刘述良：驯化数维坦：反数字支配的复合方案（中）
（二）资本驱动型数字支配

与权力主导型数字支配一样，资本驱动型数字支配方式在可感知的“强制性”（coercion）支配或者可感知的“诱导”（inducement）之外，发展出难于感知的支配形式如信息操纵、数据画像、算法歧视与偏见。这些支配手段的混合使用，往往可以突破时间、空间限制，因而能取得传统支配手段所不能实现的效果。

1. 精准数字营销

数字权力来自数据。用户隐私，如手机号、通讯录、通话记录、短信以及网上购物记录、出行记录、地图导航、餐饮外卖、金融借贷、网上社交和上网偏好等数字足迹，已成为大型公司借以生财的“富矿”，商家将这些数据分析处理后，对用户画像，然后开展精准数字营销。为了占领数字高地，不少商家热衷于收集数据资源，超范围、强制性收集个人信息，过度索要权限，疯狂地数据“圈地”，俨然成了“监控型资本主义”（surveillance capitalism）（Zuboff，2019）。据报道，不少应用程序存在强制超范围索要权限的问题，2019年平均每个应用程序申请个人信息的权限数为10项，其中用户不同意则无法安装或运行的权限数为3项（翟永冠等，2019）。

在精准画像之外，一些不法分子通过非法收集个人信息和非法窃听个人谈话内容以转卖获取高额利益。随着工信部对非法收集个人信息行为的查处力度越来越大，这种“顶风作案”的情况少了很多。需要注意的是，由于手机软件开发运营公司与广告商之间存在各种合作，在获取了用户权限如语音权限、通话权限、定位权限之后，平台和商家就有可能录制用户音频，并将相关录音文件上传服务器，在没有得到用户同意的情况下，部分用户信息也会转给相关广告商，以提高广告投放的精准性，这也就有了前几年爆出的不少用户感觉日常聊天被偷听的手机软件“偷听门”事件，比如在某问答平台上，曾有用户发文称，自己与朋友在社交平台聊天时，提及一款扫地机，随后就收到了该平台推送的扫地机器人广告；有人和同事聊哪家蛋糕好，聊天中提及“85°C”（一家蛋糕西点餐厅），很快手机上就收到了“85°C”的加盟广告；还有人聊到要买某种品牌的商品，好几家购物平台马上发来该品牌的购物推送。

2. 差别化定价与算法操纵

互联网平台基于用户的经济、健康及信用水平、行为习惯等数据，运用算法对用户分类画像、自动分析和系统评估，精准把握用户偏好和信息敏感度，在平台看似越来越“懂”用户和信息精准推送的背后，隐藏的是捕获用户注意力、支配用户行为和“大数据杀熟”。自1994年第一个自动化推荐系统问世，各类社交平台、资讯公司、电商平台、短视频平台、搜索引擎、科技公司等，一直都在运用数据和算法推荐技术，通过支配用户而获利。运用算法推荐技术，人类社会的传播技术迅速从“人找信息”切换到“信息找人”模式，以低成本的方式解决了“人-信息”匹配的问题，实现了信息推送的个性化、定制化、智能化。比如，同一时间、同一地点使用苹果手机和安卓手机呼叫网约车的价格存在较大差距，通过平台预订酒店，存在会员等级越高价格越贵，以及“双十一”期间曾出现通过应用程序预订同一家酒店，在同一时间用不同手机下单，价格相差近千元的情况……诸如此类的“围猎”用户行为，不胜枚举。

早在1999年，“万维网之父”蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）就已表达过其对互联网诸问题如隐私、网络中立性、审查和管制等的忧虑（Berners-Lee & Fischetti， 1999）。随后的发展证明了他的担忧不是没有道理的。的确，几乎所有政府和企业都试图控制互联网以及由此形成的数字世界，因为控制了互联网，就能够控制人们的言行，执政者将永远执政，商业寡头则可稳享高额利润。美国《哈泼斯杂志》（Harper’s Magazine）发布了一份名为《科技巨头的操控圈套：谷歌、亚马逊与脸书如何控制我们的生活》的报告，披露了谷歌、亚马逊、优步等数字公司如何运用算法操控买卖双方，引导乃至控制人们的欲望和恐惧。比如，优步设定了基于用户意愿的“峰时定价”（动态定价）方法；脸书建立了用户的“影子档案”（shadow profiles）；而谷歌则与万事达（Mastercard）联手，在信用卡用户不知情的情况下，追踪线上广告是否提升实体店的销售额（Foroohar， 2019）。2018年，爱尔兰技术专家迪伦·库兰（Dylan Curran）下载了谷歌从其身上收集的所有数据，这一数据总计5.5千兆字节，相当于300万个“Word”文档（Curran，2018）。事实上，“FAANG”（脸书、亚马逊、苹果、奈飞［Netflix］、谷歌）及“BAT”等科技巨头都热衷于搜集个人数据，其最终目的是通过诱导和操纵我们的日常生活而获利。

