隐私政治
通过数字媒体实践，公共和私人之间的差异受到挑战并发生转变。事实上，有人认为，通过在线自白实践以及数字技术用户关于日常习惯、活动和偏好等大量数据的累积，隐私概念已经发生变革。随着算法技术不断聚集和解释他人的数据，个体数据也能通过品位和偏好预测来影响他人（boyd，2012)。丹娜·博伊德（boyd，2012）提出的“网络化隐私”（networked privacy）概念指证了这种复杂性。正如她所说，在社交媒体网络和逆向监视时代，很难将隐私作为一个单独的议题。许多在社交媒体网站中上传图片或评论的人，都有意或无意地将其他人包含在这些材料中。正如博伊德的观察（boyd，2012：348）：“我甚至无法统计那些陌生人拍摄的、背景中有我的泰姬陵照片数量。”
许多用户逐渐意识到，根据平台隐私政策和用户隐私设置，他们选择在社交媒体平台上分享的关于自己以及朋友家人的信息，可能会被其他人获取。例如，如果在脸书上的隐私设置中限制访问权限，那么这个平台的信息就会比用户上传到推特、YouTube或 Instagram等平台的数据更具限制性，因为后者几乎没有可用于限制访问个人内容的设置。然而，即使是在脸书内部，用户也必须接受自己的数据可能会被自己添加为好友的人访问。例如，即使他们不希望其他人看到自己的照片，但他们也可能被包含在好友上传的照片中。
如今，开源数据获取工具可以让人们搜索他们好友的数据。那些加入社交媒体平台的人，可以使用脸书图谱搜索等工具来挖掘好友上传的数据并搜索。人们可以在此工具中识别“我好友在纽约的照片”或“我好友喜欢的餐馆”等元素。在某些职业领域，如学术界，其他人可以使用搜索引擎来查找某人的工作履历和成果等众多细节信息（谷歌学术就是一个例子，它列出了学者的著作及其被引量和引用者)。人们的网络照片、视频、社交媒体简介和在线评论等个体数据，都能够轻易地通过搜索引擎而被他人访问。
数字社会学
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