。这样一来，便可以为资本主义体系中非物质劳动的可接受表述建立（新）参数。有了这种内在的政治可能性，“女性工作”与数字媒体研究人员的关系变得前所未有得密切。

参考文献

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[1]原文The Relevance of ‘Women's Work’：Social Reproduction and Immaterial Labor in Digital Media，见Television＆New Media（2014）15:1429.

[2]凯丽·贾瑞特（Kylie Jarrett）：爱尔兰国立大学讲师。

[3]译者注：即点赞功能。

[4]本文使用非物质劳动这一术语，将信息化、传播以及哈特和内格里（2000）作品中提到的影响纳入其中，而不是从知识、认知、交际、情感或非物质劳动，权衡对这些输入的最佳描述的语义争论。非物质劳动这一术语通常被作为一种有效补充，以此更充分地“捕捉出一种张力”，即劳动理论对无形产出的应用比重，以及通常被视为富有成效的货币化交换关系之外的过程。

[5]本文初衷是专注于消费者劳动力，而不是在正规数字媒体行业内的不稳定和自愿劳动的动态变化。然而，笔者认为，对女性劳动实践更丰富的理解将有助于阐明这个行业的动态。

[6]正如斯皮瓦克（Spivak，1985）所提醒，重要的是对这一替代价值层的认知并未减退，并且也不应忽视工人的排斥、暴行和镇压。这些工人往往是发展中国家的妇女，对于她们的物质剥削，在当代经济学以及有针对性的数字硬件产业仍必不可少。

[7]译者注：也可翻译成“知识共享”。

[8]译者注：原文是reproductive labor，与上一节标题相同，但从内容来看，本节在讲社会再生产劳动。为了区分，避免混淆，本节标题直接译为“社会再生产劳动。”

[9]亚历山德里尼（Alessandrini，2012）提供了一个更有力和更彻底的表述，来认识理解女性主义劳动理论的重要性，以及这种思想在主导的自治主义范式中的缺失。

数字资本主义和数字劳动时代的资本主义、父权制、奴隶制和种族主义[1]

克里斯蒂安·福克斯[2]

张韵 译 石力月 校译

1. 引言

本文旨在理解剥削与压迫的关系如何能够对数字资本主义的研究有所启发。为了回答这个问题，本文回顾和更新了关于资本主义、父权制和种族主义是如何联系在一起的相关讨论。

在这种背景下，一个重要问题是经济和非经济是如何互相关联的。这个问题不仅具有理论意义，而且具有政治意义。它关注的是为重新分配资源而斗争的阶级政治和为承认身份压迫而斗争的身份政治是如何联系在一起的（Fraser＆Honneth，2003）。还原主义（reductionist）政治给予阶级或身份政治特权，而二元主义政治认为，即使不相互关联，两者的领域和诉求也都是很重要的（Fuchs，2011）。

马克思主义的女性主义认为，父权制不仅是性别压迫的一种形式，而且是资本主义对家庭劳动者的剥削。鉴于在数字资本主义世界中出现新型的无偿劳动形式，例如对脸书的使用或众包劳动，那么新的问题出现了：我们能从剥削和压迫关系的研究中学到什么，从而帮助我们更好地理解无偿数字劳动？

媒介商品具有一种特殊的性质，信息在消费过程中不会被消耗，因而也很难排除他人的使用和复制。因此，媒体生产所涉及的劳动也呈现出独特的形式。定向广告（Targeted advertising）是互联网资本主义一种非常重要的资本积累模式（Fuchs，2017b）。达拉斯·斯麦兹（Dallas Smythe，1977）和苏特·杰哈利（Sut Jhally，1987）认为，是观众而不是媒体工作者生产了广告资助的媒体商品。这些媒体的访问权是作为礼物提供给用户的，而观众的注意力被作为商品出售给广告商。斯麦兹因而提出了受众劳动和受众商品的概念。基于脸书、YouTube和谷歌等社交媒体平台通过定向广告来进行资本积累这一背景，我们发现了一种生产数据商品和注意力商品的用户劳动。以持续的监控和大数据分析为基础，在线广告是个性化和基于用户兴趣的（Fuchs，2014，2015，2017b）。这种用户劳动是资本主义中另一种形式的无偿劳动。因此，产生了以下问题：无偿劳动在资本主义生产方式中扮演什么角色？有哪些类型？它们的共同点和不同点是什么？

本文第二部分主要研究家庭劳动与数字劳动的关系。第三部分则分析了种族主义、奴隶制与数字劳动之间的关系。第四部分进行归纳讨论，并提供了一种类型学，可以概述雇佣劳动、奴隶劳动、家庭劳动和用户数字劳动的共性和差异。第五部分总结了一些结论。

2. 家庭劳动与数字劳动

这一部分的任务是探讨家庭劳动和用户数字劳动之间的共同点和不同点。这将分两步进行：第二节第一部分回顾关于再生产劳动的辩论，并确定两种基本立场。第一种观点认为再生产劳动是生产性劳动，第二种观点认为再生产劳动不属于生产性劳动。第一种立场特别与数字时代相关。基于这一讨论，第二节第二部分更新了关于再生产劳动的辩论，引入了马克思主义女性主义学者凯莉·贾瑞特（Kylie Jarrett，2016）提出的数字家庭劳动的概念。

2.1 关于家庭劳动和再生产劳动的讨论

女性历来是再生产劳动的主要承担者，再生产劳动包括养育子女、照料、教育、烹饪、洗衣、购物、清洁，等等。在当代资本主义条件下，与100年或200年前相比，更多的女性参与了有偿劳动，但家庭劳动仍然主要是女性的任务，这给她们带来了多重责任和更少的自由时间。

安吉拉·戴维斯（Angela Davis）指出，在美国，女性奴隶的劳动与白人女性的劳动是不同的。家庭劳动是唯一不受奴隶主控制的劳动（1983:17）。奴隶们所处的空间内则相对平等，男性与女性一起工作（1983:18）。黑人女性的生活被描述为“与她们的男人一起努力工作，家庭平等，反抗、鞭打和强奸”（1983:27）。2014年，美国白人女性的劳动参与率为56.7%，而黑人女性的这一比例为59.2%（BLS，2014）。在1972年，这一比例分别为43.2%和48.7%（BLS，2014）。与白人女性相比，美国黑人女性参与雇佣劳动与再生产工作的比例都更高。在美国，黑人女性作为雇佣劳动者和家庭劳动者受到资本双重剥削的比例要高于白人女性。在家庭劳动是否属于生产性劳动的问题上，社会主义女性主义有两种基本立场。

《女性的力量与社会的颠覆》（The Power of Women and the Subversion of Community, Dalla Costa＆James，1973）一书代表了第一种立场。达拉·科斯塔和詹姆斯（Dalla Costa＆James，1973:30-31）指出，“正统马克思主义”往往认为没有从事雇佣劳动的女性被排除在“社会生产力之外”，因而“从事家庭劳动的女性是非生产性的”。这样的假设会否定“女性潜在的社会力量”（p.6）。家庭劳动“不仅生产使用价值，对生产剩余价值也至关重要”（p.31）。它生产的是一种资本主义独有的商品：活生生的人类——“劳动者本人”（p.6）。家庭不应被视为上层建筑，而应被视作生产领域（p.33），在这里，家庭劳动者从事“社会服务，资本主义组织将这些社会服务转变为私有化活动，由家庭主妇们来承担”（p.31）。利奥波迪纳·福尔图纳蒂（Leopoldina Fortunati，1995）强调再生产劳动是生产性劳动；通过“生产与再生产劳动力”（p.70）和“劳动力的使用价值”（p.69）来“生产和再生产作为商品的个人”（p.70）。玛丽亚·密斯（Maria Mies，1986:37）指出女性面临着三重剥削：“她们被……男性剥削，作为家庭主妇被资本剥削。如果她们是雇佣劳动者，她们还作为雇佣劳动者被剥削。”

第二种立场认为家庭劳动被排除在生产性劳动之外，因此在意识形态上被认为是次等的。罗斯维塔·肖尔茨（Roswitha Scholz，2000，2014）在价值分离（value-dissociation）假说中阐释了这一理论。只有将再生产劳动、情感和感官享受的领域分离开来，抽象劳动才具有可能：

价值分离假说认为，……女性、家庭劳动等与价值、抽象劳动以及理性的相关形式之间存在“分离”，从而将被当作女性特质的性感（sensuality）、感性等赋予女性。相反，男性成为智力、意志、勇气等的代表。在现代发展中，男性被等同于文化，而女性被等同于自然[3]（Scholz，2000:9）。

