数字主体和数字对象(1)

DIGITAL OBJECTS DIGITAL SUBJECTS

大数据时代资本主义、劳工和政治的跨学科视角

LS用

大卫·钱德勒和克里斯蒂安·福斯主编

《数字对象——数字主体：大数据时代一资本主义、劳工和政治的跨学科视角》

大卫·钱德勒和克里斯蒂安·富克斯主编

W UNIVERSITYOF WESTMINSTER PRESS

威斯敏斯特大学出版社www.uwestminsterpress.co.uk

出版单位:威斯敏斯特大学出版社101 Cavendish Street伦敦W1W 6UWwww.uwestminsterpress.co.ukText©编辑和几位贡献者20192019年首次发布封面:Diana Jarvis在英国印刷的闪电源有限公司。由SiliconchipsServices有限公司排版的印刷及数码版本。ISBN(精装版):978-1-912656-08-0ISBN (PDF): 978-1-912656-09-7 ISBN (EPUB): 978-1-912656-10-3 ISBN (Kindle): 978-1-912656-11-0 ISBN(平装版):978-1-912656-20-2 DOI: https://doi.org/10.16997/book29

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钱德勒,D.和富克斯,C.(编)2019。数字对象、数字主体:大数据时代资本主义、劳工和政治的跨学科视角。伦敦:威斯敏斯特大学出版社。DOI: https://doio

org/10.16997/book29。许可:CC-BY-NC-ND 4.0

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内容

1.导论:大数据资本主义-
政治、行动主义和理论 1
克里斯蒂安富克斯和大卫钱德勒
第一部分:数字资本主义和大数据资本主义 21

1. 人类世的数字治理:the Rise of the

相关机器(Correlational Machine) 23
大卫钱德勒

1. 超越大数据资本主义，走向辩证数字化

现代性:对大卫·钱德勒章节的反思 43
克里斯蒂安富克斯

1. 大数据资本主义时代的卡尔·马克思 53

Christian Fuchs

1. 大数据批判的利害关系是什么?反思

克里斯蒂安·富克斯的章节 73
大卫·钱德勒
6.像半机械人一样看东西？《后人类的纯真》
知识 81
Paul Rekret

1. 作为光谱的后人文主义:对保罗·雷克瑞特的反思

第1章 95
罗伯特·考利
第二部分:数字劳动 101

1. 透过生殖镜头:劳动与斗争在

文化与经济的交集 103
Kylie Jarrett

1. 推特社交工厂中的矛盾:反思

Kylie Jarrett’ s Chapter 117
Joanna Boehnert
10.E(a)有效不稳定性、控制和阻力
-数字化工作场所 125
Phoebe V. Moore

1. 超越压抑:对菲比·摩尔章节的反思 145

Elisabetta Brighi
12.再见，我的奴隶:通过制作替代主题
数字对象 151
邱林川杰克
13.工资工人，不是奴隶:对邱林川一章的反思 165
彼得古德温
第三部分:数字政治 169
14.批判还是集体?传播资本主义与
政治主体 171
乔迪·迪恩
15.批判的主题、语境与模式:反思
Jodi Dean's Chapter 183
Paulina Tambakaki

1. 《纲领党:政治的转型》

-大数据时代的组织 187
Paolo Gerbaudo
17.运动党-赢得选举和
数字化时代的民主转型:对
保罗·格博多的章节 199
安娜斯塔西娅·卡瓦达
18.固定资本的挪用：一个隐喻? 205
安东尼奥·内格里

1. 数字机器的挪用与挪用

固定资本作为社会存在的现实占有：
对托尼·内格里《章》的反思 215
克里斯蒂安富克斯
编辑和撰稿人 223
索引 227

iv

Contents

引言克里斯蒂安·富克斯和大卫·钱德勒

1. 简介

2017年5月，《经济学人》封面刊登了一篇关于大数据的专题文章，题为“世界上最有价值的资源”。这篇专题文章认为，数据是世界的新石油。数据将推动21世纪的发展，就像石油在20世纪初改变了世界经济和社会一样。这些流行的话语声称，大数据提供了产生知识的新方法，将带来创新和创造的可能性。

