基于数字平台的数据剥削问题研究

郑瑞敏，王一雪

(河北工业大学 马克思主义学院，天津 300401)

随着人类社会进入数字时代，包括人在内的一切事物在网络平台中以数据编码形式存在，资本形态由产业资本、金融资本走向数字资本(digital capital)。在市场扩张逻辑影响下，信息网络以一种前所未有的方式与规模渗透到资本主义经济文化的方方面面，成为资本主义发展不可缺少的工具与动力。[1]数字资本利用平台优势无偿占据大量用户数据，形成新型剥削现象。对数字资本主义的批判研究，需要在深入分析数据剥削形成机制基础上，揭示数字资本对人的隐形管控，这也是对数字时代马克思主义理论的继承、发展和创新。

一、从数据性质的历史演变看数据剥削的宏观背景

在智能时代，数据成为表征人类生存、交往方式和情感的重要生产资料，并呈现出潜在交换价值。数据不仅指计算机系统中的二进制信息单元，还包括具有一定意义的文字、符号、图形、图像、音视频等。“数据”如今已经不仅仅指代传统意义上的“数字”了，而是统指一切电子化的记录。一个视频、一段音频，这在今天都被称为数据。”[2]贝里(David M.Berry)认为数据是对事物的表征，它从来不是天然形成或者自然存在的自然物，而是需要利用特定技术手段才能呈现出来的产物。[3-4]可见，自然界和人类情感、态度、交往行为在数字技术规训下均可成为数据化对象。正如尼克·斯尔尼塞克(Nick Srnicek)所说：“发达资本主义的发展重心在于提取和使用一种特殊的原材料——数据”。[5]数据资源作为一种生产资料蕴藏交换价值，成为资本争夺的核心资源。

从历史上看，数据开发与使用随着计算机网络技术进步与国家政策支持而兴起，其性质经历了国有公共物品、企业私有化资源、隐性的企业私有化这三个阶段的演变。其具体特征和特征如下：

首先，数据作为一种国有公共资源出现。20世纪60年代，美国因缓解制造业盈利危机，将国家发展重点转向计算机和电信产业。美国早期互联网技术由美国国防部、军事承包商和少数用于研究的高校控制和使用，处于非营利阶段，由此产生的数据信息成为重要战略资源。可以看出，此时的数据主要作为一种公共物品应用于国家管理和高校研究。不过，从宏观层面来说，由于技术所限，信息资源只由美国和几个少数国家掌控，这些公共数据资源仍然为这些国家私有，尚未形成全球流动。

其次，私人企业对互联网的扩大使用助推数据私有化进程。网络基础建设和升级需要巨大费用支持，同时，美国政府允许企业用户将网络作为私有财产进行自由开发，互联网的公共服务原则逐渐被市场扩张原则替代，开启其商业化之路。此后，企业内联网拓宽为企业外联网，海量数据在企业各部门之间、企业与企业之间传输，推动企业业务高效开展。正如文森特·莫斯可(Vincent Mosco)所说，互联网不是专门为公众或社区公民提供信息而打造的，而是为公司提供有关服务和消费模式的信息，[6]在这一过程中，数据由国有公共物品转变为企业私有化资源，数据流通范围逐渐拓展。

最后，技术的快速发展加深数据私有化程度，形成数字资本积累。进入21世纪，互联网技术由支持企业间沟通拓展为公众的广泛网络交流，各种搜索网站和生活服务平台借助其多样化功能获取大量用户数据。这些数据被广泛应用于生产流程优化、消费者偏好分析、系统化员工管控等领域，数字平台借助海量数据和算法权力不断挖掘商业利润。网络用户成为生产海量数据的免费劳动者，数据私有性与共享的网络文化呈现共存态势，数字平台成为数据剥削的新场域。科斯定律表明，资本不管一开始属于谁，最后都会流向最善于利用它的模式之中。在数字时代，资本与数据、平台形成联合，数字平台提取和控制数据，形成数字资本积累。作为一种新型资本样态，数字资本是以发达的数字技术为支撑，以平台为中介，以广泛而高效的剩余价值剥削为目的的衍生资本形态。与传统资本形态相比，数字资本并没有改变资本的剥削本质与爆发潜在危机的可能性，并且加强了资本剥削的隐蔽性。数字平台通过提取、售卖用户生产和消费的数据实现数字资本增殖。用户在参与数字劳动和数字资本增值过程中未从平台获取报酬，其对网络活动的依赖感使得数据剥削呈现隐形样态。