Endnotes小组（2013）的论述与肖尔茨的观点相当：

将相当于工资的原材料转变为劳动力的活动是在与价值的生产和流通相分离的领域进行的。这些必要的非劳动活动不产生价值，不是因为它们的具体特点，而是因为它们发生在资本主义生产方式的范围内，而资本主义生产方式并不是直接由价值形式来调节的。价值的存在必须有一个外在的条件。同样，劳动想要存在并作为价值的尺度，就必须有一个相应的外部条件。虽然自治主义（autonomist）女性主义者会得出这样的结论，即每一种再生产劳动力的活动都会产生价值，但我们会说，为了使劳动力具有价值，其中一些活动必须被切断或与价值生产领域分离。

安吉拉·戴维斯也支持第二种观点。她认为，家庭劳动与雇佣劳动是分离的：

在资本主义内部，家庭劳动只产生实用价值，已不再与生产设备相关……女性经历了双重次等化（a double inferiority）：由于她们的家庭地位，她们被禁止持续而平等地进入生产核心。其次，她们专属的劳动并不符合资本主义社会劳动的特质（Davis，1977:176）。

戴维斯谈到了“与交换相对的实用劳动”（1977:176），并指出家庭劳动不是抽象的劳动（177）。“在家庭内部经济和以利润为导向的资本主义经济之间存在着根本的结构性分离。由于家庭劳动不产生利润，与资本主义的雇佣劳动相比，家庭劳动自然被定义为一种次等的工作形式”（1983:228）。“资本主义的公域经济和家庭的私域经济存在着结构性分离”（p. 229）。

反对第二种立场的一种论述可以在马克思的著作中找到。他认为，资本主义的劳动分工导致了“总体工人”（Gesamtarbeiter）的出现。“为了从事生产劳动，现在不一定要亲自动手；只要成为总体工人的一个器官，完成他所属的某一种职能就够了。”（Marx，1867:643-644）。这意味着，在一家软件公司里，生产性劳动者不仅是生产软件商品的工程师，还包括秘书、清洁人员、门卫、会计、市场营销人员等。生产性劳动产生剩余价值——“它必须出现在剩余产品中，也就是代表劳动资料垄断者即资本家利益的商品的额外增值”（p.1039）。劳动力的价值在于其再生产劳动力所花费的时间。“同任何其他商品的价值一样，劳动力的价值也是由生产从而再生产这种特殊物品所必需的劳动时间决定的……劳动力的价值就是维持劳动力所有者所需要的生活资料的价值”（p.274）。

安吉拉·戴维斯对“家庭劳动有偿化”运动及其理论基础提出了批评。“要求家庭主妇们得到报酬是基于这样一种假设，即她们生产的商品与她们丈夫在工作中生产的商品一样重要和有价值”（Davis，1983:233-234）。戴维斯认为，不可否认，家庭劳动者“生育、抚养孩子和料理家政的角色使她们家庭成员的工作——用劳动力换取工资——得以可能”。但从结构上讲，家庭劳动与资本主义生产过程是分离的。戴维斯倾向于认同价值分离假说。家庭劳动——

不能被定义为资本主义生产的一个组成部分。它更多地是作为生产的前提。雇主一点也不关心劳动力是如何生产和维持的，他只关心劳动力的可用性和产生利润的能力。换而言之，资本主义生产过程的前提是存在一群可剥削的劳动者。（1983:234）

家庭劳动有偿化的目的不是废除家庭劳动，而是物化女性，使她们被家庭束缚。这种要求也不会去质疑作为资本主义不可或缺的一部分的雇佣劳动。“家庭劳动有偿化运动不鼓励女性外出工作”（1983:239）。“在美国几十年来，数不清的有色人种女性——尤其是黑人女性——一直在领取家庭劳动工资……清洁女工、家政工人、女佣——这些女性比任何人都清楚获得家庭劳动的报酬意味着什么”（1983:237）。戴维斯要求“废除家庭劳动”并认为“的确，‘被生产流水线奴役’本身并不意味着‘从厨房的水槽中解放出来’，但生产流水线无疑是推动女性消灭已存在很久了的家庭奴隶制度最有力的动力”（1983:243）。

戴维斯特别批评的是达拉·科斯塔和詹姆斯（Dalla Costa＆James，1973:33）的表述，“流水线上的奴役不是从厨房水槽的奴役中解放出来”。这两位社会主义女性主义者认为，雇佣劳动并不意味着家庭劳动力的解放，而是另一种形式的奴役。“女性是工资奴隶的奴隶”（p.43）。科斯塔和詹姆斯并非不加批判地拥抱家庭劳动有偿化的要求。他们认为，一方面这种要求有“巩固在家庭劳动条件下产生的制度化的奴隶制”的风险（p.34），但另一方面，这一要求在实际上有助于意大利社会主义女性主义运动的激进化和统一（pp.52-53）。

西尔维亚·费德里奇（Silvia Federici，1975）在《反对家庭劳动的工资宣言》（Wages against Housework manifesto）中指出，“家庭劳动无酬的状况是强化家务不是劳动这一普遍假设最有力的武器”（p.2）。“提出家庭劳动有偿要求是拒绝家庭劳动的第一步，因为对工资的要求使我们的工作变得可见，这是开始与之斗争最不可或缺的条件……提出家务有偿要求是为了揭示家庭劳动已经成为资本的金钱这一事实”（p.5）。无偿家庭劳动也是“我们（家庭劳动者）在雇佣劳动力市场中弱势的主要原因”（Federici，2012:34）。家庭劳动被忽视的另一个原因是其不包括在GDP的计算中（Federici，2012:42）。家庭劳动有偿化的要求“暴露了社会中存在大量的无偿劳动，它们的存在既没有被质疑，也没有被看见”（Federici，2012:56）。费德里奇的目标是废除雇佣劳动和家庭劳动，戴维斯也持同样的观点。但在家庭劳动有偿化是否是可行的政治要求这个问题上，她们持不同意见。

问题的关键在于要避免两个极端，即把政治要求和行动仅仅集中在有收入的工作场所或家庭上。鉴于这两个领域是相互联系的，废除雇佣劳动和家庭劳动的斗争也应相互联系。家务有偿化并不自动排除对同工同酬的要求。无论如何，提高工资都会削弱资本的权力并设法加强工人阶级的自治和权力，其中包括家庭劳动者的权力。

有保障的基本收入由资本税收提供资金以保障基本生活工资，这既能赋予雇佣劳动者权力，也能赋予家庭劳动者权力：雇佣劳动者可以拒绝承担任何不稳定的工作，从而赋予他们相对于资本的地位。家庭劳动者的地位得到加强，因为他们单独获得的基本收入使他们独立于同一家庭的雇佣劳动者，并允许他们获得更多的社会和财务自主权。这种基本收入保障形式对劳资关系的总体影响将是从资本到劳动力的再分配，从而加强劳动力相对于资本的自主性。资本、雇佣劳动和家庭劳动都不会因此自动停止存在，但可以更容易地创造挑战和超越资本主义的资源、时间和空间。

这一讨论的主要结果是，再生产劳动是生产性劳动的立场是可行的。接下来将以此讨论为基础，并将其与作为一种特定再生产劳动形式的用户的无偿（unpaid）数字劳动这一概念联系起来。

2.2 数字化家庭劳动与再生产劳动

在分析不同形式的劳动时，关键区别在于雇佣劳动和无薪（unwaged）劳动之间的差异。奴役劳动、再生产劳动和脸书（Facebook）上的无偿劳动都是无薪劳动，但通过融入资本主义社会，它们创造了剩余价值。因此，它们是生产性劳动。并不是所有的在线活动都是劳动。例如，在声田（Spotify）上按月付费听音乐是没有广告插入的。消费者不是创造而是消费一种商品。并非所有的数字劳动都是无偿的。例如，《魔兽世界》（World of Warcraft）上的淘金者或在线自由职业者倾向于通过互联网进行劳动并生产数字产品，但大部分是有偿的。在本节中，谈到数字化劳动时，我们重点讨论的是脸书的使用情况。

凯莉·贾瑞特（2016）使用数字家庭主妇（digital housewife）的概念指出了在线无偿劳动和家庭劳动、再生产劳动之间的相似之处。她认为，社会工作者并没有出现在当代资本主义中，而是以家庭劳动者的形式出现，一直是资本主义剩余价值生产的必要组成部分。

