数字社会学

在我的调查中，一些受访者表达了他们的担忧，他们担心使用社交媒体会招致攻击。这种攻击可能会演变为公然的冒犯、仇恨言论或骚扰。例如，一位处于职业生涯中期的亚裔女性学者指出：“这可能是一个肮脏的、无调解的空间。如果在这里出了问题，大学的高管不太可能会支持你。如果你的内容是非规范性的，比如涉及女权主义、同性恋，那将自然成为令人作呕的网络喷子的场所。”一位来自澳大利亚/新西兰的男性青年学者说：“能见性是个问题；在主流媒体中，人们担心网络喷子会对推文断章取义。”一位处于职业生涯中期的英国女性学者评论道：“我曾遇到过一些相当令人烦扰的喷子。”

当青年研究者建立自己的职业生涯和寻求工作时，他们可能更容易受到针对他们观点的尖锐批评。与那些无可损失的资深学者相比，这些青年学者陷入了双重困境。对于他们来说，一方面，使用以博客为代表的社交媒体是一种重要方式，能够在他们的领域搭建立足点，提升自身和研究的知名度，与同行构建有价值的网络，并向潜在的雇主展示自己正在以受认可的方式与公众接触；另一方面，与那些更资深、更具有社会特权的学者相比，一些青年学者，特别是来自边缘社会群体或在非知名高校工作的青年学者，他们的观点容易在更大程度上受到攻击(Gregg，2009)。

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在我的在线调查中，青年研究者或研究生以及少部分相对资深的学者评论道，他们担心会有什么危及自己的学术生涯或未来的工作前景。一些人提到，这种担忧是他们在使用社交媒体时顾虑或小心对待的问题之一。例如，一名英国男性中年学者写道，他担心“那些偶尔直率的观点表达，会给雇主带来麻烦，并影响我的声誉。我必须谨慎地审视专业化、学术自由和言论自由之间的平衡”。一名英国女性研究生指出，她在社交媒体上分享的内容过于开放，这可能会让她更加脆弱：“我的推特将个人和学术的在线活动结合在一起。我担心我的（左派）政治倾向和我对同性恋的开放态度，可能会让我在找工作时处于不利地位。”对于其他人来说，他们因在社交媒体上发表的言论而失业的可能性，影响了他们在这些网站上的参与度。正如一位美国女性研究生所说：

(我担心）我的学校会因为我的一些公开帖子而开除我，尽管我在“公开”的社交媒体（比如推特）上会非常小心地进行自我审查，而在我的“私密”渠道（比如Tumblr）上使用假名。但我还是很紧张。所有的大学似乎都在以一些值得商榷的决定和行动恶意针对他们的教职人员。

一些评论认为，以博客为代表的社交媒体的介人，可能会使学者们产生脆弱性，因为他们习惯于正式的学术写作风格和传统的出版流程，即一个人的成果在公开发表之前，会经过同行评议审查，学术界之外的人没有评价其成果的机会（Estes，2012；Gregg，2006；Kirkup，2010；Kitchin et al.，2013；Maitzen，2012)。正如格雷格（Gregg，2006：154）所指出的：

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博客揭示了批评家的心智是易受影响的，并对说服持开放态度，因为作者很少能拥有维持固定立场的自信和保证。这种功能与以专业和精通为前提的传统学术成果模式形成鲜明对比。

在我的调查中，这种担忧在部分受访者的回答中尤为明显。一位欧洲女性研究生写道，她特别担心“会被人觉得很笨”！而一名来自澳大利亚/新西兰的处于职业生涯中期的女性学者提到了“将不成熟的想法公之于众”的风险。一名英国男性研究生写道：“我偶尔会担心，如果人们用期刊文章等同样的标准来评判网上许多正在进行的工作’，可能会引发负面效应。”

通过在线媒体来发布自己的作品也可能被认为是一种具有风险性的做法，因为作者最终会失去对作品的控制。新兴数字技术为共享和传播知识提供了巨大的潜力，使其比以往任何时候都要广泛和迅速；同时，它也为这些知识提供了更大的转换空间，而这些知识转换可能是原作者没有预料到或不赞成的。学者们需要意识到，一位作者或创作团队所制造的内容，可能通过多种方式被重新利用，并通过不同的发布模式传播（被别人的博客转载或摘录、被推特“抓取”、评论等等)。利用新媒体技术，社会学家和其他学者的劳动成果可能会以前所未有的方式被重新挪用和转化，并可能对传统学术研究和出版概念形成挑战（Beer，2013b）。他们的言论可能会被故意错误引用，断章取义，或者被用于原作者并不认可的地方(Kitchin et al., 2013).

