近两年来“大数据”成为业界和学术界舌尖上的热词，在对“大数据”这一话题的讨论中涉及其应用方面的较多，而对其进行批判性反思的则相对较少。福柯的全景敞式监狱理论却为喧嚣的大数据讨论打了一剂镇定剂。福柯的监视概念在大数据时代背景下出现了数字化、实时性、隐蔽性和预测性四个新特点。大数据时代下的监视作为一种手段，其最终目的是通过用户数据进行更加精准的市场定位。其对市场效益的追求大于其对信息利用的民主追求。对此从法律制度和职业伦理这两个角度构建用户隐私保护防线具有一定的借鉴意义。

一、引 言

对于大数据（Big data）的定义，简单来讲就是，“无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。[1]”它主要有四个特征，即四个“V”：Volume（容量），Variety（种类），Velocity（速度）和最重要的Value（价值）。“Volume是指大数据巨大的数据量与数据完整性。[2]” Variety主要指大数据的种类繁多，尤其是Web2.0时代的到来以及在以互联网为应用平台的支持下，用户自己生产内容（UGC），其内容呈现的多样性也就不言而喻了。Velocity主要指出的是数据生成的实时性以及接收的实时性。Value指大数据时代下，显现的数据虽然是半结构化或者非结构化的，但经过数据的结构化处理以后，散如砂砾的数据却可以显现出巨大的价值。

虽然大数据时代的到来给我们的生活、工作、学习带来了诸多便利，但任何事情都存在两面性，大数据时代也意味着用户的很多信息暴露于各种数据大亨、数据分析公司的眼皮底下，受到其监控。本文主要着眼于福柯的全景敞式监狱的视角，剖析身处大数据时代下的我们，类似于处在全景敞式监狱的环境当中。数据大亨拥有信息数据处理的绝对技术手段，处处并且实时监视着我们的行为，刺激我们的消费欲望，并诱导我们形成符号消费、超前消费、消费至上的消费主义文化观念。

二、大数据的监视——黑暗中的“第三只眼”

大多数的网民在互联网中以无意识的状态生产内容，丝毫没有注意到“第三只眼”时时刻刻在盯着自己、跟踪自己。“我们时刻都暴露在‘第三只眼’之下：亚马逊监视着我们的购物习惯，谷歌监视着我们的网页浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不仅窃听到了我们心中的‘TA’，还有我们的社交关系网。[3]”伴随着物联网的发展，不仅仅是互联网，甚至整个社会俨然成了一个全景敞式监狱。当然，大数据时代下的全景敞式监狱，不论是监视者还是被监视者，以及监视方式等都已发生了极大的变化，但其原理还基本相同。

全景敞式监狱（panopticon）最早是由功利主义哲学家边沁（Jeremy Bentham）设计，其设计结构为“四周一个环形建筑，中心是一座瞪望塔。瞭望塔有一座大窗户，对着环形建筑。环形建筑被分成许多小囚室，每个囚室都贯穿建筑物的横切面。各囚室都有两个窗户，一个对着里面，与塔的窗户相对，另一个对着外面，能使光亮从囚室的一端照到另一端。然后，所需要做的就是在中心镣望塔安排一名监督者，在每个囚室里关进一个疯人或一个病人、一个罪犯、一个工人、一个学生。通过逆光效果，人们可以从瞭望塔的光源恰好相反的角度，观察四周囚室里被囚禁者的小人影。这些囚室就像是许多小笼子、小舞台。[4]”随着互联网的发展，这种结构成为了大数据时代的一种建筑学形象，且监视出现了一些新的特点。

（一）监视的数字化

监视的数字化主要体现在对用户行为记录的数字化上，其以数字化记忆的方式得以实现。“数字化记忆作为一种全景控制的有效机制，不仅支持了对等级森严的机构和社会的控制，并且还会去寻找对他们自身的支持，从而巩固并加深现有的（不平等）信息权力分配。[5]”尼葛洛庞帝（Nicholas Negroponte）早在1996年就提出了“数字化生存（Being Digital）”的概念，他指出人类生存于一个虚拟的、数字化的活动空间，在这个空间里人们应用数字技术从事信息传播、交流、学习、工作等活动从而构成了数字化的生活方式。数字化技术是数字计算机一切运算和功能的基础，0和1是各种信息最基本的数字化表达，而它们的组合却引发了广泛的数字化革命，电视、广播、电影、通信网络都已步入了数字化的发展进程。