家庭劳动和脸书劳动之间的相似之处包括：都是无薪的，产生两种使用价值，其中只有一种是商品（家庭劳动者的雇佣劳动，脸书劳动者的数据）。影响和社会关系构成第二种使用价值。“数字家庭主妇可以在脸书上拥有真正的朋友”（2016:4）。贾瑞特认为，家庭劳动者和脸书劳动者都创造了可让渡的和不可分割的对象（p.123）。第一个是“不可分割的使用价值，如快乐、社会团结和一般智力”（p.98）。“消费者劳动与家庭劳动相似，不仅因为它是无偿的，而且是在表面上为空闲时间的情况下，发生在正式工作场所之外的。还因为它是一个社会再生产的场所：一个创造和改造社会、情感、意识形态和心理状态的场所，这些状态（可能）符合适当的资本主义主体性”（p.71）。数字家庭主妇“在商业数字媒体中表达自己的观点，与他人建立社会团结关系，同时为这些网站增加经济价值”（p.4）。

南希·弗雷泽（Nancy Fraser，1989:116）认为，育儿是一种具有双重性的活动，既是物质再生产活动，同时也是符号再生产活动，既是经济活动也是文化活动。在这方面必须注意的是，符号和文化领域并不是非物质性的，因为物质性是人类社会性生产的结果。所以“物质再生产”更合适的说法是物理性的再生产（physical reproduction）。弗雷泽（1989:116）认为，所有的工作，包括工业化的食品生产和软件工程，都能再生产社会身份和物理存在。不同之处在于，在再生产劳动和脸书劳动中，人类直接生产两种使用价值，而在软件工程和工业化食品生产中，存在一种主要的使用价值，同事间持续的社会关系可能会、也可能不会成为劳动过程的一个间接副产品。人类拥有家庭并使用脸书来维系他们的社会关系，而他们必须拥有一份有报酬的工作才能赚钱生存。

应该强调的是，（由再生产劳动和脸书劳动创造的）这两种使用价值并不是独立的。社会关系和情感在家庭劳动中是再生产劳动力的关键资源，在脸书上则是创建个人关系数据的关键资源。社会关系是家庭劳动者和脸书劳动者的生活资料。

家庭劳动和脸书上的劳动都与商品消费有关：购买的消费品是由家庭劳动转化为维持生活和劳动力的生活资料的一部分。在消费资本主义中，消费者通过商店货架上的广告了解特定商品的存在。受众劳动和用户劳动产生注意力和数据，用于呈现、定位广告与销售商品。因此，受众劳动和商业数字劳动是生产商品的再生产劳动的一部分，其帮助广告商获利从而使消费品得以销售和消费。家庭劳动将消费品转变为生活资料，使劳动力得以生存和可销售。

马克思认为，资本有活劳动和死劳动两个方面。因此，他区分了可变资本和不变资本。两者都是资本主义生产过程中的关键因素，但只有活劳动才能创造价值。资本的有机构成是不变资本与可变资本的关系：“作为价值，它是由不变资本或生产资料的价值和可变资本或劳动力的价值、工资总额所占的比例决定的”（Marx，1867:762）。马克思描述了资本有机构成的增长趋势，这是资本主义的自动化和技术化的表现，资产阶级试图借此用技术取代劳动。为了抵消不断增加的不变资本成本，资本往往不得不增加对无偿劳动的剥削。为此，马克思（1867：ch. 9）引入了剩余劳动比率的概念。它是利润与工资的比率，通常以货币价格水平计算，而不是按劳动时间计算，从而排除了各种形式的无偿劳动，例如再生产劳动。它主要是针对有偿劳动的。劳动的有机构成是在劳动时间层面上起作用的一个新的补充变量。它计算了无偿劳动总时数与有偿劳动总时数之间的关系。无偿劳动时间包括无薪劳动时间和雇佣劳动（waged labour）中的剩余劳动（surplus-labour）时间。

表1提供了所谓劳动有机构成的近似值，可计算一个经济体在一年期间内无偿劳动时间（包括再生产劳动时间和雇佣劳动的剩余劳动时间）的比率。数据显示，在美国，劳动的有机构成约为5.8。这意味着，每工作1小时，就有5.8小时的无偿劳动。美国资本只为1/7的劳动时间支付报酬。再生产性劳动比率衡量的是无偿劳动的两个组成部分所占的份额（见表1）。通过统计表明，在美国，再生产劳动约占所有无偿劳动时间的83.7%，而雇佣劳动的剩余劳动时间占16.3%。

表1 美国的再生产劳动

（续表）

生产总时间包括将劳动力作为商品进行再生产的再生产劳动时间。再生产劳动是生产性的，因为它是没有资本报酬的剩余劳动时间。资本不仅剥削雇佣劳动，而且剥削劳动力存在和再生产所必需的再生产劳动。根据马克思的分析，我们可以说，劳动剥削不是一种双重分离，而是一种再生产劳动和雇佣劳动的辩证。

表2呈现了进一步的估算。它表明，平均每1小时的有偿劳动，就有5.8小时的无偿劳动。笔者把无偿劳动时间与有偿劳动时间的比率称为劳动的有机构成。无偿劳动包括无偿再生产劳动和雇佣劳动的剩余劳动时间。

表2 美国的再生产劳动

（续表）

如果按平均工资支付再生产劳动，那么利润将会减少，资本主义也无法生存。这一事实一方面说明了再生产劳动在资本主义中的重要性。另一方面也表明了资本主义为了生存而创造无偿劳动环境的内在动力和需要。另一个衡量标准是再生产性劳动的比率。它衡量的是无偿再生产劳动时间与雇佣劳动剩余劳动时间的比率。根据数据分析，再生产劳动的比率是5.14，这意味着再生产劳动时间在整个经济中是雇佣劳动剩余劳动时间的5.14倍。

表1显示，在美国，平均每人每周从事44.53小时的再生产劳动。其中商业媒体的使用占了38.75%，这表明广告在我们的生活中占据着非常重要的位置。2015年，全球广告收入为3080亿英镑（Ofcom，2016）。电视广告总额为1060亿英镑（34.4%），网络广告总额为1020亿英镑（33.1%）（Ofcom，2016）。所以电视和互联网是两个最赚钱的广告领域。在人类活动层面上，这是因为我们把大量的休闲时间花在看电视和使用社交媒体上：美国人平均每周观看约19.5小时的电视节目，并在社交媒体上花费约12.4小时（见表1）。再生产劳动的很大一部分是电视观众劳动和社交媒体数字劳动。

家庭劳动的一个重要的组成部分是家务活动，例如准备食物、打扫、打理草坪和花园及家庭管理。据统计，美国女性在2015年花在这些活动上的时间平均比男性多48分钟（男性：每天1.43小时，女性：每天2.23小时）[4]。另一项重要的活动是照顾和帮助他人。美国男性每天花0.47小时照顾和帮助他人，而女性每天花0.91小时。男性每天的购物时间为0.6小时，女性为0.88小时。根据这三类活动的平均值，我们可以估算出美国女性往往负责平均60% 的再生产劳动，而男性则负责40%。再生产劳动是性别化和种族化的。它主要是女性的一个领域，就有偿再生产劳动而言，低收入移民工人和有色人种工人在劳动力中所占比例非常大。资本主义与父权制和种族主义有着内在的联系。下一节将在数字劳动的背景下进一步探讨这种联系。

3. 数字劳动时代的奴隶制和种族主义

资本主义不仅与父权制有关，还与种族主义有关。因此，在分析数字资本主义时，还必须研究数字媒体方面的种族主义形式。本节将通过两个步骤探讨这个主题。本部分第一节重新回顾了关于资本主义与种族主义之间关系的争论。第二节以此为基础，讨论数字劳动背景下的种族主义问题。

3.1 资本主义与种族主义

在美国，对有色人种的奴役是种族主义最重要的历史表现。虽然奴隶制已经被废除，但种族主义继续以排斥、歧视和剥削的意识形态、政治及经济形式存在。

奥黛丽·史沫特莱（Audrey Smedley，1998）认为，在资本主义兴起之前，亲属关系、职业、性别和社会地位是塑造联系和身份认同的关键社会特征。在中世纪，宗教作为另一个重要的身份标志出现：

这些不同形式的人类身份所缺少的是我们今天所理解的“种族”群体的分类，也就是说，根据生物物理特征的差异，将所有人组织成为数量有限的不平等或按等级划分的类别（1998:693）。

