被計算的童年：數據主義對兒童成長的影響

尕藏草

［摘 要］ 隨著相關技術、設備、互聯網的發展，全面而泛在的數據化成為現實，數據主義思潮盛行。這使得當代兒童正在經歷著各種形式的數據監視。從胚胎時期開始直至整個童年，兒童生理、行為、認知、情感、學習、關系等方面的數據不斷被采集和分析，這既讓兒童養育與教育的科學化和個別化有了可能，又讓兒童的隱私與主體性受到了前所未有的威脅和挑戰。我們應基于兒童的數據權利對兒童使用的數字產品、服務、應用和平臺進行全面規制，在培養家長及教育者的數據素養的同時，從學前教育階段開始就重視兒童個人數據素養的培育，發揮兒童在數據時代的主體性，使兒童能夠成為數據化和數據監視過程中的積極知情者、參與者和決定者。

［關鍵詞］ 數據主義；數據化；數據監視；數據權利；數據素養

隨著互聯網、移動通信、人工智能、傳感器、5G、大數據等數字技術的發展，個體和社會的數據化及數據監視成為算法社會崛起的前提和過程。對數據化和數據監視不加反思地推崇和合理化即數據主義（dataism）。數據主義思想不僅成為一種哲學思潮，也成為大眾流行的思維方式。[1]在數據主義盛行的當下，數據化和數據監視對兒童的影響卻未引起足夠的重視。兒童正在被智能玩具、智能手機、社交媒介、教育軟件、可穿戴式設備等持續數據化，以分析他們的健康、形象、行為、情緒、社會關系和教育效果等。兒童不僅自身參與數據化實踐，其父母、教師、醫生、教育管理者、社區人員以及互聯網平臺都參與到對兒童成長、教育和生活等的數據監視中。兒童及其童年正在逐步成為可以計算的數據生命檔案。全面理性審視數據主義對兒童的影響，是當下兒童研究的應有話題。兒童是如何被數據化和數據監視的？兒童面臨哪些新的機遇和風險？兒童的主體性是被強化還是弱化？如何協同保護數據時代兒童健康成長？上述問題亟待研究者、教育者、技術專家的共同討論、研究和解決。

一、數據化和數據監視：數據主義的核心機制

數據化（datafication）指一種把現象轉變為可制表分析的量化形式的過程。[2]模擬時代的數據化費時費力，而在數字時代，數據化變得簡單可行。①首先，數字設備很容易通過集成電路實現，集成電路芯片是數據感知、采集、存儲、傳輸和處理的核心部件，其發展以摩爾定律的形式朝著更快、更小、更便宜的規律演進。納米級別的芯片為數據化提供了更快的處理速度、更大的存儲空間和更低廉的價格，成為全面數據化的“基礎設施”。②其次，以智能手機為主的數字設備全面普及，谷歌、臉書、微信等大型互聯網平臺以數據流通中樞的形式連接著社會各行各業和個人的日常生活，全面而泛在的數據化成為可能。數據化追求數據流的最大化，自然界中的萬事萬物以及萬事萬物的關系都可以轉化為可計算的數據。[3]正如舍恩伯格所說，數字時代太陽底下所有事物的信息都能被采集并轉化為數據，一些曾經沒有信息價值的事物，如一個人的位置、發動機的振動或者一座橋的壓力，在數據時代都變得有價值了。[4]通過挖掘大數據能夠獲得數據之間隱藏的相關性，為國家、社會、教育和商業治理提供自動化決策、智能評估、個性化推薦、危險預警等數據監視功能。

數據化是數據監視的前提，數據監視是數據化的目的，兩者互相綁定，而隱藏在背后的即數據主義。數據主義將數據作為主體和標準，必定會引發社會各層面的結構變革和功能性變革。[5]

