被计算的童年：数据主义对儿童成长的影响

尕藏草

［摘 要］ 随着相关技术、设备、互联网的发展，全面而泛在的数据化成为现实，数据主义思潮盛行。这使得当代儿童正在经历着各种形式的数据监视。从胚胎时期开始直至整个童年，儿童生理、行为、认知、情感、学习、关系等方面的数据不断被采集和分析，这既让儿童养育与教育的科学化和个别化有了可能，又让儿童的隐私与主体性受到了前所未有的威胁和挑战。我们应基于儿童的数据权利对儿童使用的数字产品、服务、应用和平台进行全面规制，在培养家长及教育者的数据素养的同时，从学前教育阶段开始就重视儿童个人数据素养的培育，发挥儿童在数据时代的主体性，使儿童能够成为数据化和数据监视过程中的积极知情者、参与者和决定者。

［关键词］ 数据主义；数据化；数据监视；数据权利；数据素养

随着互联网、移动通信、人工智能、传感器、5G、大数据等数字技术的发展，个体和社会的数据化及数据监视成为算法社会崛起的前提和过程。对数据化和数据监视不加反思地推崇和合理化即数据主义（dataism）。数据主义思想不仅成为一种哲学思潮，也成为大众流行的思维方式。[1]在数据主义盛行的当下，数据化和数据监视对儿童的影响却未引起足够的重视。儿童正在被智能玩具、智能手机、社交媒介、教育软件、可穿戴式设备等持续数据化，以分析他们的健康、形象、行为、情绪、社会关系和教育效果等。儿童不仅自身参与数据化实践，其父母、教师、医生、教育管理者、社区人员以及互联网平台都参与到对儿童成长、教育和生活等的数据监视中。儿童及其童年正在逐步成为可以计算的数据生命档案。全面理性审视数据主义对儿童的影响，是当下儿童研究的应有话题。儿童是如何被数据化和数据监视的？儿童面临哪些新的机遇和风险？儿童的主体性是被强化还是弱化？如何协同保护数据时代儿童健康成长？上述问题亟待研究者、教育者、技术专家的共同讨论、研究和解决。

一、数据化和数据监视：数据主义的核心机制

数据化（datafication）指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。[2]模拟时代的数据化费时费力，而在数字时代，数据化变得简单可行。①首先，数字设备很容易通过集成电路实现，集成电路芯片是数据感知、采集、存储、传输和处理的核心部件，其发展以摩尔定律的形式朝着更快、更小、更便宜的规律演进。纳米级别的芯片为数据化提供了更快的处理速度、更大的存储空间和更低廉的价格，成为全面数据化的“基础设施”。②其次，以智能手机为主的数字设备全面普及，谷歌、脸书、微信等大型互联网平台以数据流通中枢的形式连接着社会各行各业和个人的日常生活，全面而泛在的数据化成为可能。数据化追求数据流的最大化，自然界中的万事万物以及万事万物的关系都可以转化为可计算的数据。[3]正如舍恩伯格所说，数字时代太阳底下所有事物的信息都能被采集并转化为数据，一些曾经没有信息价值的事物，如一个人的位置、发动机的振动或者一座桥的压力，在数据时代都变得有价值了。[4]通过挖掘大数据能够获得数据之间隐藏的相关性，为国家、社会、教育和商业治理提供自动化决策、智能评估、个性化推荐、危险预警等数据监视功能。

数据化是数据监视的前提，数据监视是数据化的目的，两者互相绑定，而隐藏在背后的即数据主义。数据主义将数据作为主体和标准，必定会引发社会各层面的结构变革和功能性变革。[5]

（一）个人数据化

个人数据化包括自我数据化和社会关系的数据化。自我数据化是自我量化的需求，通过实时记录和分析个体的身体、心理、运动和教育等数据，以更好地评估和计划自身的健康与发展。[6]社会关系的数据化是社会行动转化为在线量化数据的过程，允许实时追踪记录和预测分析。[7]例如，社交媒介用户的社会交往数据、购物平台用户的购买行为数据、数字地图用户的位置移动数据、智慧城市系统的人流数据等。克里斯多夫·库克里克（Christopher Kukrik）说：“数据化意味着我们将用新的方式测量自己以及我们的社会。我们的身体、我们的社会关系、自然界，以及政治和经济……一切都将以比之前更加精细、精确、透彻的方式被获取、分析和评价。我们正在经历的，是一场新型的‘解析—解体’。”[8]數据化正在成为获得、了解和操控人类行为的主导原则。[9]

