数据殖民主义：大数据与当代主体关系的反思,*

尼克·库德里 乌利塞斯·阿里·梅杰斯/文 宋郁雯/译

无论是在“描述商业趋势”的非批判性文献中，①Thomas Davenport, Big Data @ Work, Cambridge, MA: Harvard Business Review Press, 2014; de las Casas, Bartolomé, Historia de Las Indias [History of the Indies], vol. 3, Mexico: Fondo de Cultura Economica, 1951.还是在“用大数据分析新阶段资本主义机制”的批判性文献里，①Julie E. Cohen, The Biopolitical Public Domain: The Legal Construction of the Surveillance Economy, Philosophy & Technology, 2017; Nick Srnicek, Platform Capitalism, Cambridge: Polity, 2017; Shoshana Zuboff, Big Other: Surveillance Capitalism and the Prospects of an Information Civilization, Journal of Information Technology, vol. 30, no. 1, 2015, pp. 75- 89.都存在一个共识：数据的作用是非同小可的。本文从斯特凡尼娅·米兰（Stefania Milan）和埃米利亚诺·特雷（Emiliano Treré）发展的扩展概念中的“南方”一词出发，②Stefania Milan, and Emiliano Treré, Beyond Data Universalism: Towards Big Data from the South, Television & New Media.阐述了抵制数据发展的重要性。这种强调是通过重新界定“殖民主义”一词达成的，在殖民主义最初的历史演化中奠定了“南方”一词的地位。在众多关于大数据的真知灼见中，缺少一个总体的框架，一个能更好通过数据来理解整个社会发展的框架。这个框架就是殖民主义，本文中“殖民主义”不是一个隐喻，③虽然我们同意撒切尔等人观点中的大部分内容，但我们不同意数据殖民主义仅仅是一个隐喻，而且这个隐喻还仅仅是用来理解生活世界是如何通过监视被挪用（“殖民”）的。——作者注也不是作为领土殖民主义历史形式的简单延续，而是指21世纪独有的、一种新式的殖民主义：数据殖民主义。

数据殖民主义将历史殖民主义的掠夺性压榨行为和抽象量化的计算方法相结合。理解来自“南半球”（低收入国家）的大数据就意味着要理解当前资本主义对这种新型殖民模式的依赖，在这种殖民模式下，空间中每一处的人和物都与当今信息连接的基础设施紧密相连。这种转变的规模意味着，现在就断言它将作为资本主义的新形式蔓延到全球，还为时过早。正如历史殖民主义为工业资本主义的出现提供了基本的先决条件一样，随着时间的推移，我们可以预测数据殖民主义将为资本主义新阶段的发展提供前提条件，尽管我们现在几乎无法想象这一阶段，但数据的入侵将会成为人类生活的核心。目前，我们的首要任务不是猜测资本主义的最终阶段，而是抵制正在进行的数据殖民主义。这是我们对“南半球”“大数据”的理解。

通过我们所谓的 “数据关系”（data relations，一种新型人际关系，可以提取数据进行商品化），全球各地的社会生活成为一种“开放资源”，这种资源对资本来说亦是“在那里”触手可及。数据在全球范围的流动与曾经殖民主义对土地、资源和人力侵占范围一样广泛，尽管中心有所改变。与此同时，“南半球”的概念变得更加复杂化了，这个概念直到现在还是从地理观念上来划分殖民者和被殖民者，来阐述被殖民者的抵抗和不认同。相反，新的数据殖民主义不仅对外在全球范围发挥作用，对内也就是对其本国人口也同样发挥着作用。善用数据殖民主义的精英（比如Facebook）从这两个层面的殖民化中获益，改变了原先南北、东西的划分方式。

