编者按：基于贝尔纳·斯蒂格勒的“技术与时间”系列著作，本文作者Crogan系统地介绍了斯蒂格勒对于技术哲学的理论探讨，这一探讨试图追溯到哲学史和历史的源头，解构柏拉图式哲学将“技术”边缘化的传统，借助海德格尔和胡塞尔的思想，让技术回到哲学思辨的核心，成为回答人类存在（being）和形成（becoming）问题的关键。此外，本文还介绍了斯蒂格勒作为社会活动家的轨迹，在蓬皮杜中心等文化机构，他引导了大量的公众讨论，这些讨论涉及到当代的关于技术的关键性问题。通过上述讨论，公众对于“技术如何塑造人类”这一问题有了更多的自觉和认知。通过关于斯蒂格勒的理论和实践的双重叙事，Crogan试图展示哲学家与社会的关系，也就是个体与群体的相互个性化（individuation）过程。 因为内容较多，原文被分成上下两个部分编译，上半部分是关于斯蒂格勒的理论的简介，下半部分是关于他社会实践的介绍，和其他学者对他的相关批评。文中的概念性词汇较多，编译者的理解可能有误，故配上了英语名称，方便读者自行查询。另外在括号中的说明与举例均为编译者的理解，也望读者注意。 这篇文章之所以被选择，是因为它对斯蒂格勒的理论和实践的介绍相对全面。斯蒂格勒的思想的主题是“技术”与“时间”， 这两个主题也位于整个人类文明的核心位置。《城市发展史》的作者刘易斯·芒福德在描述《技术与文明》这一巨著的主题时提到，机器（技术）的影响不仅是实际应用问题，也是心理问题，还是重要的美学与道德问题，对人类文化的影响广泛而深远。对比芒福德提出这一主题的1930年代，当代的技术，特别是信息技术，更加迅猛而深刻地影响着人类。曼纽·卡斯特尔斯在“信息时代三部曲”中称“空间是时间的结晶”（space is crystallized time），城市空间是地方（place）的历史和传统通过时间形成的，是社会发展在时间中沉淀下来的产物。而这一切在当下的“信息时代”里已经改变，一个以技术为前提、以高度的资本竞争为目的的 “流动空间”（the space of flows）形成，城市的空间与时间逐步脱离了本地的历史和传统，空间不再是时间的结晶，空间成为“无地方性的空间”（placeless space），精英们在空间上与地方脱离，在全球营造一种共同的、均质的空间；而时间也成为“无时间性的时间”（timeless time），传统意义上的时间消失，在人类活动中保持延续性的时间消失，时间被资本切割成一段段碎片，而全球的差异性时间被技术链接为同时性的时间，空间差异性和距离被抹平。基于此，卡斯特尔斯总结信息时代的特征是：生成（becoming）建构了存在（being），时间驯服了空间。在这些有影响力的城市研究学者的视界中，技术、时间和空间构成了理解城市的核心元素，其中城市科学相对而言更关注空间元素，关注社会与空间的互动，而忽略了技术与时间的影响，斯蒂格勒的《技术与时间》系列可能是对这一缺失的“修复”。他所关心的影像技术和节目产业也是信息技术产业的一部分，影响着人类的记忆和时间的生成；技术和时间的概念不仅被他用来探讨当下的社会机制，更是被用来追问人类的本质和生成的问题。说到底，城市是为了人，城市研究也是为了理解人，在更根本的层面上，斯蒂格勒提供了理解城市的可能性。 关注斯蒂格勒的学说，对于城市科学本身来说还有两个理由。一方面，他的学说很好地展示了辩证唯物主义的方法论，也就是研究主观和客观的互动——记忆、预测未来和塑造自我等主观元素，是怎样被影像技术、全球资本和节目产业等客观元素塑造，又如何反作用到客观元素上的。另一方面，斯蒂格勒的研究有着明显的西方古典主义风格：追求与伟大学者的对话，探讨关于人类的基本问题，同时还将自己的学术研究延伸到对于现实的影响中。这一点对于日渐被体制化的城市科学相关从业者来说，显得有些遥远和不合时宜，而就是这种遥远和不合时宜，也许包含着“科学”的精神：科学不是对于当下的政治、经济和文化格局的妥协，相反，科学精神意味着忠于真理本身，忠于对真理的追求过程，哪怕这种追求是与科学界或整个社会的主流相违背的。以此也作为对于城市科学文摘的个人寄望。