在经济学人发表大数据专题的同一个月，我们在威斯敏斯特大学组织了跨学科研讨会“数字对象，数字主体:大数据资本主义时代的行动主义，研究与批判”(2017年5月20日至21日)1研讨会由威斯敏斯特高等研究所和政治与国际关系系主办。国际知名专家就政治、经济和社会中的数字研究做了十场演讲。这个编辑过的合集是会议的产物，并提供了对所作演讲的进一步思考。

我们特别感谢威斯敏斯特高等研究所的丹尼斯·罗斯·汉森，她出色地组织了这次会议，并支持我们将这本书出版。我们还要感谢威斯敏斯特大学出版社的安德鲁·洛克特对出版这本书的兴趣

第一章

How to cite this book chapter:

Fuchs, C. and Chandler, D. 2019. Introduction Big Data Capitalism - Politics, Activism, and Theory. In: Chandler, D. and Fuchs, C. (eds.) D-igital Objects, Digital Subjects: Interdisciplinary Perspectives on Capitalism, Labour and Politics in the Age of Big Data. Pp. 1-20. London: University of Westminster Press. DOI: https:// doi.org/10.16997/book29.a. License: CC - BY - NC - ND 4.0

书和他的编辑帮助。我们还要感谢来自传播与媒体研究所和民主研究中心的同事们，他们担任了主席和受访者，也感谢演讲者、撰稿人、志愿者、口译员、技术人员和管理人员，他们的工作帮助会议取得了巨大的成功。

关于“数字转向”的出现，人们提出了许多主张，据说通过破坏传统的现代主义主体/客体、国家/社会、政治/经济、公共/私人、消费/生产、时间/空间、精神/身体、劳动/休闲、文化/自然的二元二元，从根本上改变了政治的可能性。人类/后人类(posthuman)。这一转变经历了几个阶段，包括控制论、自动化技术、大型计算机、数据库、人工智能、个人电脑、万维网、智能手机、地理信息系统、社交媒体、有针对性的数字广告、自我量化、大数据分析、云计算和物联网。

这本文集介绍了数字化对社会影响的跨学科评估。这些贡献质疑了数字乐观主义和数字悲观主义的主张。数字乐观主义者断言，数字技术从根本上改变了世界，带来了新的社区形式、认知和感知的替代方式、创造性创新、参与式文化、网络化行动主义和分布式民主。数字悲观主义者认为，数字技术并没有带来积极的变化，而是通过新的控制形式加深和扩大了统治。悲观主义者谈到了网络威权主义、数字去人性化、-异化2.0、网络剥削和监控社会的兴起。

这些章节涉及与行动主义、研究和批判相关的数字问题。它们涉及数字行动主义的可能性、潜力、陷阱、限制和意识形态。他们思考计算社会科学、数字人文学科和无处不在的数据化是否会催生新的研究方法，还是会导致威胁批判性研究独立性的数字实证主义，并可能导致社会科学和人文学科的死亡。本书探讨了数字主体和数字客体时代批判的未来、场所和可能性。

本书提出的主要问题是:数字化对主体、客体和社会的关键含义是什么?这个问题通过三个镜头来审视:数字资本主义/大数据资本主义、数字劳动力和数字政治。这三个视角构成了本书的三个部分。每个部分由六章组成:三个陈述，每个陈述后面都有一个评论或回应。第一部分关注作为数字资本主义的整体社会。只要资本主义社会受到计算机技术的塑造，数字资本主义就存在。近年来，大数据成为数字资本主义的一个重要方面，导致大数据资本主义的新维度出现。大卫·钱德勒、克里斯蒂安·富克斯和保罗·雷克瑞特的三篇文章，以及三篇评论(克里斯蒂安·富克斯对大卫·钱德勒的评论，钱德勒对富克斯的评论，罗伯特·考利对保罗·雷克瑞特的评论)，主要关注数字资本主义