个人数据也可分为数字脚印和数字影子两类，主动留下的数据是数字脚印，被第三方记录的数据是数字影子。[10]以搜索为例，个人键入的关键词是数字脚印，而搜索引擎同时会记录个人的IP地址、点击的页面、浏览时刻和时长等，这些即数字影子，个人对数字影子往往是无意识或不知情的。在数字场域，个人的社交、内容生产、娱乐、评论等行为都会留下数字脚印和数字影子，并成为建构个体数字画像的数据来源。因此，个人数据化是一个主动与被动兼具的过程，逐步使人成为一种“物”，最终数字网络比人们自己更熟悉自己。[11]数据化成为个体在数字社会中的表征和生存形式。

（二）数据监视

数据监视（dataveillance）是对数据进行采集、追踪和分析的规则和控制实践。文本时期的民意测验即一种数据监视。数字技术使数据监视变得更加高效、广泛和隐蔽。当下的数据监视不只是描述数据（监控），还包括预测数据（推测）以及以数据为标准制定规则和条例，即数据的规定性。[12]

数据监视可分为自我监视、亲密监视、社会化监视或参与式监视。自我监视是个人借助设备和软件对自己身体、行为、认知、态度和情绪等数据的自我跟踪，可达到自我调节和自我优化的积极效果。[13]亲密监视是有亲密关系的一方对另一方的监视，如家庭成员间、夫妻间。[14]通过社交媒介分享个人信息和图像供他人浏览和观看则是 “社会化监视”[15]或“参与式监视”。[16]上述几类数据监视发生在不同的社会关系中，既有责任性监视，也有竞争性监视。

有一些监视关系是不对称的，实施少数人对多数人的监视，形成福柯提出的“敞视监狱”式360度全景监视。谷歌、脸书等大型互联网平台对个人数据的采集和分析，以及物联网发展中各类感知技术系统（卫星定位系统、WiFi、视频监控系统、传感器等）都属于全景式数据监视。此类监视较隐蔽，被监视者往往不知情或无意识。

然而，福柯提出全景监视时的社会环境与如今相比已发生巨大变化，后全景社会促成一种具有交互性和竞争性的“后全景式监视”（post？鄄panoptic datasurvellance）。此概念提出者甘恩（Gane）认为数字技术并不是监视的主要驱动力，而是后全景社会的本质促就。[17]这种监视通过部分视角而不是360度全景视角对人进行数据监视，旨在促进政府和市场的互动和提升。鲍曼在对福柯的全景监视提出批判时，认为人自身有看和被看的欲望，所以在高参与和高交互的当代媒介环境中，看和被看应该视为一种参与和互动。[18]因此，后全景式监视并不一定只有少数人对多数人的监视，也包括多数人对少数人的监视，以及多数人对多数人的监视。甘恩在融合分析福柯、鲍曼和德勒兹的理论后提出四种监视类型，分别是作为规训的监视、作为控制的监视、作为交互的监视和作为促进竞争机制的监视。[19]由此可见，监视既有积极效果也有消极效果。同样，被监视的个人既存在被动性也有主动性。[20]在关于数据监视的社会科学研究中，除了从批判的角度分析商业、政治等组织的数据监视所带来的隐私和安全问题之外，[21]也有不少研究分析数据监视的积极功能，如更好的自我状态、[22]规范的竞争环境等。[23]依此辩证和理性的视角，才能够更全面理解数据监视，也有助于全面分析过度数据化和数据监视形成的数据主义对儿童的影响。

二、儿童成长中的数据化和数据监视

数字技术使得儿童从胚胎和出生开始，直至整个童年时期，都被父母、其他家庭成员、教师、医生的紧密网络监视，逐步成为一种被采集和分析的数据集合。数字技术以及全球知识经济的兴起为学校、研究机构、商业和政府提供了前所未有的数据化和数据监视儿童和童年的能力。

