结语 重新思考数据，重新思考治理
“如果数据是体现宇宙神秘性的一个方面，我们则容易被使用数据的人控制。如果数据是人类掌控混乱的方法，它就会成为科技精英手段的一部分。”
——D.鲍伊尔，《数据的暴政》，2001
我们要如何与数据争论？正如这本书所说的，数据的天性即揭露事实的本质，不必介意它是否真的这样做。我们都知道数据只是社会现象的部分表现，并且它通常被科学地或是政治地操纵，但是，它们的表现形式与设计都是围绕实证概念建立的——客观实证。当我们看见一个数据，我们便产生了确定性——事实信息。数据并不像文字，不需要解读，数据至今都是权威的来源，因为它揭露事实，而事实无可争议。
当然，这并不是说，数据研究永远无法被质疑。在学术界，我们时常对数据进行争论，也讨论方法论并努力保证全面公开。我们的学生非常了解这一点，当他们展示自己的调查时，他们总是害怕这个不可避免的问题：“你从哪里得到的数据？”在我们发表文章时，我们通常会将免责声明包含在内，尤其当数据模型构成了我们分析的主干时。我们，作为学者，乐于警告读者我们的数据也许不够完整，以及我们的模型所基于的关键假设也许将真实情况过分简化了。通常我们会通过脚注、尾注、星号以及附录来处理这个问题，或许是因为我们知道那些内容只有极少数人才会读。这有点像广告宣传，在某个公司将新产品所有令人赞叹的特征大肆渲染后，他们会在难以看到的广告底端用小写字体补充上“适用条款及情况”。
总体上，目前用一些数据来证实学术分析是发表文章的前提。在社会科学领域最著名的学术期刊如今也不愿刊登任何连一个方程式、几个回归分析或一个因素分析都没有的文章，这是“定性”调查者的寒冬。不幸的是，对数据的追求不可避免地削弱了我们调查的分析深度，因为我们趋之若鹜地在数据集之间寻找关联与数据的意义，极少思考我们的数据的真实质量，并且检查数据质量并不代表我们能够保证平均值是正确的或缺漏的数据不会影响最终结果，它意味着质疑数据作为所研究社会现象的良好描述符号的终极可信度。这些数据真的能够告诉我们关于社会的有价值的事吗？数据只是简单地描述社会现实还是已经变成了我们改造社会的规范工具？以及重要的是，我们有教我们的学生用批判眼光看待数据吗？不幸的是，人们对于自己知识的自满已经蔓延到了整个学术界，损害着我们的创新思维以及我们挣脱既定概念的能力。而且，免责声明不管听起来多么真诚，都不足以“将我们从邪恶中拯救出来”。
毫无疑问，数据已经不仅主导了学术思考，也主导了我们自己对于学术界作用的理解。首先，我们不断受到标准化的绩效评估。这一趋势最早起源于20世纪70年代的北美与英国，随后蔓延至欧洲和亚洲、南美洲、非洲的大多数新兴国家。学者们围绕着一个关键数据——H指数而生存，该数据是一种复杂的、用于计算我们的文章在其他学术文献中出现频率的方法。谷歌学术——数据革命时代的强大学术资源库——也已经成为施加在我们许多人身上的诅咒，因为大多数指数都是由谷歌自动计算得出的，而当谷歌没有注意到我们当中的某一篇文章时，我们就有麻烦了，“发表或湮灭”已经成为对我们的诅咒，“引用或被引用”则是我们新的铁律。我们学术生涯中另一项基本的指数是所谓的“影响因子”，它是由信息机构路透社计算得出的，显示了一本指定期刊中文献引用的平均数。如果你想在数据的学术丛林中生存下来，你必须努力在高影响力期刊上发表文章，剩下的期刊则无关紧要了。但是这些数据真的能够代表一个人研究成果的质量吗？或许能。但同时，它也会产生反常动力，因为数量变得至关重要，学者们都感到了达到标准要求的压力。数量下降时，全体研究人员都变得焦虑起来，他们开始召集特殊会议，职业生涯岌岌可危，名誉与耻辱已经成为司空见惯的事。学术人员之间互相引用已经司空见惯，自引比比皆是。审查者们通常只批准那些引用了一篇或多篇他们自己文献的研究发表，引用量已经成为晋升、涨薪或在常春藤大学谋职的关键，这些数据不仅对我们的名誉，也对我们的银行账户有着根本的“影响”。并且，在这场数据引发的狂热中，许多学者被曝光抄袭、重复发表以及伪造数据也是意料之中的事了，他们都极力试图跟上这种大流。