（一）個人數據化

個人數據化包括自我數據化和社會關系的數據化。自我數據化是自我量化的需求，通過實時記錄和分析個體的身體、心理、運動和教育等數據，以更好地評估和計劃自身的健康與發展。[6]社會關系的數據化是社會行動轉化為在線量化數據的過程，允許實時追蹤記錄和預測分析。[7]例如，社交媒介用戶的社會交往數據、購物平臺用戶的購買行為數據、數字地圖用戶的位置移動數據、智慧城市系統的人流數據等?？死锼苟喾颉炜死锟耍–hristopher Kukrik）說：“數據化意味著我們將用新的方式測量自己以及我們的社會。我們的身體、我們的社會關系、自然界，以及政治和經濟……一切都將以比之前更加精細、精確、透徹的方式被獲取、分析和評價。我們正在經歷的，是一場新型的‘解析—解體’?！盵8]數據化正在成為獲得、了解和操控人類行為的主導原則。[9]

個人數據也可分為數字腳印和數字影子兩類，主動留下的數據是數字腳印，被第三方記錄的數據是數字影子。[10]以搜索為例，個人鍵入的關鍵詞是數字腳印，而搜索引擎同時會記錄個人的IP地址、點擊的頁面、瀏覽時刻和時長等，這些即數字影子，個人對數字影子往往是無意識或不知情的。在數字場域，個人的社交、內容生產、娛樂、評論等行為都會留下數字腳印和數字影子，并成為建構個體數字畫像的數據來源。因此，個人數據化是一個主動與被動兼具的過程，逐步使人成為一種“物”，最終數字網絡比人們自己更熟悉自己。[11]數據化成為個體在數字社會中的表征和生存形式。

（二）數據監視

數據監視（dataveillance）是對數據進行采集、追蹤和分析的規則和控制實踐。文本時期的民意測驗即一種數據監視。數字技術使數據監視變得更加高效、廣泛和隱蔽。當下的數據監視不只是描述數據（監控），還包括預測數據（推測）以及以數據為標準制定規則和條例，即數據的規定性。[12]

數據監視可分為自我監視、親密監視、社會化監視或參與式監視。自我監視是個人借助設備和軟件對自己身體、行為、認知、態度和情緒等數據的自我跟蹤，可達到自我調節和自我優化的積極效果。[13]親密監視是有親密關系的一方對另一方的監視，如家庭成員間、夫妻間。[14]通過社交媒介分享個人信息和圖像供他人瀏覽和觀看則是 “社會化監視”[15]或“參與式監視”。[16]上述幾類數據監視發生在不同的社會關系中，既有責任性監視，也有競爭性監視。

有一些監視關系是不對稱的，實施少數人對多數人的監視，形成?？绿岢龅摹俺ㄒ暠O獄”式360度全景監視。谷歌、臉書等大型互聯網平臺對個人數據的采集和分析，以及物聯網發展中各類感知技術系統（衛星定位系統、WiFi、視頻監控系統、傳感器等）都屬于全景式數據監視。此類監視較隱蔽，被監視者往往不知情或無意識。

然而，?？绿岢鋈氨O視時的社會環境與如今相比已發生巨大變化，后全景社會促成一種具有交互性和競爭性的“后全景式監視”（post？鄄panoptic datasurvellance）。此概念提出者甘恩（Gane）認為數字技術并不是監視的主要驅動力，而是后全景社會的本質促就。[17]這種監視通過部分視角而不是360度全景視角對人進行數據監視，旨在促進政府和市場的互動和提升。鮑曼在對福柯的全景監視提出批判時，認為人自身有看和被看的欲望，所以在高參與和高交互的當代媒介環境中，看和被看應該視為一種參與和互動。[18]因此，后全景式監視并不一定只有少數人對多數人的監視，也包括多數人對少數人的監視，以及多數人對多數人的監視。甘恩在融合分析?？?、鮑曼和德勒茲的理論后提出四種監視類型，分別是作為規訓的監視、作為控制的監視、作為交互的監視和作為促進競爭機制的監視。[19]由此可見，監視既有積極效果也有消極效果。同樣，被監視的個人既存在被動性也有主動性。[20]在關于數據監視的社會科學研究中，除了從批判的角度分析商業、政治等組織的數據監視所帶來的隱私和安全問題之外，[21]也有不少研究分析數據監視的積極功能，如更好的自我狀態、[22]規范的競爭環境等。[23]依此辯證和理性的視角，才能夠更全面理解數據監視，也有助于全面分析過度數據化和數據監視形成的數據主義對兒童的影響。