这些再利用和转化的过程，一直是在传统学术论坛上发表的社会学研究的主题。原作者的期刊文章、书籍或报告，被那些将它们引用于自身作品的人或报道他们研究发现的记者占有和再利用，其方式可能是不可预测的，而且完全不受原作者的控制。社会学家经常对传统新闻媒体报道他们研究的方式感到不满，例如被过度简化，或被缩减为金句和富有争议性的标题。新数字媒体时代的不同之处在于，社会学知识的这种流通和潜在转变已经脱离了学术界的范畴。

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数字数据作为循环递归的数字知识经济的一部分，一旦产生，就会重新生成其他数据，并相互关联。产消者在永无止境的周期中，不断地创造新型的或修改过的数据版本，包括通过分类实践（如为数据贴相关标签）创建新型元数据(Beer and Burrows，2013)。分类算法和实践在建构和塑造在线学术内容的使用和发现方式方面发挥着重要作用。它们用来识别相关研究，而忽略其他内容。然而，用户为其他内容贴标签的做法，是使其他人或多或少地看到研究内容，并在话题和作者之间建立某种联系，而将其他同样有效的研究排除在外的另一种方式。亚马逊和 Google Go所采用的类型预测算法可以将学者所写的成果推荐给那些对其主题感兴趣的人，这可能让学者们受益(Beer，2012a)。

在某种程度上，一些期刊网站本身已经开始以这种方式运作——期刊网站会在人们阅读某一特定主题的文章时，提供其中可获取的相关文章列表，或者显示引用了这篇成果的文章，并提供超链接，以便查阅者随时访问这些文章。现在，谷歌学术还为用户提供了一种实用的自动定制提醒服务，即为文章用户识别并提供其发表文章的相关主题文章。在推特上不断增长的学术社群，还可以分享或转发其他研究人员在共同兴趣领域的文章和博文链接，并使用主题标签来组织内容。因此，标签生成元数据的实践对在线论坛中学术知识的排序、组织和分类起着重要作用，思想价值和写作质量的高低不一定是某一作品是否被广泛传播和阅读的最重要（或唯一）特征。

元数据生成过程的一个例子，来自我自已使用社交媒体发布博文的经验。我在发布博文时，会在推文上发送链接，接着这条链接会由我的一些粉丝转发（或许也会被他们的粉丝转发给粉丝的粉丝，以此类推)。我也许会在我的博客评论区得到一些评论，有时人们会在自已的博客上重新发布这篇博文，把它添加到诸如Scoop.it或Bundlr等平台上的数字收藏中，或者在自己的博客上撰写相关内容，并提供一个能够链接到原始文章的超链接。他们可能会给资料贴标签，这可能不同于我原始博文所使用的标签。有时，我会在意想不到的地方看到我的博文。我发现我的博文在学术期刊文章中被引用，有时则正如我在本章前面提到的，我自己也会在撰写传统学术资料时引用它们。我还可以在新的博文中链接上我以前发表的博文。其中一些博文的使用在我的控制范围之内（当我为了我的目的而使用自己的资料时)，但大部分都不受我控制。

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一些学者也提出了剽窃的可能性，认为这是从事数字公共学术的一种风险。一些写博客的学者注意到，他们的内容会被其他人剽窃，有时一字不差，却没有任何形式的出处。这种经历让他们重新思考写博客的好处（相关描述可参见Williams，2013)。我调查的部分学者也反馈了这一问题。正如一位英国女性青年学者思考的那样：“在你的研究发表之前，你可以/应该在多大程度上通过社交媒体分享你的研究成果？如果有的话，谁会引用文章发表前的材料（以及如何引用)？”