数字化让我们接受到越来越多的信息，体验到越来越多的乐趣，而互联网在提供给我们极大便捷的同时也在发生着深远的变化。在Web1.0时代互联网仅仅是信息访问、浏览的工具，但是在Web2.0时代的今天，互联网还是信息共享的工具。人们的数字化活动正在不断地被记录到数字储存器中。从使用电子邮箱到浏览购物网站，一举一动都被一只无形的眼睛监视着。这些呈爆炸式增长的数字信息不断汇集，人们的数字化行为数据得到充分地量化，即便是剥离情景的片段信息，网络平台也可以利用计算机对其进行准确预测和重组。在获得看似更为人性化的服务之外，个人数据是否被少数人应用来获取大多数人的隐私，和控制大多数人利益的问题已成为矛盾的焦点。

（二）监视的实时性

监视的实时性主要指大数据时代背景下，我们的行为随时随地受到监视。数据化的文字输入是现代生活必不可少的日常行为，在电脑以及手机上工作、交流、娱乐都离不开高频率的文字输入。看似微不足道的动作，其背后却隐藏着人们生活习惯、行为取向的综合记录，这些数据在大数据时代有着举足轻重的价值。输入法软件能为我们回想印象模糊的词句，搜索网站能为我们提供最想知道的答案，电子商城能为我们提供我们最想购买的商品，微博的定位功能可以随时随地显示我们所处的位置。通过互联网，我们的想法似乎时刻被他人洞悉。

对文字输入信息的收集，可以看作是一种日常生活中不间断的信息监视，而数字化记忆又形成了一种更为严酷的数字圆形监狱。伴随着每一次敲击电脑键盘，触摸手机屏幕的文字输入，我们的所想所为被时时刻刻地记录下来，这些信息再被他人经过数据化的处理实现影响实施的最大化。

（三）监视的隐蔽性

“‘可见性’是圆形监狱构成并正常运作的一个关键要素。被监视者和监视者，一个在明处，一个在暗处。于是，在明处的囚犯随时能被监视却看不见监视者，而在暗处的监视者能清楚地观察到在明处的囚犯的一举一动，却不被发现。[6]”在传统时代的圆形监狱中，被监视者虽然看不见监视者，但可以知道自己受监视这一事实。然而大数据背景下，圆形监狱出现的一个明显的新特点是，用户在应用互联网之时很多时候全然不知背后有“一双眼睛”一直在盯着自己。在被监视者心中，监视者以缺场的形式存在。这大大减少了用户对被监视的忌惮心理，互联网应用的匿名性更使其对自身的网络行为降低警惕，遗留下更多的蛛丝马迹，这为监视者分析用户行为提供了大量的非结构性数据。

（四）监视的预测性

在以往全景敞式主义的视角下，监视者可以对被监视者的言语、行为进行记录并加以保存，但对被监视者未来将要做出的行为却难以预测，这种预测难以实现的一个重要的原因是被监视者忌惮于自身所处的被监视的环境，他们会对其行为加以自我约束，可能不会完全表现出真实的自我。然而身处大数据时代下的被监视者则不一样，基于监视的隐蔽性和网络的匿名性心理，用户会更加真实的表露自身的言语和行为。这为监视的预测性提供了更真实的信息。“大数据的核心就是预测”，“大数据不是要教机器像人一样思考。

相反，它是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。[7]”明显的例子就是，当当网会根据用户在其网站浏览、收藏以及购买的图书遗留的痕迹，不定时的向用户推荐同类别的图书，搜狗输入法会根据你平时打字的习惯，把你平时常用的字词以及短语放在最前面，人人网等社交网站会根据你平时浏览、发表以及注册的信息不时地向你推荐你的好友动态等。随着云计算的进一步发展，监视者对大数据收集、分析的能力会越来越强，相应的对被监视者行为的预测也会越来越精准。