为数据辩护
本书无意质疑数据在知识发展与社会进步方面的重要性，也不否定数据在支持决策与政策上发挥的作用。我深知，如果没有数据，公共决策就会被直觉与肤浅的花言巧语所主宰——这也是为什么集权政府总是不发布常规数据或隐藏数据。科学革命正是由于对宇宙的宗教解释提出了疑问，才削弱了教堂在世俗事务上的力量并在现代一往无前。数据有过（并且能够）解放性的潜力：它们能够赋予人类力量，打击独裁者们；它们能够赋予年轻学生力量，让他们挑战教授们以及教授们“伪造的”数据；它们能够帮助环保组织将造成生态破坏的污染性企业送上法庭；它们可以帮助公民了解为谁投票以及支持什么政策。在学术界，数据也很重要，不管人们怎样批评H指数与影响因子这类发明，对卓越的追求总是要求某种形式的学术质量评估存在。没人想看到一个死气沉沉的学术界：教授们得不到任何声誉或经济利益上的激励，没有动力完成优质的调查与出色的教学。
公共政策也需要数据才能运作。正如物理学家开尔文勋爵（Lord Kelvin）所说：“如果你无法测量一个东西，你就无法改善它。”并且，如同人们一再引用的商业大师戴明（W.E.Deming）的警句：“你无法管理你不能测量的东西。”测量是人类生活基本的组成部分之一，我们每天都在测量，并且基于此做出决定。拒绝测量本身不仅仅是天真的，对于社会而言也是不可能的，这会导致人类天性重要部分的缺失。测量对于沟通也很重要：如果没有对规模的界定，便无法描述当地市场的情况；如果没有温度计，便不会有医生的准确诊断；如果没有长度单位，便不会有木匠的精确工艺。我们的教育、卫生与住房都依赖于测量，并且我们认为那是进步的标志。
但同时，我们也拒绝测量许多东西，并且我们有充分的理由。比如，我们认为测量艺术非常滑稽，因为艺术的价值无法被翻译成粗糙的数据。当然，我们经常为艺术品定价，但我们很难测量自由女神像或金字塔的美并评估它们哪一个更坚固、优美或珍贵。我们也拒绝对友谊的量化测量，有些人可能认为自己非常幸运，比别人有更多的脸书（Facebook）好友，但没人会认为好友的数量（无论是现实生活当中还是在网络上）代表着友谊的质量。恰恰相反，我们感到，如果我们想要根据某种数据参数来测量友谊，我们便会冒犯它，我们会通过测量友谊将它变成其他东西：一个被剥夺了首要的使它如此重要的人类情感的数据单位。相似地，我们也拒绝测量爱，我们不会用数值范围来量化父母的慈爱或夫妻间的和谐。尽管一些经济学家与心理学家或许会采用度量来测量社会生活中这些“软性”因素，但是我们——作为整个社会——畏惧引进标准化的抚养或婚姻评估的想法。
在自然科学中，人们用数据来描述物理现象，并且数据也有好坏之分。历史学家表示，自然科学也难以免于被过度简化与范式转换。正相反，科学的历史进程是一个不断质疑主导模型（及其数据）的过程，人们意图用更好的理论替代它，而反过来，这些理论在科学革命的持续进程中也会被挑战。不论这些物理数据是好是坏，它们都难以影响原子的运动，但是当数据被应用于人类现象时就不一样了。数据在进入社会生活的时候，也会改造现实。比如说标准化评估，它并不仅是分析表现绩效的工具，也是指导工具。如果重要的是数量，那么学者们就会努力发表每一项研究的成果，无论这些研究的质量有多值得怀疑；如果重要的是在脸书上拥有更多好友，那么用户就会尽最大努力积累人脉数量，而不是巩固和老朋友之间的亲密度；如果爱的量成为测量家庭美满程度的解释性标准，那么父母就会在可测量的方面，比如短途旅行的次数、玩具的数量以及陪伴孩子的时长，而不是在彼此相处的质量上花更多心思。我们不仅面临着被误导如何定义优先事务的风险，还面临着失去欣赏无形事物价值的能力。如果对德国政治理论家汉娜·阿伦特（Hannah Arendt）的话加以解释，我们会说将数据系统应用于社会生活的问题在于，“并不是说数据是错误的，而是它们本来可以反映事实”。
