来源：Political理论志 

编者荐语：

现当代生活极大地受到算法影响。Taina Bucher的这本《如果……那么：算法权力与政治》为正繁荣的批判性算法与科技研究增加了新的视角。

以下文章来源于政治小志 ，作者理论志编辑部

如果……那么：算法权力与政治

原作标题：

If…Then: Algorithmic Power and Politics

作者简介：

Taina Bucher 哥本哈根大学传播与信息技术领域副教授

文献来源：

Bucher, T. (2018). If ... then: Algorithmic power and politics. NewYork: Oxford University Press.

关键词：

算法，权力，政治，福柯，方法论，日常生活

简介

现当代生活极大地受到算法影响。Taina Bucher的这本《如果……那么：算法权力与政治》为正繁荣的批判性算法与科技研究增加了新的视角。

这本书并非拘泥于任何具体的算法规则或它们的技术设计，而是将科学技术研究（science and technology studies, STS）与福柯（Michel Foucault）的权力（power）研究结合起来，尝试为人们日常生活以及职业生活中的算法政治与权力提供新的理解。

算法政治与权力

作者认为，算法权力与政治指向的是算法以某种方式在配置和再生产（reproduce）社会事实中的角色。为了避免这种定义可能导向的对算法理解的决定论，作者尤其关注“被程序化的社会性（programmed sociality）”的社会景观，并且提出算法与其他人类、非人类角色是在将特定规范（norm）和价值观（value）组装、整合、并具像化的计算手段和过程中被持续表达的。

这种观点改变了以往将算法视为静态对象（static objects）的方法，转而关注几个更加动态的基本问题：算法何时开始变得重要，以什么方式变得重要，为了谁变得重要，在特定条件下服务于什么目的而变得重要的。

算法的理论化

在这本书的第二章节，作者研究了算法的多样性并尝试了新的算法概念化。

作者指出，算法存在于并运转于许多复杂的层面，并不能被孤立看待；而它们必须放置于更宽广的社会实践和社会关系网中才能被更好地理解。

从技术方面考虑，为了实现良好运转，算法，尤其是机器学习类型的算法（machine-learning algorithms），往往与其他物质或弥散的组成部分相纠缠（entangle），并共同形成一种“社会科技集合（sociotechnical assemblage）”。这些要素之间的互动过程表明，组成部分和这些部分的表现形式都持续地置身于“成为（becoming）”的过程而不是预设中的现已“存在（being）”过程。

在承认算法具有多层面的、多程序上的组成成分的基础上，算法政治得以与福柯的权力概念相呼应。算法权力（algorithmic power）因此表明，算法不仅具有直接统治社会生活的权力，还以一种“技术治理（technologies of government）”的方式间接引导信息流和用户的社会实践从而执行其权力。

实证案例

作者运用了脸书（facebook）新闻推送（news feed）的实证案例去说明她所提倡的理论和方法。作者认为，脸书的新闻推送呈现出一种层理分明的设计特点，而非其他研究中所被认定的仅仅是当下文化的产出物。它呈现出权力的景观，描绘出了权力是何时、如何在具体的设置和手段中运作的。

例如，脸书算法并非是以均等的方式透视给所有用户的，而是根据潜在和活跃用户的参与不断更新和迭代。作者提倡倒转福柯的全景监狱概念，指出脸书的新闻推送具像化（embody）了用户的“被隐形的恐惧（threat of invisibility）”，从而实现对用户的规训。具体的实现方法包括三种：用被隐形“惩罚”低活跃率、将高活跃率正常化、不断用受欢迎度和访问量测量活跃率。作者希望通过脸书和类似社交媒体平台的分析展示政治和权力是如何在技术的基础建设之中运作的。

黑箱问题与方法论指导

作者在第三章中还提供了研究算法的具体方法论指引。

学术界常受困于科技的“黑箱”假定问题（black box assumption）。在这种假设中，由于其运行模式于大众而言往往并非透明，并且常常受到法律专利保护和技术复杂性的限制，算法从根本上被判定为不可知物。而考虑到上述章节分析到的算法的异质性，作者提出了一种“事件学（eventfulness）”方法去研究人们的算法生活。作者也因此认为算法只能在与其他人类、非人类角色相纠缠的“成为（becoming）”的过程中被准确理解。作者认为这种方法能够考虑到算法的多面性，并且突破数字平台非公开性的困境。

这种方法也要求研究者充分理解，这些处于变化和进化中的角色是以一种不规则的方式被分配于与算法的纠缠过程中的。作者倡导未来的算法研究者借鉴他的经验，在社会景观中抽丝出现象学（phenomenology）的研究问题，在科技领域中理解技术与社会生活相纠缠的进程，还可特别着眼于新闻和社交媒体领域中机构（institution）和角色的分析。