HCI 中的数据迁移：无形的边界、非正式网络与移民数据的政治

文献标题

Data Migration in HCI: The Politics of Invisible Borders, Informal Networks, and Immigrants’ Data

出版信息

• 主题领域: 人机交互（HCI）中数据迁移与治理的社会技术过程。
• 关键词: 数据迁移，移民，HCI，认知不公，非正式网络，基础设施暴力，资质认可，访问理论，数字治理，迁移系统。

背景与问题

• 问题/挑战: 移民在跨境转移和合法化个人及机构数据时面临系统性障碍，导致他们被排除在公共服务和机会之外。现有的基础设施常常贬低或抹去移民的历史和专业知识。
• 重要性: 这些障碍影响移民获得住房、就业、医疗保健及社会融入的机会，进一步加剧结构性不平等和认知不公。
• 动机与相关研究: 以往的HCI研究主要关注可用性和服务设计，但未充分探讨数据作为争议性实体的角色。新兴的批判性研究强调数据基础设施如何编码权力并再生产不平等，但对数据迁移的社会技术过程及其对移民能动性和包容性的影响仍存在研究空白。

解决方案

• 提出的方法: 本文将数据迁移概念化为一种积极的、政治性的、基础设施化的过程，通过该过程移民的数据在跨境和机构间被转化、重新分类或忽视。
• 创新性:
  1. 提供实证证据，揭示数据基础设施如何作为隐形边界，重塑移民进入公共生活的途径。
  2. 扩展HCI研究，将数据迁移框定为认知不公和基础设施暴力的过程。
  3. 强调非正式网络在应对系统性障碍和恢复数据合法性中的作用。
  4. 提出公平数据迁移系统的设计原则，认可多样化的证据形式并整合社区实践。
• 程序与关键技术:
  • 对32名加拿大移民进行半结构化访谈。
  • 对参与者在金融、医疗、教育和行政系统中遇到的数据相关障碍进行主题分析。
  • 应用Ribot和Peluso的访问理论分析促进或限制访问的机制。

结果

• 具体发现:
  • 移民面临系统性障碍，例如信用不可见性、资质贬值以及由于僵化的数据基础设施导致的身份截断。
  • 数据缺口引发连锁性伤害，包括就业延误、医疗保健中断以及财务不稳定。
  • 非正式网络（如家庭、社区团体）在应对官僚不透明性和基础设施失灵方面发挥关键作用。
• 相较基线的优势:
  • 提供关于数据迁移的纵向、跨机构视角，揭示系统性障碍如何在多个制度中被再生产。
  • 扩展了以往HCI研究，将数据迁移框定为与权力和认知不公相关的社会技术现象。
• 实验/评估:
  • 对来自不同背景（伊朗、孟加拉国、印度、菲律宾、乌克兰）的移民进行访谈，覆盖加拿大四个省份。
  • 分析资质认可、医疗保健访问、金融系统以及非正式网络依赖方面的挑战。
• 局限性与未来工作:
  • 研究集中于加拿大移民的经验，结果可能无法推广至其他背景。
  • 定性方法限制了统计上的普遍性；未来研究可探索更广泛的数据集和政策背景。
  • 未涉及自愿隐形问题，该领域值得进一步研究。

总结

本文提出了数据迁移的概念，用以描述移民数据在跨境过程中被转化和争议的社会技术与政治过程。通过对32名加拿大移民的访谈，研究揭示了资质认可、医疗保健访问和金融系统中的系统性障碍，强调数据基础设施如何作为隐形边界加剧认知不公。非正式网络作为关键基础设施帮助移民应对这些障碍。作者提出了五项公平数据迁移系统的设计原则，强调认可多元化证据形式、整合社区实践以及确保透明性和可争议性。这些发现为HCI、迁移研究和批判性数据科学提供了贡献，通过将数据迁移重新定义为权力和结构性不平等的场域。