在优劣数据之外
从治理的角度出发，数据在影响政策制定上存在双重问题。在看完整本书后，我们会发现有些数据纯粹是“恶劣的”，全球数据调查的质量相差甚远，比如构成基于国民生产总值计算的国民收入账户的数据调查。在许多非洲国家，收入数据往往不完整，并且很大程度上依赖于当地统计员的估算，这导致了数据上各种各样的不一致。然而，政策制定者与国际捐赠者却每天都在使用这些“劣质数据”来测量结构性改革、发展援助与宏观经济政策的效力。美国经济分析局也承认美国的国民生产总值数据质量并不总是很高，尤其是在经济危机期间。而且，数据在被每个数据机构以不同的方式不断修改、调整以及再计算，这也使得国际数据对比比我们想象的要难得多。比如，2013年年中，经济分析局引进了一项国民生产总值账户的改革措施来计算在研发、娱乐、文化及其他艺术创意上的支出。在传统的角度，这些费用都被视为商业成本，如今则被当作固定投资，因此充分地被加入到国民收入当中。这也引发了批评的声音：美国政府极力抬高预计经济增长的百分比，意图压低国债占国民生产总值比例的增长。
我们也知道有许多数据集都被操纵或是完全编造的。比如，评级机构已经承认使用信用评级来迎合它们的客户，并且投资银行也对外债数据进行了操纵。学者们被曝光使用虚假数据，某些情况下他们的畅销书与整个职业生涯都是基于伪造证据之上的。我们也知道同行评审制度还存在非常多问题，许多期刊都落入了数据陷阱，包括具有最高影响因子的一些期刊，它们把事实上人造的数据当作无可争议的证据。如今计算机科学领域常见的一句话“无用数据输入，无用数据输出”，毫无疑问地，暗示着任何被输入数据模型的“垃圾数据”，都会被再次输出，如果无意义的信息被输入模型中，那么模型则会生产同样无意义的结果。但对于我们每一个人来说，这一过程看上去都是基于证据进行的。
数据也可以被扭曲服务于特定政治议程。环保怀疑主义者已经使用数据证明悍马比普锐斯更节能，而持相反立场的科学家也使用随机实验证明吸烟不会致癌。1954年，美国作家达雷尔·哈夫（Darrell Huff）出版了一本小书《统计陷阱》，该书后来成为所有怀疑数据的学生的经典读物。哈夫通过生动迷人的描述，指出了许许多多种不实数据（比如通过删截图表来过度强调细微差异）或对数据的粗劣解读可能导致的操纵现象。正如我们所知道的，“党派利用实证武装自己来抵抗知识的冲击，也用它为非理性披上理性与科学的外衣”。
然而，如果质量是数据唯一的问题，那么更严格的观察、公开程序与监管就可以轻易解决它，但不幸的是，即使数据没有被明显地操纵，它们也会误导决策，因为数据只关注可测量的事物，不可测量的事物都被忽视了，这不可避免地影响着我们工作的优先次序。根据笛卡尔对外在物（res extensa，测量事实）与思想物（res cogitans，认知事实）的区分，可测量的变成了唯一关键的事实，其余的则毫无用处与价值。再拿GDP举个例子，即使我们有能力改善其数据的质量（而且我们正在为此尝试），国民生产总值仍是市场产出的测量工具，而它绝对无法完整地描述整个经济体的全貌。正如我们所知道的，国民收入账户并不包括未经市场调节的交易，因此我们的政府就会使用国民生产总值作为经济表现的测量工具，以追求在牺牲非正式经济领域的代价上强化市场的政策，这些非正式经济领域包括家庭服务、礼物经济。并且，由于国民生产总值是基于市场价格计算的，因此未标价的东西便失去了价值。根据本书内容，这种对于价格的强调会产生畸形的刺激因素，一方面，我们的治理体系会倾向于那些忽视免费事物如自然资源的发展模式，另一方面，这种趋势会鼓励政策制定者将公共资源私人化、市场化，以使它们在国民生产中具备可生产性。