“算法”与国家治理创新——数据、算法与权力的知识生产与逻辑呈现

被引:28
作者
宋锴业
机构
[1] 中山大学政治与公共事务管理学院
关键词
算法; 数据; 权力; 国家治理; 知识生产;
D O I
10.16192/j.cnki.1003-2053.20210407.001
中图分类号
D630 [国家机关工作与人事管理]; TP18 [人工智能理论];
学科分类号
1204 ; 120401 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;
摘要
数据、算法在当前国家治理实践中发挥着巨大作用,为了揭示算法的知识本质及其权力逻辑,根据科学技术研究(STS)和批判数据研究(CDS)对西方算法理论进行梳理的基础上,结合多个警务部门的大量深度访谈资料和数据,从中得出经验见解来打开算法的知识黑箱。研究表明,作为一种构建知识和权力的技术机制,算法一方面可以构建非结构性数据间的相关关系,以预测分布式群体的行为;另一方面,促进对复杂社会需求的高度响应和协调。除了塑造社会秩序和回应社会需求,文章进一步揭示了隐藏在算法光鲜技术科学背后的风险根源。通过对引发算法技术争议的焦点——算法透明性进行分析,在此基础上剖析算法的风险是如何在“技术”和“社会政治结构”两套科学/叙事知识中产生,并随着算法在各领域的广泛应用而引起“平等与正义”的科学争议。由此,可以为算法这一新的研究范式提供连贯的分析与统一理论,系统呈现算法给社会科学研究带来的挑战。
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