在印度，通过指纹和照片识别12.5亿居民的政府数据库创建了官僚基础设施，虽然这原本是为了让边缘化的公民融入社会，但有时可能会产生相反的效果。
兰吉特·辛格博士使用印度基于生物识别技术的个人识别系统Aadhaar作为测试案例。他的合作者、康奈尔大学(Cornell Ann S. Bowers)计算与信息科学学院(College of Computing and information science)信息科学副教授史蒂文·杰克逊(Steven Jackson)研究了该系统是如何为美国近14亿人口服务的。
他们的论文《像基础设施一样观察:低分辨率公民和Aadhaar识别项目》发表在10月18日的《人机交互计算机协会学报》上。这篇论文还在本周的ACM计算机支持合作工作会议上获得了最佳论文奖。
“一个人的生活方式与数据库中记录和登记的信息之间有着深刻的联系，”辛格说。他现在是数据与社会(Data & Society)的博士后学者，这是一家独立的非营利研究机构，专注于数据和自动化的社会影响。
辛格说:“当它们排列在一起时，你就会表现出‘高分辨率’，这些系统对你的工作效果非常好。”“但当它们崩溃时，它们是以非常不平衡的方式崩溃的。要捕捉这种不平衡，我们需要看到基础设施。”
十多年前推出的Aadhaar是世界上最大的基于生物识别技术的身份识别数据库。Aadhaar的注册人口超过12.5亿，旨在为所有印度居民提供标准化的合法身份，包括那些以前没有身份证件的人。
登记者的档案中有生物特征信息(10个指纹、两张虹膜照片、一张面部照片)和人口统计信息(姓名、年龄、性别、居住地址)，并得到一个12位数字的数字，类似于美国的9位社会安全号码
为了进行实地工作，辛格在2015年、2016年和2018年三次回到他的祖国印度，共为期18个月，并采访了广泛的利益相关者，包括实施Aadhaar的印度独特身份认证机构的成员。
辛格对实施Aadhaar的计划与参与该计划的公民的实际情况之间的脱节感兴趣。
“这是参与这个项目的部分动力，”他说。“我总有一种预感，这将深深影响印度公民的性质，尽管从未有人声称这一数字是公民身份的指标。它被推广为一种在政府数据库中唯一识别人的方法。”
辛格和杰克逊在阅读之前的相关文献时，提出了“低分辨率”和“高分辨率”公民这两个术语。Aadhaar的一个问题是，指纹不够清晰的人——分辨率不够高——在数据库中注册时会遇到困难。
辛格说:“因此，在某种程度上，这让史蒂夫和我真正讨论了人们需要如何做到‘高分辨率’，才能成为系统的一部分。”
辛格说，把“低分辨率公民”和“高分辨率公民”混为一谈是可以理解的，而且通常是准确的，但这不是绝对的。
“这不仅仅是社会等级的问题，”他说，“而是通过数据体现出来的等级。”
尽管如此，杰克逊说，边缘化倾向于累积。“通常情况是，”他说，“如果你在一个系统中被边缘化，那么在其他系统中，你也会被边缘化。”
最后，辛格写道，在国家治理中使用大数据系统是一项社会和道德挑战:“社会，因为将人口组成和解释为数据需要工作、组织和纪律;道德上，因为使用数据代表公民不可避免地会引发公平、问责和包容等现实和规范问题。”
杰克逊赞扬了辛格的工作，这也是他的合作伙伴的博士论文的基础。
杰克逊说:“这是一个非常有力的例子，表明看似普遍的制度产生了不同的影响。”他指出，美国选民身份证法是另一个例子。“即使是善意提供的系统，在雄心上也可能是普遍的或包容的，但在结果上是不同的。
“部分原因是摩擦，”他说。“如果你让一些人更难接触，那就会让某些人的生活更难。但对其他人来说，它只是流动。其结果是一种差异化的影响，是对不平等的微妙但重要的贡献。”