在国民生产总值的治理框架中，只有被货币化的事物才具有价值，因此，为了严肃地对待自然环境，它必须被测量、被货币化。许多经济学家会说所有事物都可以被标价，即使市场不存在，价格也可以在简单的刺激下出现。对于他们当中的许多人，重新改善国民生产总值只需要调整技术以及更准确的模型而已。但是正如我们在整本书里所看到的，这个货币化“陷阱”会暴露出许许多多的不一致，实际上，“准确”已经成为一个形而上学的概念。我们要如何准确地测量大自然的价值呢？谁来测量大自然呢？依据的标准是什么呢？我们要选择人类中心主义的方法吗，这样大自然的价值量就由人类来决定了？还是说我们要采用整体的生态系统观，将自然世界的彼此联系纳入考虑范围？我们分析过了全部影响现有方法论的概念缺陷，从支付意愿调查到重置费用计算，全部的这些估值模型都建立在无力的假设之上，并且都暴露出基本的概念缺陷，当它们被应用于治理模型时，即便没有蓄意操纵与（系统出现的）利益冲突存在，它们也会变成危险的政策工具。
在商界也出现了“数据到底会造就金融成功还是抹杀创新”的激烈辩论。两位著名的学者，哈佛大学商学院的罗伯特·卡普兰（Robert Kaplan）与波特兰州立大学的托马斯·约翰逊（Thomas Johnson），就上演了这样的一场辩论。在20世纪80年代，卡普兰与约翰逊共同撰写了畅销书《相关损失：管理会计的崛起与衰败》，该书认为尽管成本核算是19世纪驱动新企业扩张的关键动力，但是在全球化时代，这些测量工具却对商业造成了根本性的荼毒，因为它们将经理从公司的生产性部分中剥离出来，使他们更加依赖于抽象计算来预估成本、价格与投资收益。但在该书发行之后，这两位学者却在学术道路上渐行渐远，卡普兰支持使用各种经济测量模型来运营成功企业，而约翰逊却坚持亲身实践管理与人为判断。卡普兰在一系列成功管理书籍中推广使用作业成本法与平衡记分卡，它们可以帮助经理“从大量数据中提取真正重要的少数数据与结果”。相比之下，对于约翰逊而言，这些经济学主导的测量工具迫使经理通过定量数据而不是具体的商业知识领导公司。反过来，这一趋势促使“现代商业迷恋通过数据‘寻求利益’……不论这样的做法会对维系人类组织的基本关系造成什么样的损害”。
因此，数据的问题并不是简单的优劣数据之分，而更像是一个哲学问题。在某种意义上，这类似柏拉图与亚里士多德之间的争论，对于前者，数据是事实的象征，对于后者，数据是发展知识的工具。柏拉图遵循了毕达哥拉斯的观点，认为数据能够揭露世界的本质。相反，亚里士多德将世界看作一个混乱的研究对象，在这个世界上，数学推理只能够引导知识，但绝对无法代表更高层次的事实，对于他来说，数据无法揭露“形式”——与世俗意义上的“实质”相比，它们只是分析错综复杂的大自然的启发式工具，并不比它们企图描述的实质更完美。
此类将数据看作本质与将其看作工具的经典区分至今仍影响着我们的当代社会，并且总体上来说，柏拉图赢得了这场争论。确实如此，尽管数据不完美且存在片面性，但它们倾向于获得自己的生命，它们将自己从现实世界中提取出来，又生产出一种虚构的“超铀”，它们体现出实证，却不代表某种现象：因为它们变成了现象本身。既然“代表”从概念上说就是不完美的，数据便无法代表现实，而是必须预示现实。
数据这种内在的力量就扎根在我们追求事实的天性当中，这也就解释了为什么许许多多种数据——不论优劣——成为塑造社会中自满与屈从的有利武器。尽管数据看起来像发展知识的工具，但至今它们已经抹杀了我们锻炼批判性思维的集体能力，它们带来了助长愚蠢的风险。一个建立在数据上的社会会“威胁它自身，因为它在肤浅的证实过程上投资了太多，而牺牲了其他形式的组织智慧”，伦敦政经学院的会计学教授迈克尔·鲍尔说道。这种现象通过数据基础上的审计系统，变成了一种“博学的无知”。这些标准化的方法“支持抽象管理理念，却牺牲了其他的绩效评估理念”，并且“倾向于照顾那些从经济角度可以被测量、审计的事物”。
