数据正义的缺失及其治理优化路径研究

数据正义已成为大数据时代背景下竞相热议的话题,但相关研究目前仍处于起步阶段。首先,本文对数据正义内涵研究的历史进程进行了梳理,主要有“领域初探“”视域外延“”概念整合”三个阶段;其次,探讨了数据正义实现的阻碍因素,推演出了三类命题,力图厘清数据正义缺失之根由;最后,通过对数据正义缺失三大模块的校正得出通往数据正义的治理优化路径,为政府等数据主体克服数据正义缺失困境及实现数据正义提供了理论借鉴和实践参考。

数据正义、算法歧视与规制

大数据的蓬勃发展,推动着人工智能算法在工商业活动中的深度应用,此过程中,数据分析和算法内部演算带来了针对特定群体的歧视性对待。作为传统歧视在算法领域的一种技术表现,算法歧视主要根源于归纳式逻辑等技术陷阱,相较于传统歧视而言,算法歧视造成了更深层的非正义现象。对此,应通过数据开放、算法透明与优化、伦理审查等手段推动算法监管转型,逐步建立完善的算法监管制度,实现对算法歧视的法律规制,确保数字时代社会的安全和发展。

拥抱“数据要素×”:视障中职教育的发展新理念

本期主题:盲校职业教育如何克服专业局限,有效促进视障学生职业发展?一直以来,推拿康复专业都是盲校职业教育的主要方向。以“盲生+专业”为关键词在中国知网CNKI数据库进行检索,244篇文献中有49篇是关于“推拿康复”,占压倒性的优势。一些盲校的校名直接就叫作类似“盲人按摩中专学校”,“盲人按摩”还进入了《中华人民共和国职业分类大典》和《国家职业资格目录》,成为正规的职业类别。推拿康复类专业在盲校“一统江湖”。

数据正义与个人信息的程序性保护

个人信息的程序性保护不同于宽泛意义的法律程序,而是指数据处理者实施处理行为前,应当向利害关系人提供的必要程序,以有效约束数据处理者,从而保护利害关系人的合法预期利益。当前个人信息保护制度中,确权授权机制存在固有局限、知情同意规则的效果被弱化、数据利益的分配失衡等情况表明,个人信息的程序性保护亟待加强。三种类型的数据正义理论为个人信息的程序性保护提供了较为体系化的理论支撑:以工具性的数据正义拓展确权授权机制,以程序性数据正义支持个人信息决策理性,以分配性数据正义均衡利益分配。结合我国的个人信息保护制度实践,个人信息的程序性保护可在三个方向上予以加强:细化公示公开程序以配合确权授权机制,强化知情同意程序以制约数据处理决策,完善影响评估程序以协调各方利益。

平台资本主义数据剥削的正义批判

针对21世纪出现的数据价值化问题,加拿大学者斯尔尼塞克提出“平台资本主义”概念,用以解释当代资本主义生产体系依托数字技术增殖的现象。平台资本主义包含隐匿性的数据剥削,包括数据生产资料剥夺、强迫劳动和劳动异化等问题。在数据剥削过程中,平台资本主义中建构了一种影响社会正义的劳动结构,对数字劳工进行抽象强制和剥夺,使数据剥削失去了正义性。因而数据正义建构的指向必然是解决由数字用户生产的数据为平台资本无偿占有的问题,实现数据的全民共享。这需要从源头上抑制数据被资本操纵的内生力量和运行机制,加大国有资本和集体资本建设数字平台的力度,明确数字劳工的数据产权,对资本平台进行“累进数据共享授权”和“数据交税”的治理。

大数据时代数据正义的法律构建

随着大数据时代的来临,数据正义愈来愈成为国内与国际层面的迫切要求。传统的数据分配正义范式作为应对数据控制者与数据主体利益失衡的首选方案,其与生俱来的局限性动摇了平等分配的理论根基。在数据分配正义范式下,实践中存在的不正义问题难以从理论层面寻求有效解决方案,数据控制者与数据主体之间的不平等进一步加剧,这成为该范式难以克服的现实瓶颈。数据分配正义范式之所以面临从理论到实践的双重掣肘,最根本的原因在于忽视了社会结构与制度语境的重要性。数据利益的分配受到数字资本结构、权力结构以及全球正义结构的三重制约,这从结构根源上导致了数据主体在数据利益分配过程中的劣势地位。消除数据不正义不能仅仅依靠再分配,数据正义的基础应当是结构数据正义,需要运用法律手段从源头上遏制不公正的社会结构。

