From Data Universalism to Data Particularism: Epistemologizing Digital Sovereignty Based on Germany's and Japan's COVID-19 Responses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines the use of digital technologies by Germany and Japan during the COVID-19 pandemic from the perspective of two divergent epistemologies of data, “data universalism” and “data particularism.” Data universalism is grounded in large-scale, context-free data aggregation. In contrast, data particularism interprets data in context, factoring in spatial, cultural, and institutional particularities. In line with WHO recommendations, Germany focused on widespread PCR testing and used case incidence as an indicator for imposing comprehensive lockdowns. Japan, on the other hand, adopted a context-specific approach that focused on detecting and preventing infection clusters, combined with flexible and targeted measures that took into account material spaces and cultural characteristics. Despite the Japanese approach's lower public approval in the first two years of the pandemic and despite its failure to avert an overload of the health system—which the German approach did achieve—, Japan outperformed Germany in terms of selected key metrics at the end of the COVID-19 pandemic. We argue that, beyond COVID-19, data particularism, as exemplified in Japan's COVID-19 response, can be a valuable strategy to address the epistemic and political shortcomings of data universalism. In particular, we argue that in the context of the broader debate about digital sovereignty, data particularism is attractive for traditional manufacturing powers, such as Japan and Germany, that are rich in context-specific data but dependent on US and Chinese Big Tech. We describe the turn towards different epistemologies of data as an epistemologization of the digital sovereignty debate.
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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 | 0,064 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,068 |
| Communication savante | 0,017 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».