我们的观点与前面关于大数据的许多批评性论点之间既有明显相似之处，也有显著的差异。如今，资本主义用“数据”影响着人们的日常生活。首先，类似于四五十年前的观点，即资本主义的工作组织的范围已经从工厂扩展到整个社会：例如众所周知的自治主义概念“社会工厂”①Rosalind Gill and Andy Pratt, In the Social Factory? Immaterial Labor, Precariousness and Cultural Work, Theory Culture & Society, vol. 25, no 7-8, 2008, pp. 1-30; Tiziana Terranova, Free Labor: Producing Culture for the Digital Economy, Social Text, vol. 18, no. 2, 2000, pp. 63-88; Mario Tronti, Operai e Capitale, Turin: Einaudi, 1966; Michael Hardt and Antonio Negri, Assembly, Oxford: Oxford University Press, 2017; Maurizio Lazzarato, Signs and Machines: Capitalism and the Production of Subjectivity, Translated by Joshua David Jordan, Cambridge, MA: MIT Press, 2014.。事实上，如今有许多重要的工作本质上都是在进行剥削，例如准劳动（quasi-labor）或者在数字平台上的玩劳动（playbor）②Christian Fuchs, Digital Labour and Karl Marx, London: Routledge, 2017; Christian Fuchs and Vincent Mosco (eds),，这些工作的根源往往是马克思主义的另一个分支。③Dallas W. Smythe, Communications: Blindspot of Western Marxism, Canadian Journal of Political and Social Theory, vol. 1, no. 3, 1977, pp. 1-27.但是我们的关注点并不在于劳动的剥削问题，也并没有说现在的生活是在管控之下。甚至是那些同情自治主义的人也注意到了后一种观点有些站不住脚，④Andrew Ross, In Search of the Lost Paycheck, in Trebor Scholz (ed.), Digital Labor: The Internet as Playground and Factory, New York: Routledge, pp. 14-32.因为他们强调了不管在当代资本主义模式下，还是在马克思所说的原始资本主义模式下，无酬劳动都极其重要。更有效的办法就是把数据当成一种对资源的基本占有⑤Daniel Marcus Greene and Daniel Joseph, The Digital Spatial Fix, Triple C, vol. 13, no. 2, 2015; Jim Thatcher, David O’Sullivan and Dillon Mahmoudi, Data Colonialism Through Accumulation by Dispossession: New Metaphors for Daily Data, Environment and Planning D: Society and Space, vol. 34, no. 6, 2017, pp. 990-1006; David Harvey, The “New” Imperialism: Accumulation by Dispossession, Socialist Register, vol. 40, 2004, pp. 63-87.或者当成一种对资源的攫取⑥David Harvey, The “New” Imperialism: Accumulation by Dispossession, Socialist Register, vol. 40, 2004, pp. 63-87.。这种资源占有固然复杂，因为它并不像获取自然资源那样简单。首先，生活中人们需要这样的资源（稍后会说到平台的贡献）；
其次，我们需要结合一个人在某一时刻和其他不同时刻的行动数据，从而使这些不同的数据之间产生有价值的关联。⑦Adam Arvidsson, Facebook and Finance: On the Social Logic of the Derivative, Theory Culture & Society, vol. 33, no. 6, 2016, pp. 3-23; Jim Thatcher, David O’Sullivan and Dillon Mahmoudi, Data Colonialism Through Accumulation by Dispossession: New Metaphors for Daily Data, Environment and Planning D: Society and Space, vol. 34, no. 6, 2017, pp. 990-1006.过去五年中，大量重要的工作都解释了这种情况是如何发生的，也解释了人们是如何提取和管理这些数据的。目前仍旧缺少一个更广泛的“框架”来把握这种转型，因为数字平台上的数据占用仅仅只是一方面，我们提出的“框架”是数据殖民主义。

