Name: 懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視
Rating: 3.5 (2 reviews)

前往

黑皮哥

Lv.9

追蹤書評人

3.0

2023/03/13

書籍文案包裝誤導讀者的一個示範例子。

從副書名看來，我先入為主地以為這本書討論現今福利制度利用大數據來做為決策依據，卻沒有發現潛藏其中對貧窮族群的歧視；或是在搜尋引擎的演算法之下，潛藏著某種歧視的可能性。不過，這本書的內容完全不是我所想的。

這本書是說明美國的福利制度裡的貧窮歧視。首先，作者以不少的篇幅敘述從古至今美國的福利政策發展，以及其數位化的轉型。接著，作者以三個例子來說明在數位化下的福利政策，仍有貧窮歧視的問題。而這些問題歸根究柢仍來自於人，因為數位化的判斷標準仍是人為設計的，原本就有的歧視，經過數位化的包裝，還是無法消除。就像用報紙或精緻塑膠袋來裝一根香蕉，還是無法改變賣的就是一根香蕉的事實。

作者指出，數位化是一種「更有效利用資源」的方法，對經費有限的社會福利政策來說，如何有效利用資源是很重要的問題。因此，社會福利系統大量引進電腦來協助處理資料是不可避免的。可惜的是，作者並沒有提出具體的解決方案。如何才能有效地利用資源又避免歧視？仍是社會福利人員需要繼續探究的問題。

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Adam

Lv.7

追蹤書評人

3.5

2022/11/27

書評：懲罰貧窮：大數據橫行的自動化時代，隱藏在演算法之下的不平等歧視
Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor

整體評價： ★★★✫☆
主訴國家制度內建對窮人的不平等與傲慢、特定族群弱勢固化。與「大數據」無直接明顯關係。

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通用程度： ★★★☆☆（講述限於美國、且講古題太多）
實用價值： ★★★☆☆（講述限於美國、且講古題太多）
內容深度： ★★★★☆
敘事密度： ★★★✫☆
論述易讀： ★★★✫☆
翻譯排版： ★★★★☆
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【內容】
本書主講（過去200年來，美國社會與濟貧制度）內建對窮人的不平等待遇、對其人權輕視。包含社會觀念與掌權者的傲慢、及發錢者的自大（可以想成如尋職者需通過一些企業面試官的無關工作提問與刻板觀念，才能拿到工作／政府補助）。特別是白人vs黑人、男性vs女性時，特定族群易成窮人、與其弱勢地位被制度上的不利進一步固化。

主訴與「大數據」、「演算法」無直接明顯關係。

「大數據」、「演算法」本身僅是工具，這工具並沒有內建歧視，但行為者可以拿（各種）工具將行為者內心的歧視或不平等想法（自覺或不自覺的）行為化。如冶金術並沒有殺死很多人，只是冶金術進步造成刀劍鎗砲進化，而進化的刀劍鎗砲殺死很多人。但冶金術造成了衣食住行等各方面的改進。

註：因社福與保險等系統案件多，要達效率需要制度化公式化自動化。作者不滿：現在的體制會自動挑出一些案例複核等，造成有急需的弱勢人民困擾，且整體處理速度太慢。但作者希望是：不要沒人性的自動處理，要有人一個一個案看好好判斷、但處理速度要更快、且不能吃掉太多行政與作業成本（系統作業成本變多，拿到的給付就更少）。

又：本書中有很多是無關自動化的「規則化」問題。對人員狀況處理的「規則化」本就有時會出現某些案例有奇怪的結果，規則很難「完美」。但社會與政府系統又不能沒有規則，每個案都各自主觀判斷，或期待一大堆特赦成為常態。這些都是與中文書名硬安插上去的「大數據」不直接相關的概念或特性。你拿掉大數據拿掉自動化，事情也不會更好，因問題不在此。

敘述調性：相當破碎，搭配許多美國過往制度穿插。對台灣讀者這些例具體意義不大，瞭解其主訴就好。所述過往制度措施大多早已更正或消滅，故該部份也無倡導修正的意義。且作者講案例時，拉入許多不具重要性與相關性的小事細節描述，拉長篇幅增加字數。

【實用價值】
對台灣讀者意義有限。講述限於美國、且講古題太多。

【翻譯與排版】
翻譯：本書有許多名詞需譯者「發揮創意」轉譯。原名詞並無法直接譯出其意義或制度目標。翻譯技術難度高，譯者有克服此部份問題。但敘述語調不是很順（以個人閱讀喜好來說）。

排版：中文副標不當。主訴與「大數據」、「演算法」無直接明顯關係。

本書主講（過去200年來，美國社會與濟貧制度）內建對窮人的不平等待遇、對其人權輕視。包含社會觀念與掌權者的傲慢、及發錢者的自大。特別是白人vs黑人、男性vs女性下，特定族群易成窮人、與其弱勢地位被制度上的不利進一步固化。

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補註1：書評為對書評比解析、提論延伸等；不是內容摘選、不是讀書心得、非代替買書用。
補註2：深度密度評比，為相對於：從書名系列推斷，預想目標讀者程度為參照。

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