文献来源：Crogan, P. (2010) Bernard Stiegler: Philosophy, technics, activism. Cultural Politics: An International Journal, 6 (2). pp. 133-156

法国哲学家贝尔纳·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）在他的《技术与时间》三部曲中对于当代文化的哲学反思是欧陆哲学的重要创新，也是对于技术和文化、政治的关系的批判性探索。作为巴黎蓬皮杜中心（Pompidou Centre）科研与创新研究院的院长，以及政治团体工业艺术（Ars Industrialis）的创始人之一，他是一位在现实中活跃的行动者，也是关于当代技术文化的公共讨论的重要参与者。斯蒂格勒对理论和行动的双重兴趣源自他对于哲学的理解。他曾因持械抢劫入狱多年，在狱中的反省和沉思是他成为哲学家和社会活动家的开端——这一经历让他对于哲学与日常生活、反省与行动之间的联系性确信无疑。而他的这一立场也是根植于始自苏格拉底的西方传统：哲学家的个人行为应该被卷入到相互联系的个体组成的群体中。这种个体与群体的互动是塑造他们相互联系和区别的特征的过程，这也就是个体与群体的相互个性化（individuation）过程（这一过程的意思是通过个体与群体的互动，塑造了个体和群体区别于其他个体和群体的特征。对于参与互动的个体和群体来说，这种互动为彼此塑造的特征是相互联系的，但是又有鲜明的不同）。

在《技术与时间》三部曲第一部《埃庇米修斯的过失》中，斯蒂格勒试图借助他导师德里达（Derrida）的解构主义方法，解构柏拉图式哲学将技术哲学边缘化的传统，使之回到哲学讨论的议题中心：关于存在（being）与形成（becoming）的问题。他认为柏拉图式哲学将技术看做是物质的、短暂的和易变的存在，与形而上学中本质存在所具有的普遍的、永久的和绝对的属性相互对立。也就是说，技术和技术制品被看做存在的非本质的部分，技术作为人类存在与形成的条件的一部分，是一种偶然的存在。针对这样的传统，斯蒂格勒回到柏拉图式哲学形成之前，在古希腊神话中寻找人类形成的根本条件，这种条件被他称为“修复”（prostheticity）：对于人类缺乏本质（essence）这一问题的修复。在神话中，埃庇米修斯负责在造物过程中均衡各种生物的本质属性，例如让强壮的生物缺乏速度，而将速度赋予那些体弱的生物，以此相互制衡。在最后赋予人类本质属性的时候，他发现各种属性已经用完，人类成为缺乏本质的存在。因此，普罗米修斯不得不为人类盗取火种，也就是技术和艺术的才能。技术在这之后成为人类的一部分，让人类可以自我保存和延续种族。人类起源的初始设定（default）就是一个错误（fault），技术作为一种人造的力量，就是“修复”这个错误的关键之一。与此相反，柏拉图式哲学总是试图将技术的作用边缘化，他们忽视了技术是人类生存和发展的前提，也忽视了这一生存和发展一直是有条件的和临时的。因为人类没有可以指引和实现其命运的内在本质，没有什么选择是普遍的、永久的和绝对的——这三点恰恰属于柏拉图式哲学的形而上学的特征——所以对于其文化和技术遗产的选择性采用，人类的选择永远是策略性的，这一策略总是针对着特定的和临时的条件。