然而，目前我们还不清楚博客是否比其他形式的学术出版物更容易被剽窃。鉴于博客文章都有作者姓名和发表日期，这两者都很容易被任何想引用此资料的人核实和引用，因此，这样的材料没有理由被剽窃。除此之外，它比发表在期刊上的学术文章更容易被公众获取，而那些期刊文章需要订阅或支付文章费用才能获得。事实上，现在许多主流的写作指南都提供了如何在学术写作中引用博文和推文的内容。更难以控制的是通过其他形式的社交媒体分享的学术内容。一些学者担心，如果他们的会议论文在会议上被实时发布、录音、录像、在博客上发表或以其他方式在社交媒体上被分享，那么他们的新颖想法可能在他们有机会充分完善之前就被歪曲或窃取。同样的问题也出现在知识产权保护和学者在课堂和邮件中给学生评论时的隐私权方面(American Association of University Professors，2013)。

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比尔（Beer，2012a，2013b）认为，在传统学术期刊和书籍之外的各种论坛上发表文章的潜力越来越大，这可能会导致大量社会学材料的可供获取，但其中许多资料可能难以找到读者。履历丰富的学者可能通过使用新兴数字平台表达思想，维持其数字在场，以加强他们的资历，并获得更多的关注，而其他人的观点可能会被忽视，其成果也难以得到足够的认可。比尔注意到，在数字化之后，音乐行业也出现了这种情况，许多音乐家在网上发布可免费获取的作品，但他们没有达到预期的影响力水平，也没有获得足够的报酬。根据比尔的观点，如果大学认为社会学研究通过数字渠道出版和传播能够具有价值，那么那些擅长自我营销和运用数字工具的学者将受益，而那些不愿或不能使用这些技术的人将处于不利地位。

在线课程的激增也引发了一场争论，因为这导致许多评论者质疑这些课程的教学价值及其对就业水平和学术工作量的影响。一些批判者认为，在线课程是政府撤销资助面对面线下教学，转而支持通过在线技术开展更便宜的教学形式的又一个机会(Smith andJeffery，2013)。从这个批判视角来看，如果有一股力量鼓励学者们学习和使用社交媒体、开放教育技术和开放获取出版物的论坛，但只把它们作为大学公共参与和影响力的必要条件，数字化学术就可能被定位为当代大学新自由主义思潮的另一个方面(Burrows，

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2012; Gill, 2010; Holmwood, 2010)。

开放获取倡议也受到了批判。开放获取的基本原则显然是合理的：我们很难反驳这一理念，即研究者的洞见应该在学院的高墙之外可供获取。但有些人曾指出，虽然这些举措为研究人员提供了公开发表研究成果的机会，推进其成果被大众所获取，但这也被一些出版商利用，损害了部分学者的利益。目前，开放获取的方式有三种：

• “绿色”——在大学电子资源库或个人网站、Academiaedu 和ResearchGate 等网站免费发布；

●“黄金”——向学术期刊支付一篇文章接收的手续费，以便期刊提供开放获取；

·“白金”——在开放获取期刊免费发表一篇文章。

批判者质疑，如果那些来自传统意义上资金不足的人文和社会科学学科的研究人员，希望在采用“黄金”开放获取渠道的期刊上发表文章，他们很难寻求到支付文章手续费的资金支持。

很显然，传统学术出版商为了商业利益而共同选择开发开放获取倡议的做法，已然招致了许多批评和不安。许多科学、医学和技术领域的学者已经接受了开放获取出版，在他们的领域也有一些很好的开放获取期刊。然而，人文学科和社会科学的一些学者感受到，资助机构及其所在机构正在强迫开放获取他们的成果。如今，这些学者担心这将影响他们获得在更有声誉、更成熟的出版论坛上发表文章的机会(LSE Public Policy Group，2013；Weller，2013)。

同样地，数字格式的出版在某种程度上比传统形式的学术出版物更容易、更便宜、更长久、更不属于人类劳动产物的观念也受到了挑战（Drucker，2014)。正如我在第一章中所说的，数字数据是物质产物，它们的生产和存储都需要消耗物质资源。如果不仔细维护数字化出版物，也不及时更新升级其所在的平台，那么它们可能会退化并无法访问。这些成本与维护数字档案和提供支持的服务器的资源有关。如果一个出版物仅以数字格式存在，若当它的存档平台被删除，那么它就会消失。数字学术文本仍然需要仔细的审查、编辑和校对，它们的格式需要具有吸引力和可读性，它们需要被分发和发布，所有这些都需要作者或其他人在生产过程中的劳动(Drucker, 2014)。