在古代和封建社会，奴隶制作为一种阶级现象，本质上并非基于种族主义，因而奴隶制比种族主义更为古老。史沫特莱认为，随着16世纪欧洲在美国的殖民、英国在爱尔兰的殖民，以及非洲奴隶贸易的开展，种族主义出现了史沫特莱（1998:694）指出，一些欧洲人通过发展“种族”概念，使得对美洲原住民的征服和残酷对待行为得以合理化，特别是对贩卖非洲人的奴隶制的保留和延续。史沫特莱的分析显示，有迹象表明种族主义和帝国主义有着内在的联系。种族主义不仅为意识形态上的优越感提供了机会，而且也为剥削提供了辩护的机会。现代奴隶制在很大程度上是种族主义奴隶制。

安吉拉·戴维斯承认劳动和资本主义两个要素在分析压迫方面具有重要性。她收录于《黑人女性主义读本》（The Black Feminist Reader, James＆Sharpley-Whiting，2000）中的文章，强调了劳动和资本主义对理解根深蒂固的种族主义和父权制的重要性，反之亦然，这是该书十章中唯一对此有所强调的一章。戴维斯对黑人女性在美国奴隶制和当代资本主义中所扮演的角色很感兴趣。黑人女奴经历了种族主义，她们的肤色致使她们变成奴隶。奴隶主通过实施强奸来压迫她们。同时，她们还作为免费劳动力受到剥削。对她们的压迫和剥削的相通之处在于，她们被视为完全没有自由的人，被当作没有任何权利的人，被奴隶主随心所欲地剥削、压迫、强奸和杀害。

戴维斯（1977:183）认为，黑人女性既在家庭之外为奴隶主工作，也在家庭之内工作，因此，她们不像当时的许多白人女性那样，被仅仅定义为家庭妇女。奴隶被视为“无机（inorganic）生产条件”（Davis，1977:171），作为生产资料、工具和物品而存在：“奴隶制度将黑人定义为动产（chattel）。”（Davis，1983:5）大多数的女性奴隶和男性奴隶一样，都是农场工人（Davis，1983:5）。“奴隶主阶级完全不顾奴隶的年龄和性别，通过寻求最大限度地榨取剩余劳动力的方法来表达其对利润的追求”（1977:171）。女性奴隶必须像男人一样工作，此外，她们还被白人奴隶主强奸，被视为生产新奴隶的机器。

当把她们当作男人来剥削是有利可图的时候，她们实际上被认为是无性别的，但是，当她们能以只适合女性的方式被剥削、惩罚和压制时，她们就被锁在了独有的女性角色中……她们被当作“繁殖者”——像动物一样，其货币价值根据她们繁殖后代的能力精准计算……实际上，强奸不加掩饰地展现了，奴隶主的经济掌控和监工对黑人女性工人的控制（1983:6-7）。

奴隶制是异化和拜物教的终极形式：物化和异化意味着奴隶纯粹被当作一种物品对待，根本没有任何权利。他们被剥夺了人性，成为无限剥削和统治的目标。女性奴隶还可能遭受强奸以及孩子被抢夺这样的行为，并可能被迫成为生育奴隶的机器。

美国内战结束之后，奴隶制于1865年正式废除。但这并不意味着平等已经建立。直到今天，美国黑人还面临着歧视性的统治形式支配和表达形式。正如黑人人权运动（Black Lives Matter Movement）表明的那样，最极端的种族主义形式之一是，与白人相比，黑人更有可能遭国家权力杀害，无论是被以警察杀戮的形式，还是被以死刑的形式。

卡特·威尔森（Carter Wilson，1996）认为种族主义具有经济、政治和文化的维度：

种族压迫是在剥削性和压迫性的经济结构中持续的。这种结构形成了一种种族主义文化，其作用是强化种族压迫的模式。在这种经济和文化背景下运作的国家，通常会支持和将压迫关系合法化……种族压迫以压迫性和剥削性的经济安排为基础，由国家维持，而文化则在维持种族主义方面发挥作用。也就是说，文化以延续种族压迫的方式建构了人们思考和对待种族的方式（1996:16，24）。

威尔森指出，北美洲的种族主义相继表现为奴隶生产方式和控制性种族主义（slave mode of production and dominative racism）（1787—1865年），债役制和控制性的厌恶性种族主义（debt peonage and dominative aversive racism）（1865—1965年）和元种族主义（meta-racism）（1970年以来）。厌恶性种族主义的形式持续存在，劳动力市场上的种族歧视、城市种族隔离和住房隔离这几种形式尤为普遍。平权法案为此带来了一些改善。发达资本主义的特点是，知识和服务工作、金融资本、资本输出、垄断和自动化的重要性日益增强。资本流动和全球通讯扩大了劳动的国际分工。

威尔森认为，在发达资本主义中，城市中心居高不下的黑人贫困率是美国种族主义最明显的特征。黑人中产阶级被削弱了。元种族主义伴随着特定的种族主义形象：“今天底层黑人的形象包括：疯狂的、失控的、强壮的、暴力的、吸毒成瘾的黑人男子；滥交的黑人女性；以及黑人‘福利女王’。”（1996:224）

安吉拉·戴维斯（1983:87-88）引用1890年美国人口普查的数据显示，38.7%的黑人女性雇员从事农业，30.8%从事家庭劳动，15.6%从事洗衣工作，2.8%从事制造业。黑人的工作薪酬最低、最不稳定，于是一种事实上的奴隶制度出现了。表3和表4显示，种族歧视在今天的美国经济中仍然存在。

表3 美国的收入、失业和非自愿兼职工作

（续表）

表4 美国的职业结构

1=管理和专业职业（2015年），2=服务职业（2015年），3=销售职业（2015年），4=办公室和行政职业（2015年），5=农业职业（2015年），6=制造和运输职业（2015年），7=建造和开采（2015年）。

这两个表格显示了当代美国的经济歧视现实。在美国，1968年黑人家庭的收入中位数是白人家庭收入中位数的59.0%。2016年，情况并没有太大改善：这项数字是61.4%。黑人女性和男性的失业率远高于白人女性和男性。在年轻人群体，黑人的失业率几乎是白人的两倍。黑人男性和女性也比白人男性和女性更容易受到不稳定劳动的影响。美国黑人在服务业、办公室劳动、制造业和运输业的就业比例高于白人，而美国白人在管理和专业领域的就业比例更高。鉴于管理类和专业性的工作往往提供较高的薪酬，种族主义的工资和薪资歧视已成为美国职业结构的一部分。威尔森（1996）所称的元种族主义时代的特征之一是，美国黑人比白人更容易受到失业的影响。而且他们的工作更有可能是不稳定的、低收入的服务性工作，如服务员、清洁工、快餐店工人或店员。

戴维斯（2003，2005，2012，2016）也是监狱-工业综合体的批评者。监狱的私有化将这些机构转变为营利性公司，让囚犯们通过劳动创造利润。种族主义使有色人种更有可能被监禁，这就是为什么在监狱-工业综合体中，不仅存在着种族主义的监禁行为，还存在着种族主义的剥削。“监禁制度告诉我们，奴隶制的噩梦还在继续困扰着我们”（Davis，2012:138）。“黑人在‘自由世界’中被认为是可有可无的，但却是监狱世界的主要利润来源”（2003:95）。通过监狱-工业综合体，“种族主义为私营企业创造了巨大的利润”（2012:174）。戴维斯还谈到了“监狱狂欢”（2005:37）。流浪者、文盲、穷人、黑人和失业者往往被监禁起来，而社会问题的根源却得不到解决。“依据这种逻辑，在消除他们所代表的潜在社会问题的虚假希望中，监狱成为一种让人们消失的方式”（2005:38）。大规模的监禁“本应让人们感觉更好（和更安全），但它真正做到的是转移人们的注意力，使他们不再关注来自军队、警察、追求利润的公司，以及有时来自自己亲密同伴的安全威胁”（Davis，2005:39-40）。监狱——

在意识形态上的功能就像一个抽象的场所，不受欢迎的人被存放在那里，从而使我们不必去考虑那些囚犯人数如此之多的社区所面临的真正问题。这是监狱所起到的意识形态作用——它使我们摆脱了认真处理社会问题的责任，特别是那些由种族主义和日益全球化的资本主义所产生的问题（Davis，2003:16）。

