大數據時代的不平等——數據及可視化與個體情感研究 | 社論前沿

原標題：大數據時代的不平等——數據及可視化與個體情感研究 | 社論前沿

摘 要

本文重點介紹了情感在與數據及其可視化交互中的作用。迄今為止，數據與情緒之間的關係很少被注意到，部分原因是數據研究沒有涉及日常的數據交互過程。本文利用實證研究來展示各種各樣的數據及其可視化中的情感參與，從而證明情感作為理解數據重要組成部分的重要性。本文認為：數據、數量、指標和統計佔主導地位的數據制度被特徵化為一種客觀和理性的新信仰。這一論點認為，在數據時代，不僅數字重要，數字的感覺也很重要。本文建立在（a）情感和（b）日常生活的社會學基礎之上探究，旨在為數據社會學的發展做出貢獻。

這是社論前沿第S1077期推送

前 言

在如今數據驅動型的社會中，數據越來越重要，而且被認為有能力解釋我們的社會世界並影響我們生活的決策。社交生活中越來越多的方面被數據化：友誼、興趣和情感已經變成可量化的數據，社交媒體和其他平台渴望從日常社交活動中獲取價值，這個過程被稱為「數據化」。當前數據的激增和社會性的相關量化（Grosser，2014）使得許多評論家，如Beer（2016），注意到我們正在見證對數字的新信仰。

無處不在的數據和數字理性給希望參與社會和文化生活的普通公民帶來了新的壓力。因為社會文化生活正變得更加數據化，例如需要具備理解大型數據集的技能以及它們如何運作的原理。對於那些不具備這種專業知識的人來說，參與數據驅動對話的能力是受限制的。與此同時，在理解數據上，原有的、不均衡的權力關係得以被複制，並且出現了新的基於數據的對話。數據的可視化被視為解決和克服這些危險的一種手段，因為它具有使數據透明和易於理解的特點。實際上，可視化是許多人理解數據的主要方式。Beer& Burrows（2013：62）借鑒了幾個在線傳播的可視化實例，認為我們如今正在同時目睹「文化可視化」和「可視化文化」（儘管可視化數據的獲取並不均衡）。

因此，一方面，理解數據集需要統計技能和自信的計算能力。另一方面，如果我們觀察數據是為了理解數據，那麼還需要可視化和視覺敏感性。數字和視覺的這種糾纏是大多數人與數據交互的核心。在大多數日常遭遇中——在大眾媒體、社交媒體和其他地方——數據不能與它們的視覺表現脫鉤。數據不僅僅是數字——它們都是統計數據和視覺數據。部分因為這種糾纏，數據激起了情緒。然而，在數據研究中，這一點很少被人們認識到，因為這個新興領域的特點是對來自上層數據權力運作的研究，缺乏對自下而上數據日常經驗的關注。

本文借鑒了Seeing Data（seeingdata.org）的實證研究，該研究探討了人們如何通過可視化與數據互動。一個主要的發現是，廣泛的情感顯示了數據和可視化的不同方面，這反過來證明了情緒在努力理解數據方面的重要性。根據本文的研究結果，本文認為通過可視化與數據進行的日常交往會引起情緒反應，這種反應會使由數字單獨組成的數據成為數據融合的核心。在日常生活中，對數字的感覺很重要，讓人們相信情緒在社會生活中發揮的寶貴作用。由於社會生活越來越多地被數據化，本文認為數據認知性的體驗與理性化的體驗一樣重要。

Seeing data的方法

本文主要數據收集方法是焦點小組法。在焦點小組中，本文要求參與者評估八個可視化樣例，這些可視化被選擇代表可能在日常生活中（主要在媒體中）遇到的部分。

作者在四個地點開展了九個焦點小組，共有46名參與者，鑒於對移民的關注，本文通過以下方式進行了表徵：農村/高遷移率;農村/低遷移率;城市/高遷移率;城市/低遷移率。