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在这一章中，我采用了一种自反性的社会学立场，将社交媒体和其他数字媒体作为数字社会学的一部分，概述了与将某人“数字化”为学者相关的一些思考和复杂性。正如我所指出的，使用社交媒体是促进开放和参与的一种非常有效的方式。然而，将一个人的想法“公之于众”也有一些陷阱和风险。那些从事数字公共参与的学者，可能会受到公众对其观点的批评，不论这些批评是毫无根据的还是合理的，它们都说明了这些学者的观点是被广泛关注的一部分。这种批评不同程度地影响了高等教育中不同的特定社会群体。此外，虽然在学术工作中使用这些媒体一直是职业自我呈现，但重要的是，这种成果是雇主要求的，还是来自学者对以数字公共学者身份参与的真正愿望或兴趣。因此，我们可以说存在一种数字参与的政治，在这种政治中，一些学者，特别是边缘社会群体的成员，或者那些寻求终身职位的青年学者，还有那些签下短期聘用合同的学者，可能需要对他们在公开数字论坛中表达的意见类型保持谨慎。简单来说，做一名数字化的公共学者，对一些学者来说过于对抗性了。

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第五章 大数据批判社会学

近年来，人们广泛讨论并宣传了通过个人在线活动收集的大规模数字数据集（即大数据）为社会研究、商业企业和高效政府提供的可能性。在大众媒体、数据科学、商业、全球发展、警务安全、政治、医疗保健、教育和农业等领域，不断拓展的数据集为它们的发展潜力提供了巨大支撑。大数据被视为能够提供更高的精确度和预测能力，以提高效率、安全性、财富创造或资源管理的能力。数字技术获取、挖掘、存储和分析数据的能力比其他形式的知识更具优势，为深入研究人类行为提供了前所未有的机会。然而，从社会学的批判视角来看，大数据作为社会文化产物，还有许多内容值得商榷。

在概述了大数据话语和实践在许多社会领域取得主导地位的情况之后，我将讨论数字数据集合和算法是如何拥有权力和权威的，用来描述大数据的隐喻如何揭示了我们对这种现象的焦虑和担忧，以及大数据傲慢(big data hubris)、腐烂数据(rotted data)，还有与大数据伦理相关的问题。

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大数据现象

自计算机诞生以来，通过数字手段、以数字方式生成或存储的数据就一直存在。“大数据”一词所指的是当代数字数据数量的重大拓展，这涉及用户在开展交易时产生的数据，以及用户通过数字媒体技术和数字监视技术（如闭路电视摄像头、射频识别芯片、交通摄像头和自然环境监测传感器）生产的数字数据。数字数据客体不仅是不断生成的，还非常详尽，能够极其精确地定位许多用户的活动。以智能手机为代表的移动设备，能收集用户的通话记录、网站和平台浏览记录、搜索时使用的关键词，并通过其内置的GPS接收器、指南针、陀螺仪和加速计，来收集用户位置和位移轨迹的详细信息。这些数据被认为比其他任何形式的数据“更大”，因为它们的体量不断增加，保持持续的生成状态，产生的地点多种多样，在数据集合中拥有搜索和比较的能力，并拥有相互链接以创建新型的、更详细的数据集的潜力。有人认为，数字数据的这些特征需要新型的存储、处理和分析数据的方法(boyd and Crawford，2012;Dumbill, 2013)。

“大数据”一词日渐频繁地出现在大众媒体、政府报告和商业博客上。我使用谷歌趋势图表（运用大数据工具来研究大数据是适当的）对2004年1月至2014年3月间“大数据”一词的搜索频率进行了分析。根据图表所示，在2010年底之前，“大数据”的搜索频率一直很低。然而，从2011年开始，“大数据”的搜索频率越来越高，且稳步上升，并在2014年3月达到峰值（即在撰写本书时）。谷歌趋势分析还提供了大数据热度值的区域特征。谷歌搜索表明，亚洲的“大数据”热度值最高，其中印度的热度值最高，其次是新加坡和韩国。

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