10年代初期，在公共研讨当中，在开发者与用户群体里，甚至有时候在政策之中(如欧盟的某些数字单一市场战略以及个别成员国的数字化战略)、都充斥着大数据的“支持性文化”与“思维模式”。然而，正如我一直在本书中所说的那样，这种技术动量在21世纪10年代末也陷人了危机之中，特别是对于许多大数据产品与服务的数据伦理影响的批评检举逐渐增多。例如，人们对于私人人工智能助手提出了批评，并且表示担忧，害怕它们可能会在用户不知情的情况下识别用户声音，还可能存储处理用户的个人数据。特别值得一提的是，人们对于隐私以及这些服务背后商业参与者与用户之间权力与利益优先级排序等问题深感担忧(Chung et al.，2017；Lynsky，2019-10-9; Maedche et al., 2019).
在21世纪20年代初，人们发现，嵌人大型网络平台产品、系统与服务中的利益分配，以及科技公司的大数据科技动量必须进行变革。一种替代性技术动量“支持性文化”(即将个人利益放在首位)开始出现，如在公共话语、标准化(如IEEEP7000s标准项目)、拥有不同数据设计和技术(如“数据信托”和“个人信息管理系统”)的企业家和发明者、拥有新型数据处理和监督(新“数据管理模型”)的公司与组织、促进不同类型“数据中介”的法律框架等方面。
利益相关方的利益
现在我们已经认识到，社会技术系统的进化掺杂着各种利益。当系统获得技术动量之时，不同利益得以协商，不同利益之间的冲突得以解决，与此同时一些利益被赋予了优先级。以此为出发点。我们可以试着思考一下不同社会组织或利益相关团体的利益。这些不同的利益相关团体是如何通过不同类型的意义创造来促进社会技术系统形成的呢？这些团体是如何及时确定系统成败、解决冲突并且提供应对方案的呢？维贝·伯杰克的研究表明，这些技术闭体所做的事情之一就是制定并提出“技术框架”、概念与技术，从而解决相应问题(Bijker，1987：168)。这些“技术框架”被嵌人了框架提出者的利益(出于微观层面的科学、个人或技术原因，或出于宏观层面的政治经济与意识形态原因等)。同时，它们影响着关键问题的解决方式，进而影响系统的进化方式。
权力的数据伦理学：大数据与人工智能时代的人本方法新解
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