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第四节
民粹主义量化治理:公民表决数字

“把老特朗普的废话告诉他们,”他在1980年的一次新闻发布会上介绍特朗普大厦时告诉建筑师德尔·斯卡特(Der Scutt),“告诉他们这将是一个百万 、六十八层的建筑”。

——玛丽·布伦纳(Marie Brenner),《淘金热后》( After the Gold Rush

两次选举结果公布后的几个月,评论员指出关于脱欧公投和特朗普竞选活动的一些抓人眼球的数字,称新的“后真相”时代已经来临。正如前几节所述,民粹主义量化的苗头早在2016年之前就已经出现。英美民粹主义者并不是虚假数字的发明者。特朗普和英国脱欧派可能高频且狂热地使用了明显具有误导性的数字,比如说英国独立党前党魁奈杰尔·法拉奇(Nigel Farage)声称自己已重新开始吸烟,因为他不相信专家们的健康警告。尽管如此,一系列著作都指出公共生活中的“数字欺诈的黑暗艺术”有着悠久的历史。对移民数字的痴迷并不是从2016年开始的,英国的净移民目标和伊诺克·鲍威尔(Enoch Powell)富有争议性的旧言论都证明了这一点。民粹主义者也不是第一次攻击专家们的群体。对量化专家们的不信任由来已久。主流对于数字绩效管理和舆论监测的接纳已经内化了对专家能力的攻击,公众对于专业量化的不信任已经显而易见。脱欧公投和特朗普竞选活动的反专家攻击是量化治理衰落的症状而非病根。

那么,数字的民粹主义政治有何新意?在两场投票活动中,可以看到两个群体都接受了量化独特的指导原则。民粹主义者拒绝过度关注中间选民和摇摆选民(第二节),将公民投票数摆在前台。他们关注基于人群的指标,例如集会规模、公投、民意调查、推特粉丝、收视率,甚至股市,并把这些数据作为模糊的普遍意愿及其合法性的来源。相对于中间选民理论,这种逻辑更像是纯粹的多数主义,加上了大剂量的自吹自擂。

全民投票数字在特朗普的话语中尤为明显。特朗普在2015年6月16日至2017年5月28日发布的8825条推文中,有502条明确提及民意调查和投票,是迄今为止特朗普语料库中使用最多的数字。除了民意调查数字之外 ,还有表明特朗普所谓的受欢迎程度的指标。例如,和他相关的电视节目经常号称为相关节目或网站带来创纪录的收视率或浏览量。特朗普将自己描述为“收视率机器”(特朗普推特,2017年1月6日)。人群、集会和多个集会在推特的数据集中出现了311次 。此类引用通常和较为模糊的度量形容词一起出现,通常是最高级的形容词,例如“大的”、“大规模的”、“有史以来最大的”和“创纪录的”,或者伴随着对具体人数的大概估计。他还采用了强调人群规模的量化手段,例如队伍的长度、售罄的门票以及需要寻找更大场地的努力。不出所料,这种吹嘘式的量化在社交媒体上反复出现,他不时吹嘘自己不断上涨的推特粉丝数量或转发数量。对于脱欧派而言,关键数字是公投本身52∶48的结果。48%的抗议者被告知要闭上嘴巴,尊重民主。

特朗普用显示自己受欢迎程度的指标来和对手对比:“昨天晚上我在新罕布什尔州的演讲有数千人参加!@HillaryClinton(希拉里·克林顿)的集会只有68人参加。#SilentMajority(#沉默的大多数 )受够了美国正在发生的事情!”(推特,2015年7月17日)。这种倾向在特朗普对媒体的批判中尤为明显。从纸媒《纽约时报》到电视媒体福克斯新闻(Fox News),在后者犹犹豫豫、扭扭捏捏地倒向特朗普阵营之前,都被特朗普放弃了,因为这些媒体的受欢迎程度日益下降。这些批判通常不涉及具体的指标,更多涉及对销量或收视率下降的指控:“目前,我在@HuffingtonPost(赫芬顿邮报)(票数)损失榜上排名#1,而且幅度很大,这不是很滑稽的事儿吗?傻瓜@ariannahuff(赫芬顿邮报主编亚丽安娜赫芬顿)一定激动坏了!”(推特,2015年7月25日),意在讽刺赫芬顿邮报才是第一名的赔钱货。特朗普的其他推文大多数标榜自己的财富和效率。在特朗普式的成功神学民粹主义模式中,财务上的成功代表着受欢迎程度与合法性。