斯蒂格勒认为海德格尔的“此在（Dasein）”概念展示了人类存在的预设条件。在一个现代社会的记忆技术是斯蒂格勒后两卷《技术与时间》中的关注因素，也是联系他的理论和实践的桥梁；同时记忆技术还是联系内在的、个人的人类形成过程和外在的、集体的人类形成过程之间的桥梁（也就是个人与群体相互“个性化”）。他特别关注节目产业（program industries）——借助罗兰巴特（Roland Barthes）对于摄影术的经典分析，斯蒂格勒认为主题摄影技术能够工业化地生产对于过去的再次捕捉。在过去早已发生之后，通过工业化的影像技术的选择、制作、阅读与编序，过去的特定主题被反复地、大量地生产，这些主题从个体思维的外部塑造了个人的和集体的过去，而这一过去是不断延续的人类形成的过程。特定的生存环境里面，“此在”是人类与环境之间的协调的基础，因为这种协调是人类整体对于环境的适应，而这种协调又是通过具体个体来实现的；实现的基础就是人类的自我认知和对个体与群体相互关系的认知。也就是说人类与环境之间的协调是通过个人与群体的相互“个性化”实现，而相互“个性化”的媒介就是技术。因为工具凝结了过去人类的智慧，所以技术保存了来自过去的记忆（例如剪刀的形式中凝结了人类使用剪刀剪裁衣物、制作剪纸等记忆）；同时基于这种记忆对于人类思维的影响，技术又预示着工具在未来起作用的方式（例如电脑预示了人类未来工作的方式）。这种基于回忆过去的方式建构的对于未来的预测，是人类通过技术来适应和感知当下环境的方式。（因为这些与技术相关的记忆既因为个人经历的不同而具有个性，又因为特定群体的共同记忆而拥有共性。在不同群体间，因为缺乏共享的技术及相关记忆，群体内的共性也就成为群体间的差异），这也就是个人与群体相互“个性化”的途径。由于记忆对于人类感知和适应的核心作用，技术的发展主要体现在支持记忆的功能上，也就是斯蒂格勒所说的记忆技术（mnemotechnics）。

在一个全球化的时代，信息依赖工业化的存储、处理和传播，这一切控制在少数原始记忆材料的生产者的手中，他们通过选择特定记忆作为事件生产出来。在追求速度的经济压力下，全球尺度的“工业化形态的当下（industrial fabrication of present）”被生产出来，信息和记忆成为资本获利的手段。这一生产过程孕育着毁灭自己的元素，这是因为信息和记忆的生产之所以可行，是因为观众愿意信任被生产出来的事件性的记忆，但是这种信任正在被这生产过程摧毁。在全球化时代之前的记忆是基于特定种族的环境，其形成过程是群体能够作出回应的，因此是更有参与性的记忆；而之后的记忆则是全球的、即时的和无所不在的，人们对所生产记忆的回应失去了距离感和空间差异性，之前所具有的回应和参与也被剥夺，而这一切会损害人们对于记忆的信任。如果记忆不再被信任，个体以具有延续性的方式处理记忆的能力会下降，进而会影响个体与群体的相互个性化过程。

斯蒂格勒认为胡塞尔的第一和第二记忆分别建构了内在意识感知当前和过去的方式，而通过外部人造物运载的具有修复性的第三记忆与技术有着特别的关系。《技术与时间》第三卷的核心就在于追问第三记忆在形成意识过程中的重要作用。通过音像记录、编辑和传播技术塑造的外在的、有限的、碎片的和二手的第三记忆，是形成个体意识的重要部分；这种记忆是源自外在的对象，但是是影响自我和群体相互个性化的重要角色。影视产业是这一相互个性化的重要工具，例如在20世纪初期，美国工业需要大量移民作为劳动力，这一时期的影视产业大力生产所谓美式生活方式的记忆，基于这一记忆的美国认同是吸引外来移民的重要手段。

