谁的数据建设城市？实现社会环境公平城市化的关键数据实践

文献标题

Whose Data Builds the City? Critical Data Practices for Socio-Environmentally Just Urbanization

出版信息

• 主题领域: 城市数据系统及其在公平城市化中的作用。
• 关键词: 城市数据、环境正义、社区知识、推测性设计、城市规划、班加罗尔、数据正义、社会生态系统、后殖民城市化、参与式设计。

背景与问题

• 问题/挑战: 主流城市数据系统（如卫星影像和行政记录）优先采用自上而下的技术官僚方法，忽视了社区知识和社会生态依赖性。这导致了不公平的城市规划，加剧了环境和社会危害。
• 重要性: 解决这些问题对于促进社会公正和气候适应性强的城市未来至关重要，特别是在像印度班加罗尔这样的后殖民和气候脆弱的背景下。
• 动机与相关研究: 先前的研究强调了城市治理中数据化的局限性，包括忽视生活经验和本地知识。尽管人机交互（HCI）和城市信息学领域已经探索了参与式和批判性设计方法，但持续导致这些排斥现象的结构性条件仍未得到充分研究。

解决方案

• 提出的方法: 设计一种推测性探针，形式为一个城市数据平台，将自上而下的城市数据与自下而上的社区数据相结合，以揭示城市数据基础设施中的摩擦和结构性不平等。
• 创新点:
  1. 以环境正义为分析视角批判城市数据系统。
  2. 利用推测性设计突出制度性知识与社区生成知识之间的张力。
  3. 聚焦于城市数据化的南方后殖民视角。
  4. 提供关于公平城市数据基础设施的社会技术考量。
• 过程与关键技术:
  1. 自上而下分析: 使用QGIS和卫星影像对班加罗尔的生态和城市转型进行空间映射。
  2. 自下而上调查: 在五个贫民区进行民族志田野调查，收集社区数据，包括叙述、地理标记的照片和草图地图。
  3. 推测性探针设计: 原型化一个交互式城市数据平台，用于整合和可视化城市与社区数据。
  4. 多方利益相关者研讨会: 邀请20位利益相关者讨论该平台并揭示城市数据实践中的张力。

结果

• 具体发现:
  • 自20世纪60年代以来，班加罗尔的城市化导致水体减少了17%，837个湖泊被转化为城市用途。
  • 社区数据揭示了贫民区生计中断、洪水增加和健康风险，这些问题在官方数据集中被忽视。
  • 机构数据系统优先采用技术官僚方法，忽略了社会生态依赖性，并边缘化了社区声音。
• 相较基线的优势:
  • 推测性探针揭示了静态、自上而下的城市数据系统所掩盖的结构性不平等和知识等级。
  • 强调了整合生活经验与机构数据的混合数据基础设施的必要性。
• 实验/评估:
  • 进行了四阶段研究过程，包括空间分析、民族志田野调查、设计会议和多方利益相关者研讨会。
  • 收集了多种数据类型：1,000页文档、245页田野笔记、21.5小时音频记录和450张照片。
• 局限性与未来工作:
  • 研究由研究人员主导，限制了社区对数据解释和使用的控制。
  • 未来工作应聚焦于赋权社区生产、控制和动员其自身数据。
  • 需要进一步发展数据共享的伦理指南以及防止数据被滥用的保护措施。

总结

本研究批判了班加罗尔城市数据系统的自上而下主导性，揭示了其如何边缘化社区知识和社会生态依赖性。通过推测性探针，作者整合了机构数据与社区数据，揭示了城市规划中的结构性不平等和知识等级。以环境正义为视角，该研究强调了支持公平城市化的混合数据基础设施的必要性。研究结果突出了设计优先考虑关怀、问责和社区赋权的城市技术的重要性，特别是在后殖民和气候脆弱的背景下。未来工作应聚焦于支持社区主导的数据实践，并解决数据可见性和表示的伦理挑战。