然而,此类数字的使用方式和依赖专家生成的统计数据截然不同。如果说专家产出的事实型数值的经典范例是复式记账会计技术,在这里等效的比喻可能是股票市场。股市是特朗普最喜欢的指标之一,这也许并非偶然。例如,在竞选期间他指责梅西百货因歧视非裔美国人被罚款时谴责他的反移民言论的言论是虚伪的。他在推特上说:“@Macys梅西百货股价下跌了。真有意思。很多人打电话跟我说他们正在剪碎自己的@Macys信用卡。”(特朗普推特,2015年7月2日)。自2016年以来,不断攀升的股市是特朗普声称经济正在改善的底气(对于脱欧派而言,更谨慎的说法是英国经济没有坠入深渊)。截至2020年10月12日,特朗普定期在推特上发布股市的最新进展: “股市又上涨了300点——最重要的领先指标!!!不要和瞌睡乔一起毁掉它!!!”

会计通过一丝不苟的记账和一定水平的技能,也就是通过长时间应用一套公认的技术来积累可信度,最接近的类比可能是为专家计算GDP提供信息的一整套会计惯例。相比之下,股票市场是融合了参与者“动物精神”的王国。股市所提供的信息实际上是众包式的 。新冠疫情大流行期间股市和实体经济的分歧,所谓的K型复苏,表明了所谓的“群众”能力是多么有限。但股市数字得到了足够重视,以至于早期的股市困境促使政府推动了美国有史以来最大的政府刺激计划,即联邦冠状病毒援助、救济与经济安全(CARES)法案。随着市场相应的提振,政府对于可能真正帮助到劳动群众的后续行动不大感兴趣。

这种逻辑和克林顿、布莱尔等人所委托专家开展的收集和定制信息的舆论研究大不相同。虽然特朗普极为关注民意调查,但是他强调自己不依赖民调公司:“其他候选人每月向这帮人支付20万美元,让他们告诉自己‘别说这个,别说那个’。”相反,众包式的指标提供了另外一种外部的合法性来源。如果量化学术研究认为数字的合法性和客观性相关,是通过学科专家论证和自我监管来保证的,那么民粹主义的合法性就是一种没有那么精确但是同样基于数字的类型。统计学意义上的专家共识可能会被衡量受欢迎程度的指标推翻。特朗普对于在2016年和2020年大选中失去的普选票耿耿于怀,并将其归咎于大规模选民欺诈,认为2016年参加就职典礼的人数不实,由此产生了“另类事实”一词 。这些表述必须在特定的语境中进行解读。正如人们经常嘲弄地指出,这不仅是自恋问题,还是其政治权威的基础。

正如以上案例所示,相对受欢迎程度对英美民粹主义者的自我定义至关重要。有种学术共识认为,民粹主义者的特点是其将“人民”作为统一整体,拒绝替代的代表性主张,他们的宣言“我们代表100%的人民”,正好印证了这一论点。这一说法与特朗普对支持率的敏锐或英国首相鲍里斯·约翰逊等脱欧派精英政客的机会主义策略并不相称。对于这些游离于意识形态束缚之外的政治玩家而言,“获胜”就是一切。竞争和狭义上的胜选是塑造某场政治活动的特征和认同方面发挥着核心作用。出于这个原因,来源于民众的数字是必不可少的,因为这些数字可以轻松直观地按照只论输家和赢家(特朗普最喜欢的词汇之一)的逻辑进行排名。