二、兒童成長中的數據化和數據監視

數字技術使得兒童從胚胎和出生開始，直至整個童年時期，都被父母、其他家庭成員、教師、醫生的緊密網絡監視，逐步成為一種被采集和分析的數據集合。數字技術以及全球知識經濟的興起為學校、研究機構、商業和政府提供了前所未有的數據化和數據監視兒童和童年的能力。

（一）學前階段兒童的數據化和數據監視

學前階段兒童的成長過程中，家庭的智能手機、平板電腦和智能家居等數字終端，各類智能類嬰幼兒童用品、養護工具和智能玩具等，以及大型互聯網平臺能將學前階段兒童的生理、健康、情緒、態度、認知、運動和養育過程數據化。此類數據的擁有者和控制者往往是家長、學前教育機構、嬰幼兒用品市場以及大型互聯網平臺等，通過界面監控、算法調控等方式實施不同目的的數據監視。

學前兒童的數據監視中，家長主導的親密監視是主流。隨著智能手機等數字設備的普及和年輕家長對科學養育觀的接納，數字化動態記錄嬰幼兒童成長過程中的生理發展和健康狀態成為一種新型的家庭養育方法。數量眾多的孕期類App以孕周為單位記錄胎兒身長、體重、胎動和胎教次數等數據。養護類 App可為父母提供記錄嬰兒睡眠、母乳、配方奶、輔食、喝水、用藥、疫苗等方面數據的功能。智能類嬰童用品，如具備感知功能的奶瓶、紙尿褲、衣物、嬰兒床和玩具等，可以記錄嬰童的生物數據，如體溫、心跳、呼吸、睡姿、膳食攝入量、氧含量水平等，并實時傳送到與父母手機綁定的App中。兒童養育過程的數據化使得家長能夠實現科學監視，促進科學育兒。

由家長進行的親密監視也會延伸為社會化監視。父母通過數字設備記錄的第一張胎兒B超照、孩子出生時的影像等數據往往是年輕家長社交媒介中的內容生產和重要流量。社會化監視的連接屬性和內容多元性，使得育兒家長的焦慮、壓力、養育知識不足等在社交媒介虛擬共同體中得以釋放和滿足，成為甘恩四種監視類型中的“作為交互的監視”。[24]

其實由家長實施的親密監視中，原始數據由互聯網平臺、手機App、智能產品供應商等占有和控制，通過數據挖掘技術能夠實現對不同年齡嬰幼童身體、健康、家庭養育方式、父母投入，甚至家庭消費能力等方面的分析、評估和預測，達到商業化和競爭性監視。

除家長之外，學前兒童的數據化和數據監視正在成為新型早教市場的運行邏輯和機制。數字化的早教產品和服務通過實時記錄和分析兒童用戶的數據，精準推送個性化內容、服務和產品。尤其是針對3～6歲兒童的早教App和智能設備中，為了提升幼兒的參與度和投入度，會依據實時數據進行獎勵激勵。例如一些可穿戴式設備與App綁定，可記錄幼兒室外活動時間和活動強度。美國的LeapFrog LeapBand是一款針對兒童的健康追蹤智能手環，實時記錄并監視兒童運動量，一旦達到標準，兒童就會獲得撫養虛擬寵物的獎勵。這使得數據監視在兒童參與的情況下成為一種愉悅的監視。

