大數據既可用來行善,例如追蹤疾病傳播、揭露侵犯人權的行為等,也可用來作惡:實施監視和控制。數據不可避免地代表了那些控制數據使用的群體和組織的意識形態;數據分析和算法往往將婦女、窮人和少數族裔群體排除在外。在《數據行動:將數據用於公共利益》一書中,麻省理工大學的莎拉·威廉士提供了一個以更符合倫理、更負責任的方式使用數據的指南。威廉士論述了一種強調數據科學家、政策專家、數據設計者和公眾相互合作的方法。數據行動引發政策辯論,影響公民決策,並為設計提供信息,保障數據所代表的群體的聲音既不會被邊緣化,也不會被忽視。無論是從通過人類採取的算法來看,還是從選取的研究主題來看,以及將受結果影響的人的來看,人都是數據分析項目的中心。人們將自身對世界的看法帶到分析之中,並可能創造出大相逕庭的結果,有好亦有壞。《數據行動》提出一種更負責任的數據處理和分析的方式。《數據行動》分為七章,第一章引言,第二章《城市大數據並非新鮮事》質疑了人類社會過去和未來利用數據改變政策的動機。《數據行動》對歷史上使用數據存在的種種問題做出回應,並提出如何採取比過去更負責任、更符合倫理的方式從事數據分析工作的方法。基於作者過去十年的工作經歷,作者提出數據行動方法,用三個章節逐一論述三個重要數據行動:收集和建立數據、創新使用數據和分享數據。作者闡述了數據行動方法的細節,激勵所有人以符合倫理和負責任的方式使用數據,促進社會進步。第六章論述數據是一種公共物品,應該服務於公共利益,第七章結論提出數據行動的七個原則。數據是構建和傳播思想的媒介,正如文字的集合造就故事,或者藝術家用顏料表達世界形象。也正如頁面上的文字或畫布上的顏料一樣,經由數據分享的信息代表了分享者的思想和觀念。數據分析以及通過數據可視化傳達的洞察力為世界行善,從緩解、阻止疾病傳播到揭露剝削和侵犯人權行為等等,不一而足。與此同時,數據分析和算法往往將婦女、窮人和少數族裔群體排除在外。我們如何協調數據加劇邊緣化和惡化種族主義的可能與數據結束疾病傳播和揭露不人道做法的能力?這兩種現實提醒我們,同樣的數據,落在在不同人手裡,可能給社會帶來截然相反的結果,人們如何使用數據體現了他們的世界觀。人類使用數據改變世界的能力,既令人振奮,又使人擔憂。《數據行動》關注我們如何利用數據為公共利益服務。本書將公共利益的概念定義為:力求不造成傷害、滿足社會弱勢群體的需求、揭露不公正的做法,並最終幫助我們理解世界,從而做出更好決策的實踐。自最早的文明起源以來,各個政府都在收集數據,並將數據作為控制的工具。最早文明的管理機構收集人口數據,以便提供服務、建設基礎設施、徵稅和執行政策。歷史上,這些數據只有統治階級或貴族才能獲得,用於控制人口。古羅馬早在公元前五世紀就進行了人口普查(人口普查是一個拉丁詞語),並且羅馬被認為是第一個進行社會調查的國家。同樣,如果沒有龐大的官僚機構和數據收集,從而控制其廣闊的領土,最早的王朝(以及中華帝國本身)是無法生存的。毫不奇怪,中國保存著世界最古老的人口普查記錄,公元2年,中國的人口普查登記了5767.14萬人。在中世紀的英格蘭,徵服者威廉(國王威廉一世)下令將其臣民擁有的所有財產記錄在《末日審判書》(1086年)中,這不僅是為了給他的軍隊增加稅收,也是為了計算英格蘭人口和財產情況。數據主要以文字形式出現在出版的書籍之中,直到威廉·普雷菲爾的《商業和政治地圖冊和統計摘要》(1786年)引入了圖表和餅圖的通用語言。 相比之下,印加人依靠另一種不同的視覺交流方法,他們用奇普(khipu,結繩記事的方法)記錄人口普查數據、歷史和財產。本圖來自威廉·普雷菲爾《商業和政治地圖冊和統計摘要》(1786),被視為第一幅統計圖表工業革命期間,對科學方法感興趣的社會學家轉向數據,幫助解決城市快速發展所造成的極端貧困、衛生設施缺乏和住房問題。早期的規劃者繪製了標明貧困、種族、清潔和疾病區位的地圖,去理解他們的城市。19世紀的社會學家開始以地籍圖和數據分析作為工具,理解工業化帶來的混亂。然而,一旦揭示了社會人口景觀,這些地圖往往被用於制定社會排斥和隔離政策,將一些鄰裡社區標記為不受歡迎的地方,早期社會學家使用的方法仍然影響著今天城市的決策。芝加哥房貸公司地圖,用紅色標出內城黑人社區,拒絕貸款,這一做法被稱為紅線政策。縱觀整個歷史,我們看到數據被用來壓迫和邊緣化人口,有時是無意的,但有時則是有意為之。然而,歷史記載也表明,數據分析也被應用於社會服務、公共衛生、根除疾病等各種改善社會的行動。分析數據之人的意圖會影響數據的使用方式。將數據應用於城市發展帶來了巨大好處,但也帶來了真正的危險。出於這個原因,數據分析用於城市規劃引發了爭議。數據對於治理而言必不可少,但在不同人的手中會產生迥然不同的結果。工業革命以來,社會越來越迷戀如何利用科學方法來理解社會進程。工業化期間,現代人口普查和生命統計(人口統計、出生和死亡)的使用增加,所有這些對於治理至關重要的數據成為政治辯論的焦點。