正是在这里，大数据、算法和预测分析发挥着重要作用。鉴于数字数据应用的发展，我认为使用数字技术的另一种监视形式已经发展起来了，它被更频繁地用作数据监视和禁光监视的一部分。这种形式就是算法监视(algorithmic veillance)。这些算法常用于决策和预测分析，它们根据一些消费者的数字消费活动，甚至根据他们可能对其他人构成的威胁（例如识别潜在的恐怖分子、罪犯或非法移民)，来将一些人排除在外，以保护自身的特权地位并容纳其他人(Crawford and Schultz, 2014; Lyon and Bauman, 2013)。
数字技术的出现也催生出了另一种形式的监视实践—逆向监视[sousveillance，字面意思是“从下面看”(watching frombelow)]，这些技术为普通人提供了观看他人的手段。这种逆向监视不仅涉及公民之间的相互观看，还包括对当权者进行监视。现在，许多人可以使用诸如智能手机、可穿戴计算设备（如谷歌眼镜）和传感器嵌入式技术等，来捕获供自己使用的图像或信息。这种情况经常用于公民参与、公民新闻和提升政治透明度。因此，有人认为监视的民主化能够为公民的观看和揭发赋权，继而达到限制权贵滥用权力的效果（Ganascia，2010；Kingsley，2008；Mann andFerenbok, 2013)。
一些学者使用了“景观监视”(synoptic veillance）一词（Doyle，2011)。这个术语是全景监视的反义词，用来描述社会形式和其他形式的观察，包括多数人监视少数人。这种现象与粉丝文化有关，例如，名人在社交媒体上发布内容，就会被许多人观看和关注。当素人将内容上传到YouTube等社交媒体网站而“走红”或吸引许多观众和粉丝时，也会出现这种情况。更具体地说，这是一种新型监视概念，即社会监视(social surveillance)(Marwick，2012)，它被用来描述在社交媒体网站上发生的互相监视现象。社会监视可以看作是一种参与式监视(participatory veillance)，包括自愿参与观看或被他人观看。参与式监视是注册使用社交媒体平台的一个特征，表示人们同意将收集他们的数据作为他们使用这些网站或其他技术的条件，如顾客忠诚度计划（包含在数字网站上的“条款和条件”和“隐私政策”等功能或接受“cookies”的协议中)(Best，2010；Lupton，2014a)。当人们对自己的身体和习惯进行自我监视实践(Lupton，2012)或与他人分享自己的地理位置细节(Hjorth and Pink，2014)时，这种参与式监视也会发生。
37
数字社会学
42