自1929年经济危机之后，资本主义体系对于培育生产者的需求，逐步让位于培育消费者的需求，以保证生产的产品有人消费。通过影视产业和明星体系，资本塑造了消费者的注意力和需求偏好，并且提供相应工业产品满足这些需求。影视产业以“蒙太奇”来实现电影与意识之间的联系，具体来说，各个不同的场景图像被选择性地呈现和组合，这种选择的结果会超越原有的单独的场景图像，形成新的含义，并进入记忆和意识。这一过程是在产业规模的尺度上对于过去时刻的选择性再整理，进而影响巨大数量的人类的第三记忆，并影响人们预测未来的方式。现场直播技术在这一过程中有着独特的作用：首先因为在特定空间内所有个体都可以收看图像，这一“注意力的生产”因为其规模效应而更具商业价值；其次直播可以捕捉特定时空内所有人对于特定事件的注意力，从而直接形成集体的第三记忆。但是因为直播会转化直播事件本身的性质（例如知道是直播的话，被直播的人会改变他们的行为），也将人们生活的私人部分转化为公共性质（例如在私人空间分别看足球比赛的个体们，会被卷入关于球赛的公共体验和讨论）。这一现场技术会建构或解构现场本身，被直播事件本身的重要性被侵蚀，甚至是否是真的直播都不再重要，因为人们通过大量现场直播的体验，已经预先地相信了直播本身的真实性。

节目产业的特征被斯蒂格勒形容成“被动型综合（passive synthesis）”。一方面，观众往往只能被动地接受节目产业选择的产品和记忆；另一方面，节目产业需要不同技术的综合使用，并不断发展新的技术及其组合，这一综合使用和发展的重要性已经成为集体共识。后者说明影视技术和人类形成的关系已经达到亚稳定状态，影视工业中包含的选择过程塑造了外在的、集体性的第三记忆。这一选择性过程指的是对于人类文化遗产的选择性继承，其中的价值判断和伦理标准是值得进行公共讨论的。

 

编者按：大数据在城市研究中的应用方兴未艾。社交媒体、电话、交通卡等等数据的出现极大地丰富了城市研究的粒度和广度，使得以前因为数据获取困难而不能研究的对象变得可研究。这篇文章认为，大数据仍然是数据的一种，其本质上还是对事物现象和问题的观测结果。而数据只有在它有用时才重要，它不能替代城市研究中的常识、理论还有严密的研究设计，城市研究在使用大数据时需遵循科学研究中严谨严密的数据收集方法和研究设计。

文献来源：Liu, J., Li, J., Li, W., & Wu, J. (2015). Rethinking big data: A review on the data quality and usage issues. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.11.006.

大数据的权威性问题

传统的数据收集方式一般都是由研究者或者国家、某一个社会机构、团体来执行或者监督执行的。数据的真实性、可信度以及后续数据的处理包括数据中错误的剔除都是基于一个假设，即研究者严格遵从研究伦理。一般而言，社会上，也包括学术界，对国家、社会机构以及相关团体收集的数据是有着较高的认可度和信任，因为这些执行数据收集的机构具有权威性和公信力，而且这些机构也往往有更多的资源和力量去执行这些基础工作。

但是众多的大数据的收集在权威性和公信力这方面存在问题。我们在研究中所使用的社交媒体数据来自新浪微博、腾讯微博等社交平台，这些平台并不是以科学研究为目的而存在的，而是以逐利为目的的商业化平台。这里面的区别有三个方面：第一，商业化平台并不会遵循科学的数据收集程序包括抽样方法等去收集和保存数据，他们只服务于能够提供利润的人群而不是总体，而且他们提供的数据服务接口背后的抽样方法和处理算法未知，这些重要信息对研究者来说是一个黑箱，比如大众点评网、街旁网的用户人群；其次，这些大数据提供者可能会随时改变数据属性变量以及收集的方法，而这些变化研究者可能无从得知；第三，商业化平台没有义务和利润动机去保证数据的真实性和有效性，一个典型的例子就是新浪微博上的众多僵尸粉和广告粉。其他网络数据源，如飞信好友、搜房网、百度、谷歌搜索等等，也存在这些问题。