二、剩余价值理论视角下数据剥削的形成机制、主要特征和实现条件

剥削概念在马克思主义理论尤其是马克思主义政治经济学理论体系中占据核心地位。马克思把资本主义私有制条件下资本对雇佣工人的剩余价值或剩余劳动的无偿占有称为剥削，深刻揭示了资本主义的剥削本质。在21世纪，数据作为最核心的生产要素，成为资本主义生产的原材料。人们在互联网平台与社交媒体上的每一次搜索、点击、购买等行为都会在数据储存平台上留下信息痕迹，社交媒体平台不断监控用户兴趣、使用行为等，筛选并生成有利于广告商的数据，完成对数字用户的剥削。[7]数据剥削成为一种新型剥削方式，是资本利用互联网平台强制占有网络用户无偿劳动产生的海量数据并用来生产剩余价值的过程。海量原初数据经过分析、处理等环节形成一般数据，数字平台以此获取更大的资本回报。要想探究平台中数据剥削的形成机制，就要探究数据如何由原初数据转化为数据商品，最后转化为数据资本，在这过程中剩余价值的生产是中心环节。

(一)数据剥削的形成机制争议与论析

数字资本积累通过数据商品的剩余价值生产过程实现。劳动者创造的价值由为满足自身需要进行必要劳动所创造的价值和超出自身需求以外的剩余劳动所创造的价值构成，被资本无偿占有的第二种价值就是剩余价值，其实质就是无偿劳动时间的物化。[8]目前学界普遍认为，数字资本条件下剩余价值由用户在互联网平台上产生并被资本占有的数据所创造的价值和有酬员工在剩余劳动时间内产生的价值组成，因此数据剥削过程中剩余价值的生产由有酬员工和无偿用户共同创造。互联网专业技术人员通过编程设计、软件开发、网站设计等方式进行有酬数字劳动，企业以延长工作时间、提高工作效率的方式榨取剩余价值，这种雇佣劳动能够直接生产剩余价值。值得注意的是，有酬数字劳动中雇佣工人并没有受到数据剥削，他们的工作在于处理用户生成数据而不是产生可用于榨取剩余价值的数据资源，网络和大数据技术只是作为企业管理和监控工作人员的技术手段，他们正如马克思机器大工业时代的工人一样，遭受着某种程度的传统雇佣劳动剥削。

关于互联网用户的无酬数字劳动是否能够产生剩余价值这一问题，目前存在两种截然相反的观点：一种观点是以克里斯蒂安·福克斯(Christian Fuchs)为代表的学者认为，互联网用户的免费数字劳动受到数字资本的剥削。福克斯基于马克思的利润率公式提出了数字劳动利润率公式：马克思利润率：p=s/(c+v),(其中s表示剩余价值，c表示不变资本，v表示可变资本)。福克斯的利润率：p=s/(c+v1+v2)，(其中s表示剩余价值，c表示不变资本，v1表示支付给员工的工资，v2表示给互联网用户的工资且v2>=0)。从福克斯提出的数字资本利润率公式可知，依照资本增殖的本性，互联网平台用户的数字劳动被无偿让渡给网络平台，用户获得较少工资甚至零报酬，v2减少的同时s在逐渐增加，平台利润无限增加则代表着的榨取用户剩余价值的无限扩大。此外，福克斯认为“互联网用户的数字劳动创造了社会关系，个人资料数据，用户生成的内容和交易数据(浏览行为)，这是一种数据商品”。[9]企业将数据商品以高于投资的固定和可变资本的价格出售给广告客户，从用户点击广告到选择满意的商品再到商品购买成功，数据商品的剩余价值在流通领域已然实现，用户就成为“互联网产消者”，在这一过程中用户劳动是无偿的并受资本剥削的。

