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的数据，这形成了一种“新型的城市日程”，旨在指引未来的城市规划和发展②。对于许多发展中

国家而言，包括中国在内③，政府都会有意识地力推“智慧城市”项目④。在这些政府看来，“智慧城

市”和可持续发展、绿色发展等诸理念存在紧密的联系，数字技术也让城市规划部门能够运用更多

的技术、智能和数据来协助其进行规划。比如，现在在各地应用非常广泛的远程感应就是通过在地

面上布置的感应器来搜集环境数据。在这个过程中，还涌现了“数字孪生”（ＤｉｇｉｔａｌＴｗｉｎ）技术⑤， 即通过物联网、数据平台、信息模型平台等技术手段，把现实世界中的客体映射到虚拟空间，在虚拟

世界中创造出一个与现实世界相对应的“孪生”客体⑥。因此，顾名思义，“数字孪生”技术就是在虚 拟世界中复刻和模拟现实世界中的具体对象，比如，现实中的地理空间、人口等信息，可以通过大数

据在虚拟世界中进行相应呈现⑦。这一技术现在也被广泛地应用到城市规划中⑧。但是，有学者发 现，在城市规划过程中，大数据所产生的影响，对那些已经在现实生活中被边缘化的群体而言，可能

并不见得都是积极的。对于那些低收入、无固定住所人群而言，他们获取数据的途径缺乏，并且，他

们的存在状态在各种大数据或由此产生的“数字孪生”模型中也很难呈现出来⑨。从程序上讲，如 果大数据的采集或者“数字孪生”的创建过程不能很好地考虑到那些被遮蔽的群体，无法实现既定

目标，不尊重居民的数据权利，或者在发展中国家和地区对那些已经被边缘化的群体造成“二度伤 害”、排斥瑏瑠，那么，其最终的成果也无法满足分配正义的要求瑏瑡。

我们之所以在这里提到“大数据鸿沟”及“数字素养”问题，乃是因为这涉及到一个数据源头的 用户代表性问题，即所收集到的数据在多大程度上能够代表现实人口中的多样性和族群比例。不 同的社会群体在数据中所获得的能见度和曝光度，是不是能够与现实中的实际情况相匹配。有研 究表明，城市中那些被边缘化的群体，他们在数据权利上长期以来遭受一些不公正的待遇，一个最 突出的问题就是在现实中他们被边缘化，然后到了虚拟世界，在数字呈现中，他们同样是被边缘化 ８

社会科学 2020 年第 8 期　　　　　　　　　　　　　　　　　　　林 曦 郭苏建：算法不正义与大数据伦理

①②③④⑤⑥⑦⑧⑨

瑏瑠

瑏瑡

Ｌ．Ｔａｙｌｏｒ，“ＷｈａｔｉｓＤａｔａＪｕｓｔｉｃｅ？ＴｈｅＣａｓｅｆｏｒＣｏｎｎｅｃｔｉｎｇＤｉｇｉｔａｌＲｉｇｈｔｓａｎｄＦｒｅｅｄｏｍｓＧｌｏｂａｌｌｙ”，ＢｉｇＤａｔａ＆ Ｓｏｃｉｅｔｙ，４，

２０１７，ｐｐ．１－１４．

ＵＮ－Ｈａｂｉｔａｔ，ＮｅｗＵｒｂａｎＡｇｅｎｄａ，２０１７，ｈｔｔｐｓ：／／ｕｎｈａｂｉｔａｔ．ｏｒｇ／ｓｉｔｅｓ／ｄｅｆａｕｌｔ／ｆｉｌｅｓ／２０１９／０５／ｎｕａ－ｅｎｇｌｉｓｈ．ｐｄｆ．

参见祖田峥《基于大数据云平台的智慧城市建设的思考》，《绿色环保建材》２０２０年第６期；滕丰耘、杜松茂、史丹《城乡规划过

程中智慧城市及大数据技术的应用》，《智能建筑与智能城市》２０２０年第５期；王伟、王瑛、刘静楠《我国大数据研究综述及其在

城乡规划领域应用机制探索》，《北京规划建设》２０１７年第６期。

ＰｒｉｖａｃｙＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，ＳｍａｒｔＣｉｔｉｅｓ：Ｕｔｏｐｉａｎ Ｖｉｓｉｏｎ，ＤｙｓｔｏｐｉａｎＲｅａｌｉｔｙ，２０１７，ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｐｒｉｖａｃｙｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ．ｏｒｇ／