（一）学前阶段儿童的数据化和数据监视

学前阶段儿童的成长过程中，家庭的智能手机、平板电脑和智能家居等数字终端，各类智能类婴幼儿童用品、养护工具和智能玩具等，以及大型互聯网平台能将学前阶段儿童的生理、健康、情绪、态度、认知、运动和养育过程数据化。此类数据的拥有者和控制者往往是家长、学前教育机构、婴幼儿用品市场以及大型互联网平台等，通过界面监控、算法调控等方式实施不同目的的数据监视。

学前儿童的数据监视中，家长主导的亲密监视是主流。随着智能手机等数字设备的普及和年轻家长对科学养育观的接纳，数字化动态记录婴幼儿童成长过程中的生理发展和健康状态成为一种新型的家庭养育方法。数量众多的孕期类App以孕周为单位记录胎儿身长、体重、胎动和胎教次数等数据。养护类 App可为父母提供记录婴儿睡眠、母乳、配方奶、辅食、喝水、用药、疫苗等方面数据的功能。智能类婴童用品，如具备感知功能的奶瓶、纸尿裤、衣物、婴儿床和玩具等，可以记录婴童的生物数据，如体温、心跳、呼吸、睡姿、膳食摄入量、氧含量水平等，并实时传送到与父母手机绑定的App中。儿童养育过程的数据化使得家长能够实现科学监视，促进科学育儿。

由家长进行的亲密监视也会延伸为社会化监视。父母通过数字设备记录的第一张胎儿B超照、孩子出生时的影像等数据往往是年轻家长社交媒介中的内容生产和重要流量。社会化监视的连接属性和内容多元性，使得育儿家长的焦虑、压力、养育知识不足等在社交媒介虚拟共同体中得以释放和满足，成为甘恩四种监视类型中的“作为交互的监视”。[24]

其实由家长实施的亲密监视中，原始数据由互联网平台、手机App、智能产品供应商等占有和控制，通过数据挖掘技术能够实现对不同年龄婴幼童身体、健康、家庭养育方式、父母投入，甚至家庭消费能力等方面的分析、评估和预测，达到商业化和竞争性监视。

除家长之外，学前儿童的数据化和数据监视正在成为新型早教市场的运行逻辑和机制。数字化的早教产品和服务通过实时记录和分析儿童用户的数据，精准推送个性化内容、服务和产品。尤其是针对3～6岁儿童的早教App和智能设备中，为了提升幼儿的参与度和投入度，会依据实时数据进行奖励激励。例如一些可穿戴式设备与App绑定，可记录幼儿室外活动时间和活动强度。美国的LeapFrog LeapBand是一款针对儿童的健康追踪智能手环，实时记录并监视儿童运动量，一旦达到标准，儿童就会获得抚养虚拟宠物的奖励。这使得数据监视在儿童参与的情况下成为一种愉悦的监视。

随着智能手机、平板电脑等家庭数字移动设备使用群体的低幼化，会产生更大规模、更多方位的数据化和数据监视。幼儿在数字设备使用过程中的观看、游戏等各类交互数据实时被采集和挖掘，成为新产品和新功能开发的数据来源，最终形成从儿童出发再到儿童的数据资本闭环流转，儿童成为新型监视资本市场的一种期货。[25]此类数据监视多由大型互联网平台、企业等实施，商业利益掩盖了数据监视过程中对儿童的隐私侵犯、数据滥用等问题，成为众矢之的。

（二）学龄期儿童的数据化和数据监视

当儿童进入学校教育后，家庭之外的学校、社区和学习平台等开始加入到儿童数据化和数据监视中。新型数据监视技术在学校的普及，使得学校从传统闭路电视监控系统向以收集儿童常规数据为主的“数据监视学校”转变，[26]数据监视成为学校进行数字治理的主要手段。在英国，大多数中小学通过监控摄像头跟踪学生，通过生物跟踪技术，如指纹扫描机、视网膜扫描机，以及安装在书包、校服和校园卡的射频网络（RFID）等技术记录学生到校和在校情况，并将学生的生物数据、校园内位置移动、空间行为和学习行为等数据进行综合分析。[27]在美国，奥巴马执政时期提出ConnectEd（连接教育）倡议，通过发放免费电脑和平板电脑，促进学校数字化教育。但大多数学校在免费电脑中安装了一款名为GoGuardian的虚拟班主任管理软件，可以过滤学生社交媒介和网络浏览内容，并在学生搜索涉及暴力、色情、自杀等敏感内容时向班主任及学校发送警报。新冠肺炎疫情期间，美国各州学校对GoGuardian需求激增，2021年纽约市、特拉华州和西弗吉尼亚州中小学生的电脑中GoGuardian已全覆盖，可以对超过2300万学生的在线信息进行数据化和数据监视。[28]类似GoGuardian的管理软件趋向于全景式监视，教育管理者通过软件过滤技术实时监控儿童的言语行为，及时应对他们伤害他人或自身的潜在危险。