治理、数据与公共领域
在政治研究中，从治理的角度讨论决策过程已经是稀松平常的事。治理这两个字暗示着权力的分割，在当代社会中，国家政府已经成为协调者而非决策权力的垄断者，从企业到非政府组织，他们更进一步与全球机构与私人实体合作。通过研究治理，我们可以发现三个截然不同却又彼此联系的部门：国家、市场与公民社会。这一描述绝对不准确，这三个领域之间的界限或许没有我们认为的那样清晰，比如，公有（国有）领域与私有（市场）领域之间存在明显的重合，尤其在许多政策的设计、执行与管理过程中公私合作激增的情况下。相似地，营利性（市场）与非营利性（国家与公民社会）功能间的区别也持续遭遇“混合”组织和公共事业企业的挑战，在“混合”组织（比如社会企业）中以团结为基础的功能与营利性功能融合在一起，公共事业企业由政府控制但遵循市场原则。
随着这三个领域间的界限变得越来越模糊，它们不仅相互合作，也为了权力而竞争。由于治理机制为影响决策提供了新的机会，国家、市场与公民社会之间也形成了相互平衡的动态关系，但是冲突的风险始终存在，因此，治理可以被看作政治对抗的新地带，在这里不同的（尽管通常是相互补充的）原则与价值观相互摩擦或合作，以形成集体的决定。总的来说，治理就是文化、社会、经济与政治霸权构建的过程。
也许，这三个领域中最为复杂的是我们一般所说的公民社会。什么是公民社会呢？这个问题自古以来就是哲学争论的重要组成部分，在政治思想史上，我们会发现许多种相互补充的（有时是相互对抗的）公民社会概念。在古希腊经典政治思想中，“公民社会”描绘的是一个“良好社会”，即相对于其他形式的治理，塑造了城邦的礼仪、法规与公民参与国家治理的形式。对于亚里士多德，公民社会是相对于“野蛮人”的未开化世界的、通过自治组织起来的社会，之所以称它为公民社会，是因为礼仪。在罗马的共和传统中，公民社会是活跃公民构成的整体，这些活跃公民有规律地促进共和国的社会、文化、经济与政治繁荣。在现代政治哲学里，公民社会的概念随着个人自由与权利的发展焕然一新。对于约翰·洛克（John Locke）与亚当·弗格森（Adam Ferguson）这两位现代自由主义的奠基人，公民社会代表着现代有产阶级，该阶级在具有内在压迫倾向的国家内创造了自主自决的空间。对于这些思想家，公民社会在根本上是一个政治概念，是个体权利对抗国家压迫的堡垒。
相似地，亚历西斯·德·托克维尔（Alexis de Tocqueville）将公民社会看作相对于政府的自我组织的场所，政府则被视为强迫的源头。这个自我组织的世界的特点在于其中的组织与网络，它们超越了庇护—被庇护基础上的传统社会关系。在这个概念里，公民社会为民主价值与抵抗压迫提供了土壤。而且，根据哈佛大学政治科学家罗伯特·帕特南（Robert Putnam）所阐述的，这种水平交互深入地促进了社会资本的扩散与生产。另一种由黑格尔思想发展而来的传统观念认为，公民社会是存在于国家与家庭之间的群体与实体构成的整体。这一观念将组织与群体视作根据国家命令在整个社会进行文化渗透的工具，并且深刻影响了马克思将公民社会视为资本系统（资产阶级）的核心。意大利学者安东尼奥·葛兰西（Antonio Gramsci）再次阐述了马克思的观念，他认为公民社会是根据一致赞同的理念建立起来的霸权的领域，这一领域与国家统治权力的领域相对。他比马克思看到了公民社会更大的潜力，他提醒道，公民社会还能够为人民提供反抗资本主义统治结构所需的空间。对于社会人类学家欧内斯特·盖尔纳（Ernest Gellner）来说，公民社会是西方自由主义相对于其他政治意识形态的决定性特征。
