Datauniversalism
Datauniversalism är ett epistemologiskt ramverk som förutsätter en enda universell berättelse om vilket dataset som helst utan hänsyn till geografiska gränser och sociala sammanhang. Detta antagande möjliggörs av ett generaliserat tillvägagångssätt vid datainsamling. Data används i universella strävanden inom sociala, politiska och fysiska vetenskaper utan begränsningar från sin lokala källa och folk. Data samlas in och omvandlas till en ömsesidig förståelse för att känna till världen som bildar kunskapsteorier. Ett av många områden av kritiska datastudier utforskar datas geologier och historia genom att undersöka datasammansättningar och spåra datalinje som utvecklar datahistorier och geografier (s.35). Detta avslöjar skärningspunkter mellan datapolitik, praxis och befogenheter som utmanar datauniversalism som ett missriktat koncept.
Teoretiskt ramverk
Data tas främst i rika västländer som anses vara ledare och röster för den tekniska utvecklingen samtidigt som man ignorerar kulturer, samhällen och geografier trots att tillämpningen är utbredd. I takt med att datalivscykeln förstoras, sammanställs och formas bearbetad liten data som är grundad i big data från heterogena källor extraherade från vanliga platser, och bildar vad vi har kommit att förstå som kunskap.
Från och med 2022 har forskning inte visat ursprunget bakom universalism som en praxis på grund av brist på kontrollerad data. Enligt kulturpsykologer har demokrati och universalism ett positivt samband men det finns inga studier som visar hur universalism formas av människors erfarenheter och miljöer (s.1). En push mot datafikering har sporrats av demokratiskt avancerade västerländska röster och spridits över bräckliga demokratier i den globala södern utan hänsyn till det geopolitiska sammanhanget och inflytandekrafterna i datalandskapet i länder utanför väst. Som nämnts av Cappelen et. al finns oklar information om universalismens epistemologi, även om det hävdas att brist på representativ data är problematisk för breda globala analyser (s.1).
Kritik
Datauniversalism har kritiserats av många forskare som är oroade över datasekretess och datarättvisa, och hävdar att den döljer kulturella specifikationer och mångfald. Datafikering borde ses genom linsen av epistemisk mångfald och rättvisa för att uppnå datalydnad. Så människor uppmuntras att kritiskt granska effekterna av datafikation genom att ombilda människor och platser.
Avvästernisering
Milan och Treré har hävdat att datafikation är en privilegierad praxis som bärs av dominerande västerländska demokratier som misslyckas med att se rikedomen av världsbilder och betydelser i söder. Som främjats av forskare från Global South och inhemska, antar datauniversalism felaktigt att data är universella när de borde behandlas annorlunda (s.323). Om data extraheras utan en etisk grund grundad på attityd och metod blir data genomgående och inkompetent. En förskjutning från ett tenocentriskt perspektiv som betonar den mänskliga aktören bakom data till en datametod som stimulerar diskussioner om återverkningarna av datafisering kräver att byrån flyttas. Detta förstärker föreställningarna om etik och ansvar kring data (s.327). En push för nedifrån-och-upp-datapraxis flyttar fokus för datafikering till datarättvisa för att uppmuntra medborgare i söder att delta i politisk handling och stöta bort en förtryckt och ojämlik datafikationsprocess. Försumlighet i att abstrahera kunskap från andra genom att diversifiera sociala och historiska sammanhang kommer att resultera i partiska samplingstekniker och metoder för datagenerering. Detta gör att skev data genereras, vilket leder till ojämlik dataficering.
En aggregerad teknik som används för databehandling förvränger data på ett sätt som formar ett aggregerat värde som representerar en aggregerad individ. Detta ansluter sig till fördomsfaktorn i att få ämnet att framstå som ett kollektiv genom att minska variansen och begränsa utrymmet för bidrag (s.192). Att använda en aggregerad teknik underkastar sig universell normativitet som placerar vad som anses vara universellt rätt som en praxis som inte tar ansvar för sammanhanget i en specifik situation eller tolkningen av normer. På liknande sätt är tolkningen av normer också föremål för kontextuella tolkningar. Medan människor verkar i unika fall där information kan vara ofullständig, ger byrån människor möjlighet att bedöma situationen och fatta radikala beslut i komplexa situationer där informationen är oklar. Att anta universell normativitet kommer alltså inte bara att göra ens etiska giltighet ur funktion när man gör val utan kan leda till tvivelaktiga beslut (s.284).
Globala södern
Historiska processer av global kapitalism och kolonialism har i hög grad påverkat tillgången på kunskap från västerländsk modernitet och underordnad kunskap från den globala södern. Kolonialism, i detta perspektiv, förstås som datakolonialism som pressar men också utnyttjar datafikation på samhällen. Forskare från globala södern och ursprungsbefolkningen hävdar att den dekoloniala linsen som övergår till ett eurocentriskt perspektiv tillför värde till kritiska datastudier genom att ifrågasätta kunskapens geopolitik, djupet av kunskapsförnyelse och maktkonstruktionerna av tidigare orättvisor. Föreställningar om datapolitik och datarättvisa är mer intresserade av att ge en röst åt de underprivilegierade och skaffa sig dekoloniala praktiker snarare än frågor som rör ritningarna av de politiska och sociala sammanhangen för liberala demokratier och samhällsordningar. Ändå kommer att uppnå dekoloniala kritiska datastudier med en unik uppsättning utmaningar som konfronterar den kunskap som har producerats och kunskaperna om världen, som är i centrum för epistemologi. Vågen av big data-revolutionen livnär sig på insikter i produktionen av data, hur kunskap produceras och hur den bedrivs och styrs samtidigt som nya epistemologier används för att förstå världen.