随着儿童年龄增长，同伴和同龄群体可通过社交媒介连接起来，实践相互“观看”的社会化监视。有研究发现，社会化监视有益于青少年群体认同和归属感的形成，促进青春期健康成长。[29][30]而且，青少年在社交媒介中通过文字、自拍等丰富形式的自我展示，是一种数字媒介实践中的自我监视，有助于青少年自我认同的形成，[31]更是青少年对社会关系的一种诉求和渴望，形成一种主动的参与式监视，以涟漪推动的传播效果最终在互联网络形成特有的青少年亚文化圈层。[32]

亲密监视始终存在于儿童成长过程的学习和生活中。在我国，根据一项调查，儿童智能手表比苹果、华为等手表的销售速度更快，智能手表的家长App端可查看孩子三天之内的移动轨迹，并在孩子到达常规地点（家和学校）时给手机发送提醒通知。[33]由父母家长主导的亲密监视，成为家长权威和儿童“保护主义”的阵地，但无限制的亲密性监视也会影响亲子关系，尤其使得青少年认为父母侵犯其个人隐私。[34]

（三）学习过程的数据化和数据监视

学习过程分析是现代教育中通过分析学习过程数据了解学习者学习状态的重要领域。在传统课堂教学中，需要指派特定的人员对课堂中学习者的学习行为进行观察、记录，整理成学习过程数据，再通过数据分析学习者的学习参与度、学习行为和学习效果等。随着数据化和数据监视的泛化，学习过程分析也正在成为一种监视类教育技术。英国国家学生数据基地（The UK’s National Pupil Database）从2002年起启动对英国700万中小学生数据的采集和分析，并与高等教育数据相连进行综合分析。美国超过95%的中小学和全世界超过180个国家正在使用一款名为ClassDojo的中小学生学习行为调控App，教师可根据ClassDojo平台的积极性格指标对学生行为进行奖惩。学生的行为数据可以转化为Dojo分值，并可以在虚拟教室进行商品交换，该软件成功地将儿童数据收集转化为一种游戏化的“愉悦监视”。新冠肺炎疫情期间，全国大多数中小学采用钉钉、腾讯课堂、一起学等平台进行在线教学。教师可以此获得学生位置、位移、学习行为等数据，平台可动态反馈学生答题、讨论、作业等情况。目前，前沿的学习分析技术可以通过人工智能深度学习、大数据分析等技术实现对学生的智能评估、学习预测和个性化内容定制。如，Knewton公司开发的“自适应学习平台”（adaptive learning platform）就可根据学习数据分析学习者特征，实时动态评估每位学习者，并从教学资源库中为学习者推送个性化的学习内容。

除了对学习过程中儿童认知进行数据监视外，以情感为主的非认知型数据，也可以通过面部摄像头、视频、眼动仪、温度感应器、红外线探头等设备和技术实时采集和分析，进行检测和评估。至此，儿童的身体、思想和情感都成为受监视的对象，通过数据和视觉化的方式呈现以供检查。范戴克（Van Dijck）将数据监视比喻为社会的核磁共振成像（MRI），疾病并不会在成像上留下明显的痕迹和证据，只有通过医师不断调整机器参数才能最终给出解释和鉴定。[35]基于大数据的学习过程分析平台对学生的数据抓捕、聚类分析、特征总结、学习预测等，其实是平台开发者、算法工程师、数字技术专家、认知学习领域专家通过算法建立数据模型，并调整输入参数和数据维度，最终给出个性化诊断或预测。数据主义逻辑下，数据是主体和标准，学生被数据“代理”，以数据为中心的学习过程分析正在悄然改变着“儿童本位”及“以学习者为主体”的现代教育理念。

