非法分类的社会后果

• 招聘算法中可能出现对某一类“潜在高离职风险用户”的隐藏筛选；

• 信贷平台拒绝向“晚睡、常变换工作地点”的用户放款；

• 医疗App将用户数据提供给保险公司用于风险定价。

在这些机制下，一个“匿名”用户的行为特征竟然比实名还“危险”——因为它更真实、更全面、更难伪装。但问题是，用户从未获得知情权，也从未同意被这样“定义”。

数据权力结构的不平衡：个人 vs 平台 vs 国家

在数据话语权分布上，平台拥有代码与规则，国家拥有立法与监管，而个人往往 电话号码数据 是数据游戏中的“沉默对象”。

3.1 平台垄断与“默认同意”

平台通过设计复杂的用户协议，让“同意”变成一种技术胁迫。你想使用服务？必须点“同意”。否则连基本功能都无法启用。这种结构性不平等使得“数据自愿”几乎沦为伪命题。

3.2 国家与“合法合理”的数据介入

近年来，多个国家开始以国家安全、疫情防控等名义获取或调用公民数据。例如，某些健康码系统、社交媒体数据分析平台，已经开始服务于政府监管体系。问题在于，边界在哪里？谁来监督国家权力？“国家介入”若无制衡机制，同样会造成个人权利的隐性蚕食。

“看不见的监控”：从预测走向干预

传统意义上的“监控”依赖摄像头、人脸识 开展本地健康检查活动 别或监听装置。而现在，行为数据本身已足以构建一个无所不在的“数字牢笼”。

4.1 从观察到操控

数字平台不仅观察你，还塑造你。例如：

• 如果你每天中午习惯性浏览美食短视频，系统会强化这一内容推荐，延长你的使用时间；

• 如果你某天停留在负面新闻较长时间，平台将继续推送相似内容，让你沉浸在焦虑中。

算法的目标不是呈现“真实世界”，而是让你“留在平台”——于是，它逐渐操控了你的注意力、情绪甚至决策。

4.2 “行为农业” vs “人类自由”

这种“行为农业”（behavioral farming）是一种新的 电话数据库 剥削形式。平台像养殖场主一样“驯化”用户，用精准数据饲料影响其成长轨迹。最危险的是，用户并不知道自己已经进入一个高度“驯化”的社会。