Big Data and <i>The Phantom Public</i> : Walter Lippmann and the fallacy of data privacy self-management
Notice bibliographique
Résumé
In 1927, Walter Lippmann published The Phantom Public, denouncing the ‘mystical fallacy of democracy.’ Decrying romantic democratic models that privilege self-governance, he writes: “I have not happened to meet anybody, from a President of the United States to a professor of political science, who came anywhere near to embodying the accepted ideal of the sovereign and omnicompetent citizen.” Almost 90 years later, Lippmann’s pragmatism is as relevant as ever, and should be applied in new contexts where similar self-governance concerns persist. This paper does just that, repurposing Lippmann’s argument in the context of the ongoing debate over the role of the digital citizen in Big Data management. It is argued that proposals by the Federal Trade Commission, the White House and the US Congress, championing failed notice and choice privacy policy, perpetuate a self-governance fallacy comparable to Lippmann’s, referred to here as the fallacy of data privacy self-management. Even if the digital citizen had the faculties and the system for data privacy self-management, the digital citizen has little time for data governance. We desire the freedom to pursue the ends of digital production, without being inhibited by the means. We want privacy, and safety, but cannot complete all that is required for its protection. If it is true that the fallacy of democracy is similar to the fallacy of data privacy self-management, then perhaps the pragmatic solution is representative data management: a combination of non/for-profit digital dossier management via infomediaries that can ensure the protection of personal data, while freeing individuals from what Lippmann referred to as an ‘unattainable ideal.’
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,032 |
| Communication savante | 0,014 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».