三、大数据的诱导——消费的“揠苗助长”

社交网络的发展、计算机技术的进步为大数据的挖掘提供了更加便捷的条件。大数据时代下监视只是监视者收集、记录用户信息的一种手段。利用数据挖掘技术分析用户的行为习惯、特点、喜好，预测其消费行为，最终向其推送消费产品信息，促使其进行消费，甚至引导用户的消费观才是最终目的。大数据的挖掘强化了消费至上的观念成为现今消费主义不断盛行的帮凶。鲍德里亚在其著作《消费社会》中指出“我们今天到处被消费和物质丰富的景象所包围，这是由实物、服务和商品的大量生产所造成的。”大数据挖掘催生出的精准化营销，以推送更适合用户口味的消费信息刺激用户进行消费，构筑消费主义文化。在这一过程中主要基于用技术手段对消费行为进行实时监测，以及对消费行为的数据分析催化消费主义观念这两个方面。

（一）被技术统治的消费行为

大数据四个特性中最后一个是Value（价值），其实现途径在于对浩瀚的半结构化、非结构化数据的收集和分析。如马克?波斯特（Mark Poster）在《第二媒介时代》中所言，“在经济领域内，进行网上销售的零售商把他们积累的客户资料视为自己的财产，视为一种有价资产，这种资料是他们从销售中获得的副产品，他们还可以进而卖给其他零售商。[8]”监视者根据用户的分析报告，针对不同类型的用户适时推出适宜的产品信息。

近几年逐渐兴起的“精准广告”就属于这一应用的典范，指的是“在对受众行为进行准确研究的基础上，借助现代信息技术手段和强大的受众数据库资源而建立的个性化的受众沟通服务体系，在实现企业广告精准投放目标消费者的同时，也给消费者创造了满意的沟通体验。9]”[其技术支持主要源自云计算的发展，“云计算通过数据仓库，将分散的海量数据（PC端、手机端、应用端等）统一导入云端平台，在大规模分布式计算机群上实现数据的整合、管理、挖掘、建模和应用。[10]”并且数据监视者“根据用户上网的综合行为来分析他的特征，包括用户注册时的一些基本信息：他搜索过什么广告，浏览过什么样的网页以及在页面的停留时间等。通过对这些信息的提取和分析可以准确识别用户特征获得用户消费需求，从而锁定目标用户进行精准广告投放。[11]”

（二）被催化的消费主义观念

在数字圆形监狱下，数据大亨掌握用户大量的数据，并依此作为用户行为研究、刺激用户消费欲望的基础。这一现象固然要引起我们的警惕，但是，最令人担忧的莫过于，根据分析结果不断对用户进行消费欲刺激催生消费至上的消费观念。

首先是引导用户进行符号消费。传统消费者主要关注的是商品的使用价值，而现代消费文化崇尚的是符号的消费，引导消费者满足于其对商品建构的意义。“人们购买某种商品和服务，主要不是为了它的实用价值，而是为了寻找某种感觉，体验某种意境，追求某种意义。而这种符号的生产和营销，意义的生产和营销是绝对离不开媒体的参与，离不开现代传媒的推波助澜的。[12]”大数据公司通过对用户数据的挖掘，了解用户心理，将各种符号化了的商品通过互联网应用平台不断地推向用户的眼前，促使其进行消费。除了符号化了的商品之外，与此相伴随的还有劝服性的话语，其主要是以符号的“示同”和“示异”功能得以体现。“所谓‘示同’，就是通过消费来表现与自己所认同的某个社会阶层的相同、一致和统一。所谓‘示异’，就是通过消费显示与其他社会阶层的不同、差别和距离。两者结合就使消费者获得了在社会中的自我定位。[13]”如此一来，掌握着用户行为动态的数据大鄂，根据用户的自我认同心理，不断地诱导其进行符号消费。