2 Digital Objects, Digital Subjects

以及大数据的各个方面。钱德勒讨论了大数据资本主义如何带来一种以相关性为重点的新形式的数字治理。富克斯认为，卡尔·马克思帮助我们批判性地理解数字资本主义和大数据资本主义。PaulRekret在数字资本主义的背景下批判了Donna Haraway和Bruno Latour的后人类主义方法。

当我们批判地分析资本主义时，正如马克思的巨著《资本论》的副标题所表明的那样，我们是在处理对政治经济学的批判。政治经济学有经济的一面和政治的维度，两者是相互作用的。第二节和第三节探讨数字政治经济学。第二节关注数字劳动，第三节关注数字政治。第二部分的三章—一由凯莉贾勒特、菲比摩尔和杰克L.邱撰写——聚焦于一系列关于数字时代劳工和阶级的问题:数字家政工人(贾勒特)、数字工人的量化自我(摩尔)和数字时代的奴隶制(邱)。乔安娜·博纳特评论凯莉-贾勒特，伊丽莎白·布里吉评论菲比摩尔，彼得·古德温评论杰克L.邱。

第三部分的三章—一由乔迪·迪恩、保罗·格博多和托尼·内格里撰写一讨论了数字政治的各个方面，即传播资本主义背景下的社会运动(迪恩)、数字时代的政党(格博多)，以及社会斗争如何推进数字替代方案的问题(内格里)。Paulina Tambakaki评论乔迪·迪恩，AnastasiaKavada评论保罗·格博多，Christian富克斯评论托尼·内格里。

这三个部分加在一起，连同他们的九场演讲和随附的评论表明，在当代数字资本主义中，我们面临着主体和客体的矛盾，统治和剥削的结构威胁着社会凝聚力和民主。数字统治和对数字劳动力的剥削是塑造数字资本主义的霸权结构力量。但这种情况并非毫无希望，因为存在着可以建立替代方案的斗争潜力。例如，在数字资本主义内部，建立数字公地社会的潜力正在显现。因此，托尼·内格里(ToniNegri)在他的文章中问道，我们如何才能在政治上恰当地利用数字机器。推进数字公地和建立公地社会的兴趣是一种政治视角，它将本书的许多贡献结合在一起。

在对收集的卷的介绍的其余部分，我们将讨论数字主体和数字对象的关系(第2节)和大数据资本主义的概念(第3节)，这构成了本书中九个演讲和回应的背景和背景。

1. 数字主体/数字对象(Digit al Subjects/Digital Objects

本卷涉及数字社会中客体和主体正在经历的变化。它询问大数据和数字化对主体、客体和社会的关键影响是什么。

Introduction

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计算和数字化并不仅仅是二十世纪和二十一世纪的现象。数字逻辑的历史要长得多。早在1703年，戈特弗里德·威廉·莱布尼茨就建议将数学建立在二进制逻辑的基础上，而不是十进制的基础上：“但多年来，我一直使用最简单的数列，即以2为进的数列，因为我发现它对数字科学的完善很有用。”因此，除了0和1之外，我不使用其他字符，当到达2时，我重新开始”(莱布尼茨1703,np)。在计算机的历史上，开创性的工作是由查尔斯巴贝奇和艾达洛夫莱斯在19世纪完成的。巴贝奇和洛夫莱斯之所以领先于他们的时代，是因为19世纪的技术标准集中在马克思(1867/1976)所说的大规模工业上，而不是建造一台计算机。我们今天所知道的计算设备可以追溯到艾伦·图灵在1936年发明的图灵机的概念。0和1的数字逻辑是图灵机运行方式的一个关键特征。在第二次世界大战期间，图灵为英国军方制造了计算机，以破译纳粹的编码信息。从这个角度来看，第二次世界大战不仅仅是一场军事力量的战争，也是第一次计算和数字战争。图灵机的例子表明，计算和数字总是站在更广泛的社会、政治、经济和意识形态的背景下。如今，数字计算无处不在，塑造着当代生活的方方面面，包括资本主义、治理、日常生活、文化、教育、福利和科学。