隨著智能手機、平板電腦等家庭數字移動設備使用群體的低幼化，會產生更大規模、更多方位的數據化和數據監視。幼兒在數字設備使用過程中的觀看、游戲等各類交互數據實時被采集和挖掘，成為新產品和新功能開發的數據來源，最終形成從兒童出發再到兒童的數據資本閉環流轉，兒童成為新型監視資本市場的一種期貨。[25]此類數據監視多由大型互聯網平臺、企業等實施，商業利益掩蓋了數據監視過程中對兒童的隱私侵犯、數據濫用等問題，成為眾矢之的。

（二）學齡期兒童的數據化和數據監視

當兒童進入學校教育后，家庭之外的學校、社區和學習平臺等開始加入到兒童數據化和數據監視中。新型數據監視技術在學校的普及，使得學校從傳統閉路電視監控系統向以收集兒童常規數據為主的“數據監視學?！鞭D變，[26]數據監視成為學校進行數字治理的主要手段。在英國，大多數中小學通過監控攝像頭跟蹤學生，通過生物跟蹤技術，如指紋掃描機、視網膜掃描機，以及安裝在書包、校服和校園卡的射頻網絡（RFID）等技術記錄學生到校和在校情況，并將學生的生物數據、校園內位置移動、空間行為和學習行為等數據進行綜合分析。[27]在美國，奧巴馬執政時期提出ConnectEd（連接教育）倡議，通過發放免費電腦和平板電腦，促進學校數字化教育。但大多數學校在免費電腦中安裝了一款名為GoGuardian的虛擬班主任管理軟件，可以過濾學生社交媒介和網絡瀏覽內容，并在學生搜索涉及暴力、色情、自殺等敏感內容時向班主任及學校發送警報。新冠肺炎疫情期間，美國各州學校對GoGuardian需求激增，2021年紐約市、特拉華州和西弗吉尼亞州中小學生的電腦中GoGuardian已全覆蓋，可以對超過2300萬學生的在線信息進行數據化和數據監視。[28]類似GoGuardian的管理軟件趨向于全景式監視，教育管理者通過軟件過濾技術實時監控兒童的言語行為，及時應對他們傷害他人或自身的潛在危險。

隨著兒童年齡增長，同伴和同齡群體可通過社交媒介連接起來，實踐相互“觀看”的社會化監視。有研究發現，社會化監視有益于青少年群體認同和歸屬感的形成，促進青春期健康成長。[29][30]而且，青少年在社交媒介中通過文字、自拍等豐富形式的自我展示，是一種數字媒介實踐中的自我監視，有助于青少年自我認同的形成，[31]更是青少年對社會關系的一種訴求和渴望，形成一種主動的參與式監視，以漣漪推動的傳播效果最終在互聯網絡形成特有的青少年亞文化圈層。[32]

親密監視始終存在于兒童成長過程的學習和生活中。在我國，根據一項調查，兒童智能手表比蘋果、華為等手表的銷售速度更快，智能手表的家長App端可查看孩子三天之內的移動軌跡，并在孩子到達常規地點（家和學校）時給手機發送提醒通知。[33]由父母家長主導的親密監視，成為家長權威和兒童“保護主義”的陣地，但無限制的親密性監視也會影響親子關系，尤其使得青少年認為父母侵犯其個人隱私。[34]

