监视资本主义

跳转到导航 跳转到搜索 企业收集和出售在线时间数据的经济系统 监视资本主义是一种以个人数据商品化为中心，以盈利为核心目的的经济系统。正如 Shoshana Zuboff 所描述的那样，监视资本主义的概念是随着谷歌 AdWords 领导的广告公司看到使用个人数据更精确地定位消费者的可能性而产生的。 [1] 工业资本主义剥削和控制自然并带来毁灭性后果，而监视资本主义则以极权秩序为发展终点，剥削和控制人性。 [2] 增加的数据收集可能对个人和社会具有各种优势，例如自我优化（量化自我），[3] 社会优化（例如通过智慧城市）和优化服务（包括各种 Web 应用程序）。然而，在资本主义核心盈利动机的背景下收集和处理数据可能对人类自由、自主和福祉构成威胁。资本主义已经开始专注于扩大对数据收集和数据处理开放的社会生活的比例。 [3] 这可能会对社会的脆弱性和控制以及隐私产生重大影响。资本主义的经济压力正在推动在线连接和监控的加强，社会生活空间变得对企业行为者开放至饱和，旨在赚取利润​​和/或规范行动。因此，在知道有针对性的广告的可能性之后，个人数据点的价值增加了​​。 [4] 因此，不断上涨的数据价格限制了社会上最富有的人购买个人数据的可及性。 [5] Shoshana Zuboff 写道，“分析海量数据集最初是通过发现人类和系统行为中未来模式的概率来减少不确定性的一种方式。” [6] 2014 年，文森特·莫斯科 (Vincent Mosco) 将向广告商推销有关客户和订阅者的信息称为监视资本主义，并在旁边记录了监视状态。 [7] Christian Fuchs 发现监视国家与监视资本主义融合在一起。 [8] 同样，Zuboff 表示，与国家安全机构的高度隐形合作安排使问题进一步复杂化。根据 Trebor Scholz 的说法，公司招募人员作为这种资本主义的线人。 [9] 祖博夫将工业资本主义的大规模生产与监视资本主义进行了对比，前者与其作为其消费者和雇员的人口相互依存，后者则捕食既不是其消费者也不是其雇员且在很大程度上不了解其程序的依赖人群。 [10] 他们的研究表明，资本主义对分析海量数据集的补充使其初始目的发生了意想不到的转变。 [1] 监视一直在改变信息经济中的权力结构，有可能将权力平衡从民族国家转移到采用监视资本主义逻辑的大公司。 [11] Zuboff 指出，监视资本主义超越了私营公司的传统制度领域，不仅积累了监视资产和资本，而且在没有有意义的同意机制的情况下积累了权利和运作。 [10] 换句话说，在某些时候，分析海量数据集不仅由国家机构执行，也由公司执行。在 Zuboff 的研究中，她声称这两家公司；谷歌和 Facebook 发明了监视资本主义并将其转变为“一种新的积累逻辑”。 [1] [12] [13] 这种变化导致两家公司都收集了大量关于其用户的数据点，其核心目的是盈利。通过将这些数据点出售给外部用户（尤其是广告商），它已成为一种经济机制。对海量数据集的分析与将这些数据集用作市场机制相结合，形成了监视资本主义的概念。监视资本主义被认为是新自由主义的继承者。 [14] [15] 电影斯诺登的创作者奥利弗·斯通指出，基于位置的游戏 Pokémon Go 是“新兴现象和监视资本主义示范的最新迹象”。斯通批评该游戏，理由是其用户的位置不仅用于游戏目的，而且还用于检索有关其玩家的更多信息。通过跟踪用户的位置，游戏收集的信息远不止用户的姓名和位置：“它可以访问您的 USB 存储设备的内容、您的帐户、照片、网络连接和手机活动，甚至可以激活您的手机，当它处于待机模式时。”然后这些数据可以被谷歌等公司分析和商品化（他们对游戏的开发进行了大量投资），以提高定向广告的有效性。 [16] [17]

