ecosystemic方法基于功能
Heeks Renken建议,森(1999)和努斯鲍姆(2006)的功能和freedoms-based方法提供一个途径整合数据公正成为operationalisable框架的原则,也是Kleine(2011)选择框架即可形成技术在开发环境所提供的机会。能力方法既包括森所说的机会自由，也包括他所说的过程自由，后者被阿尔凯尔(2011)描述为一个人实现自己价值的功能的真正机会，以及他所说的代理能力——一个人代表重要的东西行动的能力(阿尔凯尔2011)。数据公正的重点是防止边缘化和促进处理数据的社会公正模式，该方法不是从考虑普通人开始，而是询问什么样的正义组织原则可以像其他人一样解决边缘化和脆弱的问题(见图2)。
这张图展示了数据公正如何适合能力方法作为一个总体概念框架，在这个框架内，研究和辩论可以确定人们在数据技术方面所重视的自由，以及如何实现它们。它定位在机会自由和处理自由的结构中，这决定了人们的功能(“行为”或“存在”)可以与数据技术有关。反过来，这些功能可以通过政治、法律和教育支持等社会转换因素转化为参与数据价值链、获取影响自身的数据(例如通过关于信息自由的法律或通过部门数据获取设施)以及在有关特定情况下使用何种技术的决策中被纳入等能力。
如果我们遵循森的建议，利用公共推理领域来确定人们希望从数据技术中得到什么，这也会让我们考虑他关于能力框架的总体论点:它有助于人们决定他们看重什么功能，以及他们希望优先考虑什么功能。因此，数据公正概念框架的任务就变成了建立在这种方法的基础上，以理解是什么构成了可能有助于实施它的共同原则。就数据市场的全球性质而言，这些原则是必要的，因为国家立法难以针对跨国发生的过程，例如数据经纪人和大型在线服务提供商(如谷歌和Facebook)的情况。
因此，构建和思考这种数据公正框架的操作需要不同于信息隐私研究的理论和方法工具包。这符合当前的趋势，世界各地的学者都在呼吁改变研究数据社会影响的方式(Cohen, 2012;Dalton等，2016;Floridi, 2016;Kleine, 2010;Schwartz和Solove, 2011)。特别是Cohen(2012)，他主张对信息、权力和隐私进行社会定位和跨学科分析，这可以为与“网络化自我”的兴起相关的人类繁荣创造新的组织概念。这样的研究需要采取一种可以跨越国界的全球生态系统方法。它将提供在不同的技术参与水平和与技术相关的发展的不同概念之间，以及在不同的道德和哲学体系之间架起桥梁的可能性。在这一过程中，一个重要的工具将是新兴的关键数据研究(Critical Data Studies)领域，以及更广泛的数字地理领域，这些领域表明，建立更社会公正的数字数据使用方法所需的知识已经存在，但往往没有被纳入到可用的必要水平的政策、法律或实践中(Dalton et al.， 2016)。将这些知识与政策和法律联系起来，特别是与在线服务提供商的跨国政治责任(Taylor等人，2017)将不可避免地成为数据正义运作工作的一部分，就像它与更广泛的社会正义运动一样。
本文提出的数据公正框架所提出的问题既适用于最高层面(即社会契约形成和协商的层面)，也适用于最基本的日常数字生活实践。正如Heeks和Renken所指出的，这些在不同的社会和地区会有所不同。因此，构建这一概念的主要挑战将是发现这些总体原则如何在不同背景下获得吸引力:一些国家或团体将发现监测的好处，而另一些国家或团体将强烈反对监测，认为这是一种压迫。一些人会断言，私营部门的创新在实现数据科学的好处方面发挥着核心作用，而另一些人会声称，让公共部门对控制数据更负责将会取得更公正的结果。概念核心需要像其组成部分(例如数据保护或研究伦理)已经在不同背景下进行翻译和协商。公正、平等和非歧视等理念为税收和市场监管等多种机制提供了信息，因此数据公正需要作为这些核心治理原则的另一个分支发挥作用。然而，这些翻译和谈判不是集中的(“中心”不可避免地是高收入、高技术的地方)，而是必须在Sen(2005)所称的“公共推理领域”的分布式基础上进行。在这样的前提下，每个法律和社会体系将自行决定如何应用数据公正的原则。这一点很重要，因为这里列出的原则在某种程度上与地球上所有已建立的数据治理制度(例如不被记录在数据库中的权利)存在分歧，并且将根据讨论的地点面临不同的挑战。
来源：https://doi.org/10.1177/20539517177363