技术一直在影响着人类的能力。因此，我们不能轻易地将技术客体与人类主体分开。计算机，这个数字机器，从一开始就改变了主体在这个世界上的行为和互动方式。在战争史上，我们已经从肉搏战发展到远距离杀伤，通过计算机化的技术，智能炸弹、杀手机器人、无人机暗杀和先发制人的战争成为可能。这些技术不仅使战争在空间和时间上变得更加遥远，而且也使战争在道德上变得遥远。数字战争的例子告诉我们，数字机器改变了主体和客体相互联系和构成的方式。

这本经过编辑的文集聚焦于数字生活的最新阶段和社会的数字化转型。我们称这一最新阶段为“大数据资本主义”。生成大数据的算法如今已成为政治和伦理问题的核心，但对于算法知识的独特性，目前还没有明确的共识。

联合国认为，大数据分析对于解决世界上最紧迫的问题至关重要，从粮食短缺到冲突和环境危机。例如，联合国全球脉动项目(UNGlobalPulse)通过收集和分析印尼雅加达4万多条有关食品价格的推文，开发了一个实时食品价格变化模型。不那么无私的是，大数据对脸书及其用户也至关重要，这些用户分享了超过50亿条帖子

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Digital Objects, Digital Subjects

每天上传超过3亿张图片。每分钟发表评论超过50万条。脸书2016年102亿美元的广告利润是通过分析用户活动和内容产生的大数据来定位用户而产生的。

像伦敦和巴塞罗那这样的“智慧城市”部署了大数据分析，以更有效地管理这些城市综合体。为了管理交通流量和创新交通方式，伦敦交通局(TL)每天收集并分析2000万张牡蛎交通卡。在巴塞罗那，超过2万个智能电表安装在垃圾箱、路灯和其他基础设施上，收集社会环境大数据。在每年营业额近5000亿美元的全球最大公司沃尔玛，一个分析团队实时分析数百个数据流，包括客户数据、销售数据、气象数据、社交媒体数据以及事件和位置数据，所有这些都是为了对新兴趋势做出快速反应，从而提高销售额，满足客户的感知需求。在灾害风险(联合国全球脉动)、媒体和通信(Facebook)、智慧城市(伦敦交通局)和商业(沃尔玛)等领域，这些例子展示了数据收集和分析的数量、种类和速度。大数据改变了我们在不同领域的认知方式，算法知识正在影响着日常实践和流程。本书旨在阐明，当知识、主体、客体和社会变得数字化和算法化时，什么是利害攸关的。跨时间和空间相关性的算法检测使大数据方法能够在“实时”场景中运行，例如雅加达的食品价格，伦敦交通局的交通数据管理，Facebook的广告实践以及沃尔玛的零售策略。

虽然对大数据的含义没有一致的定义，但它往往被理解为与数量、种类和速度有关(Kitchin2014,68)。大数据的量是指大到人类无法处理和分析，只能由机器驱动的算法处理和分析的数据集。大数据有各种各样的来源和类型。大数据具有高速度:它是实时产生、流通和行动的，而且速度非常快。

互联数字设备，如闭路电视、无人机摄像头、物联网传感器、

Twitter、b谷歌、Facebook、智能手机、联合国全球脉动技术、智慧城市技术、新闻推送、天气预报站、人口和人口数据收集器、价格和经济数据工具，或沃尔玛的数据收集方法，创造源源不断的数据流。算法知识使大数据分析能够通过关联这些数据流来识别和分析事件模式，从而实现对世界的新理解和新方式。

在哲学上，理性主义传统认为知识存在于固定的因果关系中，存在于独立于经验且先于经验的实体的固定属性或本质中，而经验主义则认为知识是经验性的、情境性的，是通过人类感官获得的。伊曼努尔·康德提出了一种认识论，强调了它的重要性

Introduction

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