（三）學習過程的數據化和數據監視

學習過程分析是現代教育中通過分析學習過程數據了解學習者學習狀態的重要領域。在傳統課堂教學中，需要指派特定的人員對課堂中學習者的學習行為進行觀察、記錄，整理成學習過程數據，再通過數據分析學習者的學習參與度、學習行為和學習效果等。隨著數據化和數據監視的泛化，學習過程分析也正在成為一種監視類教育技術。英國國家學生數據基地（The UK’s National Pupil Database）從2002年起啟動對英國700萬中小學生數據的采集和分析，并與高等教育數據相連進行綜合分析。美國超過95%的中小學和全世界超過180個國家正在使用一款名為ClassDojo的中小學生學習行為調控App，教師可根據ClassDojo平臺的積極性格指標對學生行為進行獎懲。學生的行為數據可以轉化為Dojo分值，并可以在虛擬教室進行商品交換，該軟件成功地將兒童數據收集轉化為一種游戲化的“愉悅監視”。新冠肺炎疫情期間，全國大多數中小學采用釘釘、騰訊課堂、一起學等平臺進行在線教學。教師可以此獲得學生位置、位移、學習行為等數據，平臺可動態反饋學生答題、討論、作業等情況。目前，前沿的學習分析技術可以通過人工智能深度學習、大數據分析等技術實現對學生的智能評估、學習預測和個性化內容定制。如，Knewton公司開發的“自適應學習平臺”（adaptive learning platform）就可根據學習數據分析學習者特征，實時動態評估每位學習者，并從教學資源庫中為學習者推送個性化的學習內容。

除了對學習過程中兒童認知進行數據監視外，以情感為主的非認知型數據，也可以通過面部攝像頭、視頻、眼動儀、溫度感應器、紅外線探頭等設備和技術實時采集和分析，進行檢測和評估。至此，兒童的身體、思想和情感都成為受監視的對象，通過數據和視覺化的方式呈現以供檢查。范戴克（Van Dijck）將數據監視比喻為社會的核磁共振成像（MRI），疾病并不會在成像上留下明顯的痕跡和證據，只有通過醫師不斷調整機器參數才能最終給出解釋和鑒定。[35]基于大數據的學習過程分析平臺對學生的數據抓捕、聚類分析、特征總結、學習預測等，其實是平臺開發者、算法工程師、數字技術專家、認知學習領域專家通過算法建立數據模型，并調整輸入參數和數據維度，最終給出個性化診斷或預測。數據主義邏輯下，數據是主體和標準，學生被數據“代理”，以數據為中心的學習過程分析正在悄然改變著“兒童本位”及“以學習者為主體”的現代教育理念。

三、數據主義對兒童和童年的影響

數據主義視一切為數據，主張以數據為中心的世界觀，它既有造福人類的人道價值，但也存在無法擺脫的技術局限性。首先，數據化使得兒童的成長和教育得以量化，實時轉化為數據模型和可視化界面呈現兒童變化，以更加科學的方式干預和調控教育過程，促進兒童身心發展。同時，教育大數據使得個別化教學、因材施教的教育理念在技術賦能下成為可能。但數據主義的技術神話，以追求數據的自由和數據流的最大化為目的，若沒有技術倫理的規制和約束，兒童不可避免會面臨各種數據風險，尤其是兒童隱私，甚至以數據為主的思維和邏輯必會威脅兒童的主體地位。

（一）養育和教育的量化與科學化

兒童的身體、位置、行為、情緒、心理、關系，甚至思維方式等正在普遍被數據化，數據成了養育和教育兒童的中介，從不同維度反映了兒童成長的變化。作為數據監視的實施者，家長、教師、醫生、教育機構、教育平臺等依賴大數據挖掘技術實現養育和教育過程的“量化”，動態調整養育和教育策略，達到科學育兒的目的。同時，對兒童的親密監視和社會化監視，有益于父母成為合格和有愛的父母，有益于教師和醫療人員形成專業的職業身份，表現負責任的角色。[36]由此，基于量化和科學化的數據監控具備一種新型的道德關懷，一種超越人性的向善的特質。[37]

（二）個別化教育

教育的宗旨是促進每個兒童的個體發展?，F代學校課堂教學難以實踐個別化教育，數據主義使其成為可能。大數據背景下，個別化教育具備動態性和私人定制兩個特點。動態性體現在個體學習過程可以實時數據化，兒童的學習行為、內容瀏覽、作業完成情況、小組參與程度等各類數據腳印與數據影子，可以被實時采集并分析，完成對學習者的“認知引導”功能。私人定制建立在大數據及時反饋的基礎上，它要求有充足的反饋數據流向平臺，算法基于反饋數據抓捕學習者的學習特點和學習困境，為學習者智能推薦個性化教材、教學內容列表、問答練習和任務分配，并恰當地付諸實踐。