ｓｉｔｅｓ／ｄｅｆａｕｌｔ／ｆｉｌｅｓ／２０１７－１２／Ｓｍａｒｔ％２０Ｃｉｔｉｅｓ－Ｕｔｏｐｉａｎ％２０Ｖｉｓｉｏｎ％２Ｃ％２０Ｄｙｓｔｏｐｉａｎ％２０Ｒｅａｌｉｔｙ．ｐｄｆ．

对于“数字孪生”的文献回顾，参见 ＤａｖｉｄＪｏｎｅｓ，ＣｈｒｉｓＳｎｉｄｅｒ，ＡｙｄｉｎＮａｓｓｅｈｉ，ＪａｓｏｎＹｏｎａｎｄＢｅｎＨｉｃｋｓ，“Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｉｎｇｔｈｅ

ＤｉｇｉｔａｌＴｗｉｎ：ＡＳｙｓｔｅｍａｔｉｃＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＲｅｖｉｅｗ”，ＣＩＲＰＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２０，ｈｔｔｐｓ：／／

ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．１０１６／ｊ．ｃｉｒｐｊ．２０２０．０２．００２．

苗田、张旭、熊辉、庄存波、赵浩然、吕卓、刘检华：《数字孪生技术在产品生命周期中的应用与展望》，《计算机集成制造系统》

２０１９年第６期。

Ｓ．Ｌｏｋａｎａｔｈａｎ，Ｇ．Ｅ．Ｋｒｅｉｎｄｌｅｒ，Ｎ．Ｎ．ｄｅＳｉｌｖａ，Ｙ．Ｍｉｙａｕｃｈｉ，Ｄ．ＤｈａｎａｎｊａｙａａｎｄＲ．Ｓａｍａｒａｊｉｖａ，“ＴｈｅＰｏｔｅｎｔｉａｌｏｆＭｏｂｉｌｅ

ＮｅｔｗｏｒｋＢｉｇＤａｔａａｓａＴｏｏｌｉｎＣｏｌｏｍｂｏ’ｓＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎａｎｄＵｒｂａｎＰｌａｎｎｉｎｇ”，ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ＆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，１２（２），２０１６，ｐｐ．６３－７３．

参见魏勇、吕聪敏《利用复杂自适应系统理论探索数字孪生智能城市的发展模式》，《电子世界》２０２０年第９期；中国城市规划 设计研究院信息中心《基于“数字孪生”的智慧城市发展建设思路》，《人民论坛·学术前沿》２０２０年第４期。 参见 Ｄ．ＭｉｔｌｉｎａｎｄＤ．Ｓａｔｔｅｒｔｈｗａｉｔｅ，ＵｒｂａｎＰｏｖｅｒｔｙｉｎｔｈｅＧｌｏｂａｌＳｏｕｔｈ，Ｌｏｎｄｏｎ，ＮＹ：Ｒｏｕｔｌｅｄｇｅ，２０１３，尤其是第５章和第 ６章。

Ｋ．ＰｆｅｆｆｅｒａｎｄＨ．Ｖｅｒｒｅｓｔ，“ＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓｏｎｔｈｅＲｏｌｅｏｆＧｅｏ－ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｆｏｒＡｄｄｒｅｓｓｉｎｇＣｏｎｔｅｍｐｏｒａｒｙＵｒｂａｎＩｓｓｕｅｓ”，

ＥｕｒｏｐｅａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＲｅｓｅａｒｃｈ，２８（２），２０１６，ｐｐ．１５４－１６６，作者讨论了使用诸如远程感应成像和空间模拟等

地理技术时会遇到的诸多挑战。

Ｒ．Ｋｉｔｃｈｉｎ，ＴｈｅＤａｔａＲｅｖｏｌｕｔｉｏｎ：ＢｉｇＤａｔａ，ＯｐｅｎＤａｔａ，ＤａｔａＩｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ＆ ＴｈｅｉｒＣｏｎｓｅｑｕｅｎｃｅｓ，ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ：

Ｓａｇｅ，２０１４，Ｃｈａｐｔｅｒ１０；Ｌ．ＴａｙｌｏｒａｎｄＣ．Ｒｉｃｈｔｅｒ，“ＢｉｇＤａｔａａｎｄＵｒｂａｎＧｏｖｅｒｎａｎｃｅ”，ｉｎＪ．Ｇｕｐｔａ，Ｋ．Ｐｆｅｆｆｅｒ，Ｈ．Ｖｅｒｒｅｓｔ

ａｎｄＭ．Ｒｏｓ－Ｔｏｎｅｎ，ｅｄｓ．，ＧｅｏｇｒａｐｈｉｅｓｏｆＵｒｂａｎＧｏｖｅｒｎａｎｃｅ，Ｃｈａｍ：Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１５，ｐｐ．１７５－１８２．