和专业的统计数据甚至市场研究相比,这种全民投票数字的问题在于它们能提供的政策相关信息非常有限。推文和人群规模给予了其“基本盘”,它们是较小的热衷政治的忠实追随者的社区,并不能代表更大部分的人口。支持率反映了更加广泛的公众意见,但是它们难以指导政策规划和实施的复杂过程。它们只能代表一场无休止的人气竞赛,或者说是一场选美比赛,只对在短期内争夺某个职位重要。庆祝活动结束之后,随后两届政府都陷入了一种不稳定的永久性竞选模式中,它们的政策制定和实施仍旧混乱低效。

幕后的专家介入并未停止,只是形式有所不同,传统的量化专家被据称对政治不感兴趣的数据科学家所取代。英国脱欧派和特朗普的竞选活动都使用了大数据分析技术,挖掘了大量的社交媒体数据,以便为潜在的选民精准推送定制信息,更重要的是阻止对手投票。这种方法的效率容易被夸大。实际上,竞选活动中的数据分析通常依赖于粗糙得令人惊讶的算法和数据集。毕竟在大数据科学家团队的一顿操作之下,希拉里·克林顿仍然落选了。即使他们的政治领袖本身就代表着某种松散和无序,少数民粹主义者仍然希望在通过量化在指导政治实践的同时,削弱专家的权威地位,改变主流的政客和专家联盟。特朗普的女婿贾德·库斯纳(Jared Kushner)在2016年负责总统大选的数字化工作时,被指控试图用大数据来操纵媒体对政府中东战略的报道。英国脱欧派杰出人物、首相顾问多米尼克·卡明斯(Dominic Cummings)试图将大数据转化成一种真正的哲学,计划在唐宁街成立一个数据分析部门,利用执政党政府在议会中的多数席位,将控制权从沉闷乏味、自私自利的“空心”公职人员手中夺走。通过专门的算法技术实现的大数据分析黑匣子,为潜在的统治者提供了更为直接的、将领袖和选民联系起来的诱人前景。在这个愿景中,技术官僚主义和民粹主义在一个摆脱了主流政治体系烦琐的官僚机构的再造社会概念中实现了融合。

然而实践证明这些愿景只是乌托邦而已,就像量化治理关于提升效率的陈词滥调一样,与更加广泛的民粹主义逻辑难以相容。自从本章初稿写好以来发生了很多事情,例如新冠疫情和总统选举。对于这两个历史事件之间关系的研究,仍须做进一步分析。显然,新冠疫情对特朗普支持率的负面影响低于民意调查专家的预期。或许新的数据分析有助于提高“基本面”投票率,创下共和党新高,同时成功地对迈阿密-戴德县的古巴和委内瑞拉侨民和奥格兰德河谷骄傲的提加洛人(美国第一批拉美裔永久居民)进行了精准投放。或许特朗普对往日经济辉煌的呼告和就业率的复苏的直观数字奏效了。部分原因也是因为纽菲尔德的章节中探讨的自由党呼吁进一步封锁的行为,似乎仍沿袭了那种假模假样、高高在上的精英偏见。但是特朗普落选了,他的团队陷入为最终投票总数无休止的争夺,以满足他们的领袖对公民投票自恋式的执着。在英国,多米尼克·卡明斯离开了,首相陷入了困境,利用突发公共卫生事件启动数字治理的机会就此错失。

主流政治的旧秩序激起了民众对理性高效的量化治理的极大不满。鉴于民粹主义对变化无常的人气指标的强调和选民群体的强烈期望,民粹主义更容易受到公众信任危机的影响。新冠病毒的数据面板对特朗普和约翰逊政治生涯的结束起到了推动作用。数据面板以其清晰、直观的方式展示了新冠病毒的病例数和美国和英国的死亡人数。数字不断变化,显示死亡人数持续增加。不过,这种展示方式也掩盖了其背后所依赖的专业知识。 1h3UaIlCC4yGGkCuaKIHmdSMsqNo20IklpaTm1+28Ci8YLvgDxxK5MGr4P+vysHY

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