另外，與傳統科學側重數據共性不同，大數據側重分析數據的個體特性，差異值往往脫穎而出。兒童成長過程中的潛在風險、被忽視的兒童、兒童的特殊行為能夠通過數據監視被發現和診斷，報告給數據監視者。例如留守兒童、學習困難兒童、心理問題兒童的識別和干預，自殺、霸凌等行為的發現和制止等。

（三）兒童隱私侵犯

數據化和數據監視使得兒童從出生開始就已經成為一系列數據生命檔案，面臨各種數據風險，尤其是隱私侵犯。聯合國兒童基金會將數據時代兒童隱私劃分為物理、傳播、信息和決策性隱私四個方面。[38]物理性隱私主要指實時影像技術會暴露兒童的圖像、活動或位置。傳播隱私指無關他人可以獲悉兒童的評論、聊天和短信內容。信息隱私發生在兒童未理解或不情愿的情況下對兒童個人數據的收集、存儲和處理。決策性隱私的侵犯主要表現在限制兒童獲得有用信息或限制兒童對自動決策生成的影響，自動決策限制了兒童獨立決策的發展。面向兒童的教育產品、數字設備、學習分析平臺和大型互聯網平臺都存在不同程度的對這四類兒童隱私的侵犯。若缺少對兒童隱私的全面考慮，兒童會遭受比成人和以往時代兒童更嚴重的傷害。

（四）兒童主體性被遮蔽

數據主義推崇算法至上，兒童在算法社會成為一個“可計算的人”。算法會根據平臺方價值、偏好或利益，對兒童數據進行算法過濾、算法定制、算法評估等管理與控制。算法成為一種新型的權力，影響著兒童的成長和教育。例如，在一些兒童戶外運動類數字設備中，在線時長、運動類型、運動時長等成為衡量健康兒童的目標，算法在收集數據時就對兒童進行等級劃分、標簽標識并加以過濾。當兒童在算法系統中被貼上“標簽”時，關于兒童的性別、民族、健康等方面的歧視與偏見，就以數字化的形式掩蓋在不透明的算法體系中。

兒童使用的絕大多數平臺、軟件和設備都是由成人制作，按照成人的需求來建構的，而不是在尊重兒童的經驗或思想的前提下建構的?！傲髁恐辽稀笔腔ヂ摼W平臺的共識和算法變量，更是成人規則的體現。作為設計者、開發者、運營者的成人以算法規則的形式傳遞著成人的審美標準。在不同的互聯網平臺中，兒童成人化的現象便是典型的體現，如抖音App中兒童網紅的短視頻和直播體現出明顯對成人的模仿，從穿著、語言和行為上向成人靠近。互聯網從技術、平臺、內容到傳播都是成人的世界，成人規則以一種更加隱性的方式出現在兒童的網絡空間和媒介實踐中。

兒童是不同于成人的群體，本性天真、純潔，以自己獨有的方式認識世界和參與世界。當遭遇數據化和算法后，兒童潛在地具備了物質屬性，逐步喪失兒童中心的主體地位，被數據“代理”、被算法“計算”。

四、數據時代兒童保護策略

數據化和數據監視意味著萬物都在被映射為數據，并被“看”和監視，童年也會因此成為一段被計算的數據生命歷程。聯合國兒童基金會2017年度報告《數字時代的兒童》中指出，如果數據治理缺乏更廣泛和同一的倫理框架，兒童可能會遭受比成人更為嚴重和深遠的影響。[39]審視和反省兒童的數據化和數據監視，秉持價值理性與工具理性的協同平衡，更需要從權利制度、組織規制、兒童自身、家庭和學校內外協同等各個方面保護數字時代的兒童。