在德国哲学家尤尔根·哈贝马斯（Jürgen Habermas）看来，公民社会应该被视为沟通行为的场域，也就是所谓的“公共空间”，在这里人们讨论并处理想法与价值观。在这个观念中，公民社会为对话社会奠定了基础。这个空间处于国家与私人领域之间：人们在这里进行公共辩论、交换信息，群体与个体得以表达他们的看法与兴趣、讨论共同目标以及正视他们的偏见。这样看来，在公民社会中，话语互动——即对抗、争论与思考的持续过程——维系着民主的本质。公共空间不是静止的，它是一个不断发展的动态，在其中，对抗带来变革，反过来，这也影响着参与者的认同与价值观，因此重新刻画着公民社会本身的轮廓。公民社会作为公共空间的概念固有地假设了想法、目标冲突的存在。在高度统一的社会里，沟通、对抗与辩论无法出现，正如葛兰西在他对霸权的分析中所暗示的，公民社会作为一个社会空间，其特征在于固有的改造潜能。
无论人们赞同强调公民社会与国家、市场之间对抗的经典理论家们，还是赞同那些将公民社会视为沟通与思考场域的人，显而易见的是，在如今数据风靡的世界里，公民社会作为变革发生的场域这一政治本质正逐渐遭遇挑战。数据凭借其本质导致了辩论的减少，它们并非动态的实体，相反，它们的本质是静止的。根据第一章，数据是被设计用于抹杀现代资本主义社会中的自由裁量权与避免政治争论的，它们是控制的工具，尽管并不给人以这样的印象；它们是统治的工具，但却不施加压迫。在福柯的话里，它们是政府统治的工具。数据的微妙之处在于它们并不消灭权力，而是将它隐藏起来，而正是这样的隐形能力，让它们在政治中如此有影响力、对公共辩论如此危险。
数据在公共政策中所表现出的形式：统计信息、评级、成果、测量与所有其他形式，都产生了“治理去政治化”的效果，因此使公民社会丧失了真正的改造潜能。数据通过将不同价值观、原则与想法扁平化为测量方法，从根本上改变了国家、市场与公民社会之间的政治交互。持续的想法的对抗本应该成为公共空间的特点，如今它们已经变成了决策中对效率的单维需求。数据的效率已经取代公共辩论的政治本质，成为寻找世界问题最佳解决方法的认知工具。一方面，这样的趋势使政策制定高度集中化，越来越多的权力流入数据的“主人”——即所谓的专家与技术官僚手中。另一方面，由于市场被视为数据推理的最理想场所，因此这一趋势已经刺激了新形式市场霸权的出现，这种霸权的特点是主导当代社会的狭隘的经济思想。正如我最后在《GDP究竟是个什么玩意儿》中讨论过的，国民生产总值的发明帮助人们创造出了有史以来最有力的说辞，即市场是财富的唯一生产者，以及无尽的市场产出是政治的终极目标。国民生产总值还使所有的污染工业“焕然一新”，它们当中的“次品”都被淘汰掉了，同时，在屈从为上的国家里，它们还征服了工会，也削弱了环保运动，使其无力就经济增长的必要性与可行性推动有意义的辩论。无论是地方的还是国家的治理机构，都是围绕强大数据建立起来的，而且，国民生产总值为央行行长、经济顾问、发展顾问、国际货币基金组织专家、世界银行的人等提供了巨大的权力，因为这些人最了解如何促进经济增长、管理商业周期。科技治国主义的力量在信用评级领域变得越来越显著，该领域内少数公司已经统治了整个地球，它们的数据操控着全球的政策，迫使整个国家进入紧缩状态，对社会正义与集体利益都造成了损害。再一次地，数据被用来加强市场对社会生活的其他领域的控制，同时为数据的控制者提供了巨大的权力。