安吉拉·戴维斯分析了美国黑人在奴隶制时期的不自由状况。女性奴隶不仅像男性奴隶一样面临剥削，而且还受到性压迫和剥削，她们被强奸，被迫以工业生产的方式生育奴隶。在当代美国，黑人则面临着多种形式的歧视和统治。在监狱-工业综合体，国家暴力迫使他们为营利性的公司工作。

尽管一些黑人个体已经进入了经济、社会和政治阶层（最引人注目的例子是2008年巴拉克·奥巴马［Barack Obama］当选美国总统），但绝大多数黑人在经济、教育和监控等方面受到的种族主义影响，要比在民权运动之前的时代大得多。在当前的许多方面，黑豹党（BPP）的“十点计划”提出的要求与其在上世纪60年代首次制定时一样重要，甚至可能更加重要（Davis，2016:2）。

黑豹党的计划要求，例如：“我们要求结束资本家对黑人社区的抢劫……我们要求立即结束警察对黑人的暴行和谋杀”（Black Panther Party，1966）。

通过分析黑人女性和男性在美国资本主义中的作用，戴维斯表明，资本主义需要基于性别和种族主义的剥削形式。此外，性别歧视和种族主义是一种意识形态，将女性贬低为“性的、生育的、自然的”生物（Davis，1977:163）和肤色不同的有色人种，目的是为歧视和排斥行为辩护，并分散人们对社会问题真正原因的关注。分析表明，种族主义继续在资本主义中发挥重要的意识形态和经济作用，并持续着排斥和剥削的行为。基于这一讨论，我们可以看看种族主义和奴隶制在数字劳动语境中的影响。

3.2 种族主义、奴隶制和数字劳动

3.2.1 脸书时代的奴隶制

雇佣劳动、奴隶劳动、再生产劳动和脸书劳动之间最重要的区别之一，是它们拥有的法律地位以及劳动者从事劳动的原因。奴隶劳动者的身体和思想是奴隶主始终拥有的私有财产。奴隶制是最物化的劳动形式，意味着奴隶没有任何形式的权利，奴隶主可以随心所欲地对待他们，甚至被法律允许杀死他们。因此，驱使奴隶工作的最终原因是对被杀害或遭受身体暴力的恐惧。在奴隶制中，“劳动者只是会说话的工具，牲畜是会发声的工具，无生命的劳动工具是无声的工具，它们之间的区别只在于此”（Marx，1867:303）。

奴隶经常面临死亡的威胁，而雇佣劳动者只会在特定的条件下遇到这种情况，例如，工人可能被要求从事危及生命的工作，如清理核废料。与奴隶不同，雇佣工人拥有他/她自己。在《资本论》第1卷第6章中，马克思（Marx，1867）将雇佣劳动的不自由定义为劳动的双重自由。现代劳动力是自由的，因为它比奴隶更富裕（尽管奴隶制度在全球资本主义中继续存在），但它也是不自由的，因为它被迫受到资本的剥削，为了生存不得不进入阶级关系。无产阶级的思想和身体不是占统治地位的阶级的私有财产，这一点与奴隶不同，相较而言，他们受到的是“经济关系的无声的压制”（1867:899），在市场暴力下，普通人如果得不到足以购买商品的金钱便无法生存，这迫使许多人成为雇佣劳动者。

特别有一部分女性因为遭受家庭暴力和出于经济依赖，被迫从事再生产劳动，并害怕离开她们的伴侣。因此，在家庭劳动中，直接暴力可以成为一种胁迫手段。但同时，承诺、家庭团结和爱也是再生产劳动的重要驱动力。家庭劳动常常涉及爱与恨、痛苦与快乐、玩乐与辛劳、关怀与暴力、自我满足感与疏离感的混合。脸书劳动通常不会受到身体暴力和心理暴力的胁迫，而是受到垄断力量的胁迫，这是结构性暴力的一种特殊形式。脸书和谷歌的绝对市场主导地位以及它们严格的使用条款和隐私政策，迫使用户在不想遭受社交和信息劣势的情况下使用这些平台。

如果认为资本主义和雇佣劳工的兴起已经终结了奴隶制，那就大错特错了。虽然奴隶制度比雇佣劳工制度更古老，但它仍然以特定的形式存在于资本主义中。邱林川（Jack Qiu，2016）在他的著作《告别i奴：一份数码废奴宣言》（Goodbye iSlave: A Manifesto for Digital）中谈到了i奴，他认为在iPhone已经成为组织生活主要工具的21世纪，奴隶制仍然是一个现实。邱林川对奴隶制的理解建立在1926年的联合国《禁奴公约》的基础上，该公约强调，对一个人的所有权是由另一个人拥有的，这是奴隶制的关键特征。《关于界定奴役的法律要素的贝拉吉尔—哈佛准则》（Qiu，2016:189-96）规定，对一个人的所有权体现在：购买、转让或出售她；剥削她的劳动或性；管理这种剥削性使用；从使用他人中牟利；将奴隶转让给另一个人（例如子嗣或继承人）；生理或心理上的虐待。这些定义与马克思对奴隶制度的理解是一致的，这种理解突出了奴隶的非自由性质，即奴隶不拥有自己的身体和思想。

据估计，2016年世界上有4580万奴隶（Walk Free Foundation，2016）。这份报告对奴役下了一个简明的定义，即“一个人因受到威胁、暴力、强制、滥用权力或欺骗而无法拒绝或离开的剥削情况，其待遇类似于农场动物”（2016:158）。

数字技术是以矿产为材料基础的，如锡石、钶钽铁、黄金、钴或钨。这些矿产大部分是在刚果冲突频发的地区开采出来的。结果，奴役村民的叛军和军阀控制了许多矿区。用于制造手机、笔记本电脑等设备的一部分矿物就是由这些被奴役的劳工和童工开采的。这种现象被称为冲突矿产（Fuchs，2014）。例如，钴是生产手机和笔记本电脑电池所需的重要矿物。而世界上超过一半的钴供应来自刚果民主共和国。

一个人可以在有限的时间内成为奴隶吗（Qiu，2016:41）？邱林川记录了生产iPhone、iPad和其他数码产品的某代工企业员工如何面临“巨大的退出困难”，以及“实习生如何被大规模地用作廉价的非自愿劳动力”（2016:47）。他展示了在数字劳动国际分工（IDDL）的制造领域中，强迫劳动和缺乏离职自由这两种形式的奴役是如何存在的（关于IDDL的更多详细讨论，见Fuchs，2014，2015，2016）。邱林川还记录了该企业拒绝支付工人工资、暴虐的工厂保安，以及工厂对工人休闲和睡眠时间的控制。这一案例表明，雇佣劳动可能成为一种奴役形式。邱林川认为，该企业的管理体系应该被视为“类似奴隶制的制度和做法”（2016:82）。他们所实行的控制形式包括身体暴力和结构性官僚暴力（强制实习、限制工资、不能违约的合同等），因此，工人对控制劳动时间（开始和结束）的任何决定权都被强行剥夺了。

邱林川（2016：ch. 4）还将免费消费劳动定义为奴役的一种形式，他将其称为“被制造的i奴”。他的研究指出，由广告资助的在线平台的用户实际上成为脸书、谷歌等公司的奴隶，他们被广告、垄断、游戏以及对商品和媒体消费的沉迷所胁迫，进而在没有报酬的情况下为基于广告的媒体工作。他认为，被制造的i奴表现为“自愿奴役”，是由“上瘾形成的奴役”（2016:111）。被制造的i奴同时还是思想上的奴隶——她或他的思想被主导阶级的逻辑所封闭。

奴隶制可以作为一个更严格或更广泛的术语来使用。马克思同时做到了这两点。一方面，他通过强调奴隶制是最不自由和对生命造成威胁的劳动形式而看到了奴隶劳动和雇佣劳动之间的区别。另一方面，他也强调了纯粹奴隶制与其他阶级关系之间的某些相似之处。例如，他将父权制描述为一种“妻子和孩子是丈夫的奴隶”的体系（Marx＆Engels，1845:52），并谈到了作为资本主义“两极的资本和工资奴役”（Marx，1871:335）。每一种阶级关系至少都有奴隶制的痕迹和一定特征，因为它总是伴随着某种形式的不自由和强迫。奴隶制有其历史辩证性。