人们普遍认为自治主义及其信徒已经预见到了资本主义近期的发展趋势，这样的认知阻碍了他们理解这种变化规模，以及这种变化与早期殖民主义形式的相似之处。他们能够看到社会生活水平的提高对资本主义的导向作用，但对于资本主义的运作机制还没有清晰的认知，除非他们能把工作结构和规范要求扩展到社会生活中去。正如罗莎琳德·吉尔（Rosalind Gill）和安迪·普拉特（Andy Pratt）所说，“从‘社会工厂’的角度来看，由于劳动是去地域Marx in the Age of Digital Capitalism, Leiden: Brill, 2017; Trebor Scholz (ed.),Digital Labor: The Internet as Playground and Factory, Routledge: New York, 2013.化的、分散的、去中心化的，‘因此整个社会都受制于利润的支配。’”①Rosalind Gill and Andy Pratt, In the Social Factory? Immaterial Labor, Precariousness and Cultural Work, Theory Culture & Society, vol. 25, no. 7-8, 2008, pp. 1-30.克里斯蒂安·马拉兹（Christian Marazzi）也认为，“如今的资本主义工作组织旨在把工人融入工作，让工人一生都在工作。”②Christian Marazzi, Capital and Language: From the New Economy to the War Economy, Translated by Gregory Conti, Cambridge, MA: MIT Press.但是，这让我们无法从根本上掌握数据殖民主义，至于这些劳动力，无论它是否真的在劳动，或者说这些劳动力只是看似在劳动，数据殖民主义都会将其视为原材料而占有。

由于数据处理实际上就是一种全球范围内的区别化的剥削，因此作为回应，我们必须对这种21世纪新型而独特的资本主义占有做出反抗。③Payal Arora, The Bottom of the Data Pyramid: Big Data and the Global South, International Journal of Communication, vol. 10, 2016, pp. 1681-1699.我们不能只看到资本主义社会在过去半个世纪内的发展，尤其是在欧洲国家的发展，而是应该着眼于殖民主义与资本主义相互交织的全球循环中，这个过程持续了几个世纪。就好比如果殖民主义不曾侵占广袤的领土、没有抢夺自然资源、也不去占用人力资源，那么也就不会有工业资本主义的诞生了。今天，我们正处于与之类似的一种具有双重发展意义的社会模式的第一阶段，这一阶段也是一个长期发展的过程：殖民主义通过各种机制占有或吞并资本，数字平台就是其中的一种手段。我们认为平台给资本带来了社会资源，也就是说，当这种社会形式与其他类似的数据结合在一起的时候，“社会”就会变得有价值，就可以被占有和利用。与其说这是劳动过程的扩展，不如说是资本主义在生产过程中的物理性质的占有。但是，由于这种占有使所有人以独特、新颖的方式成为资本的主体，最有用的总体框架还是新阶段的殖民主义，因为新阶段的殖民主义是与资本主义的长期发展深度融合的。

本文结合了政治经济学、社会理论和批判性信息研究的观点，阐明了“大数据”中应该抵制的方面。第一部分解释了数据殖民主义的机制；
第二部分从被殖民主体的立场出发，探讨了数据殖民主义的严重后果，揭示了比劳动剥削更深层次的剥夺。简言之，我们需要思考从去殖民理论中可以学到什么，如何利用数据来对抗这种新形式的殖民主义。

从16世纪到20世纪，一些殖民主义者为了发财致富，在殖民地掠杀人们的生命，大量损耗当地的自然资源。我们在理解数据殖民主义时，并不是要与历史殖民主义的内容或形式进行简单的比较，更不会着眼于殖民主义曾经的物理性暴力，而是像我们之前所说的，是要探索如今全球范围内的数据殖民主义与历史悠久的传统殖民主义在经济发展中所起到的类似作用，并研究数据殖民主义对资源的占有，以及它是如何通过重新定义社会关系来掩饰剥削本质的。