如今，几乎所有的社会、环境政策都要接受成本效益分析的评估。这些方法论一开始看起来非常理性，在采用一项政策前测量其成本与收益很有道理，但是再看仔细一些，我们会在其中发现不合理的假设与存在偏见的定义。贴现率系统地将更高的价值分配给了当下而牺牲了对未来的估值，因此产生了明确的采用短期方法的偏见。而且，将成本与收益合并成为一项数据也隐藏了这样一个根本的问题：是谁的成本和谁的收益？在社会中，成本与收益并不是由全体成员平均分享的。在涉及监管时（尤其在环保领域），成本由企业承担，收益最后由全社会共享，但是成本效益分析过度地表述着“他们的”成本与“我们的”收益，好像这两者处于同一水平，导致所谓的高性价比解决方法比起基于社会公正与环境可持续性等原则的解决方法更受青睐。这样的情况在过去几十年的主要环保法规当中都一直存在，在抗击气候变化的治理中市场的胜出就是最好的例证，其中包含的思想是：气候变化可以通过正确的公式、寻找关键的均衡值与最佳定价机制来解决。但是根据许多分析人员的观察，“气候变化是无法用优雅的方法来解决的，因为它是一个分散的问题，更好的理解是，它是一种特定发展路径的症状”，这种症状构成了“一个复杂的关系网络，其中包含着相互强化、错综复杂的人类行为模式、物理材料与生产成果的科技，想要通过仅仅关注单一的方面把如此复杂的系统改造成理想的样子是不可能的”。
根据这本书的内容，不论市场失灵多少次（比如在信用评级与碳排放交易问题上），数据的力量都能够毫无疑问地让所有看似应该破产的想法与方法起死回生，“慈善资本家”逐渐强大的力量就是该领域的清晰例证。在慈善资本领域，测量驱动的企业经营思想无论在资源还是操作方式上都占有支配地位。爱德华认为，公民社会“能够在其生态系统保持健康多元的情况下呈现出最佳状态”，但是由于慈善资本家们所赞同的测量驱动的意识形态，“中介团体、非政府组织与他们应该代表的选民间的距离正在拉大”，并且“那些用于团结不同阶级、地域与种族的古老组织正在消失”。2003年由凯洛格基金会（Kellogg Foundation）发布的一项报告认为，“对效率与市场份额的强调会危机非营利部门的最基础价值——在社会内部创造‘自由空间’，使人们可以为社会问题与公共福利找到解决方法”。
我们在生态多样性保护领域也看到了市场影响的蔓延。由于测量自然资本已经成为一项有利可图的生意，金融公司持续发明出新的测量工具、审计与其他定量方法来为大自然标价，但这些数据背后隐藏的，是一个充满利益冲突、投机交易与其他有害倾向的世界，数据模型显而易见的客观性让这一切都隐形了。通过数据治理系统，我们仿佛将大自然当作了金融交易中的对手，我们允许所谓的专家来设立阀值、评估风险，然后，在这些数据的基础上，我们又与地球母亲玩着危险的游戏：我们根据生态破坏、环境风险与气候变化的评估情况来忖度自己的行为，而不是鼓励通过开放辩论来讨论人类走什么样的发展道路才能够带来社会、经济与环境福利，我们用许许多多种可疑的模型来与大自然“赌博”，企图花最少的力气实现最大的收益。
现在怎么办？
当下的治理模式正通过模糊数据政治来扼杀就损害我们社会的最深刻的不平等现象所进行的理性公共辩论，有些人认为，依据数据进行的治理会“剥夺我们为自己考虑的民主权利”。测量、评级、成本效益分析、标准化评估、投资收益与定价模型的系统应用导致了人们所说的“市场的必然性”。由于我们的概念工具受数据推理影响太大，因此我们的思考也被禁锢于市场的“匣子”内。如果我们对耶鲁大学经济学家查尔斯·林德布卢姆（Charles Lindblom）的话加以阐释，我们也许会说市场已经成为“概念监狱”。不论市场失灵多少次，不论我们多少次察觉到市场哲学固有的短期主义，我们似乎都注定要服从于市场对我们都得主宰，不仅对我们的治理系统，也对我们的智力。