但是，也有理由不把奴隶制这个词扩展到每一种剥削形式。一种具有共性的倾向是奴隶劳动、再生产劳动和脸书劳动都受到高度剥削，而且是无偿劳动的形式，这种无偿劳动的所有劳动时间都是剩余劳动时间。但是在拒绝劳动的困难程度方面，即在管理人类活动、劳动力和劳动时间的政治经济学的政治维度上，存在着不同。正规的雇佣劳动者由于其双重自由，可以在工作日结束时离开雇主的工厂或办公室。为了挣工资，他们不得不返回，但他们也可以选择寻找另一份工作，这是一种不自由里的相对自由。与雇佣劳动者形成鲜明对比的是，在枪口下开采钶钽铁矿的刚果矿工想要离开矿山就可能被射杀。他是奴隶。一些富士康工人不能离开工厂，因为他们深陷于合同和工厂的壁垒中，日夜不停。他们也是奴隶。

那么脸书的用户呢？他/她也是奴隶吗？他/她可能会花很多时间在平台上，但也可以选择注销，从容地关掉电脑和手机而选择去睡觉，花时间与朋友和家人交谈，做爱，享受不被打扰的自然漫步，等等。脸书用户拒绝成为社交工厂的劳动力比刚果的矿工拒绝工作要容易得多。他们都被高度剥削，但只有后者是奴隶。尽管如此，所有的劳动和阶级关系都具有奴隶制的某些维度，因为它们都以特定的方式被迫从事劳动。雇佣劳动者、奴隶、家庭劳动者和脸书劳动者受到的剥削在某些方面是不同的，但在某些其他方面则是可以进行比较的。只有被跨国公司剥削的奴隶和其他劳动者集体进行反抗，集体拒绝劳动并寻找替代方案，才能终结资本主义和奴隶制。

奴隶可以是家庭劳动者和数字劳工，但并非所有家庭劳动者和数字劳工都是传统意义上的奴隶。如果家庭劳动者遭受过暴力，使他/她害怕离开受虐待的关系，那么他/她就是奴隶。例如，如果一个数字劳工因为债务的束缚而被迫在游戏公司做一个“打金农民”（gold farmer），并因此不能选择离开这份工作，那么他/她就是一个数字奴隶。

奴隶没有政治权利和社会权利。而雇佣劳动者在工资、社会保障和工会代表等方面享有特定的社会权利。例如，家庭劳动者只在诸如儿童福利等方面享有有限的社会权利。作为一名脸书劳动者，你并不享有特殊的社会权利，而且在隐私和数据保护方面拥有的法律权利也非常有限。雇佣劳动者有合同和法律上可强制执行的权利，确保付出的劳动可以获得工资，而奴隶、家庭劳动者和脸书劳动者则没有这种权利，这使他们作为无偿劳动者而受到剥削。但是，并非所有的数字劳动和家庭劳动都是无偿的。其中一部分是合同劳动。雇佣护工和清洁工就是这方面的例子。这些都是典型的低收入劳动类型，通常由移民和女性从事。再生产劳动和雇佣劳动的交集往往具有种族化和父权化的特征。

3.2.2 种族主义意识形态与数字劳动

在数字劳动的国际分工中，非洲人和亚洲人受雇于最具剥削性和最不稳定的工作。相比之下，在西方社会，高新软件工程师——数字劳动中的贵族阶级——往往以男性和白人为主（Fuchs，2014）。数字劳动的国际分工中存在着一种结构性的种族主义。

种族主义和对种族主义的挑战并存于社交媒体世界中。一方面，种族主义利用社交媒体。以下是唐纳德·特朗普（Donald Trump）赢得2016年总统大选一天后，推特上出现的两条推文：

#特朗普卐（纳粹标志）#美国白人种族灭绝#的终结。#纳粹#胜利万岁（德语，纳粹礼）

特朗普总统想知道你是否还有什么遗言，索罗斯先生？#甜蜜复仇#白人种族灭绝#去你的圣战#右翼敢死队#特朗普#特朗普16［+纳粹射杀犹太人的照片］

另一方面，反种族主义也出现在社交媒体上：截至2016年12月，推特账号“黑人的命也是命”（@blklivesmatter）拥有约19.5万名粉丝，其脸书群组拥有约24万名粉丝。

商品拜物教使资本主义和雇佣劳动表现为社会的自然属性，从而倾向于在意识形态上维护资本主义和阶级。种族主义是一种常常为奴隶制和歧视性的劳动实践做辩护的意识形态。性别歧视是一种试图将女性束缚在家庭中并制造性别薪酬差距的意识形态。在脸书上和在家庭劳动中，存在着反向的商品拜物教（Fuchs，2014；2015）。劳动者的直接经验不是商品生产而是社会关系的创造。正如贾瑞特（2016:104）所说，数字劳动者在网上有朋友。而家庭劳动者倾向于关心她们所爱的人。商品形式隐藏在社交形式背后，因此商品拜物教往往呈现出一种倒置的形式：对于家庭劳动者和脸书劳动者来说，他们为脸书进行的商品生产并不是直接可体验到的。

种族主义、民族主义、性别歧视和其他意识形态可以为社会中的特定群体，特别是白人男性，创造经济、政治和文化优势。这与数字劳动领域有何关联？艾琳·米汉（Eileen Meehan，2002）提出了性别化受众商品的概念。广告业倾向于将广告建立在性别歧视的基础上，“歧视商品受众以外的任何人群，而商品受众的范围包括18至34岁的白人、异性恋、会说英语、高层次的男性”（Meehan，2002:220）。

根据联合国人类发展报告（UNDP，2015），挪威和美国是世界上最富有和最发达的两个国家，而中非共和国、刚果民主共和国和马拉维共和国是最贫穷的三个国家。2014年上述各国人均国民收入情况为：美国52947美元，挪威64992美元，中非共和国581美元，刚果民主共和国680美元，马拉维共和国747美元。根据这一数据，中非共和国、刚果民主共和国和马拉维共和国是世界上最贫穷的三个国家。表5显示，脸书在向特定国家的特定性别用户展示广告时，计算并提供了最高每点击费用出价。

表5 脸书建议的基于地理位置和性别的18岁以上用户每次点击费用出价

（数据来源：脸书广告经理，2016年10月30日获取）

数据显示，脸书的算法基于性别和种族主义逻辑，认为较贫穷的国家和较贫穷的用户是价值较低的消费者，也就是说，他们点击广告和购买广告商品的可能性低于男性用户和富裕国家的用户。脸书的数据商品是性别化和种族化的。数字家庭主妇不仅受到剥削，而且这种剥削还与男权主义和种族主义算法歧视相结合，这种算法歧视认为，穷人和女性数字家庭主妇不如男性和富裕的数字家庭主妇。因此，它假设“次等用户”点击一次的价格应该低于“优等用户”。

3.3 资本主义、种族主义和父权制

第二节和第三节表明，阶级、父权制和种族主义是脸书和数字劳动时代的重要维度。数字家庭劳动是一种特殊的受众劳动和再生产劳动形式，构成了重要的日常生活。它就像家庭劳动一样——没有报酬，被剥削，生产一种特殊的商品。奴隶制和种族主义在数字资本主义中也扮演着重要的角色。数字资本主义及与之相关的社交媒体、数字劳动、移动通信和大数据等现象，是发达资本主义最新发展的一部分。元种族主义在其中呈现出一种特定的形式。强迫劳动和童工构成了国际数字劳动分工的一个重要方面。它尤其涉及非洲和亚洲的矿工和装配工人。结构性种族主义和性别歧视塑造了数字劳动的国际分工。发展中国家的有色人种在数字劳动的国际分工中从事最受剥削、最不自由、最不稳定的劳动，而由高薪软件工程师组成的数字劳动贵族阶层主要是白人和男性。在美国，高技能、高收入的管理和知识工作往往主要由白人主导，而低收入、不稳定的服务业工作往往是黑人从事的领域。算法倾向于再生产歧视有色人种的种族主义意识形态，这种意识形态基于这样的假设：有色人种是穷人，因此他们的消费者价值低于白人用户。当代的种族主义在社交媒体上既得到了传播，也受到了挑战。

基于这样的分析，便产生了一个问题，即我们如何才能理解今天的资本主义、父权制和种族主义之间的关系。本文的一个基本论点是，我们必须超越交叉性理论。交叉性理论是理解压迫形式之间关系最广泛采用的方法之一。在20世纪70年代，黑人女性主义者组织“康比河集体”（Combahee River Collective，1977:261）认为，“主要的压迫体系是相互关联的”。这些主导形式包括“种族、性、异性恋和阶级压迫”（p.261）。基于这些影响，交叉性理论发展成为“一种分析，认为种族、社会阶级、性别、性、民族、国家和年龄体系形成了社会组织相互建构的特征”（Hill Collins，2000:299）。不平等和权力——