（一）数据采集的归化

许多种类的个人数据都被用于非“个人”目的。我们所说的个人数据是指对一个人实际存在的记录数据或者对其相对潜在的数据。这种个人数据可能是他们本身自有的，也可能是从其他人或其他事物身上收集而来。为了免费占有这些个人数据，首先就要把它们看作是一种自然资源，即天然存在。合理抽取数据需要将其归化或常态化，甚至需要重新配置日常生活，用数据化的方式重新呈现人们的日常。杰森·摩尔（Jason Moore）认为，资本主义曾经依赖获取廉价的自然资源：由于自然资源既丰富又容易获取，人们就理所当然地不断消耗着它们，它的消耗被认为是正当的。然而，资本的利用是十分复杂的，人们需要依靠设置市场化的手段来达成自己的目的。我们现在所说的“个人数据”就是如此，但它并不是先决的条件，也不是预先的目标，而是新的计算社会性（computed sociality）带来的结果。①Cristina Alaimo and Jannis Kallinikos, Computing the Everyday: Social Media as Data Platforms, The Information Society, vol. 33, no. 4, 2017, pp. 175-191.这也就是为什么没有原始数据一说的根本原因：②Lisa Gitelman (ed.), “Raw Data” is an Oxymoron, Cambridge, MA: MIT Press, 2013.因为人们要先将“给定”数据转化为“获取”数据。③Rob Kitchin and Martin Dodge, Code/Space, Cambridge, MA: MIT Press, 2011.无论是现在还是过去，自然资源本身并不便宜，但法律和哲学的建立使得人们对自然资源的占有合理化，因为它们告诉人们，自然资源“就在那里”，直到后来人们才开始意识到自己不该肆意地消耗自然资源。但正如朱莉·科恩（Julie E. Cohen）所指出的，英国法律认为人们居住了几千年的土地（如澳大利亚）是无主之地、无人之境，因此，法律无法约束人们对这些土地进行开发，这种虚构的法律在当今社会中也有所反映。④Julie E. Cohen, The Biopolitical Public Domain: The Legal Construction of the Surveillance Economy, Philosophy & Technology, 2017, https://doi.org/10.1007/s13347-017-0258-2.

和历史上的殖民主义一样，要想让数据殖民主义变得自然，各种意识形态的工作是必不可少的。人们总说数据是“新石油”，但企业还没来得及让数据发挥作用服务于自己时，人类实则就已经失去了数据。人们想让数据成为具有自然价值的“原材料”，正如世界经济论坛（WEF）声称的那样：“个人数据将成为新的‘石油’，这是21世纪的宝贵资源，一种与资本和劳动相提并论的新型原材料。”这种描述让我们所说的数据与原先的数据收集（即占用）联系模糊化了，也看似更合理了。这种“模糊”出于一种常见的想法，即数据仅仅是人们的身外之物，且不为任何人所拥有。⑤United Nations, Big Data for Development, May 2012, http://www.unglobalpulse.org/sites/default/files/BigDataforDeve lopmentUNGlobalPulseJune2012.pdf.

为了占有个人数据，数据殖民主义也会依赖其他方式让数据提取更具合理性。正如许多批评家所指出的一样，也与早期说法存在共同点——将许多有助于数据提取的劳动视为价值较低的劳动，视为“仅仅是共享”。还有一种实用的办法就是将企业视为唯一有权力和能力来处理（因此才能占有）数据的人。①Trebor Scholz (ed.), Digital Labor: The Internet as Playground and Factory, Routledge: New York, 2013; Christian Fuchs, Digital Labour and Karl Marx, London: Routledge, 2017; Christian Fuchs and Vincent Mosco (eds), Marx in the Age of Digital Capital.同时，一种政治的理性将社会当成企业提取数据的自然受益者，就像人类曾经从殖民主义宣称的“文明项目”中获得好处一样。

人们把数据殖民主义的执行者统称为社会量化部门，他们记录人们的日常社会行为，并将其转化为可量化的数据，在对数据进行分析之后获取利润。西方国家有亚马逊、苹果、Facebook和谷歌，中国有百度、阿里巴巴和腾讯，这些都是最有影响力和知名度的企业。社会量化部门包括大大小小的硬件制造商和软件制造商、社交媒体平台的开发者，以及专门从事数据分析和交易的公司。而后者是基本不受监管的，他们专门从医疗支出、金融消费、犯罪行为等其他记录中收集信息，通过算法对个人行为进行分类。数据经纪公司将这些名单打包出售给广告商和其他用户，如上交给政府和执法机构。

然而，尽管社会量化部门十分复杂，历史上虚化殖民主义剥夺行为的手段和当今促成数据殖民主义的行为之间具有很大的相似性，但在今天发展数据殖民主义仍然叫人震惊。西班牙传教士巴托洛梅·德拉斯·卡萨斯（Bartolomé de las Casas）首次阐述了西班牙帝国的“声明”（Requerimiento）的荒谬性。殖民者用西班牙语向不懂西班牙语的听众宣读了这一声明，是要向原著民介绍他们即将要面对的、被殖民的新的世界秩序，并要求他们必须接受（无论是否服从都将面临灭绝）。在如今的数据殖民主义时代，我们对类似的难以理解的文件早已习以为常，这些文件被称为服务条款，其中就有企业无理占有个人数据的要求，以西班牙帝国的“声明”对信息进行了有效垄断。而今天殖民主义的“力量”来源于各种形式的经济集中，比如数字平台。无论是用什么形式，现在的效果都与以前的手段一样，都是通过话语“武力”，让被殖民者陷入被殖民的关系。

