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从这一前提出发，我们的研究重点是，对于世界上两个最大的政府运营数据项目，印度的Aadhaar和中国的社会信用系统，新闻媒体所采取的报道方式。这两个项目收集公民消费活动和社会行为的信息，以预测他们支付信用卡账单和抵押贷款的机会。这两个项目都体现了一种普遍的信念，即大数据——我们不断增强的收集、存储、分析和交叉引用大量数字信息的能力——可以终结“市场崩溃、种族和宗教暴力、政治僵局、普遍腐败和危险的权力集中”。然而，也有人指出，大数据的出现带来了一系列伦理和政治挑战，包括“危险的权力集中”，掌握在汇编和控制大数据的政府和企业手中，特别是在斯诺登揭露美国政府与科技公司勾结，实施全球监控之后。

我们的研究目的是揭示自从印度和中国媒体分别于2009年和2007年开始报道Aadhar和社会信用体系以后，它们是如何被构建的。我们尤其感兴趣的是，探索新闻媒体在多大程度上让公民意识到，这些项目可能会损害他们的隐私，使他们容易受到监视，并进一步巩固政府和企业决定人们如何生活的权力。我们采取了比较和纵向的方法，追踪两国媒体报道的差异，以及这些年来各自的演变过程。

我们的分析既有伦理方面的考虑，也有政治方面的考虑。消费者在使用大数据技术服务时做出个人选择，并因此对这些选择负责的这种法律假设，在伦理上是建立在这样一个概念之上的：公民是“隐私实用主义者”，他们愿意放弃自己的隐私，享受技术带来的好处和便利。尽管实证研究表明这一观点是没有根据的，但它依然存在。我们认为，个人作出“选择”的更广泛的社会文化环境——特别是新闻媒体等数据中介的作用——也必须成为这些对话的一部分。在这方面，我们提请注意政府、企业和新闻媒体之间的结构性关系，以及它们如何塑造公众对大数据及其对个人和社会的影响和价值的理解。

大数据社会学

技术型社会现象

大数据通常被视为信息时代的一种技术型社会的现象。三个V开头的英文单词（Volume, Velocity, and Variety）经常被用来描述大数据：容量、速度和种类，指的是数据集的空前规模、空前的数据生成速度，以及数据类型和形式的空前范围。这些数据来源不一，包括传感器网络、政府数据、信用卡和社交网站上的公众简介。这三个V关注的是数据量，但同样重要的是用于分析和理解数据的新兴技术。大数据分析已经发现了广泛的应用，从让企业预测客户偏好，到让科学家解决疾病。

除了技术和分析，Boyd和Crawford还发现了大数据的第三个重要组成部分——神话，即“人们普遍认为大数据集提供更高形式的智能”。这部分内容让人们注意到一种技术观点，即大数据是“客观的”，不受人类弱点的影响。大数据的神话让我们忽略了一个事实，即支持大数据挖掘、存储和分析的算法最终都是由人类产生的，并且受制于控制人类行为方方面面的相同社会力量。例如，在美国，人们发现一个用于犯罪风险评估的大数据工具不成比例地预测黑人被告是罪犯，“其比率几乎是白人被告的两倍”。对黑人和亚洲人的种族歧视也被编码到谷歌照片和尼康相机使用的人脸识别算法中。

隐私和大规模监控

长期以来，政府和商业企业收集和使用或滥用个人数据一直是一个隐私问题。但是，大数据的出现使其成倍地扩大。网站、社交媒体技术、电信运营商、信用卡公司以及其他基于数据的服务，从用户知情或不知情的各种数据点收集用户的个人数据。更阴险的是，大数据允许交叉引用多个数据集：这意味着即使一个数据集没有个人指标，与其他数据集结合也可能创建它们。例如，Acquisti、Gross和Stutzman发现面部识别应用程序可以将约会网站上的匿名个人资料与他们在脸书上公开的照片进行匹配。也有一些为商业利益而分析的“非识别”私人信息的例子。

政府和公司运作的法律框架往往要求用户对自己的隐私负责。用户被定义为“隐私实用主义者”，他们在关心自己的隐私的同时，往往愿意牺牲自己的隐私来享受大数据技术服务带来的好处。即使是美国当局也规定，个人有义务“评估自己的选择，并为自己做出的选择承担责任”。因此，成为“隐私决策中心”的是个人，而不是政府或企业——这一框架“可能不仅无法保护个人隐私，而且通过降低所有人的隐私水平，对整个社会的隐私计算造成偏见”。对“隐私实用主义者”的信仰依然存在，尽管实证研究一再表明，许多人往往不知道技术服务是如何损害他们的隐私的，而且许多公民希望对提供此类服务的政府和企业的活动进行更多监管。