跨领域和系统的数据公正
数据化通常是权利的形式化和协商的领域。例如，在许多非洲国家的情况下，Makulilo(2016)假设，随着数字时代的到来，不断增长的数据经济将ubuntu(人性对集体)的概念置于与隐私的复杂互动中。Makulilo引用尼日利亚学者Nwauche的话说，尽管没有正式的人权权利，但“隐私在尼日利亚很重要，因为有人类”，他认为在该地区的不同社会中都可以找到某些被视为重要的自由。在此基础上，从基本需求的角度考虑数据可能会更有用，这些数据可能会在不同的地方以不同的方式正式表示。
数据不公正现象越来越倾向于发生在集体层面，这也不利于使用基于个人权利的框架来塑造数据公正。新的数据技术倾向于基于群体而非个体特征和行为对行动进行分类、描述和告知(Taylor等人，2017)，因此，为了实施任何数据公正的概念，不可避免地需要超越个人层面。一些法律体系已经正式监视和集体之间的这种关系:墨西哥法律,例如,设想这个集体层面对信息隐私的范围包括家庭个人对数据保护(法庭Colegiados▽Circuito, 2015)。Sen(2005)的工作是Heeks和Renken探索数据正义的核心，他平衡了个人和集体，指出社会正义不可能发生在真空中，而是需要集体行动来实现。在这里，结构方法是关键:如果我们考虑正式确立什么是公平(过程自由)的必要性和对代理(机会自由)的需求(Sen 2005)，数据公正似乎最适合更广泛的能力视角，它可以涵盖如何确定公平和是否可以实现公正的变化。
从上述三种框架中产生的第二个问题是数据公正的目标是什么。这三种观点关注的方向非常不同:Johnson提出数据库设计如何更好地融入反歧视原则;Heeks和Renken主要关注的问题是，为了实现更公平的获取、参与和代表性，数据应该如何分配。与此同时，Dencik等人关注的是在何种条件下数据不应该被分发(通过监视)，以保护致力于社会正义的活动家的工作。在Mann(2016)的工作中可以发现一个进一步的对比视角，他认为谁来处理数据经济的经济利益也很重要，为了促进与数字数据相关的社会正义，我们应该寻求在数据市场的构建方式中嵌入正义的原则。
这些观点对比或不兼容的吗?我们是需要单独的框架来更好地防范歧视、行使被统计的权利和抵制监控，还是更有用的是找到一个关于数据公正的总体论点，能够纳入这些原则，并通过这样做做出更多贡献，而不是单独解决它们?在下一节中，我将讨论这样一个总体框架，以协调这些目标，每一个目标都促进不同但基本的数据自由。
这些观点对比或不兼容的吗?我们是需要单独的框架来更好地防范歧视、行使被统计的权利和抵制监控，还是更有用的是找到一个关于数据公正的总体论点，能够纳入这些原则，并通过这样做做出更多贡献，而不是单独解决它们?在下一节中，我将讨论这样一个总体框架，以协调这些目标，每一个目标都促进不同但基本的数据自由。
来源：https://doi.org/10.1177/20539517177363