三、数据主义对儿童和童年的影响

数据主义视一切为数据，主张以数据为中心的世界观，它既有造福人类的人道价值，但也存在无法摆脱的技术局限性。首先，数据化使得儿童的成长和教育得以量化，实时转化为数据模型和可视化界面呈现儿童变化，以更加科学的方式干预和调控教育过程，促进儿童身心发展。同时，教育大数据使得个别化教学、因材施教的教育理念在技术赋能下成为可能。但数据主义的技术神话，以追求数据的自由和数据流的最大化为目的，若没有技术伦理的规制和约束，儿童不可避免会面临各种数据风险，尤其是儿童隐私，甚至以数据为主的思维和逻辑必会威胁儿童的主体地位。

（一）养育和教育的量化与科学化

儿童的身体、位置、行为、情绪、心理、关系，甚至思维方式等正在普遍被数据化，数据成了养育和教育儿童的中介，从不同维度反映了儿童成长的变化。作为数据监视的实施者，家长、教师、医生、教育机构、教育平台等依赖大数据挖掘技术实现养育和教育过程的“量化”，动态调整养育和教育策略，达到科学育儿的目的。同时，对儿童的亲密监视和社会化监视，有益于父母成为合格和有爱的父母，有益于教师和医疗人员形成专业的职业身份，表现负责任的角色。[36]由此，基于量化和科学化的数据监控具备一种新型的道德关怀，一种超越人性的向善的特质。[37]

（二）个别化教育

教育的宗旨是促进每个儿童的个体发展。现代学校课堂教学难以实践个别化教育，数据主义使其成为可能。大数据背景下，个别化教育具备动态性和私人定制两个特点。动态性体现在个体学习过程可以实时数据化，儿童的学习行为、内容浏览、作业完成情况、小组参与程度等各类数据脚印与数据影子，可以被实时采集并分析，完成对学习者的“认知引导”功能。私人定制建立在大数据及时反馈的基础上，它要求有充足的反馈数据流向平台，算法基于反馈数据抓捕学习者的学习特点和学习困境，为学习者智能推荐个性化教材、教学内容列表、问答练习和任务分配，并恰当地付诸实践。

另外，与传统科学侧重数据共性不同，大数据侧重分析数据的个体特性，差异值往往脱颖而出。儿童成長过程中的潜在风险、被忽视的儿童、儿童的特殊行为能够通过数据监视被发现和诊断，报告给数据监视者。例如留守儿童、学习困难儿童、心理问题儿童的识别和干预，自杀、霸凌等行为的发现和制止等。

（三）儿童隐私侵犯

数据化和数据监视使得儿童从出生开始就已经成为一系列数据生命档案，面临各种数据风险，尤其是隐私侵犯。联合国儿童基金会将数据时代儿童隐私划分为物理、传播、信息和决策性隐私四个方面。[38]物理性隐私主要指实时影像技术会暴露儿童的图像、活动或位置。传播隐私指无关他人可以获悉儿童的评论、聊天和短信内容。信息隐私发生在儿童未理解或不情愿的情况下对儿童个人数据的收集、存储和处理。决策性隐私的侵犯主要表现在限制儿童获得有用信息或限制儿童对自动决策生成的影响，自动决策限制了儿童独立决策的发展。面向儿童的教育产品、数字设备、学习分析平台和大型互联网平台都存在不同程度的对这四类儿童隐私的侵犯。若缺少对儿童隐私的全面考虑，儿童会遭受比成人和以往时代儿童更严重的伤害。

（四）儿童主体性被遮蔽

数据主义推崇算法至上，儿童在算法社会成为一个“可计算的人”。算法会根据平台方价值、偏好或利益，对儿童数据进行算法过滤、算法定制、算法评估等管理与控制。算法成为一种新型的权力，影响着儿童的成长和教育。例如，在一些儿童户外运动类数字设备中，在线时长、运动类型、运动时长等成为衡量健康儿童的目标，算法在收集数据时就对儿童进行等级划分、标签标识并加以过滤。当儿童在算法系统中被贴上“标签”时，关于儿童的性别、民族、健康等方面的歧视与偏见，就以数字化的形式掩盖在不透明的算法体系中。