最終的焦點小組成員包括：藝術班、開放數據小組、兩個東歐社區團體、亞裔/英國亞裔團體、民間社會團體、一個年輕的農民團體、農村社區團體以及來自上述大多數社區代表的試點小組。

其中27名參與者為女性，19名為男性。年齡範圍從11到70歲，主要集中在30-39歲年齡段（18名參與者）。職業極為多樣化，包括美髮和清潔、地方政府、務農、教學、媒體、零售和信息服務。19人完成了高等教育，11人獲得了碩士以上學位。由於研究在英國進行，大多數參與者（n = 30）為英國人，其他國家包括德國人、印度人、立陶宛人、巴基斯坦人、波蘭人和泰國人。

感受數字：數據可視化的情感參與

一些參與者對某些可視化的視覺風格有強烈情緒反應。紐約時報電影票房收入的可視化，如圖2所示，引發參與者分歧，其中一些參與者被美術風格吸引，一些人則批評了它。兩位參與者在他們的焦點小組筆記中寫道：

很高興看到這個視覺呈現，因為圖像和它攜帶的信息之間的協調。（Noon）

失意。 這是一個醜陋的代表，開始時，很難看清楚，沒有信息，只是一團糟。（mark）

Noon的喜悅來自於標題"Ebb and flow"和可視化流暢線條之間的聯繫，如波浪或水流。相比之下，馬克發現他最初對可視化的厭惡與其他因素相混淆，例如他認為缺乏信息。在焦點小組中，視覺風格的重要性及其吸引人們更深入觀察的潛力得到了反覆強調。Mat夫人對「更好的生活指數」的感受，如圖3所示，展示了本文的一些參與者如何在情感上與視覺風格互動，因為花卉比喻使她能夠以積極的方式想像更好的生活對人們意味著什麼。她在焦點小組中寫道："非常活潑 - 創造你的更好的生活指數 - 它讓我微笑，這些花提醒/呈現更好的生活"（Mat）。

沮喪和困惑等情緒有時是由於參與者考慮數據是否已經可視化而引起的。在他的日記中，保羅·斯圖爾特對倫敦第二語言的可視化表示沮喪：

『』讓我感到沮喪的是它的簡單性。它只顯示每個行政區的單一語言，但這些實際上代表了一個更複雜的圖片——有多少人或多少比例說哪種語言？ 哪些是第三，第四和第五最常用的語言，它們有多普遍？ 總的來說，我留下的問題多於答案。『』

可視化的主題引起參與者強烈的情緒反應，包括快樂、憤怒、悲傷、內疚、羞恥、寬慰、憂慮、愛、同理心、興奮。例如，「點擊不要說謊」（圖4），其中顯示了兩位女性流行音樂家蕾哈娜和夏奇拉的社交媒體粉絲的數據，這些數據出現在免費的通勤報紙「地鐵」中，但是卻主要引發了參與者負面情緒的反應。參與者解釋說，他們對可視化的負面反應是由於他們不喜歡這些名人，他們認為社交媒體數據不是有趣或值得信賴，因為他們認為可視化是一種描繪半裸女人的工具。正如一位參與者所說，「我討厭夏奇拉和蕾哈娜——為什麼你會想像垃圾？」（Noon）。「點擊不是謊言」中的數據表達存在許多問題，但是Noon（和其他參與者）發現自己因為不喜歡主題，而對他們無法對可視化進行深思熟慮的評估而感到沮喪。在這些例子中，情緒反應妨礙了密切參與。

我們看到了關於可視化直接的強烈感受。一位與會者認為所有媒體都會「混淆你」，因此不信任作者向他展示的所有可視化（Chris，焦點小組討論）。一些焦點小組參與者信任作者展示的遷移可視化，其中兩個顯示在圖6和圖7中，其中帶有牛津大學的標識，這是一個Seeing Data的合作夥伴，因為他們覺得這所大學的「品牌」代表質量和權威。從記錄日記可以看出，參與者傾向於在他們信任的受歡迎媒體中看到可視化圖表（例如「衛報」或「每日郵報」報道），他們也會信任這些數據的可視化。經常閱讀「每日郵報」的JC，在他的採訪中評論說「你認為在太陽下看到更多的東西是錯的或印錯了」。這一評論指出了媒體定位在用戶對數據可視化情緒反應中的重要性。