在算法泛滥的当下，垄断、假新闻、算法和数据操纵使网络变成了名副其实的不平等和分裂的世界。2011年，美国学者诺布尔（Safiya U. Noble）在谷歌上搜索“黑人女孩”（black girls）以安排晚辈们的活动与讨论话题时，发现搜索结果充斥着色情内容；而一年后再以同样的关键词进行搜索时，结果有了变化，色情内容有所减少。在诺布尔看来，谷歌是一种施加于人们身上的话语和霸权控制，搜索结果体现了社会对少数、边缘群体及受压迫群体的文化与身份偏见，这一系列经历引发了其对信息控制（control over the information）和算法压迫（algorithms of oppression）的思考（Noble， 2018：17，123）。在中国，让资本操控的百度医疗竞价排名黑幕逐渐暴露在世人面前的，则是2016年引起巨大网络反响的“魏则西事件”。人们发现，百度搜索竞价排名（付费越高则排名越靠前，审查与监督不力），医院虚假宣传（虚假承诺、虚假广告），部队医院对外承包乱象（外包给福建“莆田系”商人，监管缺位）共同制造了这起悲剧。通过这起事件，人们真切地感受到，“算法吃人”的时代其实早已到来。

3. 算法剥削

快速发展的数字技术，使资本和财富迅速向少数人集中，催生了一群拥有天文数字财富的数字资本家，同时，也制造了一群朝不保夕的无产者（precarious proletariat），瓦解了原有的社会结构，由此形成新的压榨方式和阶级压迫。算法时代的无产阶级没有全职工作，也没有相应的劳动保障，他们的就业形式灵活多样，多数属于按件或按时计酬，时时处于算法的监控与支配之中，是名副其实的算法奴隶（slave to algorithm）。2020年，一篇题为《外卖骑手，困在系统里》的深度报道，使外卖平台对骑手的时间压榨以及“算法之恶”为公众所知晓，令人不禁深思算法异化、资本与人性的深层问题。在“超脑”“方舟”等实时智能配送系统的支持下，外卖平台不断缩短订单的送达时间，令2016年至2019年中国外卖行业订单的单均配送时间减少了10分钟（赖祐萱，2020）。对消费者来说，配送时间缩短意味着更好的消费体验；对平台和开发者来说，这当然是值得称颂和炫耀的进步。然而，对于外卖骑手来说，这些进步既是算法盘剥，也是平台规训。超时与差评，让外卖工作看起来既疯狂又要命。为了避免超时，骑手们超速、逆行、闯红灯者比比皆是。

“平台＋骑手”的用工模式深刻改变了传统的劳资关系。凭借数据与信息优势，平台垄断了定价、奖惩、派单和评价规则的制定权。外卖骑手除了遵守这些规则和依赖平台外，并无任何讨价还价的能力。平台的集中化、数字化与远程监控，在有效实现对骑手的差异化管理的同时，弱化了骑手与平台的契约关系。虽然平台和外卖骑手之间的用工关系可以是专送模式、外包模式和众包模式中的任意一种，但无论采用哪一种用工模式，骑手们都困在由算法和数据打造的系统里，游离于社会保障之外，平台与骑手之间的不平等也因数字技术引发的信息革命大大强化了。在自由选择的表象下面，存在一个持续分配工作任务的“算法老板”，骑手们无时无刻不处在算法的“全景监视”之下，丧失了对自我时间的控制。

