閱讀筆記《懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視》

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《懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視》

【問題在哪？】

人有成見，但你有機會改變人的觀點，卻無法修改數字。

【數位生活】

數位安全警衛收集我們的資訊，推斷我們的行為，掌控我們的資源取得。

有些監控是顯而易見的，例如街角的閉路攝影機、手機的全球定位系統記錄我們的行動、警方的無人機飛過示威現場的上空。

但許多收集資訊及監控行為的裝置，是難以捉摸又看不見的程式碼，嵌在社群媒體的互動中，流過政府服務的應用程式，包覆在我們試用或購買的每件產品上。

它們與社會生活的結構緊密地交織在一起，所以大多時候我們甚至沒注意到自己正受到觀察與分析。

【懲戒貧窮的道德觀】

主張公共服務應該自動化及採用演算法的人，往往說新一代的數位工具是「顛覆性的」。

他們告訴我們，大數據撼動了墨守成規的官僚，激發創新的方案，也增加透明度。

但我們注意看那些針對窮人與勞工階層所設計的專案時，會發現資料分析的新體制其實只是演變，而不是革命。

它只是擴充及延續1980年代以來一直存在的貧窮管理策略罷了，那是一種懲戒貧窮的道德觀。

【模式再現】

新的高科技工具可以讓測量與追蹤更精確，讓資源分享更方便，並提高目標族群的能見度。

在致力提高窮人與勞工個人自主權的系統中，這些工具將保障法律賦予他們的權益。

在這種前提下，整合的資料與現代化的管理不見得會對窮人造成不好的結果。

然而，在我們目前的福利系統中，自動化決策的運作很像古老的懲罰與遏制模式再現。

它對福利申請者進行篩檢，把他們踢出公共資源。

它的作用像守門員，而不是輔助者。

【檢舉者】

最有可能為貧困的父母提供幫助與支援的人都是授權檢舉者，例如教師、 醫護人員、精神科醫生與治療師、托兒服務者、牧師、課後輔導志工和社服機構的員工。

這種侵犯隱私的審查為家長帶來很大的壓力;如果不符合社服機構的期望，家長也會付出很大的代價。

對生活已經非常艱辛的家長來說，往往不堪負荷。

【人為偏見】

打從兒福領域出現以來，人為偏見一直是個問題。

早期，查爾斯·洛林·布雷斯(Charles Loring Brace)的孤兒列車帶走許多天主教的孩童，信仰少數宗教的人需要另外創立一個類似的兒福組織系統。

科學慈善運動的工作者通常有宗教偏見，那些偏見扭曲了他們的決策。

他們認為新教徒的孩子可以獲得寄養家庭的救贖，但天主教徒無可救藥，應該送到中西部的農場去勞動(那些農場大多是新教徒的農場)。

如今，兒福決策中的種族比例失衡現象，拆散了太多的美國黑人與原住民家庭。

那種比例失衡可以追溯到兒福決策中的人為判斷。

但是人為偏見也是預測風險模型的內建特徵。

結果變數是兒童傷害的替代指標;它們不是反映實際的忽視與虐待。

替代指標變數的選擇，甚至連「要不是使用替代指標」這個決定，都反映了人為判斷。

【培養同理心】

貧窮不是一座孤島，而是一片邊疆。

在那片經濟邊陲地區，其實有很多流動，尤其窮人與勞工階級之間的經濟 邊界並不明晰。

一些政策從勞工階級的錢包榨取每分錢，同時又削減窮人的社會福利、免除中產階級與富人的社會義務。

這些政策導致那些生活在經濟邊緣地帶的人彼此相互對立。

他們經常自責，暴力相向，但也有很多共同的經驗。

拆除數位濟貧院的第一個挑戰是，在窮人與勞工階級之間培養同理心，讓 他們相互理解，以便形成有利的政治聯盟。

~維吉妮亞・尤班克斯/紐約州立大學奧爾巴尼分校政治學副教授

~《懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視》

~《Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor》

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