另一种观点认为，只有从事技术的雇佣人员的劳动才能创造剩余价值，数字资本家剥削的也只是互联网有酬员工所产生的剩余价值。其典型看法是数据商品的价值并非由互联网用户即“受众”创造，用户也并未受到互联网平台的剥削。[10]他们认为福克斯混淆了商品的定义，马克思在《资本论》中将商品定义为能够满足人们的某种需要并用于交换的劳动产品。用户在社交媒体上的数字劳动产生的用户生成内容只是一堆零散而庞大的数据，这些数据是形成数据商品的原材料，由于耗费了人自身的体力与脑力，这样产生的数据可以叫做劳动产品，但每位用户产生的原初数据不是都可以用来交换的，只有那些被数据工程师处理后产生的有用数据才具有交换价值，因此原初数据不是商品，用户数字劳动不存在剥削。

以上两种观点皆有其理论依据，数字劳动过程与数据商品的生产过程具有同一性，用户生成数据已经成为数字平台中剩余价值新的增长点，因此，互联网用户是遭受数据剥削的。互联网用户在网络活动中产生的原初数据具有交换价值，符合商品二因素属性，因此，互联网用户产生的原初数据是一种数据商品。从劳动价值论角度来看，数据具有使用价值，“物的有用性使物成为使用价值”,[11]数据被转化为生产资料的过程中体现了有用性；数据具有价值，个人用户的无偿数字劳动产生的数据是人类无差别一般劳动的体现。用户产生的原初数据并不是全部立刻具有交换价值，只有符合当下市场需求的部分数据被企业占有并用作数据商品，但这并不意味着剩余的用户数据是毫无价值的，其交换价值的存在依据市场需求适时调整。用户生成数据是海量并且多样的，平台依据当前市场或其他主体需求收集相应类型的数据，出售给其他市场主体，在这一过程中，其他市场主体获得了数据的使用价值，数据的交换价值也得以实现，用户数据的价值和使用价值统一于数据商品的属性中。因此，广义的数据商品由用户生成数据和经由数据工程师专业化处理后直接面向消费者的数据产品两部分构成。在实际数据商品生产过程中，用户处于全天候的劳动状态，用户用来维持生活需要的有酬工作几乎不涉及数据生成和专业技术人员的工作内容，所以他们在平台上浏览网页、社交、游戏互动等休闲娱乐活动生成的数据，是在有酬工作时间或必要劳动时间之外的闲暇时间产生出来的。笔者认为，这种闲暇时间的数字劳动是劳动者在剩余劳动时间内产生的剩余劳动，最终用户生成数据被数字平台当作生产资料来获取剩余价值，因此用户的数字劳动确是数据商品生产过程的重要阶段，作为产消者的网络用户的数字劳动构成了数字时代剩余价值生产活动的重要环节。此外，企业获取用户数据时，并没有支付相应的报酬或支付较少的报酬，而是将这些数据进行处理，并开发出新数据商品或提供相应服务来售卖，最终由用户进行消费进入再生产领域，原初数据经过生产过程和流通过程衍生出一种以占有数据商品剩余价值为特征的新资本形态——数字资本，这就是数字时代的“资本生资本”。数字平台无限占有用户数据的价值与使用价值为数字资本积累服务，数字资本的形成为数据剥削奠定了基础。

(二)数据剥削的主要特征和实现条件

基于数字平台的数据剥削呈现如下特征：第一，数字平台占有用户无偿劳动的剩余价值存在两种方式：延长工作时间(绝对剩余价值生产)和提高劳动生产率(相对剩余价值生产)，这促进数字劳动从形式吸纳向实质吸纳转变。数字资本家榨取数字劳动者绝对剩余价值的具体表现，就是混淆数字劳动者的工作与闲暇时间。对于数字平台而言，延长了用户的网络活动时间就等于增加了剩余价值生产时间，互联网用户的劳动时间一般不受传统雇佣工作时间和地点的限制，他们没能意识到在线时间是免费为平台生产可用于资本增值的数据原材料，用户可以24小时为资本服务，循环往复以至于数字资本积累的无限增加。数字资本占有数字劳动者相对剩余价值的具体表现就是提高数字劳动生产率。数字平台为了实现资本积累的最大化，利用各种数字技术手段把平台用户的劳动时间极致利用，智能的应用软件、精准的算法工具、完善的功能模式、精准的广告推送，不断提升的使用感与体验感，正是数字生产力进一步发展的体现，数字劳动生产率也随之提高。相较于机器大工业时代，数字时代条件下数据、数字技术和平台的合力作用，使得劳动对资本更深层地实现了从形式从属向实质从属的转变，数字技术参与劳动过程，更高效地促使资本对劳动由形式吸纳到实质吸纳的转变，这一转变过程，意味着数字权力对劳动更深层次、更加隐匿的剥削。