数字技术不仅用于捕获用户注意力，也被用于组织内部的人才识别与管理。基于海量数据、自动化分析与结果提醒系统，组织内部管理从入职时的简历分析、岗位匹配，到领导力培养和发掘、员工离职预测等各个环节都在走向智能化，员工的性格、能力缺陷、个人潜力及日常动态等在算法面前一览无余。据报道，为了“选对人”，百度、小米等数字公司都在使用人工智能和大数据为自己所需要的人才画像，并根据员工的背景信息、能力素质制定个性化的薪酬福利体系。此外，商业组织内部正盛行着一种全新的“数字全景敞视主义”（digital panopticism），员工的一举一动都处在算法、监控探头和后台监控之下。为防止上班“摸鱼”（网络语言，指上班时间偷懒，不认真工作）或防止泄露商业秘密，一些公司为员工提供智能坐垫以监测员工的心跳、呼吸等数据，也有一些公司建立了员工行为感知、业务专用管理系统及任务进程监控系统，用以监测员工的怠工情况、上网记录、登录软件及网站耗时量、文件拷贝情况和离职风险等。

（三）合作共谋型数字支配

作为第三种数字支配形式，合作共谋型数字支配的支配者包括一切权力、数字资源与技术的拥有者，权力、资本、技术三者汇流使数字支配方式更加多样，支配结构更为复杂。在主体方面，权力与资本所有者共同构成了合作共谋型数字支配的支配者。由于政治数维坦和商业数维坦有着高度互补的利益诉求，通过合作或共谋，政府得以从商业机构提取海量数据和公众行为特征，构建数字社会精英们所期望的政治社会秩序，而商业机构则得以开疆拓土，在扩展商业版图和获取丰厚利益的同时，持续巩固自身在数据资源与数字技术领域的市场地位。在可用资源方面，相较于其他两种支配类型，合作共谋型数字支配既可以调用政治资源，也可以调用数据资源与数字技术，因而可调用的资源更为丰富。

实践中，政治数维坦和商业数维坦常常相互支持，彼此渗透，有不少国家借助商业数维坦来监控本国甚至他国公民。根据2013年爱德华·斯诺登（Edward J. Snowden）泄密的文件，美国早在2007年就启动了代号为“棱镜”（Prism）的计划，通过微软、谷歌、苹果、雅虎等九大数字巨头的服务器，美国国家安全局和联邦调查局可以全面监控其锁定目标的一举一动。当然，美国不仅监控美国民众、恐怖分子和基地组织，也监控欧盟及盟国德国、法国等。而且，在“棱镜门事件”之后，美国并没有停止其监控计划。根据《华盛顿邮报》的消息，美国中央情报局直到2018年还利用瑞士“Crypto”公司窃听其对手和盟友。“9·11”事件之后，美国政府从“Torch Concepts”等公司购买了大量数据，包括飞机乘客信息、墨西哥选民数据库等。类似地，英国的“时代”（Tempora）计划实际上是英国政府向英国电信公司（British Telecom）和沃达丰公司（Vodafone）付费购买全球通讯数据的一大举措，法国、俄罗斯也有类似的计划。

传统的政治与市场竞争法则正在被改变，在数据和算法的加持下，政客和数字巨头们娴熟地利用人们的愤怒、欲望和恐惧情绪，或者固化用户观念，或者放大种族或群体间分歧，或者孤立某个群体，或者煽动仇恨，挑起内讧。当然，获取数据和采用数字技术的目的是为了实现更大的政治与商业利益。近年来，威力强大的算法成为战胜竞争对手的武器，政党、候选人、竞选团队、咨询公司、数据掮客（data broker）、算法服务公司、社交媒体平台等已形成新的选举联盟（王中原，2021），正在深度改变世界各国的政治生态。在缅甸，脸书甚至被用来支持种族灭绝（genocide）。在剑桥分析丑闻事件中，数据和算法被“武器化”（weaponize）和用于选民压制（voter repression）（王中原，2021），通过事前“筛选”信息，政客和数字巨头彼此利用，得以通过数字技术监控、操纵民众。历史上识别、追踪和寻找犹太人的何勒内斯（Hollerith）打孔卡系统，在数字时代换了一副更为隐蔽的面孔，赫胥黎笔下的“美丽新世界”正从想象中走进现实，民主制度在数字技术面前变得脆弱不堪，网络民主被迅速拉下神坛。在思想界，剑桥分析丑闻被普遍认为动摇了西方民主的根基，引发了外界对数字民主的担忧。剑桥分析公司宣布倒闭两年后，匿名推特账户“HindsightFiles”自2020年1月开始，陆续通过英国《卫报》公布了剑桥分析公司涉及68个国家和地区的业务文件，内容包括此前未公开的谈判、案例研究和项目计划。除了助选特朗普以外，剑桥分析公司还成功操纵了多个国家和地区的选举，其中包括深度卷入英国脱欧公投，为“脱离欧盟”开展数据分析工作，影响了脱欧公投的结果。更令人忧心的是，曾经出演奈飞纪录片《隐私大盗》（The Great Hack）的前剑桥分析公司业务总监布列塔尼·凯撒（Brittany Kaiser）声称，剑桥分析公司所掌握数据的广度和深度，远超剑桥分析丑闻的水平。