著名的谷歌流感趋势指数Google Flu Trends index，能够利用用户搜索流感数据记录来预测流感爆发时间，曾经轰动一时，但是有学者曾经报告谷歌改动算法使得预测结果精度变得不稳定。

大数据的信息片面和噪音问题

大数据的信息片面性体现在大数据所含信息的片面性。大数据所能揭示的信息比较片面，并不完全。比如手机数据覆盖人群范围大，实时且低成本，但基站定位信息粗略，且无用户属性信息，应用范围有限。

第一个限制在于因为目前已有手机数据往往只有包括用户ID、基站位置、时间戳等少数几个字段的研究，这些在单个用户水平的数据记录往往因为没有用户的社会属性数据而变得应用极为有限。这些数据不能体现被调查者之间的差异，难以描述居民出行行为特征。就本文目前查阅文献所得，这些数据也就主要用在识别人群活动位置及其移动性，比如用户居住地、城市中心识别、城市交通流量、空间交互社区等。

二是这些位置也并非准确的用户活动地点，而只是基站位置。这些位置的精确度也受基站的密集度和信号强弱的影响。三是数据所擅长的活动识别方面，只能识别工作和居住这两种活动，这两类活动的识别也因为武断的自定义活动时间段而变得不准确。而且数据只记录了用户的移动行为，这些移动行为往往只花了用户很少时间，而用户真正花时间的活动，如在办公室的工作、在居住小区的生活，却被忽略了。用户的这些停留期间的活动，才是真正与城市居民行为、健康、社会经济等息息相关的活动，手机定位数据记录的只是这些海量信息里面一些极片面的相对不重要的信息。

公交刷卡数据的应用也是如此。即使研究者利用传统的居民出行调查数据和土地利用数据来确定公交IC卡持卡人的社会经济属性，这种利用其他数据来协助识别持卡人居住地可能存在极大的误差。这些问题也存在于街旁网的位置签到数据。因为其商业化的本质，所记录的位置信息和用户签到信息都是基于商业消费活动的。使用街旁网数据也就仅仅限于研究城市的商业活动。准确来说，是已经在街旁网注册登记的那些商户和用户所参与的商业活动，一般而言，是一些零售业、大众消费类的商业活动。类似的大数据包括大众点评网签到数据。

大数据的样本代表片面性问题

正如在大数据的权威性问题中所阐述的，众多的大数据提供者因为其商业化逐利的本质，大数据的收集过程中很可能没有采用正确的抽样方式或者说所代表的人群局限在一个很小的范围内。根据这些大数据做出了研究成果很可能没有反映真实的问题和情况。

目前很多使用社交媒体数据的研究都是基于这样一种假设：社交媒体数据由于其数据量特别大，使用的用户(网民)特别多，似乎具有较大的样本覆盖率，因此就可以忽略因为其商业化平台带来的人群样本偏差。但是实际情况却并不是这样。比如，新浪微博2013 年第四季度的日活跃用户为6140 万人，根据中国互联网络信息中心的网民数量统计，大约占网民人数的9.94%，占国内总人口的4.51%，从这个角度，其样本覆盖率仍然是很低的。而且一个对新浪微博用户的抽样调查显示，超过四分之一的微博用户集中在广东、北京和上海，而这三个地方的网民却只占全国网民数量的9%。国外的数据也存在类似的问题。2012年一项对1802名美国网民的抽样调查表明，国外社交网络网站Twitter只有16%的网民使用率，而且只有年龄从18岁到29岁的年轻人、非洲裔美国人和城市居民对此感兴趣。当前非常热门的照片分享社交媒体网站Instagram有13%的使用率，除了上述群体，也只在拉美人和女性中流行。

手机的数据也存在样本代表性的问题。目前已有的手机数据是某一家移动通信运营商提供的与之签订了商业合同的用户手机数据。但一个城市内还有很多没有与移动通信运营商签订合同的用户以及与其他运营商签订合同的手机用户，这些用户的手机通讯信息和活动并没有被这些数据所记录。