监视资本主义的另一个方面与其对政治竞选的影响有关。数据挖掘者检索到的个人数据可以使各家公司（最著名的是剑桥分析公司）改进政治广告的针对性，这超出了先前 Surveillance Capitalist 运营的商业目的。这样，政党就有可能制作更有针对性的政治广告，以最大限度地扩大对选民的影响。然而，多克托罗写道，滥用这些数据集“将导致我们走向极权主义”。 [18] 这可能类似于公司治理，图罗写道，“公司权力的中心地位是数字时代核心的直接现实。” [3] [19] : 17 在祖博夫的理论中，监视资本主义是一种新颖的市场形式和资本主义积累的特定逻辑。在她 2014 年的文章《数字宣言：大数据作为监视资本主义》中，她将其描述为基于“现实”商品化及其转化为用于分析和销售的行为数据的“信息资本主义的彻底脱离和提取变体”。 [20] [21] [22] [23] 为了进一步理解这个术语，澳大利亚埃迪斯科文大学的 Donell Holloway 说“监视资本主义描述了一个市场驱动的过程，其中出售的商品是您的个人数据，捕获和生产这些数据依赖于对互联网的大规模监视。” [24] 在随后 2015 年的一篇文章中，祖博夫分析了这种资本主义突变的社会影响。她区分了监视资产、监视资本和监视资本主义，以及它们对全球计算机中介架构的依赖，她称之为“大他者”，这是一种分布式且基本上没有争议的新权力表达方式，构成了提取、商品化和威胁自由、民主和隐私等核心价值观的控制。 [25] [3] 根据 Donell Holloway（2019 年）的说法，“目前，最大的‘大他者’参与者是谷歌、亚马逊、Facebook 和苹果……他们一起收集和控制有关我们行为的数量无与伦比的数据，这[24] Shoshana Zuboff 认为，监控资本主义是谷歌和后来的 Facebook 的先驱，与一个世纪前福特和通用汽车开创的大规模生产和管理资本主义非常相似，现在已经[10] 在牛津大学 2016 年发表的演讲中，Zuboff 确定了监视资本主义的机制和实践，包括制造“预测产品”以在新的“行为期货市场”中销售。她介绍了这个概念“监视剥夺”，并认为它挑战了自决的心理和政治基础，因为它将权利集中在监视制度中。这被描述为是“从上而下的政变”。 [26] 在 2019 年 3 月接受《哈佛公报》采访时，Zuboff 表示她对这个问题的关注可以追溯到 2007 年。Zuboff 将“监视资本主义”定义为“单方面声称私人人类经验是免费的翻译原材料转化为行为数据……然后将这些数据计算并打包为预测产品，并出售到行为期货市场——商业客户对了解我们现在、不久和以后将要做什么具有商业利益。” [27] 她接着说，最初的问题的一部分是“我们冲到互联网上期待赋权、知识民主化和帮助解决实际问题，但监视资本主义实在是太有利可图了，无法抗拒。” [27] Shoshana Zuboff 的著作 The Age of Surveillance Capitalism [28] 于 2019 年 1 月 15 日出版。它详细研究了监视资本主义的空前力量以及强大公司对预测和控制我们行为的追求。 [29] Zuboff 确定了监视资本主义逻辑中的四个关键特征，并明确遵循 Google 首席经济学家 Hal Varian 确定的四个关键特征：[30]