（一）數據時代兒童的五項權利

1989年聯合國決議通過的《兒童權利公約》被認為是迄今為止最成功和最全面的國際公約。然而《公約》中關于兒童的信息保護多是針對大眾媒介，無法為當下數據時代的兒童提供權益保護。歐盟《通用數據保護條例》是一個逐步具有國際影響力的條例，雖強調對兒童數據的特別保護，但缺乏全面性。我國2020年修訂的《未成年人保護法》提出防范未成年人沉迷網絡的法律法規。美國、英國、日本等國家也分別提出具有國別差異的保護制度，在一定程度上保護了兒童。然而鑒于數據時代兒童面臨比以往任何時代更加復雜和隱蔽的技術影響，因此更需要一個具有國際影響力的數據時代兒童權利文書。

“五項權利基金會”（5 Rights Foundation）是一個以聯合國《兒童權利公約》為宗旨的專門針對兒童數據保護的國際化基金會。該基金會提出五項兒童應該享有的數據權利，分別為抹除的權利（the right to remove）、知情的權利（the right to know）、安全和獲得支持的權利（the right to safety and support）、告知和有意識使用的權利（the right to informed and conscious use）、數字素養的權利（the right to digital literacy）。目前已有聯合國兒童基金會等182個機構和組織與該基金會簽署協議，依據五項權利規制自身。

大多數平臺采用年齡限制、基于年齡段的內容審查等策略保護兒童，但僅保護到兒童接觸的內容和兒童隱私。如果以保護這五項兒童數據權利為宗旨對兒童使用的數字產品、服務、應用和平臺進行規制，會從全方位保護數據時代兒童的健康成長。五項權利為不同國家制定相關兒童數據保護制度提供了國際化標準，未來更需要五項權利的細化及其在世界各國的實踐。

（二）發揮兒童在數據時代的主體性

1989年聯合國通過《兒童權利公約》，萬維網也在同年誕生。歷經30余年，萬維網更新迭代進入以數據和算法為核心的時代。數據化和數據監視使得人類的主體性逐漸消隱與模糊，數據成為人類的代理化主體和媒介化主體。[40]《兒童權利公約》提出的“尊重兒童的意見”“兒童有權對影響他們的一切事項發表自己的意見”“成人對于兒童的意見，應按照其年齡和成熟程度給予適當的看待”等，強調兒童主體性的權益在數字場域的踐行困難重重。以學習平臺為例，學生的數據能隨時反饋給教師和家長，而兒童自己關于平臺體驗的聲音卻不被關注。同時，學習分析平臺將決策分配給自動化的專有系統，兒童幾乎沒有機會參與個人數據的處理或使用。學習平臺等數據監視方用客觀、量化的科學話語代替兒童自身的體驗和意見，兒童的自我決策能力得不到發展，最終會導致兒童在這場新型主體性之戰中越發邊緣化。

兒童的數據化和數據監視過程中，應重視兒童的聲音，讓兒童參與其中，并給予一定的決定權。讓兒童決定個體數據的公開與否和公開數據的類型，知曉被監視的數據和監視結果，參與數據的分析、應用和創新，使兒童成為數據化和數據監視過程中的參與者、知情者和決定者。

（三）培育兒童個人數據素養

培育兒童的個人數據素養是保護數據時代兒童和發揮兒童主體性的主要策略。2019年，甘邦拉齊奧（Pangrazio） 和塞爾溫（Selwyn）提出了一種基于批判素養（critical literacy）的個人數據素養，其結構共包括五個部分，分別為數據識別、數據理解、數據反思、數據應用和數據策略（見表1），從批判的角度培育個體對數據的理解和反思，指導個體全面認識和應對數據的各種“隱藏”性質和功能。[41]