大数据的出现带来了传统地理学和城市研究数据获取方式的变革，但是同时也带来了大数据狭窄的人群代表性。传统的数据收集方法，如问卷调查、访谈等方式，虽然有着自我报告、数据输入失误等种种问题，但在统计方法上和研究意义上，都已经很好的被证明是一种可靠的收据收集方法。

大数据的可靠性问题

数据的可靠性在于两点：一、数据是否能够体现真实的研究对象特征，而不是掺杂了研究者或者数据收集者自己的影响；二、数据是否具有一定的稳定性和一致性，不会随着其他无关因素变化。大数据在这两方面则存在问题。同样以社交网络数据为例，在以社交网络数据为研究数据时往往会忽视社交网络背后的运营公司，而这些运营公司本身就是一个影响研究结果的重要变量，他们的行为影响着每一个基于这些数据的研究。比如，研究各个城市之间的微博联系，研究者容易忽略的问题是，微博平台本身会根据用户的出生地、性别、大学等属性进行好友推荐（见下图1），正如百度的精准广告投放。这些运营公司施加的隐藏在背后的影响直接改变了这些所谓的城市间交互网络分析和城市间的网络空间分析。就数据层面来说，这些大数据里面的数字所表现的不仅有我们原本打算研究的对象，也就是城市之间、区域之间居民的交互活动，也有这些社交网络平台背后的影响。一言以蔽之，社交媒体等类型的大数据在表现用户行为活动上并不可靠。

图1-新浪微博平台通过好友推荐等方式影响真实的社交网络。图片来源：编者

再以网络搜索引擎数据为例。一些搜索引擎的自动条目完成，本意是帮助用户更快更好的完成搜索任务，但是这个功能的设置无意之中却对用户的真实行为意图进行了扭曲（图2）

图2- Google搜索引擎的自动完成功能歪曲用户真正想搜索的内容。图片来源：编者

大数据的不可靠还体现在大数据的数据收集或者提交方式上。比如用户在新浪微博上进行签到，无论是网页还是手机移动客户端，用户其实都可以选择在哪个地点进行签到，用户本人在香港香港大学，可以选择在北京的北京大学签到（见图3）。这种没有通过验证的数据收集和提交方式使得基于这些数据的研究成果可信度大打折扣。

图3-新浪微博的位置微博可以不经过验证位置即可发出。图片来源：编者

大数据的不可靠还在于其数据的不稳定性和不一致性。比如微博有效用户数量因为其他社交网络平台和用户趣味的影响而潮起潮落，直接影响了其用户的人口组成结构。基于这些社交媒体数据的研究结果在几个月前可能是成立的，但到现在却不成立了。

又如著名的开源地图提供者OpenStreetMap，是众多研究者心目中的不错的免费地图数据。然而因为OpenStreetMap中各类地图要素都是未经过专门训练的用户自我报告而生成的数据，这些数据因为没有采用统一的数据收集方法和标准，导致每个地方的数据完整度和数据质量都非常不同。而且，与权威的政府测绘数据相比，其地图要素的定位精度不是十分理想。因为OpenStreetMap是各个志愿者在GPS仪器和雅虎遥感影像的协助下采集数据的，其定位精度不会超过GPS和雅虎遥感影像。研究OpenStreetMap数据质量的知名学者Muki Haklay指出伦敦OpenStreetMap数据的地图定位精度只有20米，他认为研究者只能把OpenStreetMap当作一个“笼统概括性的地图数据集”(generalized dataset)。还有一个有意思的发现是OpenStreetMap“欺贫爱富”：在比较富有的地方的地图数据十分丰富，但在贫穷的地区却十分稀少。一个比较合理的解释就是OpenStreetMap的地图志愿者们往往生活在在较富裕的地区，或者倾向于在这些富裕地区活动和采集数据。