四、数维坦支配的结构条件

前述分析表明，数字技术具有解放和支配双重功能。支配仍然存在，只是支配的方式全然不同于工业时代。数维坦不仅强化了过去强制与控制导向的生命政治治理术，还发展出一种诱导性、渗透性更强的生活政治治理术。更重要的是，数字技术加持下的数维坦让这两种治理术变得更为隐秘。那么，数维坦是如何布控自身数字权力的呢？要回答这一问题，需要从数字治理的“中心-边缘”结构寻找答案。

（一）数字治理的“中心-边缘”结构

数字时代，工业社会的单向支配结构不再是主导性人际互动方式，新技术不仅催生了一个独立的数字世界，代码与权力的融合还发展出了全新的数字“中心-边缘”结构。在这一结构中，算法（algorithm）和数据（data）作为数字治权的重要来源，作用举足轻重。若停留在对数字治理的形式观察，就无法理解数字世界仍然存在“中心-边缘”结构这一重要特征。只有褪去数字世界“去中心化”的表层面纱，数字社会的“中心-边缘”结构才会清晰地呈现出来。在这一结构体系中，掌握着决策权和数字规制权的政府官员、企业高管、数字专家共同居于数字治理体系中心（见图1），这些居于中心的个体要么拥有政治权力，要么拥有数字资本和技术，他们共同制定数据存储、分析与使用规则，分享数字生态构建权，主导数字社会的发展方向。

数字社会再中心化的实质，是通过“多中心”结构实现“中心转移”，即传统社会由国家独占的信息权、话语权和支配权开始向商业机构流散，越来越多的商业组织脱颖而出，它们和政府组织一道，共享信息权、话语权和支配权，成为海量数据的拥有者、筛选者、需求研判者和数字生态的绝对主导者。不同于传统社会“一元中心”的单一性、集中性、少节点，数字时代再中心化后的社会呈现出多中心、离散性、多节点的特点。在数字社会中，商业组织不再是传统公司，而是数字社会重新中心化和封闭化的真正推动力量。它们不仅为个体服务，也为社区甚至国家制定政策，其所拥有的信息权、话语权和支配权，有很大一部分来自法律法规的授权，很明显具有马克斯·韦伯所定义的权力特征，是一种私权力而非传统意义上的私权利。

技术作为人类自身能力扩展的手段，反映的是人类利用、控制、改造自然与社会的企图与努力，是高度自我指涉的（self-referential），因此，决定技术发展方向的实际上还是技术的社会逻辑。也就是说，技术发展演变中始终存在技术专制-技术民主之间的内在张力。技术不只是提高效率和社会整合的价值中立工具，只要存在技术独占与封闭，中心化的技术专家治国（芬伯格，2003：26）就将压制而不是增进政治和商业自由。数字技术本身具有差异化赋能的倾向，身居中心的数字精英们基于算法和数据，可以左右普通民众的信息获取范围，大大强化了“信息茧房”（information cocoons）和“回音室”（echo chambers）效应（桑斯坦，2008）。而身处外围的公众、消费者及没有数据处理与计算权的组织，除了提供数据、让渡数据权利以外，没有能力为自己的权利发声，也没有机会影响数字社会的发展方向，属于实实在在的“哑群体”。

值得强调的是，数字社会本质上是“算法社会”（algorithmic society）（Schuilenburg & Peeters， 2021），相应地，数字治理本质上也就是算法和数据治理。在即时响应的大数据时代，谁掌握了算法和数据，谁就处于数字治理结构的中心，就能影响甚至决定数字边缘群体的观念和行为。掌握代码规则和算法原理的数字专家们既是数字世界的创造者，也是元数字治理的推动者和解释者。没有数字专家的参与，数字治理底层的代码逻辑便无从理解，为解决特定问题而设定的一系列清晰指令的算法以及围绕数据展开的一系列管理、组织、控制和计算活动便得不到优化。正因如此，数字专家一跃而成为社会中心不可或缺的三大主体之一。