但在戰後美國開發的數據模型中,城市的複雜性往往被過度簡化,導致有害的決策。從歷史上城市使用數據的成功和失敗中學習,將使我們能夠更有倫理、更負責任地應用數據來改變政策。簡短歷史回顧之後,《數據行動》講述數據行動步驟,包含作者在多個國家的數據工作案例,除了美國之外,還有肯亞奈洛比、北京空氣品質、瀋陽、成都、長春、杭州、天津、武漢和西安的鬼城項目等。在迅猛增長的數據環境中,能夠獲得數據的人和無法獲得數據的人之間的鴻溝越來越大。過去數據是只有地主和政府才能控制的東西,而現在私營公司每天都在積累指數量級的數據,這讓他們擁有了曾經只有政府掌握的權力。有人把這種現象稱之為數據殖民主義,即私營公司將我們的數據作為一種資源榨取出來,並將其作為控制的工具。因此,將數據視為一種公共物品是很重要的:一種非競爭性的商品,為所有消費者所珍視,數據是類似於電的公共物品,需要對其進行監管,以便公眾能夠公平使用。我們必須就如何使用數據、由誰使用以及在什麼情況下使用數據制定更有力的規定。社會應該與私營公司合作,找到符合倫理和負責任的分享數據的方法,從而可以利用數據來改善社會。數據殖民主義並不是新鮮事,只是有了新的殖民者。無論是國家、地主還是私營公司,誰擁有數據,誰就擁有權力和控制權。然而,數據殖民主義的框架有助於我們理解當前私營公司對數據的控制和對數據的攫取。更大的潛在問題是,政府可能無意中策劃了數據殖民主義,因為許多公司挖掘數據的算法數據是由政府投資創造的。谷歌在美國國家科學基金會的資助下開發了算法。類似地,美國國防部下屬的國防高級研究計劃局(DARPA)創造了網際網路。然而,共享私營公司所擁有的數據非常複雜,無論是從財產的角度,還是從倫理的角度來看。首先,私營公司出於什麼動機分享其數據?畢竟,數據支持了公司業務,公司為數據的存儲和收集支付了費用,因此,公司可以按自身需要處置數據。當私營公司確實分享數據時,他們往往具有某個潛在的議程,儘管不一定是邪惡的,但的確是要服務於公司的需求和那些共享數據之人的需求。私營公司共享數據看似最利他的情形是在災害事件中,類似手機通話詳細記錄的數據可以用來了解疾病傳播或需要資源的人群的流動情況。然而,當以這種方式分享數據時,倫理問題往往被拋出窗外,可能會使數據中提到的人和受數據影響的人面臨風險。其他利他主義的數據共享嘗試表明,恰當的許可協議安排耗時過長,滯後的時間削弱了經由數據分析及時制定政策的能力。儘管某些政府正試圖更好地保護數據隱私,例如歐盟制定了《通用數據保護條例》(GDPR),但仍有很長的路要走,因為技術發展往往比法規的制定更快。因此,數據工作者要自我約束,採用符合倫理的方式使用數據。政府也在要求私營公司進行自律。但最近涉及臉書和劍橋分析公司的爭議表明,私營公司沒有動力這樣做。而且如果沒有政府的約束,私營公司並不太情願自我監督。然而,讓政府監管數據隱私,似乎與許多最近圍繞數據隱私的案例法不一致,這些案例法旨在保護我們免受政府監控。展望未來十年,許多私營公司擁有的數據將遠遠超過政府,這讓私營公司處於控制的地位。世界各國政府如何與私營公司合作,對於確保邊緣人群的需求不被遺忘將更為關鍵。首當其衝的問題是,我們是否希望由政府負責保護我們的數據。監控技術很容易被濫用,而在獨裁統治之下,數據可以成為壓迫的工具。那麼,應該由誰來保護我們的數據?這些都是懸而未決的問題。不過,我們可以承諾警惕地審視數據使用的倫理,並揭露那些使用不符合倫理的數據的不法行為。數據最終包含了控制數據者的偏見;因此,答案是倡導各種政治立場,並利用本書提出的數據行動來改善社會。1. 我們必須審視我們想要使用數據的原因,並確定數據工作弊大於利的可能。2. 建立團隊,圍繞數據創建行動的敘事,對於有效地傳播結果至關重要,但團隊合作也有助於確保不會對數據所代表的群體造成傷害。3. 收集和建立數據有助於改變控制和使用數據的內在權力動態,同時還有許多其他好處,比如改善數據素養。4. 想出獨特的方法來獲取、量化和建立數據模型,可以揭示以前隱藏在公眾視野之外的信息;但是,我們必須以符合倫理的方式揭示信息,回到前面的第一個原則。5. 我們必須通過實地觀察,並請受數據分析影響的人解釋結果,來驗證我們的數據工作。6. 分享數據對於傳播政策變革的必要性和引發政策變革的辯論至關重要。數據可視化可以有效地做到這一點。7. 我們必須記住,數據是人,我們不能傷害他們。Sarah Williams, 2020. Data Action: Using Data for Public Good, MIT Press.Source: https://mitpress.mit.edu/books/data-action
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