文/高行云
首发时间:2021年11月21日
B站,来啦!
就叫【社会学理论大缸】
在这里,你能看到
【社会理论青年说】的往期讲座,包括
【双11社会学挑书周】的讲座回放,包括:
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讲一讲《元宇宙的能实现人人平等吗?》
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https://www.bilibili.com/video/BV1Kh41147ph?spm_id_from=333.999.0.0
第1期内容
一如既往
我还是介绍前沿文献,这篇文章是
Kiviat, Barbara. 2019. “The Moral Limits of Predictive Practices: The Case of Credit-Based Insurance Scores.” American Sociological Review 84(6):1134–58.
美国社会学学会利他主义、道德与社会团结研究分会最佳论文(2020年)
美国社会学学会经济社会学分会最佳论文提名(2020年)
这份研究在2019年发表在社会学顶尖刊物
《美国社会学评论》
作者是来自斯坦福大学社会学系老师Barbara Kiviat
她对6600 多页立法辩论文件进行了编码分析
得出一个结果:
数据评分、市场交易是和道德推理密不可分的
汽车保险公司的道德推理是只看数据表现的精算公平
但政府监管和立法机构会关注造成数据的社会问题,重视数据来源的社会公平
数据可能是客观的,也有预测力
但造成数据差异的原因是社会的
如果只看数据,那就意味着无视甚至放大社会问题
在这个故事中汽车保险公司给你一个美好的元宇宙:
你可以用我的远程设备
收集你的急刹车和急转弯数据
我也从征信公司收集你的信用卡等生活纪录
如果你的信用评分越高
说明你是一个谨慎的好人
你的汽车保险费会降低、但赔偿额度会升高
反过来如果你的信用评分越低
说明你在生活上不是一个谨慎的好人
你的汽车保险费会变高、但赔偿额度也会降低
因此,保险公司更给我们一个美好的概念
精算公平
也就是说,数据计算能够做出道德分类,区别好人坏人
公司认为,更是鼓吹:
数据评分高的你,未来事故概率也会很低
不应该和那些开车粗心的人一样
交付同样的保险费
你同意这样的观点吗?
欢迎你来观看这个B站小视频!来了解更多的观点!
B站专栏
今后在B站,会陆续做一些专栏
1 - 社会学入门书系:《回归故里》、《米拉的猜想》、《转角遇到社会学》……
2 - 《社会理论二十讲》精读:没错,就是最近出版的郑作彧老师翻译的作品,也许会一章一章地来读,做个专门系列!
3 - 社会学方法:《领悟方法》、《数字论文》……
4- 热点的社会学解读:你感兴趣的内卷、996、职业教育、元宇宙,究竟社会学在怎么研究呢?
5- 随时分享自己读到的一些好书,不限科系,比如正在读《他们为什么杀人》、《破圈:如何突破认知局限并实现终身成长》、《管理学中的伟大思想 : 经典理论的开发历程》……
延 伸
作为第1期“元宇宙能实现人人平等吗”的B站视频延伸,分享一些关于算法社会的更多社会学研究:
上面海报图书,是来自MIT Press最近出的一本跨学科合作的书(真的很合元宇宙!!),有收录NYU一位研究时尚界 + 穿戴设备的社会学家作品
我为一家泛学术期刊撰写了2021年的社会理论回顾,会涉及到《社会理论能从算法社会学到什么》这一板块。
我会介绍个人很喜欢的一位社会理论家、哥本哈根商学院的Christian Borch
我之前介绍过他的专书:另写一套以“乌合之众”为轴线的社会理论史,是极少数(可能唯一一个)来自社会理论专著、拿了美国社会学学会理论分会的最佳著作奖。
他开拓了一个新的社会理论领域:机器与机器之间关系的研究。目前研究证券市场和高频交易最出名的是爱丁堡大学的Donald MacKenzie,但是Borch对他的研究提出一些批评,也会对Latour提出简要批评。
Borch并非理论上自说自话,而是做了很多金融领域的经验研究(多是合作),访谈了200多位金融从业者,因为由于证券交易涉及到“高频交易”,是非常算法化的世界。他也脚注中小讽刺了一下MacKenzie居然访谈这么多人但没注意到这个问题。
光是2021年,他就发表了三篇
Machine Learning and Social Theory : Collective Machine Behaviour in Algorithmic Trading.
European Journal of Social Theory
Bo Hee Min; Christian Borch / Systemic Failures and Organizational Risk Management in Algorithmic Trading : Normal Accidents and High Reliability in Financial Markets.
Social Studies of Science,
The Absorption and Multiplication of Uncertainty in Machine-learning-driven Finance
British Journal of Sociology
Borch主编一份社会理论刊物, 正在就这一议题办专刊,在征稿。
我还会介绍另一位我认为目前最为系统的研究学者,也是LSE社会学系去年的年度演讲者、来自加州大学伯克利分校的Marion Fourcade教授。
她从很早就发表大量关于信用评分、平台经济等领域的研究,多和学生合著,也拿了Google公司支持。没错!拿了互联网公司支持来反对算法社会!
她的研究算是非常系统,并且正在合著出版专书The Ordinal Society。当你看成有人写《XX资本主义》或《XX社会》的书,就知道这人野心不小~~
推荐一些文章:
The Society of Algorithms (with Jenna Burrell)
Annual Review of Sociology 2021
Ordinal Citizenship
British Journal of Sociology 2021
Learning Like a State: Statecraft in the Digital Age (with Jeffrey Gordon)
Journal of Law and Political Economy 2020
Loops, Ladders and Links: The Recursivity of Social and Machine Learning (with Fleur Johns)
Theory and Society 2020
A Maussian Bargain: Accumulation By Gift in the Digital Economy (with Daniel Kluttz)
Big Data and Society 2020
The Fly and the Cookie: Alignment and Unhingement in 21st Century Capitalism
Socio-Economic Review 2017 (SASE presidential address)
Seeing Like a Market (with Kieran Healy)
Socio-Economic Review 2017
Ordinalization
Sociological Theory 2016
Classification Situations (with Kieran Healy)
Accounting, Organizations and Society 2013
* 这是Sociological理论大缸的第608期推送 *