其次是刺激用户进行超前消费。在大数据时代背景之下，众多的电子商务公司掌握用户大量的购物数据，在不断刺激用户消费欲望的同时，难免会塑造用户的超前消费观念，最终导致用户形成习惯性超前消费行为。根据中国互联网网络信息中心2013年3月份发布的《2012年中国网络购物市场研究报告》显示：2012年，我国网购用户人均年网购消费金额达到5203 元，与2011年相比增加1302 元，增长25%。2012年，用户网购频次有了显著的提升，用户半年平均网购次数达到18次，较2011年增加3.5次。同时，半年网购10次以上的用户比例提升较快，增加了23.8个百分点，达到54.5%。这些数据虽然未能直接反映用户的超前消费行为，但从用户人均年网购消费金额和网购频次的增幅来看，一些用户的超前消费行为以及潜在的超前消费观念也难以被抹去。而背后的一大推手则少不了电子商务公司基于用户数据的云计算分析。

四、结 语

不可否认大数据时代的到来，为我们的学习、生活带来诸多便利。然而这并不代表大数据时代的到来可以解决一切难关，其试图突破的道德枷锁，引领的消费倾向等问题仍未得到妥善的处理。甚至蔓延到网络信息领域，如最近美“棱镜”监听项目的曝光，层出不穷的企业泄露客户资料事件，又涉及网络安全问题，再次向我们发出大数据时代下个人隐私保护的预警。

对此立法是最好的解决途径，完善的立法不仅对保护用户隐私来说极其重要，而且对政治民主进程的推进也比不可少。例如“规定只有用户需要个性化服务定制的时候，提出需求，大数据公司才可以调用该用户的信息，其他情况下的信息调用都采取匿名的方式，否则就视作侵犯隐私。[14]”同时这也是对用户的一种尊重。立法固然能在机制层面解决问题，然而落实到微观层面还是需要相关从业者加强自身职业道德修养，提高自身的约束力，在未获得允许的情况下坚决不越“雷池”半步。“如果不从法律制度和职业伦理双重角度去构建保护个人网上隐私的防线，任由各种利益集团和个人无限制地挖掘和疯抢，乃至不断转手倒卖，那么我们每一个人都将丢掉自己最后一块‘遮羞布’。我们将重新回到蒙昧时期的‘丛林’，再一次‘重新部落化’成为原始人。[15]”

任何技术决定论、工具理性或者过度乐观主义都只能是问题认识的一个方面。正如伽达默尔（Hans-Georg Gadamer）所言，任何历史都是“效果历史”，是偏见组成了我们的认识。对大数据多角度认识同样也是如此，多维度的分析可以为我们提供重要的参考价值。本文基于福柯的“全景敞式监狱”视角来审视大数据时代的到来，希望给一路昂扬的“大数据”赞歌带来一次理性的降温。（作者简介：康国卿，男，江西师范大学传播学院新闻学硕士研究生；主要从事新闻实务研究；柳小龙，男，浙江工业大学人文学院新闻传播学硕士研究生，主要从事传播学研究。）

参考文献：

[1] 张意轩,于洋.大数据时代的大媒体[N].人民日报,2013-01-17.

[2] 陈昌凤.“大数据”时代如何做新闻?[J].新闻与写作,2013(1).

[3] 余建斌,赵展慧.大数据崛起[N].人民日报,2013-02-22.

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[5] (英)米歇尔·福柯著.刘北成等译.规训与惩罚[M].北京:三联书店,2007.

[6] (英)维克托·迈尔-舍恩伯格著,袁杰译.删除:大数据取舍之道[M].杭州:浙江人民出版,2013.

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[9] 黄薇.3G时代手机精准广告传播策略[J].新闻爱好者,2010(7).

[10] 范晓东.好耶:精准广告不是谎言[J].互联网周刊,2012(7).

[11] 李娜,李爱军.基于用户特征分类的精准广告投放研究[J].电脑知识与技术,2010(1).

[12] 都错了！阿里要用新浪微博的数据干这[EB/OL].http:// www.huxiu.com/article/13911/1.html,2013-05-02.

[13] 许永.现代传播与消费文化[J].新闻知识,2002(12).

[14] 许薇.论大众文化背景下的消费文化[D].浙江师范大学,2006.

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[16] 陆高峰.大数据时代的公众隐私[J].青年记者(上),2013(7).