Sarah Williams, 2020. Data Action: Using Data for Public Good, MIT Press.https://mitpress.mit.edu/books/data-action大数据既可用来行善，例如追踪疾病传播、揭露侵犯人权的行为等，也可用来作恶：实施监视和控制。数据不可避免地代表了那些控制数据使用的群体和组织的意识形态；数据分析和算法往往将妇女、穷人和少数族裔群体排除在外。在《数据行动：将数据用于公共利益》一书中，麻省理工大学的莎拉·威廉姆斯提供了一个以更符合伦理、更负责任的方式使用数据的指南。威廉姆斯论述了一种强调数据科学家、政策专家、数据设计者和公众相互合作的方法。数据行动引发政策辩论，影响公民决策，并为设计提供信息，保障数据所代表的群体的声音既不会被边缘化，也不会被忽视。无论是从通过人类采取的算法来看，还是从选取的研究主题来看，以及将受结果影响的人的来看，人都是数据分析项目的中心。人们将自身对世界的看法带到分析之中，并可能创造出大相径庭的结果，有好亦有坏。《数据行动》提出一种更负责任的数据处理和分析的方式。《数据行动》分为七章，第一章引言，第二章《城市大数据并非新鲜事》质疑了人类社会过去和未来利用数据改变政策的动机。《数据行动》对历史上使用数据存在的种种问题做出回应，并提出如何采取比过去更负责任、更符合伦理的方式从事数据分析工作的方法。基于作者过去十年的工作经历，作者提出数据行动方法，用三个章节逐一论述三个重要数据行动：收集和建立数据、创新使用数据和分享数据。作者阐述了数据行动方法的细节，激励所有人以符合伦理和负责任的方式使用数据，促进社会进步。第六章论述数据是一种公共物品，应该服务于公共利益，第七章结论提出数据行动的七个原则。数据是构建和传播思想的媒介，正如文字的集合造就故事，或者艺术家用颜料表达世界形象。也正如页面上的文字或画布上的颜料一样，经由数据分享的信息代表了分享者的思想和观念。数据分析以及通过数据可视化传达的洞察力为世界行善，从缓解、阻止疾病传播到揭露剥削和侵犯人权行为等等，不一而足。与此同时，数据分析和算法往往将妇女、穷人和少数族裔群体排除在外。我们如何协调数据加剧边缘化和恶化种族主义的可能与数据结束疾病传播和揭露不人道做法的能力？这两种现实提醒我们，同样的数据，落在在不同人手里，可能给社会带来截然相反的结果，人们如何使用数据体现了他们的世界观。人类使用数据改变世界的能力，既令人振奋，又使人担忧。《数据行动》关注我们如何利用数据为公共利益服务。本书将公共利益的概念定义为：力求不造成伤害、满足社会弱势群体的需求、揭露不公正的做法，并最终帮助我们理解世界，从而做出更好决策的实践。
城市大数据不是新鲜事
自最早的文明起源以来，各个政府都在收集数据，并将数据作为控制的工具。最早文明的管理机构收集人口数据，以便提供服务、建设基础设施、征税和执行政策。历史上，这些数据只有统治阶级或贵族才能获得，用于控制人口。
古罗马早在公元前五世纪就进行了人口普查（人口普查是一个拉丁词语），并且罗马被认为是第一个进行社会调查的国家。同样，如果没有庞大的官僚机构和数据收集，从而控制其广阔的领土，最早的王朝（以及中华帝国本身）是无法生存的。毫不奇怪，中国保存着世界最古老的人口普查记录，公元2年，中国的人口普查登记了5767.14万人。在中世纪的英格兰，征服者威廉（国王威廉一世）下令将其臣民拥有的所有财产记录在《末日审判书》（1086年）中，这不仅是为了给他的军队增加税收，也是为了计算英格兰人口和财产情况。数据主要以文字形式出现在出版的书籍之中，直到威廉·普雷菲尔的《商业和政治地图册和统计摘要》(1786年)引入了图表和饼图的通用语言。 相比之下，印加人依靠另一种不同的视觉交流方法，他们用奇普(khipu，结绳记事的方法)记录人口普查数据、历史和财产。
本图来自威廉·普雷菲尔《商业和政治地图册和统计摘要》(1786)，被视为第一幅统计图表
印加人的奇普（结绳记事方法）
工业革命期间，对科学方法感兴趣的社会学家转向数据，帮助解决城市快速发展所造成的极端贫困、卫生设施缺乏和住房问题。早期的规划者绘制了标明贫困、种族、清洁和疾病区位的地图，去理解他们的城市。19世纪的社会学家开始以地籍图和数据分析作为工具，理解工业化带来的混乱。然而，一旦揭示了社会人口景观，这些地图往往被用于制定社会排斥和隔离政策，将一些邻里社区标记为不受欢迎的地方，早期社会学家使用的方法仍然影响着今天城市的决策。
查尔斯·布斯的伦敦贫困地图
芝加哥房贷公司地图，用红色标出内城黑人社区，拒绝贷款，这一做法被称为红线政策。