兒童個人數據素養的培育需要依靠教育機構、數字設備和平臺方的協同培育。針對不同年齡段兒童認知特征，進行多渠道培育。安德魯（Andrew）和林迪亞（Lyndia）的實驗研究發現，即使是學前兒童也可以通過具體、形象和游戲化的設計，讓他們在與智能玩具和設備的交互中逐步形成個人數據意識和初步的個人數據素養。在該研究中，兒童在一定的故事和游戲情境中與智能玩具交互，其行為、語言和位置數據被分析后制作為可視化圖表呈現給兒童，讓兒童認識到智能玩具中攝像頭、重力傳感器、紅外線傳感器等對個人數據的記錄、采集和分析，逐漸形成個人數據意識。基于研究結果，安德魯和林迪亞建議兒童智能產品的設計和制作者應該通過情境化設計讓兒童用戶逐步認識到產品和服務的功能，及其數據化和數據監視的方式，從學前階段開始培養個人數據素養。[42]

（四）培養家長及教育者的數據素養

因為數據化和數據監視的隱蔽性，如果兒童身邊的家長、教師等成人缺乏一定的數據素養，就很難有效保護兒童數據。例如，一項在澳大利亞東部各類學校實施的“健康和體育”課程教學項目中，學生的身體、運動和實踐的各項記錄轉化為數據，由學校和第三方使用以評估學生的健康和學習并進行監督。然而在項目實施中教師很少會質疑“誰會用學生數據”，更缺乏“是否會濫用數據”的擔憂和警惕。[43]2016年，美國“未來隱私權論壇”③發布了《學生數據隱私家長指南》，這是一份讓家長全面了解兒童數據隱私并提供具體保護和解決策略的指南，包括家長與學校協同保護策略。論壇同時發布《學生數據：信任、透明度和同意的作用》，提出學校在使用學生個人數據時要有年齡驗證和學生知情同意等設置。

當兒童身邊承擔養育和教育的成年人具備基本數據素養時，會了解數據化和數據監視賦能兒童和教育的積極效果，更會掌握作為家長、教師、醫生如何借助智能評估和預測信息促進兒童成長，同時會對數據濫用提高警惕，及時預防兒童暴露于不健康信息、隱私侵犯、兒童誘騙和網絡霸凌等數據風險中。最終，為兒童成長營造和提供健康良好的數據環境。

注釋：

①模擬時代，聲音、圖像、視頻等不同信號采用的記錄方法和存儲介質各不一樣，且只能達到對原始信息相對準確的復制。原始信號在處理、存貯和傳遞過程中，容易受噪聲影響。而數字時代，文字、聲音、圖像、視頻等信號都用二進制轉化，記錄和存儲形式相同，不受噪聲影響，復制后的信號和原始信號的質量相同。

②摩爾定律，是英特爾創始人戈登·摩爾在1965年提出的關于集成電路演進的定律，他認為“在價格不變的情況下，集成電路上可容納的元器件的數量每隔 18～24 個月便會增長 1 倍，同時性能也將提升 1 倍”。也可以說，集成電路以更快、更小、更便宜的規律演進，每18個月集成電路的復雜性就增加一倍，而價格下降一半。

③未來隱私論壇（Future of Privacy Forum，FPF）是針對數字場域隱私保護的非營利性組織，發布了《學生隱私宣言2020》（首次發布時間為2016年）。

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Calculated Childhood： the Influences of Dataism on Children

KELSANG T

（Educational Science and Technology School， Northwest Minzu University， Lanzhou 730030 China）

Abstract： With dataism， children are experiencing profound datafication and dataveillance from embryonic period to school years， from daily life to learning， from cognition to emotion. It makes scientific and individualized childcare and education possible， but challenges tremendously children’s privacy and subjectivity at the same time. Children’s data rights should be respected and protected in the digital age. Data literacy of children and their parents and teachers should be cultivated to give full play to children’s subjectivity and participation in the process of datafication and dataveillance on them.

Key words： dataism， datafication， dataveillance， data rights， data literacy

（責任編輯：劉向輝）