西方数据正义研究的三条进路

西方数据正义研究可分为三条进路:治理进路、设计进路和去中心化进路。治理进路旨在矫正数据技术带来的结果不公,设计进路要求依照正义原则设计数据系统,去中心化进路试图揭示在前两种研究中失语的算法歧视及其背后不公正的社会结构。然而,三条研究进路都没能解蔽数据不公的生产机制,在以何种规范性理论为价值根基上也莫衷一是。弗雷泽的三维正义理论从政治、经济和文化三个方面最清晰地说明了社会支配的运作机制,其参与平等理论能够为数据正义研究提供具有普遍性的价值基石。

犯罪之技术治理的价值权衡:以数据正义为视角

在信息文明时代,大数据等新型通用技术深刻推动了犯罪治理的变革,犯罪的技术治理模式兴起。技术治理具有技术赋能与技术赋权的两面性,技术赋能与技术赋权“一显一隐”的非均衡发展致使算法歧视、隐私弱化、数字鸿沟等问题趋重,加剧了社会安全防卫与个人权利保护的价值冲突。在数据主义重塑社会结构的当下,对犯罪技术治理的正当性进行反思尤为迫切。对此,有必要引入数据正义的分析视角,迈向数据控制且超越数据控制,以有限扩张、关系均衡、法律控制、技术赋权等正当性要求锚定犯罪技术治理的价值导向。这要求我们以数据权利厘定数据监控的法律边界,以算法治理打开预测性执法的技术黑箱,对权力外溢至平台企业开展均衡治理,以数据开放打通公众参与的数据接口。

从“数据崇拜”到“数据正义”:人工智能时代高等教育研究范式的旨趣转换

人工智能时代为高等教育研究带来本体论、认识论和方法论的变化,从而产生新的高等教育研究范式。该研究范式的旨趣从"数据崇拜"向"数据正义"转变。该研究范式的特征为:研究者的主体性与技术理性结合、计算思维和因果思维结合、研究效率与研究质量并重。该研究范式的价值体现为促进学科建设、解决高等教育实践问题和凝练高等教育思想。为了实现研究范式的旨趣转换,高等教育研究者需要具备范式旨趣转换意识、培养学科情感、研究方法训练、高等基本理论的修养。

大数据的正义性问题探究

随着信息技术的深度发展,大数据时代已经来临。大数据为社会、经济发展带来了空前机遇,也对社会公平正义带来了严峻挑战。数据收集、分析、应用以及算法运营等引发诸多正义性问题,阻碍了大数据良性发展与社会和谐稳定。探索大数据的正义性问题,有利于营造良好的数据环境,对消解大数据与社会公平正义矛盾极具理论意义和现实意义。

重大公共卫生事件的数据治理

新型冠状病毒已成为世界各国的严峻挑战,中国将数字技术创造性地运用到此次疫情防控之中,成效斐然。数字抗疫技术的使用有效促进了人员流动和复工复产,但同时也面临着判定错误、无法互认以及强化政府监控、模糊政企界限、侵犯公民隐私的质疑。立基于数据治理中"私人治理、政府管理和公共治理"的范式转变,数字抗疫技术的有效性和正当性得以审视,政府、民众和企业等多主体参与治理的机制得以确立,从而在数据效率和数据正义的双重目标下建构应急状态下的数据规则,最终有裨于未来的治理创新与制度变革。

算法歧视的缘起、挑战与法律应对

算法歧视作为新型歧视类型,会产生比一般意义上的歧视更为严重的后果,扰乱了市场经济秩序,危害了社会公平正义,侵害了公民平等权利。算法歧视带来了技术建构上的结构性挑战、算法运行上的功能性挑战、平等权消解、算法权力扩张以及法律功能异化等的隐藏性挑战。对此,一方面要强化算法歧视的内生型治理,构造技术良序,即通过形塑数据正义,应对技术建构上的结构性挑战;建立算法的内部审查和监管体系,应对算法运行上的功能性挑战。另一方面,还要加强算法歧视的外部性治理,构造法律良序,即以安全法治观为基本价值取向,通过保障数字人权,实现实质平等,应对平等权消解的挑战;处理好公权力与算法权力的关系,应对算法权力扩张的挑战;重塑法律功能,健全法律问责机制,以应对法律功能异化等的算法歧视的隐藏性挑战。强化法律与技术的融合发展,形成由科技理性和法律理性共同支撑的良序社会。

网络黑灰文化产业的法律治理

对网络文化产业进行有效法律规制,亟需在重新审视产业治理中法律适用范围的跨域性、法律主体身份的不确定性、法律客体行为的隐蔽性以及法律边际效应差序性的基础上重构网络文化产业法律治理的规范秩序,以厚植网络文化产业法律治理的伦理基础,推动多种治理手段一体协同,并通过加强代码规制和风险控制增强技术防范和法律治理能力。