不是由单一的社会区分轴线所塑造的，不管是种族、性别还是阶级，而是由许多轴线共同作用、相互影响所塑造的……交叉性作为一种分析工具，考察了权力关系是如何相互交织和相互建构的。种族、阶级、性别、性、能力、民族、国家、宗教和年龄都是分析的范畴，这些范畴涉及重要的社会区分（Hill Collins and Bilge，2016:2，7）。

伊夫·米切尔（Eve Mitchell，2013）从马克思主义中的女性理论的角度对交叉性理论进行了批判。她写道，用交叉性方法研究的身份政治是一种个人主义的、自然主义的“资产阶级政治”（2013:21）。交叉性理论忽视了被压迫者的物质共性，即劳动的重要性，忽视了所有被压迫群体和个人都是人。“身份政治认为，‘我是一个黑人’或‘我是一个女人’，却没有填写矛盾的另一面‘……我也是人’”（pp.15-16）。米切尔指出，交叉性理论提供了对压迫的相互关联的维度的分析。但它是不完整的，因为它没有反映这些维度是如何被合理化的。结果就形成了压迫的相对主义理论。

维韦卡·奇伯（Vivek Chibber，2013）对底层研究的批判可以与米切尔对交叉性理论的批判相媲美。奇伯质疑这样一种假设，即全球南方与西方有如此根本的不同，以至于希望理解全球南方的理论必须与包括马克思主义在内的、任何源自西方的理论截然不同。他认为资本主义有一种普遍的驱动力，以不同的方式影响着世界各地的人们，但也使他们的压迫和斗争变得寻常。马克思主义对资本主义的批判将使得一种“跨文化的、东西方共有的”批判成为可能（2013:285）。东方和西方都将看到两种普遍主义的力量——“资本的普遍逻辑……以及社会行动者对自身福祉的普遍关心，这能迫使他们抵制资本的扩张性驱动（p.291）。”可以说，奇伯和米切尔一样强调，他们对人道主义社会的追求把全世界被压迫的人团结在了一起。为建立这样一个社会而进行的斗争，最恰当的说法是社会主义。

我们应该如何系统地思考资本主义、父权制和种族主义之间的关系，同时避免还原论（如经济还原论和身份政治还原论）和二元论（如交叉性理论）？如何才能超越后殖民主义和交叉性理论的相对主义？

大卫·R.罗迪格（David R. Roediger，2007）在他的著作《白人的工资》（Wages of Whiteness）中指出，一部分白人劳动者实行的种族主义体现的不是一种麻醉状态的形式，而是一种战略作用的形式。根据W.E.B.杜波依斯（W. E. B. Du Bois）的观点，罗迪格认为，“白人的快乐可以作为白人劳动者的一种‘工资’。也就是说，种族赋予的地位和特权可以用来弥补阶级关系的异化和剥削”（2007:13）。安吉拉·戴维斯（2005:93）认为，白人的工资是“那些受益于种族主义持续存在的特权”。罗迪格没有充分关注的是，并非所有白人都是工人阶级，因为也有白人（以及非白人）资本家。他也没有太多关注白人反种族主义者、非白人种族主义者和民族主义者，以及“反对男性至上主义和白人至上主义的斗争之间的关系”（Allen，2001）。

尽管如此，罗迪格关于白人工资的论述仍然是思考阶级、性别和种族主义关系的重要路径。它可以概括为：白人可以被理解为一种布尔迪厄式的文化或意识形态资本，它允许白人工人将自己与黑人区分开来。而男性特质是一种使男性区别于女性和LGBT人群的意识形态资本。作为意识形态的白人和男性特质有助于积累声誉、地位和社会差异，即文化资本。作为意识形态，它们是在社会关系中生产的，例如生产和再生产白人和男性特质的劳动。男性特质和白人是生物政治的父权制和种族主义意识形态形式，其基础是使人体成为政治领域，作为文化资本积累的领域。正如罗迪格所指出的，男性特质、白人、种族主义、民族主义等的动机，往往是一种必须通过生产和再生产压迫来弥补异化和剥削的感觉。其效果会分散与“真正”的敌人斗争的精力。从压迫和剥削中获得的快乐可以被看作一种文化上的“工资”。来自压迫和剥削的政治优势形成了一种政治“工资”。然而，还有一个超越社会差异的维度。在具有种族主义、民族主义和性别歧视的社会和组织中，白人、民族主义和男性特质工资的另一种表现是意识形态资本被用于获得经济资本和/或政治资本，如更好的经济地位、工资、薪金、收入和更大的政治影响力。在这些情况下，白人、民族主义、男性特质和其他意识形态也扮演着经济和政治工资的角色。种族主义、民族主义、性别歧视和其他意识形态可以创造经济、政治和文化的剩余“工资”，或者更准确地说，创造出布尔迪厄式的经济、政治和文化资本。资本主义、白人、民族主义和男性特质的结合在今天不仅广泛传播，而且随着唐纳德·特朗普成为一股直接的统治力量，在美国和世界政治中推进一种威权形式的资本主义（Fuchs，2017a）。

德桑（Desan，2013）认为布尔迪厄对资本的理解有限，并未充分将经济资本理论化。“经济资本的概念在很大程度上未理论化”（2013:337）。说到资本，“布尔迪厄似乎只是指任何能够产生权力的资源……最后，布尔迪厄关于资本的概念所缺乏的不仅是资本主义作为一种特殊历史形态的观点，更重要的是剥削作为一种特殊权力运作的观点”（p.332）。虽然“布尔迪厄对阶级冲突很敏感，但他实际上并没有从占有剩余劳动力的意义上论述剥削”（p.335）。

德桑并没有得出马克思和布尔迪厄不能结合的结论，而是暗示这种结合必须以马克思主义理论为指导。埃里克·奥林·赖特（Erik Olin Wright，1997）曾尝试过这样的结合。他将阶级的概念建立在剥削的概念之上，并在剥削的基础上增加了与布尔迪厄文化和政治/社会资本概念相近的技能和权威的概念。赖特和布尔迪厄都强调了阶级分析中财产、技能和权威的重要性。不同之处在于，在这些方法中有两种不同的排序：“在马克思主义阶级分析中是财产、技能、权威；在布尔迪厄基于文化的阶级分析中是：技能、财产、权威。”（Wright，1997:173）在赖特看来，阶级剥削仍然是资本主义的主要方面，但他认为，技能和权威可能导致“技能剥削”（p.17）和“忠诚租金”（p.21）。把这一论点与罗迪格的观点联系起来，我们可以说在资本主义经济中，权力、文化和意识形态可能带来货币化的剩余工资。在政治和文化体系中，剥削和压迫可能带来某些个人和团体的社会优势而损害其他人的利益，或者在隐喻的意义上，可以被称为意识形态工资（剩余的快乐、享受和地位）和政治工资（剩余的政治影响力）。布尔迪厄和马克思的分析有一个共同点，即强调积累的逻辑如何形塑资本主义社会并带来不平等。赖特和罗迪格用马克思主义的方式扩展了这一分析，他们认为：①意识形态、文化和权威导致了经济中的剩余工资；②现代社会的意识形态和政治是积累的体系，其中政治和文化剩余是积累起来的。

意识形态所能产生的剩余不仅仅是他人受苦时的剩余快乐和享受，在性质上也可以是经济、政治和文化的剩余。杜波依斯在这个背景下提出：

必须记住的是，白人劳工群体虽然工资很低，但他们得到了部分以公共和心理工资为形式的补偿。他们因为是白人而受到公众的尊重和礼遇。他们可以和各阶层的白人一起自由进入公共场所、公园和最好的学校。警察是从他们的队伍中挑选出来的，法院依赖于他们的投票，对他们宽大处理，纵容不法行为。他们的投票选出了公职人员，虽然这对经济状况影响不大，但却对他们的个人待遇和获得的尊重产生了很大的影响。白人校舍是社区里最好的，而且位置优越，他们的人均花费是有色人种学校的两到十倍。报纸专门报道那些吹捧贫穷白人的新闻，除了报道犯罪和进行嘲笑，几乎完全忽视黑人（Du Bois，1935:700-701）。

