Dec 3 李梅君老師導讀
Lupton, Deborah. Data selves: More-than-human perspectives. Cambridge: Polity, 2020.

沙克爾頓共學讀書團：人文地理學經典導讀系列十一

書目：Lupton, Deborah. Data selves: More-than-human perspectives. Cambridge: Polity, 2020.

範圍：1、3、4章

導讀人：李梅君（中研院民族所）

與談人：余貞誼（高醫大性別所）

時間：2022年12月3日（六）下午2：00

地點：台大地理系202室 / google meet 混合舉行

主辦：科技部沙克爾頓計畫

線上讀書會連結：https://meet.google.com/owu-ccgy-zda

參見楊景仁同學的演講紀要：

​​本次的讀書會大致分成幾個部分，首先李梅君老師介紹作者Deborah Lupton和他的作品，之後進入本次書目Data Selves，接著是余貞誼老師的分享，最後是發問時間。

有「生命力」的資料：The Quantified Self & Lively Data

作者Deborah Lupton的領域，從1990年代醫療、公衛與社會學的交織，到後來轉向數位媒體的研究，近幾年因covid-19造成的醫療數位化也沒有錯過，是位涉略極廣的STS學者。

在Data selves出版前，有一本它的姊妹作──The quantified self (2016)（暫譯：量化自我），《量化自我》強調自我的物質性處在具體的社會文化空間，並解釋自我的資料如何被構成。其中作者提出 ‘lively data’概念，可以理解為「有生命力的資料」，關於資料的「生命力」何在，作者提供四種解釋：

1. 資料本身來自生命

2. 資料本身是流動的

3. 影響生命生活行為的潛能和機會

4. 攸關保險公司規劃、醫療研究，產生對人類生命的(新)想像

梅君老師舉例，女性都會碰到的月經週期數據，資料本身來自生命（人），當期待生孩子時週期資料又有新的意義，這便是Lively data的涵義。

資料與人性：Data Selves

作者撰寫Data Selves最主要的用意在於反駁資料科學「去個人化(depersonalization)」和「去人性化(dehumanization)」的概念，並認為需要新的本體論立場。新的本體論挑戰既有的二分法，包括自我與他者、自然與文化、人與非人以及生與死的分界，個人資料已有模糊以上邊界的可能性；資料是來自我的身體，但他者也可存取。這樣的資料來自生命，但也有很多無機物參與其中，例如我使用計步器，裡面的數字既是我產生，也是機器產生的。

作者呼籲這樣的data-human assemblage，我們從來都不是完整個體，本身是分散式的現象；我們所有的身體，是在有機無機交會的過程中產生，也是開放的過程。

．More-than-human?

本書另一個難懂的名詞是More-than-human (多於人)，多於人的概念是啟發自Donna Haraway和女性主義、新物質主義。作者認為人是和許多非人在關係性互動中產生各式各樣事件，並以拼裝和關係性看待現象。繼續以計步器為例，並不是「我帶儀器跑步產生資料（想像自己是邊界分明的個體）」，而是「我跟計步器感知彼此的存在，並彼此互動產生出數據」，人跟科技本身就有關係性和社會性，並且人與科技永遠是共同演化的。

當描述互動關係時，書中引用研究量子力學的STS學者Karen Barad的建議，以”intraaction”代替”interaction”。我們較常看到的是後者的拼法，前者為Barad自創的，他認為不該把事物先分開看待，或許彼此之間是在一個很大的拼裝中互動的，因此使用了代表內部的”intra”字首。所謂的agency(能動性)，不是可討論「誰擁有」的所有物，而是分散在關係之中，從關係中生產的。

．Agential cut?

這種拼裝關係很快便有疑惑：所有的人和非人都沒有分界、所有人都是一體，那自己怎麼開始行動的？這時候便牽涉了grouping(組群)的技巧，稱為”agential cut”。Agential cut同時在組織群組，也在把某些東西屏除在外，這樣裁切的過程也需要不同的行動者。以工程師的內梗”dirty data”為例，所謂的「髒資料 (dirty data)」指的是未經過掏選、雜訊過多的資料，這時候就會先經過「資料清洗」的程序，讓資料變得乾淨，才好進行下一步程序。

．Data Sense

梅君老師的演講生動，除了作者本身舉的例子，梅君老師也藉由日常的裝置和影劇舉例，例如Pokemon Go、Pikmin Bloom的計步系統、電影《雲端情人》(Her) 、影集《黑鏡》(Black Mirror) 等人和資料的互動、情動為例。最後，Data Selves一書的宗旨是，資料不是中立客觀的事實，是有緊密的身體甚至情動關係、社會關係的，我們可以藉由More-than-human、Agential cuts等概念，在此時代獲得洞見。

與談時間

本次導讀的與談人是來自高醫大性別所的余貞誼老師，貞誼老師認為本書的貢獻是在討論行動者的身體，行動者不只是權力的載體，Lupton貢獻在把行動者能動性、身體感官情緒通通帶回來，用女性主義新物質論闡述，融合STS取徑，也融合了現象學，大膽地提出要運用新的本體論。

貞誼老師也分享她在高醫大開的課「數位生活紀錄 (life loading)」，給學生的作業是關注「測量自己身體的儀器」，並寫出心得。有些同學寫手機使用時間、情緒，但大部分都是測睡眠品質（在場的老師不禁莞爾一笑，原來學生跟老師都有睡眠不足的困擾）。她發現不同人的反應可以分成幾類：有學生認為數據真實地反映了自己，也有些採取後設或批判的態度，例如思考數據是如何產生的？也有人是不關心數據正不正確，而是只要有數據存在，不論真假都有意義，因為自己看到數據後，會根據這些數據採取下一步行動。

無論是何種，大數據的狂熱者所抱持的立場──只要客觀中立，不要用主觀去玷汙乾淨的數據──站在此書或是女性主義的立場，都是被質疑的。對於棘手的數據倫理問題，常常會陷入尋找準則的迷思：如果把資料看作中立客觀，我們會想找出倫理的黃金準則。但如果是採取情境式的觀點，沒有所謂的「上帝之眼」，那也不可能產生黃金準則的倫理。

最後貞誼老師也提出幾個疑問，包含與黑箱社會的差異？該書對於技術物的討論，似乎到後段就不見了？以及當技術物化約身體感覺的時候，有多少人可以用什麼方式來補上脈絡性資訊？梅君老師則回應，書中的確很少看到技術物，也有人回應該書「批判力道不足」，應回應被data傷害的人的感受，不過這本書比前一段黑箱社會更往前一步，黑箱社會好像是黑白分明，彷彿揭開黑箱事件就結束了；但女性主義學者傾向認為沒有客觀分明。