（二）数据提取的方式

如果社会关系没有发生这么广泛的转变，也就没有数据殖民主义所带来的人类日常生活的重构。不同于上文所说的资源占有、意识形态和企业利润集中等方面，这种日常生活的重构是数据殖民主义带给人们的。为了理解这种非常复杂的社会转型，我们就必须同时对殖民主义和资本主义进行思考。

首先，回顾殖民主义历史让我们认识到，数字平台不仅仅是一种商业发明，也可以说它是通过多方市场进行经济控制的新形式②Julie E. Cohen, The Biopolitical Public Domain: The Legal Construction of the Surveillanc Economy, Philosophy & Technology, 2017; Tarleton Gillespie, The Politics of Platforms, New Media & Society, vol. 12, no. 3, 2010, pp. 347-364; Bernhard Rieder and Guillaume Sire, Conflicts of Interest and Incentives to Bias: A Microeconomic Critique of Google’s Tangled Position on the Web, New Media & Society, vol. 16, no. 2, 2014, pp. 195-2011.，它还是一种为资本产生新“社会”的技术手段。也就是说，社会的形式作为一种“数据”被持续跟踪、捕获、分类和计算价值。平台是一种关键手段，在此基础上，日常生活的一般领域——其中大部分迄今仍在经济关系的正式范围之外，可以被纳入市场化的大网。亚当·阿维德森（Adam Arvidsson）很好地分析了平台数据作为一种金融化的形式提取价值的技术方法，但更基本的做法应该还是对社会本身的占有。由于社交媒体平台的目的是鼓励人们在平台上更多地发布自己的活动，更多地表达自己内心的想法，所以从原则上来说这种占用是不会受到限制的，因为越来越多被占用的数据被构建为“可以被占用”的形态。

在数据殖民主义下，资本吞并日常生活形式之一的社交媒体平台为的是将捕获的数据商品化，并提取其价值。还有一种形式是数据驱动的物流在各种人类生产领域的大幅增长①Deborah Cowen, The Deadly Life of Logistics, Minneapolis, MN: University of Minnesota Press, 2014.，不管这样做的目的是否是为了盈利。虽然物流本身出现于全球供应链中的货物流动管理，但物流的一般“逻辑”是通过数据，对各种规模的生产及与人和非人有关的各种组合进行管理。这就将持续的收集数据和大规模处理数据纳入了与以前管理不同的工作领域。尽管数字平台和其他范围中准劳动的增长很重要，各种低薪劳动也很重要（例如亚马逊的“土耳其机器人”计划或其他各种演出或共享经济的小任务），但它们都只是工作中数据驱动后勤管理更广泛增长的一部分，是资本占有生活的第二种方式。

而占有社会关系的第三种新型独特的方式是，通过自己跟踪自己的日常活动来提取数据，这个过程有时是出于自愿的，但通常是出于（与第二个领域相同）本人劳动合同或承诺的要求，如保险或社会保障②Karen Levy, The Contexts of Control: Information, Power, and Truck-Driving Work, The Information Society, vol. 31, no. 2, 2015, pp. 160-174.。最近批判性的数据研究显示③Virginia Eubanks, Automating Inequality, New York: St. Martin’s Press, 2018; Cathy O’Neil, Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy, London: Allen Lane, 2016.，用这种形式收集个人数据无形中增加了歧视和不平等出现的可能性。

总的来说，这些转变反映出资本对整个社会生活领域和个人日常生活大部分领域的侵占，这种侵占就是当代资本主义的殖民手段。然而需要理解的一个关键是，使这一切成为可能的社会关系往往并不是严格意义上的劳动关系。人类生活本身正在以新型的方式资本化，其细节、程度和精度远超预期。