第二，基于以上分析可知，平台对生产数据的无偿劳动用户是存在剥削的，在有偿劳动转移、数据再生产的情境中，其剥削程度相较于机器大工业时代日益加深。马克思曾提出资本对工人的剥削程度公式：m’= m/v(m’为剩余价值率，m为剩余价值，v为可变资本)。由于工人的必要劳动时间是用来生产劳动力价值或可变资本价值的，而剩余劳动是生产剩余价值的，因此剩余价值率还可以这样表示：m’=剩余劳动/必要劳动=剩余劳动时间/必要劳动时间，两个公式都表示资本家对劳动者的剥削程度。相应地，数字劳动中数字资本对数字劳动者的剥削程度也可以用这个公式来表示。社交媒体平台有一个共同的资本积累模式：针对个人用户数据和行为定制的定向广告实现资本积累。数字资本积累模式就是无限制地免费占有数字劳动者的剩余劳动时间来进行剩余价值生产，为减少雇佣人员的工资支付，数字平台逐渐把互联网雇佣人员的工作全部无偿地转移给无酬平台用户，互联网用户的剩余劳动持续增加、剩余劳动时间不断延长、剩余价值被不断获取，因此用户遭受数据剥削的程度会持续加深。

第三，数据剥削在数据商品的生产和占有过程中就已经存在，它早于数据商品的售卖。如果将数字劳动者的原初数据资料置于数据剥削范围内，那么其数字劳动行为与数字商品的产生具有共时性，即数字劳动行为一经产生，便成为可售卖的潜在商品，同时产生剥削情况。数字资本主义时代，包括人的情感、人际交往等非生产性要素在内的生活领域与生产领域都成为数字资本布展的重要场域，资本对劳动者的主要剥削方式由机器大工业时代无偿占有劳动者创造的剩余价值、剥削有酬的雇佣劳动向无偿占有数字劳动者创造的剩余价值、剥削无酬的非雇佣劳动延伸。[12]

通过上述剩余价值生产过程分析可以看出，数据剥削的实现条件在于三个方面：第一，数字平台提供基础设施。数字资本主义时代，收集大量的数据是商业模式的核心，平台为此提供了理想的提取设备。第二，互联网用户产生数据和互联网技术人员的雇佣劳动。用户数据包括其在社交媒体上发布的信息，以及数字平台借助隐私条款及用户协议等在用户不知情的情况下的个人数据挖掘。剩余价值的生产由有薪员工和无偿数字劳动者共同创造，二者不是一分为二的关系，通常是共时性的。相比数字资本对无偿劳动的隐性占有，其对从事数字技术的专业人员的有酬劳动的剥削是明显的，数据工程师分析、处理用户数据，形成可以有效面向消费者的数据商品，数字平台可以通过延长雇佣人员的工作时间和提高劳动强度获取更多剩余价值。第三，数字平台强制无偿占有并售卖数据。数字平台无偿采集用户数据，这些数据经分析、处理后被售卖给广告商，为用户提供精准产品和内容推送，在用户基于精准营销进行消费时，再次产生可供资本增值利用的数据资源。由此可知，数字平台的数据剥削过程包含四个阶段：数据生产-数据处理-数据售卖-精准营销。数字生产劳动的一次生产可以无限供应给不同的消费者来获取无数次的剩余价值，数字资本利用网络用户与数字平台不对等的经济关系进行剥削。同时，数字平台的数据剥削形成循环，打破该循环成为克服数据剥削问题的出路。

