卡尔·马克思的相关性尽管克里斯蒂安对现代主义追求均等化、商品化和控制的动机持批评态度，但他几乎没有区分大数据是一种方法论方法，还是大数据只是另一种说法。问题在于，它将大数据简化为数据。我想说的是，虽然现代实证主义对数据的假设有其危险和问题(参见Hacking, 1990)，但大数据声称的是不同的东西(因此是不同的危险和不同的问题)。这种差异反映了政治和治理在上个世纪的变化方式，突出了对现代主义和启蒙主义方法的信心崩溃。
大数据声称提供对“实际”的洞察，而不是在基于表象或抽象的现代主义知识层面上工作。大数据资本主义作为一种治理模式，依赖于“现实主义”或表象的表面观点，而不是关注因果关系，在因果关系中，随着时间的推移，连续性对于建立线性和非线性因果关系的轨迹至关重要。因此，大数据声称要改变我们的日常现实以及我们与周围事物的直接关系。它声称，通过“数据化”，让看不见但存在的过程和效果变得可见，从而实现这一点。大数据通过数据化“看到”的过程在理论上是直截了当的，尽管完善所需的相关性的工作要复杂得多。例如，如果输入谷歌的搜索词与世界上的过程相关，例如购物意图、流感爆发或冲突紧张局势的加剧，那么世界上的这些过程就可以“数据化”，即可以通过谷歌对这些术语的算法检测和分析间接看到它们。这就像煤矿里的金丝雀感知有毒气体一样，作为一个实时的指标，可以做出反应。
正是这种日常生活的“数据化”导致了一种非常特殊的“商品化”形式，而这一过程正是我们称之为“大数据资本主义”的关系互动的核心:这是一种通过将互动和关系带到表面并使其可见、可读从而可控的方式来访问现实，而不是寻求理解因果关系的隐藏规律(Anderson 2008;Cukier and Mayer-Schöenberger 2013)。因此，大数据作为一种治理模式，依赖于通过关联的力量来扩大视野。这种通过数据化更好地“看到”的能力被认为是允许对过程进行调节或调节，从而永久地“抵御”、“消除”或“吸收”危机或故障(Wakefield and Braun 2018)。在这种想象中，就好像时间变慢了，使冲击或危机可以控制。举一个当代的例子，正如我所写的，看看如何将其应用于减缓和感知赛马的“色彩模糊”(Wood 2017)。
希望这种在慢动作中“看到”当下的类比能让我们理解数据化不是通过简化和抽象来解决问题，而是关于特定的和模拟的，感知环境中的变化，否则这些变化是看不见的。所以，虽然数据可以被理解为就二进制代码而言，数字世界本身变得更加模拟，或者在物体的独特属性或本质方面变得更少分化。大数据关注的是“实际”的表面，而不是存在的本体论本质，也不是复杂因果相互作用中出现的过程。因此，产生的“知识”不是固定的东西，也不是可以存储和再利用的东西，而是通过相关机制“看到”变化的通量或流动。因此，大数据资本主义的治理模式是通过一种不同类型的“知识”来实现的，这种“知识”更类似于对符号的翻译或解释，而不是理解因果链(Esposito 2013)。
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Digital Objects, Digital Subjects