纵观整个历史，我们看到数据被用来压迫和边缘化人口，有时是无意的，但有时则是有意为之。然而，历史记载也表明，数据分析也被应用于社会服务、公共卫生、根除疾病等各种改善社会的行动。分析数据之人的意图会影响数据的使用方式。将数据应用于城市发展带来了巨大好处，但也带来了真正的危险。出于这个原因，数据分析用于城市规划引发了争议。数据对于治理而言必不可少，但在不同人的手中会产生迥然不同的结果。工业革命以来，社会越来越迷恋如何利用科学方法来理解社会进程。工业化期间，现代人口普查和生命统计（人口统计、出生和死亡）的使用增加，所有这些对于治理至关重要的数据成为政治辩论的焦点。但在战后美国开发的数据模型中，城市的复杂性往往被过度简化，导致有害的决策。从历史上城市使用数据的成功和失败中学习，将使我们能够更有伦理、更负责任地应用数据来改变政策。简短历史回顾之后，《数据行动》讲述数据行动步骤，包含作者在多个国家的数据工作案例，除了美国之外，还有肯尼亚内罗毕、北京空气质量、沈阳、成都、长春、杭州、天津、武汉和西安的鬼城项目等。
北京空气质量数据项目
用大众点评的评论数量测量空城程度
在迅猛增长的数据环境中，能够获得数据的人和无法获得数据的人之间的鸿沟越来越大。过去数据是只有地主和政府才能控制的东西，而现在私营公司每天都在积累指数量级的数据，这让他们拥有了曾经只有政府掌握的权力。有人把这种现象称之为数据殖民主义，即私营公司将我们的数据作为一种资源榨取出来，并将其作为控制的工具。因此，将数据视为一种公共物品是很重要的：一种非竞争性的商品，为所有消费者所珍视，数据是类似于电的公共物品，需要对其进行监管，以便公众能够公平使用。我们必须就如何使用数据、由谁使用以及在什么情况下使用数据制定更有力的规定。社会应该与私营公司合作，找到符合伦理和负责任的分享数据的方法，从而可以利用数据来改善社会。数据殖民主义并不是新鲜事，只是有了新的殖民者。无论是国家、地主还是私营公司，谁拥有数据，谁就拥有权力和控制权。然而，数据殖民主义的框架有助于我们理解当前私营公司对数据的控制和对数据的攫取。更大的潜在问题是，政府可能无意中策划了数据殖民主义，因为许多公司挖掘数据的算法数据是由政府投资创造的。谷歌在美国国家科学基金会的资助下开发了算法。类似地，美国国防部下属的国防高级研究计划局（DARPA）创造了互联网。然而，共享私营公司所拥有的数据非常复杂，无论是从财产的角度，还是从伦理的角度来看。首先，私营公司出于什么动机分享其数据？毕竟，数据支持了公司业务，公司为数据的存储和收集支付了费用，因此，公司可以按自身需要处置数据。当私营公司确实分享数据时，他们往往具有某个潜在的议程，尽管不一定是邪恶的，但的确是要服务于公司的需求和那些共享数据之人的需求。私营公司共享数据看似最利他的情形是在灾害事件中，类似手机通话详细记录的数据可以用来了解疾病传播或需要资源的人群的流动情况。然而，当以这种方式分享数据时，伦理问题往往被抛出窗外，可能会使数据中提到的人和受数据影响的人面临风险。其他利他主义的数据共享尝试表明，恰当的许可协议安排耗时过长，滞后的时间削弱了经由数据分析及时制定政策的能力。尽管某些政府正试图更好地保护数据隐私，例如欧盟制定了《通用数据保护条例》（GDPR），但仍有很长的路要走，因为技术发展往往比法规的制定更快。因此，数据工作者要自我约束，采用符合伦理的方式使用数据。政府也在要求私营公司进行自律。但最近涉及脸书和剑桥分析公司的争议表明，私营公司没有动力这样做。而且如果没有政府的约束，私营公司并不太情愿自我监督。然而，让政府监管数据隐私，似乎与许多最近围绕数据隐私的案例法不一致，这些案例法旨在保护我们免受政府监控。展望未来十年，许多私营公司拥有的数据将远远超过政府，这让私营公司处于控制的地位。世界各国政府如何与私营公司合作，对于确保边缘人群的需求不被遗忘将更为关键。首当其冲的问题是，我们是否希望由政府负责保护我们的数据。监控技术很容易被滥用，而在独裁统治之下，数据可以成为压迫的工具。那么，应该由谁来保护我们的数据？这些都是悬而未决的问题。不过，我们可以承诺警惕地审视数据使用的伦理，并揭露那些使用不符合伦理的数据的不法行为。数据最终包含了控制数据者的偏见；因此，答案是倡导各种政治立场，并利用本书提出的数据行动来改善社会。1. 我们必须审视我们想要使用数据的原因，并确定数据工作弊大于利的可能。2. 建立团队，围绕数据创建行动的叙事，对于有效地传播结果至关重要，但团队合作也有助于确保不会对数据所代表的群体造成伤害。3. 收集和建立数据有助于改变控制和使用数据的内在权力动态，同时还有许多其他好处，比如改善数据素养。4. 想出独特的方法来获取、量化和建立数据模型，可以揭示以前隐藏在公众视野之外的信息；但是，我们必须以符合伦理的方式揭示信息，回到前面的第一个原则。5. 我们必须通过实地观察，并请受数据分析影响的人解释结果，来验证我们的数据工作。6. 分享数据对于传播政策变革的必要性和引发政策变革的辩论至关重要。数据可视化可以有效地做到这一点。城读 ∣城市阅读的记录
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