三、西方数据剥削的消极后果及路径规约

在西方政治经济秩序下，基于数据剥削形成的数字资本往往被少数企业垄断，其消极后果体现在经济、政治和伦理三方面：在经济层面不断追逐剩余价值，在市场经济运行过程中，数字资本不断扩大生产规模实现数据垄断。一些数字寡头凭借自身的资金、技术等优势在国内外市场中占据极大份额，占据大量数据的大企业凭借互联网平台无偿获取用户的访问记录等隐私数据，并利用数据鸿沟将经济负担转嫁给中小企业，致使中小企业处于劣势境地。在政治层面，候选人可根据不同渠道收集来的选民数据进行预测分析、制定迎合选民需求的演说政策以确保大选的胜利，数据权力在大选中得到极致应用，使得部分网民成为互联网时代政治角逐的工具。在伦理层面，数字平台将人的原始数据进行清洗、筛选，根据平台需求获得附带价值意向的数据，在数据剥削过程中形成对个体生命、人类社会的形塑。数据对个体生命的反身塑形是马克思的“劳动异化”理论。[13]在数字时代的新应用，即作为主体的人所创造出来的数据反过来支配和控制主体自身，成为主体的异己力量。当人们生存的世界日益走向数字化，包括人在内的所有事物都被编译成可识别和统计的数据，数据与资本、平台联合构建起一个包罗万象的数字空间。在这个巨大的数字空间营造的“过滤气泡”中，人们的思维能力、价值观念、行为方式等均在不断重构，比如流量崇拜、数据至上的泛娱乐化价值观念，数据算法对消费世界的重新规划构建起符合资本逻辑的新消费主义[14]等。“唯有当我们被转化为一系列的数据、变成在平台上交流的数字资本的时候，我们的生命才具有意义”。[15]数字资本控制下的人与人之间的关系被异化为一种数据关系，人的生命以一串串赤裸裸的数字形式存在，原本由互联网用户创造的数据经由资本的建构反过来成为支配人的力量。

数字技术与资本联合既可以造福人类，也可成为牟利工具，我们要批判的不是数字技术本身，而是要反对数字技术在资本逻辑下产生的异化与数据剥削。正如马克思在《资本论》中批判鲁德运动时指出的那样：“工人要学会把机器和机器的资本主义应用区别开来，从而学会把自己的攻击从物质生产资料本身转向物质生产资料的社会使用形式”。[16]规避数据剥削现象，需要采取如下举措：

第一，发挥公共权力的监管作用，营造公平有序的发展环境。有序的竞争环境是激发个人和企业参与并推动数字技术和数字产业创新发展活力的重要因素。当代网络系统需要政治干预，在使互联网企业自由参与市场竞争的基础上，仍要坚持公共权力对互联网企业和重要数据资源的监管和主导，确保大中小企业公平参与市场竞争，逐步缩小企业间数字鸿沟，为发展数字经济提供健康运行环境。

第二，维护数字劳动者的合法经济和隐私权益。互联网用户既是数字平台的参与者，其产生的数据也是数字资本增值的源泉，平台在为用户提供相应的商品或服务的同时，更应该保护数字劳动者的合法经济权益和数据隐私安全权益。这些权益的保护，需要相关法律法规的界定和监管，明确数字平台违法行为的法律责任，创新平台算法的监管与处罚机制，限制数据资本权力的无限扩张，正确引导数字资本为市场经济健康发展服务。

第三，世界各国应积极推进数据共享。数字资本不等于数字资本主义，其他国家中也同样存在数字资本，各国市场经济的发展需要融入数据资源这一重要生产要素。随着世界全球化和网络协同化的发展，各国应该积极构建政府主导的多元共享网站或平台，开辟互联网产业和数字技术的非商业化模式，实现数据全球共建、共治和共享，打破企业跨国数据垄断与数据剥削。福克斯曾在《数字劳动和卡尔·马克思》一书中提出建立“共有的互联网”的政治目标，蓝江教授曾在文章中多次提出实现数据共享是克服数字异化的重要途径，数字技术应该以实现数字资源共同占有和使用为目标，彻底实现“互联网精神”的回归，构建网络空间人类命运共同体，朝着实现人的自由而全面发展的共产主义社会前进。

总之，数字资本主义条件下的数字劳动是劳动形态的新变体，数据与平台、资本合谋促使数字资本主义产生新的剩余价值生产和资本积累方式，数据融入数字劳动过程加剧了资本对人的隐性剥削，正确处理好数据资源的公共属性和资本逐利之间的矛盾，仍然需要我们从马克思主义视角去探讨数据剥削的形成机制以及规避路径。因此，批判数据剥削、推进数据共享，对于促进人的自由解放与全面发展具有重要意义。