从马克思主义的角度可以更好地理解这种更广泛的殖民化占有及其所使用的社会手段。我们在这里使用的马克思的理论并不是指正统的马克思主义，而是从后殖民时代关于马克思主义对全球历史解释的局限性及其对殖民主义和奴隶制的相对忽视的辩论开始。④Eric Williams, Capitalism and Slavery, Chapel Hill: University of North Carolina Press, 1994.这能够让我们自由地借鉴马克思的社会理论。当然，近年来马克思主义学者在数据方面已经做了大量的研究⑤Christian Fuchs and Vincent Mosco (eds.), Marx in the Age of Digital Capitalism, Leiden: Brill, 2017.来讨论正在发生的劳动剥削的独特形式，但我们提出了另一种不同的观点，可以更好地了解殖民主义正在进行的侵占规模以及这些侵占对资本主义再生产的长期影响。

马克思深知资本主义下商品涉及的领域在不断扩大，因此，人们不该认为资本主义的观点仅限于19世纪中后期马克思的理论观点。马克思著名的有关“商品化”的例子就是关于劳动的，即曾经只是工作或生产活动的东西，在资本主义下成为商品化的劳动力。由于劳动力可以进行测量，也可以在市场上进行交换，这样一来，工人的劳动力就成为了他们可以作为商品出售的东西。此外，工人在劳动过程中使用的东西也获得了作为商品的交换价值。①《马克思恩格斯选集》（第2卷），人民出版社，1995年。例如，尽管在资本主义出现之前，种子和肥料只是土地周期的一部分，但在资本主义出现后，种子和肥料就成为了商品。因此，商品化对社会变革的影响就是：工业资本主义下的劳动（自古以来的日常活动）变得抽象了，②Moishe Postone, Rethinking Marx (In a Post-Marxist World), in Charles Camic (ed.), Reclaiming the Sociological Classics, Oxford: Wiley-Blackwell, 1998.这种“后马克思主义时代”对马克思理论的重新诠释。这种观点更凸显了我们的分析与自治主义分析的分歧，因为我们不再从马克思理论中通过揭露劳动或劳动如何被剥削的观点来进行研究。

马克思社会理论的这一见解让我们开始思考商品化在数据生产和消费组织的关系中的新作用。数据是从人类的生活中抽象出来的，但它不是自动从我们身上抽取出来的，而是通过社会关系体现的。同时，人们正在尽可能地将数据商品化。在马克思的观点中，工业资本主义将人类普遍的劳动活动转变为具有抽象维度的社会形式（通过劳动的商品化）从而达到改变社会的目的。而今天，数据殖民主义正通过将人类生活转变为一种新的抽象的社会形式来改变社会。这种社会形式就是将数据商品化，而需重申的是，促成这种转变的手段，并不是劳动关系，而是更广泛的、商品化的社会关系，简单地说就是数据关系。

换句话说，作为一种生产要素，普通的社会互动为剩余价值做出了贡献，就像种子或肥料一样（上文提到的马克思理论的例子）。当人类在生活中被追踪记录或者个人的信息数据被提取时，他们并不是在进行一种新的劳动，但他们的信息同样在被占有、被抽象化和商品化。数据殖民的影响超越了劳动，延伸到了生活的各方面。直到现在，这些方面都还没有被视为经济关系，而只被看作是一个巨大生产过程中的一部分。这些新型的社会关系将人类卷入数据提取的过程中，但从表面上看并不像是在提取数据。关键是，企业试图将所有的人力，无论他们是否从事生产工作，都被纳入到一个扩大的产生剩余价值的过程中，这样的做法是很大胆的，但基本上也并不会被察觉。从个人、事物和系统中提取相关数据信息方便了管理，这也就是平台和其他常规提取数据渠道的新的和独特的作用所在。如果成功的话，这种转变将不会留下任何痕迹，而日常生活也将直接被纳入资本主义的生产过程。