儿童使用的绝大多数平台、软件和设备都是由成人制作，按照成人的需求来建构的，而不是在尊重儿童的经验或思想的前提下建构的。“流量至上”是互联网平台的共识和算法变量，更是成人规则的体现。作为设计者、开发者、运营者的成人以算法规则的形式传递着成人的审美标准。在不同的互联网平台中，儿童成人化的现象便是典型的体现，如抖音App中儿童网红的短视频和直播体现出明显对成人的模仿，从穿着、语言和行为上向成人靠近。互联网从技术、平台、内容到传播都是成人的世界，成人规则以一种更加隐性的方式出现在儿童的网络空间和媒介实践中。

儿童是不同于成人的群体，本性天真、纯洁，以自己独有的方式认识世界和参与世界。当遭遇数据化和算法后，儿童潜在地具备了物质属性，逐步丧失儿童中心的主体地位，被数据“代理”、被算法“计算”。

四、数据时代儿童保护策略

数据化和数据监视意味着万物都在被映射为数据，并被“看”和监视，童年也会因此成为一段被计算的数据生命历程。联合国儿童基金会2017年度报告《数字时代的儿童》中指出，如果数据治理缺乏更广泛和同一的伦理框架，儿童可能会遭受比成人更为严重和深远的影响。[39]审视和反省儿童的数据化和数据监视，秉持价值理性与工具理性的协同平衡，更需要从权利制度、组织规制、儿童自身、家庭和学校内外协同等各个方面保护数字时代的儿童。

（一）数据时代儿童的五项权利

1989年联合国决议通过的《儿童权利公约》被认为是迄今为止最成功和最全面的国际公约。然而《公约》中关于儿童的信息保护多是针对大众媒介，无法为当下数据时代的儿童提供权益保护。欧盟《通用数据保护条例》是一个逐步具有国际影响力的条例，虽强调对儿童数据的特别保护，但缺乏全面性。我国2020年修订的《未成年人保护法》提出防范未成年人沉迷网络的法律法规。美国、英国、日本等国家也分别提出具有国别差异的保护制度，在一定程度上保护了儿童。然而鉴于数据时代儿童面临比以往任何时代更加复杂和隐蔽的技术影响，因此更需要一个具有国际影响力的数据时代儿童权利文书。

“五项权利基金会”（5 Rights Foundation）是一个以联合国《儿童权利公约》为宗旨的专门针对儿童数据保护的国际化基金会。该基金会提出五项儿童应该享有的数据权利，分别为抹除的权利（the right to remove）、知情的权利（the right to know）、安全和获得支持的权利（the right to safety and support）、告知和有意识使用的权利（the right to informed and conscious use）、数字素养的权利（the right to digital literacy）。目前已有联合国儿童基金会等182个机构和组织与该基金会签署协议，依据五项权利规制自身。

大多数平台采用年龄限制、基于年龄段的内容审查等策略保护儿童，但仅保护到儿童接触的内容和儿童隐私。如果以保护这五项儿童数据权利为宗旨对儿童使用的数字产品、服务、应用和平台进行规制，会从全方位保护数据时代儿童的健康成长。五项权利为不同国家制定相关儿童数据保护制度提供了国际化标准，未来更需要五项权利的细化及其在世界各国的实践。

（二）发挥儿童在数据时代的主体性

1989年联合国通过《儿童权利公约》，万维网也在同年诞生。历经30余年，万维网更新迭代进入以数据和算法为核心的时代。数据化和数据监视使得人类的主体性逐渐消隐与模糊，数据成为人类的代理化主体和媒介化主体。[40]《儿童权利公约》提出的“尊重儿童的意见”“儿童有权对影响他们的一切事项发表自己的意见”“成人对于儿童的意见，应按照其年龄和成熟程度给予适当的看待”等，强调儿童主体性的权益在数字场域的践行困难重重。以学习平台为例，学生的数据能随时反馈给教师和家长，而儿童自己关于平台体验的声音却不被关注。同时，学习分析平台将决策分配给自动化的专有系统，儿童几乎没有机会参与个人数据的处理或使用。学习平台等数据监视方用客观、量化的科学话语代替儿童自身的体验和意见，儿童的自我决策能力得不到发展，最终会导致儿童在这场新型主体性之战中越发边缘化。

