科学学研究

作者：宋锴业

单位：中山大学政治与公共事务管理学院

基金：国家自然科学基金面上项目“抱怨群体的用户画像及其在复杂性社会治理中的应用”;国家社会科学基金重点项目“基于数据赋能的基层社会治理现代化研究”

数据、算法在当前国家治理实践中发挥着巨大作用，为了揭示算法的知识本质及其权力逻辑，根据科学技术研究（STS）和批判数据研究（CDS）对西方算法理论进行梳理的基础上，结合多个警务部门的大量深度访谈资料和数据，从中得出经验见解来打开算法的知识黑箱。研究表明，作为一种构建知识和权力的技术机制，算法一方面可以构建非结构性数据间的相关关系，以预测分布式群体的行为；另一方面，促进对复杂社会需求的高度响应和协调。除了塑造社会秩序和回应社会需求，文章进一步揭示了隐藏在算法光鲜技术科学背后的风险根源。通过对引发算法技术争议的焦点——算法透明性进行分析，在此基础上剖析算法的风险是如何在“技术”和“社会政治结构”两套科学/叙事知识中产生，并随着算法在各领域的广泛应用而引起“平等与正义”的科学争议。由此，可以为算法这一新的研究范式提供连贯的分析与统一理论，系统呈现算法给社会科学研究带来的挑战。

来源：2022年第3期

《科学学研究》期刊编辑部

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