如果没有数据殖民主义的占有，就没有这种转变。因此，我们应该着重考虑这种占有的主体，即从人类的角度来看这种剥削。

本节我们讨论的是在各种形式的制度下日常社会生活被殖民化的关键体现。我们会谈到市场资本主义体制下的北美和欧洲国家，也会谈到中国特色社会主义市场经济体制。

（一）依靠数据判断

数据殖民主义意味着新的社会关系（数据关系，产生信息处理的原始输入）成为创造新兴经济价值的关键手段。这些数据提取的过程的价值取决于产生数据的全面性，即一切数据都该包含在内。正如布鲁斯·施奈尔（Bruce Schneier ）所说，在互联网时代到来之前，社会生活的数据来源仅限于公司的客户记录、对直接销售的回应以及政府的公共记录（实际上还有保险公司关于其被保险人的数据）。①Taina Bucher, The Algorithmic Imaginary: Exploring the Ordinary Affects of Facebook Algorithms, Information Communication and Society, vol. 20, no. 1, 2017, pp. 30-44.而现在则如前所述，一个庞大而多样的社会量化部门在一个复杂的数据处理功能网络中运作着，从日常生活中提取人们的数据，其深度远远超过了早期的社会组织形式。

存在多种形式都在促进数据关系：我们在网络平台上计算粉丝量和关注度，也有奥运会运动员会追踪记录自己的赛场表现。这些对数据化的“软性”推动也被营销者运用到了他们所青睐的游戏化（gamification）中。朱莉·科恩认为“游戏化”是一个基于“很具体的行为模式”的行业术语，它在数据提取的过程中促进数据“共享”，并从中产生新的“社会知识”。②Julie E. C ohen, The Surveillance - Innovation Complex: The Irony of the Participatory Turn, in Darin Barney, Gabriella Coleman, Christine Ross, Jonathan Sterne and Tamar Tembeck (eds.), Participatory Condition, Minneapolis, MN: University of Minnesota Press, 2016, pp. 207-226.

在当代的数据关系中，个人并不是数据唯一的跟踪对象。被数据追踪的主体甚至不会被命名，或者说不需要显露自己的身份。各种公司收集不同的数据对个人进行识别，不同的数据代表不同行动特征。数据学者集合这些数据点并将其称为“数据替身”（data doubles）。管理理论家克里斯蒂娜·阿莱莫（Cristina Alaimo）和贾尼斯·卡里尼库斯（Jannis Kallinikos）在分析零售时尚平台时指出，“数据替身”组成了新的“社会对象”，③Cristina Alaimo and Jannis Kallinikos, Computing the Everyday: Social Media as Data Platforms, The Information Society, vol. 33, no. 4, 2017, pp. 175-191.企业排列各种复杂的数据构造并进行定位，从而发挥数据的作用。比如Netflix这样的媒体平台就是通过数据采集和数据处理产生的“数据替身”来构建内容生产从而进行营销的，它之所以这样做就是要将产品定制化，给用户带来便利。

但这并没有让人感到欣慰，因为尽管新的社会知识是不用通过人类的操作就能产生的，但这种知识所带来的歧视最终束缚的还是人类自己，而并非数据替身。在超市里便宜买到东西的是人，获得社会住房机会的是人，受到法律惩罚的也是人，是真实的人。而所有这些行为却都是以算法的推理为基础的。

人的投入只是数据殖民主义试图吞并人力资本的一部分。机器关系大大促进着社会知识生产新网络的编织。快速增长的“物联网”就是一个例子，它的目标很明确：在安全性未知的私人控制系统中，赋予工具不断自主收集数据和传输数据的能力。

（二）被殖民的自我

在数据殖民主义存在的社会中，数据侵入了人们的个人空间，不断对人们的生活进行追踪，扩大和加深了人类互相剥削的可能性。因此，社会至少应该对人类被威胁到的隐私进行保护。在不危及人类自主性的基本条件下，人们应该享有保护自己隐私的权利。

当我们知道通过数据剥夺的成本和后果会被不均衡地分配时，尤其是在监控问题中，即使是在数据殖民主义下，我们都是数据的主体，也就是常规数据关系的当事人。这对于不同的人来说，意义可能不相同。造成这种不同的原因有很多，可能与监控强度有关，也可能与个人长期应对监控成本的能力有关。在此我们不对细节进行深层次的探讨。