儿童的数据化和数据监视過程中，应重视儿童的声音，让儿童参与其中，并给予一定的决定权。让儿童决定个体数据的公开与否和公开数据的类型，知晓被监视的数据和监视结果，参与数据的分析、应用和创新，使儿童成为数据化和数据监视过程中的参与者、知情者和决定者。

（三）培育儿童个人数据素养

培育儿童的个人数据素养是保护数据时代儿童和发挥儿童主体性的主要策略。2019年，甘邦拉齐奥（Pangrazio） 和塞尔温（Selwyn）提出了一种基于批判素养（critical literacy）的个人数据素养，其结构共包括五个部分，分别为数据识别、数据理解、数据反思、数据应用和数据策略（见表1），从批判的角度培育个体对数据的理解和反思，指导个体全面认识和应对数据的各种“隐藏”性质和功能。[41]

儿童个人数据素养的培育需要依靠教育机构、数字设备和平台方的协同培育。针对不同年龄段儿童认知特征，进行多渠道培育。安德鲁（Andrew）和林迪亞（Lyndia）的实验研究发现，即使是学前儿童也可以通过具体、形象和游戏化的设计，让他们在与智能玩具和设备的交互中逐步形成个人数据意识和初步的个人数据素养。在该研究中，儿童在一定的故事和游戏情境中与智能玩具交互，其行为、语言和位置数据被分析后制作为可视化图表呈现给儿童，让儿童认识到智能玩具中摄像头、重力传感器、红外线传感器等对个人数据的记录、采集和分析，逐渐形成个人数据意识。基于研究结果，安德鲁和林迪亚建议儿童智能产品的设计和制作者应该通过情境化设计让儿童用户逐步认识到产品和服务的功能，及其数据化和数据监视的方式，从学前阶段开始培养个人数据素养。[42]

（四）培养家长及教育者的数据素养

因为数据化和数据监视的隐蔽性，如果儿童身边的家长、教师等成人缺乏一定的数据素养，就很难有效保护儿童数据。例如，一项在澳大利亚东部各类学校实施的“健康和体育”课程教学项目中，学生的身体、运动和实践的各项记录转化为数据，由学校和第三方使用以评估学生的健康和学习并进行监督。然而在项目实施中教师很少会质疑“谁会用学生数据”，更缺乏“是否会滥用数据”的担忧和警惕。[43]2016年，美国“未来隐私权论坛”③发布了《学生数据隐私家长指南》，这是一份让家长全面了解儿童数据隐私并提供具体保护和解决策略的指南，包括家长与学校协同保护策略。论坛同时发布《学生数据：信任、透明度和同意的作用》，提出学校在使用学生个人数据时要有年龄验证和学生知情同意等设置。

当儿童身边承担养育和教育的成年人具备基本数据素养时，会了解数据化和数据监视赋能儿童和教育的积极效果，更会掌握作为家长、教师、医生如何借助智能评估和预测信息促进儿童成长，同时会对数据滥用提高警惕，及时预防儿童暴露于不健康信息、隐私侵犯、儿童诱骗和网络霸凌等数据风险中。最终，为儿童成长营造和提供健康良好的数据环境。

注释：

①模拟时代，声音、图像、视频等不同信号采用的记录方法和存储介质各不一样，且只能达到对原始信息相对准确的复制。原始信号在处理、存贮和传递过程中，容易受噪声影响。而数字时代，文字、声音、图像、视频等信号都用二进制转化，记录和存储形式相同，不受噪声影响，复制后的信号和原始信号的质量相同。

②摩尔定律，是英特尔创始人戈登·摩尔在1965年提出的关于集成电路演进的定律，他认为“在价格不变的情况下，集成电路上可容纳的元器件的数量每隔 18～24 个月便会增长 1 倍，同时性能也将提升 1 倍”。也可以说，集成电路以更快、更小、更便宜的规律演进，每18个月集成电路的复杂性就增加一倍，而价格下降一半。

③未来隐私论坛（Future of Privacy Forum，FPF）是针对数字场域隐私保护的非营利性组织，发布了《学生隐私宣言2020》（首次发布时间为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

（責任编辑：刘向辉）