使用技术基础设施对其用户和消费者进行持续实验。祖博夫将要求监视资本家的隐私或游说结束互联网上的商业监视与要求亨利·福特手工制作每个 T 型车进行比较，并指出此类要求是违反实体生存基本机制的生存威胁。 [10] 祖博夫警告说，自决原则可能会因“无知、习得性无助、注意力不集中、不便、习惯或漂泊”而丧失，并指出“我们倾向于依赖从过去提炼出来的心智模型、词汇和工具灾难”，指的是 20 世纪的极权主义噩梦或镀金时代资本主义的垄断掠夺，为应对这些早期威胁而制定的对策不足以甚至不适合应对新挑战。 [10] 她还提出了一个问题：“我们是信息的主人，还是信息的奴隶？”并指出“如果数字未来要成为我们的家，那么我们必须做到这一点。” [31] 在她的书中，Zuboff 讨论了工业资本主义和监视资本主义之间的区别。祖博夫写道工业资本主义剥削了自然，监视资本主义剥削了人性。 [32] 政治经济学家约翰·贝拉米·福斯特（John Bellamy Foster）和罗伯特·W·麦克切斯尼（Robert W. McChesney）也使用了“监视资本主义”一词，尽管含义不同。他们在 2014 年发表在 Monthly Review 的一篇文章中，用它来描述金融化“对数据的永无止境的需求”的表现，他们解释说是美国引入的“金融资产相对于 GDP 的长期增长投机”。 1980 年代从军工复合体和广告业演变而来的按行业和政府划分的州。 [33] 许多组织一直致力于在新的监视资本主义 [34] 中争取言论自由和隐私权，并且各个国家政府都颁布了隐私法。在 2018 年初发生的 Facebook-Cambridge Analytica 数据丑闻之后，政府对监视资本主义危险的关注暴露出来。 [5] 为了应对大规模监视的滥用，多个州采取了预防措施。例如，欧盟已经对这些事件做出反应，并限制了其关于滥用大数据的规则和规定。 [35] 在这些规则下，监视资本主义变得更加困难，这些规则被称为通用数据保护条例。 [35] 然而，对许多国家来说，实施防止滥用大规模监视的预防措施很困难，因为它需要对系统进行结构性改变。 [36] [37]

布鲁斯·斯特林 (Bruce Sterling) 2014 年在 Strelka 研究所的演讲“物联网的史诗般的斗争”[38] 解释了消费品如何成为跟踪人们日常生活的监视对象。在他的演讲中，Sterling 强调了跨国公司之间的联盟，这些公司开发了基于物联网的监控系统，为监控资本主义提供了支持。 [38] [39] [40] 2015年，Tega Brain和Surya Mattu的讽刺作品Unfit Bits鼓励用户颠覆Fitbits收集的健身数据。他们提出了通过将设备连接到节拍器或自行车车轮上来伪造数据集的方法。 [41] [42] 2018 年，Brain 与 Sam Lavigne 创建了一个名为 New Organs 的项目，该项目收集人们在线和离线被监控的故事。 [43] [44] 2019 年的纪录片《The Great Hack》讲述了一家名为 Cambridge Analytica 的公司如何利用 Facebook 操纵 2016 年美国总统大选的故事。对由黑盒算法排序的用户和新闻提要的广泛分析被认为是问题的主要来源，Zuboff 的书中也提到了这一点。 [45] 同样在 2020 年，COVID 大流行通过电子和生物识别接触者追踪为监视资本主义提供了新途径，特别是在全球南方。疾病控制预防中心 (CDC) [46] 制定了数字接触者追踪流程和移动应用程序的指南。 Apple 和 Google 合作制定了隐私保护联系追踪 [47] 声明，为个人开发者、公共卫生部门和其他可能利用其技术创建应用程序和流程以追踪 COVID-19 的传播和存在的人提供指导在社区和地区。 ^ abc Zuboff, Shoshana（2019 年 1 月）。 “监视资本主义和集体行动的挑战”。新劳工论坛。 28 (1): 10–29。 doi：10.1177/1095796018819461。 ISSN 1095-7960。 S2CID 159380755。^ abcd Canry, Nick（2016 年 9 月 23 日）。 “连接的代价：‘监视资本主义’”。谈话。原始存档于 2020 年 5 月 20 日。 ^ John Wiley & Sons, Inc.（2018 年 6 月 1 日），数据分析和大数据：第 5 章：数据分析过程：幕后的伟大工作，第 77–99 页，doi：10.1002/9781119528043.ch5，ISBN 978-1-119-52804-3

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