在这些变化的基础上，资本主义肯定了唯一可识别的参考点，而所有关于“自我”的概念也都是基于这个参考点，“自我”成了一种被交易的代理形式。但与此同时，资本主义侵蚀了我们所珍视的自我延续性（和变化）的核心要素。在个人空间里安装自动化的监控设备让人们渐渐失去了这种“自我”。我们并不是要去捍卫个人主义，但最起码我们应该保留作为一个独立的人的自我完整性。没有这种完整性，我们根本无法认识到自己究竟是自己还是他人。

各种哲学传统也都在强调这种最起码的自我完整性。“自我”作为能够在复杂的世界中做出反思的实体，在西方自由主义的观念中也是至关重要的。“自我”最低限度的完整性对于旨在超越西方权力模式的解放哲学也是至关重要的。墨西哥哲学家恩里克·杜塞尔（Enrique Dussel）强调“人的自然实体性”①Enrique Dussel, Philosophy of Liberation, Translated by Aquilina Martinez and Christine Morkovsky, Eugene (Ore.): Wipf and Stock, 2003.，强调“每个人都是独特而不仅仅是不同”。无论如何，一直被追踪的生活等同于剥夺生命，而认识到这种剥夺就是抵抗数据殖民主义的开始。

这一点判断，我们可以借鉴已故秘鲁社会学家汉尼拔·基亚诺（Aníbal Quijano）的观点。对他来说，重点不仅仅是利用“后殖民主义”超越殖民主义，而是通过“非殖民”的思维方式从根本上挑战殖民主义的合法性。他所关注的是历史上殖民主义的遗留问题，他的论述对解决数据殖民主义具有重大意义。非殖民主义思维让我们认识到，殖民主义无论是曾经还是现在，只有在其核心受到攻击时，人们才会进行抵抗。人们基本的理性让殖民主义的持续占有变得自然，也凸显出了它的必要性，从某种程度上说，这是一种对人类发展的提升，而并不是一种暴力。

汉尼拔·基亚诺呼吁“认识论的非殖民化”，“为交流经验扫清道路，作为另一种理性的基础，它可以合法地假装它具有普遍性。”①Aníbal Quijano, Coloniality and Modernity/Rationality, Cultural Studies, vol. 21, no. 2-3, 2007, pp. 168-178.我们并不是要放弃理性或者放弃对“某种普遍性”的要求。但我们必须放弃的是对绝对普遍性的追求，这也是汉尼拔·基亚诺认为欧洲现代性所具备的特征，这一特征同样存在于数据殖民主义以及数据提取和管理的过程中。

在此我们来讨论数据殖民主义新秩序的核心问题——整体性。大数据的逻辑并不是人类秩序的唯一期望所在：

除了西方国家，几乎所有其他国家已知的文化知识生产都是基于整体性的视角。这些文化中的知识整体性视角包括：承认所有现实的异质性、不可复制性以及矛盾性，承认所有现实的组成部分的合法性，即多样性的特征是可取的，因此也就包括了社会的合法性。社会整体性的（更好的、可供选择的）想法不仅没有否认社会的历史多样性和异质性，而且还正好取决于此。换句话说，它不仅不否认，而且需要这样一个多样的、不同的“他者”的概念。

数据化所否认的正是这种对秩序和整体的另一种看法——分化数据主体，把社会完全建立在算法的控制上。而要想抵抗数据殖民主义，就得肯定这种替代性观点。抵制数据殖民主义的实际出发点是：20年前人们对于抵抗数据殖民主义并没有什么争议，但奇怪的是，如今有许多人会认为反对数据殖民主义很反常。持有这种观点的人认为“从人类那里不断收集数据是自然的或者是理性的”，因此他们也不接受“数据处理的结果是自然发生的社会知识形式，而不是促进特定经济或治理利益的商业动机提取形式”的观点。拒绝数据殖民主义并不意味着拒绝数据所有形式的收集和使用，但它确实意味着拒绝大多数以当代数据实践为代表的资源占用形式以及随之而来的社会秩序。有用的第一步是将这种做法命名为殖民统治过程。

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