The Datafied Self

I gave a guest lecture entitled ‘The Datafied Self in a New Media Society (新媒體社會中的數據化自我)’ at the Institute of Communications Management at the National Sun Yat-Sen University in Kaohsiung, Taiwan on 21st December 2018.

One of the student journalists has written up some very comprehensive notes about the lecture, nicely breaking down the big concepts I discussed. The article is available here) and I have copied and pasted the texts below.

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【行傳講座】解構數據社會 被編碼的日常生活? 

【記者王人豪/採訪報導】

隨著物聯網技術的提升,許多訊息以數據的形式傳送上雲端,並描繪出一個以數字為基底的社會觀。人們在大量的數據當中徜徉,並從中建構出自我。本學期開設「媒體與科技社會」的蕭蘋教授邀請到University of Roehampton的 Dr. Yuwei Lin,以科技社會學的角度,探究人們究竟如何運用數據建立自我以及對相關議題的批判思考。

We’re all Cyborg! 數據化的社會學議題

數據在現代生活當中無所不在,而數據化(datafication)是什麼?Dr. Lin 將其定義為「將日常生活的行為與活動,轉換為電腦可運算的單位與形式。」而大數據這個觀念,並非是近年來的新興詞彙,過去的史料、人口普查等,其實都是數據的形式之一。另外她也提到目前數據與過往的不同,在於數據形成的過程(What’s new is the process),而近年來由於穿戴式裝置興起,可供蒐集的資訊也愈發多元。因此,在討論數據資料時,仍需要釐清數據的形式與來源。

以推特帳號@middleclassprob為例,在文本數據化的過程中,質性資料被上傳到網路後,轉變為電腦可讀取的資料,以便供人採用。又如同在脫歐公投前,社群網站上的脫歐聲量就已經相當可觀,說明了脫歐事件透過文本數據化早有跡可循。而談到一般的量化資料,當前普及的穿戴式裝置,透過記錄個人的睡眠、運動時間、心跳糖尿病等健康數據,並上傳至雲端的伺服器,而能立即對個人健康資訊做出回應。

數據讓決策變得更加容易,卻有著不夠完善之處。當資料都轉換成為電腦可讀取的形式,亦即0/1的位元碼後,即成為非黑即白的二元對立,但在人類的世界中存在著許多模糊地帶,若將這些資料數據化後,就喪失了訊息本身的意義,可見數據化對於不同情境下的適用性值得探討。

如何數據化自我 電腦編碼的生活方式

Dr. Lin 以 Apple Watch 與 fitbit 的穿戴裝置廣告為例,指出現代人的健康生活與這些穿戴裝置相連結,人們可以依據裝置所偵測到的數據建立自我追蹤(self-tracking),並且透過裝置的提醒安排日常生活中的健康活動,甚至建立起個人化的生活風格,形成以數據溝通為主的社群。

透過數據所建構的生活形式,在社會學家的眼中也成為值得討論的議題。透過探究日常瑣事中所匯聚而成的資料,便能夠瞭解偏好。而以數據溝通、表現自我的社群或個體,將更進一步的剖析數據化自我的目的、動機以及意義。另外也以推特實際案例說明,有些人以日誌形式與不同的Hashtag表現不同的自我認同,透過不同的標籤,了解人們是如何在社群媒體上展現自我。

個人醫療品質方面,透過數據化的資料,人們得以藉由數據強化醫病關係當中的權力。病人如果能夠量化自己每日的活動,就可以透過這些資料去瞭解自己的健康狀況,並與醫生達成良好的溝通協調。

數據化還能做什麼? 反思數據化社會的價值觀

除了與個人攸關的數據之外,環境中的變化其實也可以是數據化的素材,有些創作者更透過這些數據資料進行藝術創作。Dr. Lin 以倫敦公共腳踏車的分布數據為例,說明這些公開數據是如何透過藝術的形式,去呈現倫敦市民的日常生活。她也說「大數據的創新,也使人可以有不同的方式重新瞭解自然與科技間的關係。」

此外,由於電腦普及化的關係,每個人都可以成為「數據公民」。她引用Haraway的名句「We’re all Cyborg」—我們都是可以化身為電子數據,徜徉網路的「賽伯格」,透過蒐集各式各樣的開放數據去表現自我、展現我們所認同的社群,甚至是由下而上的對官方文本提出質疑與批判。

最後,Dr. Lin 也針對了數據化社會提出了一反思與論述。在數據化社會下,雖然產生了新穎的價值觀、自我認同與表現形式,甚至是再分配,使人重新檢視大環境與民眾間的關係,但同學們仍要關切數據化過程中,人為建構的偏見、黑箱、歧視與隱私議題所帶來的後果,藉此反思數據化社會所帶來的正、反價值。

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