我们的想法已经被数据禁锢了，这也是为什么我们甚至会对数据的失败投以更多的信任。在1987年发表的一篇文章当中，社会学家苏珊·夏皮罗（Susan Shapiro）对她所称的“社会对非个人信任的控制”进行了分析，她反思了“谁来保卫我们的守护者”的问题，并且提醒道，社会假定其守护者会“说出真相、良好地履行义务、遵循既定程序并且如同无私的受委托人一样采取行动”。但是当他们辜负了我们，我们却不会重新思考政治、社会机制，而是“在糟糕的投资后又抛出‘好的’钱”：也就是说，我们“保护信任与应对市场失灵的方式是付出更多的信任”。戴维·博伊尔（David Boyle）说过，“现代社会的悖论之一就是，审计失败的解决方式是雇佣更多的审计员。”我们为什么要这么做？或许是因为，我们作为社会动物除了相信没有其他选择，社会最终是建立在人与人的相互信任上的，而我却对这个答案不满意。事实上，不信任在我们生活的世界大行其道：我们用防盗门来保护自己的家；我们很少与邻居往来；我们希望合同都包含责任条款；我们在街上走的时候会紧紧抓住钱包。但神奇的是，当我们讨论市场治理模型的时候，这些不信任统统蒸发了。在这种情况下，我们有意识或无意识地相信了评级、碳交易市场、补偿机制与生物多样性信用的奇思妙想。尽管我们会仔细检查街上的摊贩有没有给我们找对钱，但我们却深信不疑地假定，由经济学家团队操作的成本效益分析或由专家执行的投资社会收益是值得信赖的。
这本书就这一悖论给出的答案是，数据将治理领域变成了技术性过程，这个过程投射出一幅专门技能与专业主义的景象，而且，数据将治理过程变成了可以依靠适当技术管理的任务。的确，这个想法让人感到慰藉，它将世界简单化了，暗示这个世界上对应分散的问题存在分散的解决办法，最重要的是，它显示只要依据正确的公式，我们就可以做出惠及每个人的决定：你和我、穷人和富人、污染者和地球母亲。在这个日渐恶化的地球上，我相信听到最严重的问题——从金融危机到气候变化再到全球贫困都有简单的解决办法，能够让每个人都感到安心。我们将挽救世界的任务授予那些数据的主人，这样一来，我们的终极目标似乎就变成了享受每一天被剥夺权力后的轻松。
尽管这种授权感非常令人慰藉，但现实是我们生活在一个复杂的世界里。虽然数据对于人类发展十分重要，但它却是一把双刃剑，它会不知不觉地降低社会现象的复杂程度，最终将我们带向错误的方向。就像一位尽职尽责的母亲绝不会将她的角色总结成一道公式，我们也不应该期望经济测量模型能够自动地操纵治理系统。治理是一项公共福利：最重要的公共福利。不仅人类的未来，而且整个地球的未来都取决于我们从全球到地方的各个方面的治理承诺。公共空间在市场理性主义逐渐增加的压力下收缩得越多，我们越难恢复控制民主制度的能力。更危险的是，由于市场机制排挤掉了其他形式的社会交互，我们也会彻底消灭其他替代形式的社会化，因为它们无法在传统角度下被测量。礼物经济、社区互惠方案与其他类型的非正式动态在正式市场结构的压力下逐渐消失，在这个过程中，我们不仅失去了整个社区与生态系统，也失去了数千年来的知识。
我们吸收着基于测量的“博学的无知”，却抛弃了其他的生活方式。我们变成了单维的人类：越来越符合应用于他们身上的数据模型的效用唯上者。2009年，埃莉诺·奥斯特罗姆（Elinor Ostrom）凭借她关于公共资源管理的著作获得了诺贝尔经济学奖。她接受了作为政治科学家的训练，有勇气反抗数个世纪来的传统经济学知识，她认为治理的道路不止一种，私有化与商品化，或是自上而下的监管，都并非人类管理公共资源的唯一途径。她周游世界，从日本到瑞士、从加利福尼亚到菲律宾、从加拿大到土耳其，向人们阐述着自下而上的集体治理系统。在这个系统中，公民们建立起共享的制度与集体的合作性机制，不仅为了实现更好的，也是更坚韧、更平衡与更持久的治理成果，这就是为什么公共空间如此重要。全部的这些社会生活软因素，从互相尊重到团结一致，都无法被系统地测量，但最终都比那些被纳入推动当代治理的数据模型中的因素更加重要。诚然，参与也许是一项惨痛的经验，交互、辩论、妥协与思考也许令人疲惫沮丧，但除此之外别无他法。我们都是社会动物，生活在深刻交互的世界里，拉杰·帕特尔（Raj Patel）评论道，我们无法从市场社会中找到解决方法，它只存在于“共同生存与参与使我们珍惜共同未来的民主政治的自由当中”。数据无法拯救我们，我们只能依靠自己。