—雅克·德里达(Jacques Derrida)
大数据有三个主要特点：持续生成；它的目标是同时做到详尽和细化；灵活生成，因此可以随时添加新的数据源。②换句话说，大数据聚合了来自不同领域的信息，这些信息事先不一定相互关联。这些异构数据以不可知论的方式进行处理，即揭示其中的关系，却不解释它们。大数据的这些特性助长了一种天真的经验主义认识论，认为这种新的知识体系将通过纯粹的自动归纳法进行数据将提供真相，而无须经过理论的干扰。但事实并非如此。③它们所表达的观点必然是片面的，只有与先前构成的知识联系起来才有意义。它们并非纯洁无害。它们包含着理论，具体体现在组织它们的算法中，要知道，对规律性的探索以构建假设为前提。
大数据还带有社会偏见和统治关系。人工智能程序不仅反映了制度和权力关系中的种族或性别不平等，而且有助于放大这些不平等。①它们包含的偏见反过来又被纳入其他算法结果中。例如，有研究表明，语言分析程序“单词嵌套”（WordEmbedding）会将具有欧美含义的名字归类为好听的名字，而将非洲裔美国人的名字归类为难听的名字。另一个例子是，由于训练自动驾驶汽车识别行人的算法的数据库主要由浅色皮肤的人组成，机器系统检测深色皮肤行人的能力较差，因此碰撞风险较大。这些偏差在日常生活中的负面影响被称为“预测性不公正”。②
第二章 数字统治
① Jacques DERRIDA, Spectres de Marx, Galilée, Paris, 1993, p. 27.
② Rob KITCHIN, «Big Data, new epistemologies and paradigm shifts», Big Data & Society, vol. 1, n° 1, 2014.
③ Rob KITCHIN, «Big Data, new epistemologies and paradigm shifts», Big Data & Society, vol. 1, n° 1, 2014, p. 4-5; Jean-Christophe PLANTIN et Federica RUSSO, «D'abord les données, ensuite la méthode? Big Data et déterminisme en sciences sociales» , Socio. La nouvelle revue des sciences sociales, n° 6, 2016, p. 97-115.
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