人脸识别信息的法律保护研究

大数据时代背景下随着科技的发展,识别用户个人信息的方法日益增多。除了传统的人工审核个人身份信息、密码识别身份信息外,生物识别技术广泛的应用于门禁、考勤、金融行业、公共安全、交通出行和终端电子设备等领域。人脸识别作为一种非接触性生物识别技术,凭借其便捷高效的优点在中国市场上得以广泛的应用。与此同时,技术发展的迅速性与法律的滞后性之间的矛盾也凸现出来。一些政府机构、企事业单位等在并未征得相对人同意的前提下,就开始使用人脸识别技术,不免有使个人信息、隐私、财产受到侵犯之虞。因此有必要在立法上对人脸识别信息这一时代新兴产物加以规制。笔者将结合理论和实践、国内外研究现状,针对人脸识别信息的保护路径提出自己的见解。

平台权力、劳动隐化与数据分配正义——数据价值化的政治经济学分析

进入数字经济时代,数据价值化成为资本竞相角逐的新场域。生产组织方式平台化,使得资衣牢牢掌控财富生产的数字化基础设施;数据商品生产过程的劳动隐化,不断遮蔽当代资本主义价值创造的劳动贡献进一步地,资本独享的平台权力催生数据价值分配不公,数字劳动者身陷“数据贫困”,加剧了当代资本主义本已恶化的财富与收入不平等。短期看,以劳动赋权推动数据分润的“劳动回归”,可以促进资产阶级权利界限内的数据分配公平;从长远计,构建基于数字公地的数据生产方式,以数据“反价值”来形塑数字经济生产正义,才能最终实现数据普惠和数字劳动解放。

数据主义对犯罪治理体系的重塑及其反思

新型信息技术在推动犯罪之技术治理勃兴的同时,在文化层面还形成了一种数据至上的数据主义世界观和方法论。数据主义的上层观念与底层技术系统共同推动中间层社会组织系统的重塑,可在意象层面以"数据巨机器"描摹数字社会的犯罪治理体系。"数据巨机器"的运行引发技术治理的透明度悖论、隐私保护悖论和科学性悖论,悖论现象根源于数据主义对人文主义的剧烈冲击。对此,全面审视数据主义势在必行,迈向数据主义且超越数据主义成为技术治理保持正当性的关键。在认识论上,应把握数据主义的有限性,破除"技术乌托邦"神话;在价值论上,引入数据正义理论,探究数据使用的正义准则,以数据正义助力技术治理从工具理性向价值理性回归。

行政诉讼类案同判的相似点与大数据相关性分析

行政案件诉讼审理的复杂性在于案件类型多样化,因此所援引的法律规范偏向于原则性、概括性、程序性规则,这也容易造成"类案异判"的弊端。为此,在诸多案例中发现相似点可以有效解决该问题。但是,相似点如何选择面临的最大困境是样本范围选择、归类标准确定等不确定问题。而运用大数据及其核心的相关性分析方法可以解决这些不确定问题,从而为行政诉讼案件的"类案同判"提供科学可靠的基础。

健康码应用的正当性及其完善

健康码是数字社会基于重大危机的技术治理创新,构成了人口数字化识别、服务的信息入口。随着社会回归常态,健康码在公共服务领域出现常态化和延展化的发展趋势。健康码及其延展应用离不开对个人数据的使用,与个人权利息息相关,面临着一系列的正当性思考。对此,引入数据正义的分析视角,探究数据使用的可见性、事先约定及反对不公平对待等正当性原则,以三元主体的关系均衡、技术赋权的功能定位、数据权力的法治应对奠定健康码应用的正当性基础,从目的限定、制度完善、方式明晰和程序规范层面推动健康码正当性的实现。

犯罪之技术治理的理论内涵

信息技术拉动犯罪治理创新,催生出全景式数据监控的技术治理模式。当前,防范技术治理异化的反思甚为热烈,但这种反思离不开对技术治理理论内涵的深刻把握。在信息社会,技术治理的技术化方法和综合治理的组织化体系呈现双向"互嵌"、深度融合的治理态。这种治理态蕴含着"国家主义-数据主义-预测式治理"与"社群主义-数据正义-开放式治理"的双重理论结构,呈现出治理权力随数据监控走向集中和技术赋权助力公众参与的两个非均衡发展面相。由此,关于技术治理异化的反思可转换为技术治理非均衡发展的应对思考,这种思考既离不开集体智慧对数据监控的补充、从集中式控制向分布式治理转型、以数据开放助力公众参与技术治理,还需以数据权利保护为制衡数据监控扩张的法治屏障。