数字化时代：数据主体与主体际落差的深度剖析

在数字化时代背景下，本文探讨了数字化视域下的数据主体与主体际重构这一核心议题。随着生活的全面数字化，社会交往方式发生显著变化，如大卫•哈维所强调的，非接触性的网络交往逐渐成为主流，这促使社会治理模式向数字化转变。然而，不同学者对此持有不同的观点，如阿甘本对于“保持社交距离”的新型交往持保留态度，他认为这是一种新的政治和社会规划模式的研究平台。 文章指出，数据并非自然而然产生信息，而是通过筛选、提取、分析和建构等步骤转化为实用的生活工具。算法在这一过程中发挥关键作用，依赖于各种数据结构，如数组、链表、树等，这些数据结构是构建算法的基础。数据结构的构建并非自动，而是需要对冗余数据进行清理，将有效数据标准化以便算法处理。 从拉康理论的角度来看，数据被定义为“真实之物”（das Ding），它位于现实世界的背后，既无法被直观感知，也无法被象征化，但其存在驱动着想象和象征界的活动。这种悖论性的存在强调了数据在构建个体和社会主体身份中的复杂性，尤其是当算法技术与普通用户之间的主体际差距扩大时。 因此，本文的核心内容涉及以下几个知识点： 1. **数字化时代的社会变迁**：讨论了数字化如何深刻影响个体和社会层面，包括人际交往模式和社会治理模式的革新。 2. **数据主体的构建**：阐述了数据如何通过算法转化为有意义的信息，并探讨了数据在个体存在方式中的角色。 3. **算法与数据结构的关系**：强调了算法设计依赖于基础数据结构，如数组、链表等，且数据清理和标准化是关键步骤。 4. **拉康理论的应用**：引用拉康的观点来解读数据作为“真实之物”的性质，以及它在意识、象征和现实之间的微妙位置。 5. **主体际落差的分析**：讨论了在算法技术发展下，平台和用户之间存在的巨大差距，以及如何理解和解决这一问题。 本文深入剖析了数字化时代中数据主体的复杂性，揭示了数据在塑造个体和社会关系中的动态作用，以及由此引发的理论思考和实践挑战。