鑒於在研究中發現的內容，作者認為，儘管數據化時代的理性話語在量化、大數據和指標增長的情況下愈演愈烈，但我們無法描述僅僅通過理性反應構成的數據所參與的日常經驗。理解數據不僅僅是理性和認知。當一個人通過可視化以最常見的形式理解數據時，情緒反應也會被許多因素和許多方式所引發。正如賈格爾（Jaggar，1989）所說，情感可以被理解為一種「認知資源」、一種了解，是批判世界的有價值的方式。同樣地，Damasio（2006）認為，沒有情感，制定理性決策的能力就會受到阻礙。因此，情緒是理解社會世界的重要組成部分，包括數據的社會世界。

結論：數據和情緒

作者認為情緒在與數據的日常交往中很重要。新興的數據研究領域的重點在於批評數據的日益普及、量化增長和度量增加導致理性、客觀性和信念重新統治的方式。而藉助情緒社會學，作者挑戰認知、理性思維本身在數據化時代佔主導地位的觀念，強調人們遇到數據形式的各個方面如何引起情緒反應，導致認知推理。數據本身、主題、遇到數據的位置以及人們對自己理解和參與數據能力的感知都會引發情緒。

正如量化的修辭所做的那樣，理性優先權也意味著某些群體優先於其他群體。這是因為某些群體（通常是白人，中產階級男性）更善於理解數學和統計信息，不是因為他們更自然地能夠這樣做，而是因為他們在數學，科學和計算機科目中的表現明顯更好。學校及以後。正如博伊德和克勞福德（2012：674）所指出的那樣，這導致那些相同的群體獲得專業知識，並且具有專業知識的人決定誰控制了數據挖掘產生的社會世界的「知識」："爭論API，抓取和分析他們認為的數據，一大堆數據通常僅限於具有計算背景的技能。通過可視化關注普通民眾日常參與數據的情感維度，本文可以對數據、可視化及其不可避免的糾纏進行理論上的理解。

這些問題在很多方面對社會學都很重要。首先，新興的數據研究領域可以從兩種社會學傳統中受益：情緒社會學和日常生活社會學。正如Hochschild（1990：117）所論證的那樣，第一個引起我么的注意，即「本文認為對社會事務的結果與本文的思想或行為同樣重要」。第二個使我們能夠承認數據化不是僅僅通過數據結構構成的;相反，它是在日常生活中體驗的。通過建立在這兩種社會學傳統的基礎上，本文對新興的數據社會學做出了重大貢獻，使其超越了從上方關注數據權力的運作，並專註於「自下而上」的數據化生活實驗。最後，本文可能被視為一個提醒，即數據在社會上很重要，因此社會學需要解決它們日益增長的重要性，在日常生活中的物化。

本文研究還指出人們目前通過正式數學、數據相關教育學習的效果——它往往導致對計算技能缺乏信心。除了對統計素養普遍缺乏信心之外，本文還看到了與數據或感覺數字有關的情感。由於這兩個發現，並且正如本文在上面所建議的那樣，由於理性化的特權排除了某些群體的參與，本文可能需要重新思考現有的統計教育認知方法，並考慮這種基於感情的方法可能有助於培養與數據有關。本文的研究表明，雖然可視化是傳達思想的有力工具，但它們也有影響心靈的能力。通過改變我們統計教育的方式，能夠成功地與數據進行情感交流，可能意味著將先前被排除在外的群體納入對數據的理解以及參與數據驅動的對話和決策制定中。

文獻來源：

Helen Kennedy and Rosemary Lucy Hill .The Feeling of Numbers:Emotions in EverydayEngagements with Data andTheir Visualisation . Sociology 2018, Vol. 52(4) 830–848.

文獻整理：張炎漢

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