在数字资本主义中，我们可以在数字劳动的国际分工中找到不同形式劳动的交集——有偿劳动、无偿劳动、再生产劳动和用户的数字劳动。这些劳动形式相互关联的经济层面是，资本主义需要并创造剥削环境，以维持盈利。它力求通过最小化劳动力成本来实现资本积累的最大化。劳动的多样化是利润至上的结果。非标准的劳动形式，如奴隶、不稳定的劳动、自由职业、无偿的用户劳动或家庭劳动，都是这种多样化的表现。其结果是，跨国数字媒体公司获得了高额利润。2016年，苹果公司在世界最大跨国公司排名中列第九位，利润537亿美元。美国电话电报公司（AT＆T）排名第12（利润132亿美元），威瑞森电信公司（Verizon）排名第15（180亿美元），微软排名第23（102亿美元），谷歌/字母表（Google/Alphabet）排名第27（170亿美元）。[5]

资本主义是建立在资产阶级占有剩余劳动和剩余价值基础上的。鉴于工作日由必要劳动和剩余劳动两部分组成，即有偿劳动和无偿劳动，资本主义中的所有劳动都包含了无偿劳动。最大限度地利用无偿劳动时间符合资产阶级的利益。埃蒂安·巴利巴尔（Étienne Balibar，2013）认为，在这种背景下，资本主义的特征是过度剥削的常态化。站在相反的立场上，阶级斗争倾向于对此施加限制。维持和创造完全无薪或有大量无薪劳动时间的劳动形式，应当被理解为资本主义过度剥削常态化趋势的一部分。无偿数字劳动是这种趋势的最新表现形式之一。巴利巴尔总结道，“我们应当质疑被视作不证自明的‘生产性劳动与非生产性劳动的区别’”。与再生产劳动理论一样，数字劳动理论也对这种努力做出了贡献。

桑多瓦尔（Sandoval，2013）提供了一种与资本主义劳动系统性分析相关的类型学，包含了14个维度。这些维度可以分为生产资料、劳动力、生产关系、生产过程、生产结果和国家角色等类别。表6正是基于桑多瓦尔的类型学。表格使用了这一类型学的压缩版本，并增加了意识形态的维度，聚焦于对特定劳动形式的剥削是如何公开展示其正当性的。表6中使用的类型学侧重于劳动的经济、政治和文化/意识形态维度。该表对本文的讨论进行了总结。

表6 四种劳动类型的特征

（续表）

对劳动的控制和胁迫有政治经济和意识形态两种方式。政治经济方式包括身体暴力、性暴力、垄断权力、社会暴力和劳动力市场的结构性暴力。本文的讨论表明，在国际数字劳动的分工中，我们可以找到所有这些形式的暴力。意识形态的压制在数字劳动的国际分工中呈现出特定的形式。

传统的商品拜物教不会让工人和消费者立即体验构成数字劳动国际分工基础的所有剥削形式。在社交媒体的使用中，就像在家庭劳动中一样，有一种反向的商品拜物教，通过突出社会性来掩盖商品的作用。社交媒体的使用不像是劳动，而是创造利润的无偿劳动。用户的数字劳动创造了一种大数据商品，数字媒体公司将其出售给广告商。大数据商品既是性别化的，也是种族化的。算法基于这样一种假设：西方的白人男性用户是真正的消费者，他们可能会购买很多商品，花很多钱，而其他人则被认为是次等的消费者。“根据性别（以及其他模式化的特征如阶级、种族、民族和年龄）对目标广告群体进行分类，通过给这些不同的目标市场分配不同的价值，起到了一种歧视的作用”（Shepherd，2014:164）。

传统意识形态和算法意识形态制造了一种矛盾的局面：在有偿数字劳动中，白人男性主导着就业结构，可以获得性别化和种族化的白人工资。相比之下，有色人种（刚果的童工和奴隶等）在国际分工中受到最严重的剥削，拥有最不稳定的工作。与此同时，白人男性也是以算法为基础的在线广告和无偿数字劳动首要的剥削对象，这种算法是基于种族主义和性别意识态而设计的。新的种族主义为剥削、排斥、统治或消灭他者群体辩护。人们可以区分“灭绝或消除的种族主义（‘排他性’种族主义）和压迫或剥削的种族主义（‘包容性’种族主义）”（Balibar＆Wallerstein，1991:39）。在国际数字劳动分工中，我们既可以找到排他性的种族主义，也可以找到剥削性的种族主义。

4. 结论

本文研究了数字时代资本主义、父权制与种族主义的关系。资本主义本质上具有父权主义和种族主义性质并利用意识形态和歧视加深剥削和统治。无偿劳动不是没有生产力的，而是一种被过度剥削的生产劳动形式，它在没有工资的情况下产生剩余价值。根据大卫·罗迪格的观点，我们可以认为，种族主义、民族主义、性别歧视和其他意识形态可以为占主导地位的群体创造经济、政治和文化剩余——“工资”，或者更恰当地说，为主导群体创造了布尔迪厄式的经济、政治和文化资本。

笔者采纳了凯莉·贾瑞特关于数字家庭劳动者的观点，以便展示三种形式的无偿劳动，即奴隶劳动、再生产劳动和脸书劳动之间的共性和差异，并将这三种劳动形式与雇佣劳动进行了比较。结合数字家庭劳动者的概念和艾琳·米汉的性别化受众商品的概念，我们可以理解脸书的数据商品是兼具性别化与种族化的，这表明数字资本主义将性别歧视和父权制工具化，通过它们的逻辑建构算法，基于性别和国家来假设一小时的劳动价格，进而决定数字商品的价格。

资本主义需要罗莎·卢森堡（Rosa Luxemburg，2003［1913］）所称的原始积累环境才能生存。各种形式的无偿劳动构成了其领域。家庭劳动历来是一种剥削环境，维持着资本主义和雇佣劳动。家庭劳动意味着“对非雇佣劳动者的过度剥削……在此基础上，对雇佣劳动剥削才得以可能”（Mies，1986:48），因为家庭劳动涉及“成本的外部化或外领土化（ex-territorialization），否则这些成本就必须由资本家承担”（1986:110）。家庭主妇化（housewifization）意味着过度剥削和无偿劳动扩展到家庭劳动以外的领域，从而使工作或劳动以某种方式进行转换，显示出与家庭劳动条件的某些相似之处（Mies et al.，1988；Mies，1986；Fuchs，2014）。家庭主妇化的劳动“具有家庭劳动的特征”（Mies et al.，1988:10）。

脸书上的劳动就像无薪实习，不稳定的劳动就像家庭主妇化的劳动。无偿劳动与雇佣劳动的剥削方式不同，前者形成了原始积累的过度剥削环境。如何才能让人们看到今天的无偿劳动以抵制和克服它？所有劳动都是以一定程度的剩余劳动为基础的。在无偿劳动中，剩余劳动时间被延长到最长。由资本税收提供资金的普遍基本收入保障是一种进步的需求，它建立在家庭劳动的工资需求之上，并扩大了这种需求。在美国这样的发达国家，劳动的有机构成（organic composition of labour）在5.8左右，这表明了无偿劳动时间在资本主义中所扮演的角色。社会主义普遍基本收入的目的不是为了改革或完善资本主义，而是为人类提供超越资本主义的自治空间和时间，从而强化超越资本逻辑的思维、生活、生产、消费和使用的基础。

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[1]原文Capitalism, Patriarchy, Slavery, and Racism in the Age of Digital Capitalism and Digital Latour，见Critical Sociology（2018）44:677702.

[2]克里斯蒂安·福克斯（Christian Fuchs）：英国威斯敏斯特大学媒体与传播学院教授。

[3]德文原文：‘Die Wert-Abspaltungsthese behauptet nun ［...］eine, Abspaltung’ des Weiblichen, der Hausarbeit etc. vom Wert, von der abstrakten Arbeit und den damit zusammenhän-genden Rationalitätsformen, wobei bestimmte weiblich konnotierte Eigenschaften wie Sinnlichkeit, Emotionalität usw. der Frau zugeschrieben werden; der Mann hingegen steht etwa für Verstandeskraft, charakterliche Stärke, Mut usw. Der Mann wurde in der modernen Entwicklung mit Kultur, die Frau mit Natur gleichgesetzt'（Scholz，2000:9）.

[4]来源：http://www.bls.gov/news.release/atus.t01.htm（accessed 29 October 2016）.

[5]来源：Forbes 2000，2016 list; http://www.forbes.com/global2000/list/（accessed 17 December 2016）.