（一）西方政治传播中的大数据利用
2019年4月，历时23个月的“通俄门”调查报告删节版最终公之于众，尽管结果显示“没有证据显示美国总统特朗普与莫斯科勾结”，但互联网上不时透露的信息和美国联邦调查局局长被罢免等事件引发了各界的猜疑，公众担忧互联网技术和网络数据的非法获取及计算用于民主选举可能引发恶果，领头技术公司亦被迫表态。2019年10月，杰克·多西（Jack Dorsey）宣布推特（Twitter）将放弃所有政治广告，而脸谱公司（Facebook）首席执行官马克·扎克伯格（Marker Zuckerberg）几乎在同期发表声明，拒绝对政客投放的广告进行事实核查，但呼吁增加广告的透明度。对于互联网技术对竞选会产生怎样的影响，又该如何规范，美国政府、互联网巨头、民间组织和普通公众莫衷一是。
在政治传播中，互联网不仅是信息流动的渠道，也构成了政治信息交流的新平台和新空间，甚至改变了人们政治参与和传播的形态。在其用于竞选之初，网络乐观主义者欢呼雀跃，认为它能鼓励选民和候选人间的互动，能将新的和少数人的声音纳入公共空间。“民主”的褒义性修辞被一再放大。然而，大数据与算法的联姻让这样的欢呼声逐渐寂落。随着信息技术的发展和网络使用者数量的剧增，互联网不再简单地扮演静态的信息交流场所的角色，嗅到网络数据价值的人不断开发挖掘信息的工具。大量、高速、超出政治观点以外的多样化数据被采集、保存和记录，让拥有数据资源并具备算法技术的个人或组织不仅能采集信息，描绘公众的政治观点，还将其与其他信息进行关联，从而识别政治行为的预测因素，并据此面向公众靶向传播，引导公众的政治行为。这样一来，数字信息发挥了与金钱、土地、设备等其他资本类似的作用，用于政治生产，换取政治效益，反映权力关系，成为数字资本（digital capital）。数据提取和使用被提升到了“数据科学”（digital science）的层面，成为一种积累数字资本的手段。
（二）“数字资本”概念的提出
资本的最初现象形态是货币，其价值变化发生在作为商品的劳动力或者劳动能力的使用价值上。马克思洞察到资本的关系性和社会属性，指出：“资本不是物，而是一定的、社会的、属于一定历史社会形态的生产关系，它体现在一个物上，并赋予这个物以特有的社会性质。”布尔迪厄（Pierre Bourdieu）受马克思影响又在某些方面深化了马克思的资本理论，他认为资本是“累积的劳动（以物化的形式或‘具体化’‘肉身化’的形式），当这种劳动在私人性，即排他的基础上被行动者或行动者小团体占有时，这种劳动就使得他们能够以具体化的或活的劳动的形式占有社会资源”。在他那里，资本并不限于经济领域，而包括社会与文化的各种类型；资本依赖于场域而存在，只有处在某一特定场域的关系之中才是有效的，并决定了一个人在社会空间的位置和权力：“资本……意味着对于某一场域的权力，……是对于一系列收益或者利润的权力。”尽管二位学者的资本理论有所不同，但从基本属性上看，资本能被占有，并且占有往往不均衡；资本能创造价值，无论是马克思意义上使价值成为价值的过程的一个结果，还是布尔迪厄意义上文化、经济与社会资本存在转换的可能。
在互联网场域，一种新的资本形态正在形成。公众日常行为中的数据信息被大量收集，形成海量储存并用于计算分析的数据库。在互联网繁荣初期，数字平台导向公正和“无摩擦的资本主义”的观点大行其道之时，丹·席勒（Dan Schiller）已敏锐地洞察到连接信息孤岛的互联网如何将这些数据库与现存资本结合，进而用一种新的生产模式来增加资本，他称其为“数字资本主义”。在这一系统中，数据商品化促使了权力的不均衡再分配，且朝向数据占有者和使用者倾斜。从马克思和布尔迪厄的资本理论视角来看，这一系统中的数字已具有“资本”的基本属性。在网络场域中，它作为一种关系物存在，通过累积劳动得以形成和增长，在被不均衡地被占有后可用以创造价值或换取其他资源，并据此维持或改进占有者在社会空间中的地位和权力。它建构起数字痕迹的新兴累积逻辑，通过无处不在的计算机中介，构建了自己的社会关系，由此创造出新的权威和权力概念。聚焦于“不平等占有”和“价值生产”这两大特征，数字资本可被界定为：在互联网这一庞大的关联体系中，公众累积劳动生产的数据。这些数据不断累积并被不均衡占有，被用以创造价值并转换为经济、社会、文化等其他类型的资本。
数字资本在社会劳动和经济关系中的形态和作用已得到广泛关注，但直至近年非法采集和使用公众数字信息的事件陆续浮出水面，选举操控、靶向传播、精准定位等词语一再出现在媒体对以美国为代表的西方政治选举的评论上，数字资本在政治传播中的应用才逐渐得以重视。当下，数字资本已然扎根于公众的政治生活领域，影响着民主过程。对其理解与反思则需溯源而上，回到民主社会最核心的元素“民意”，探究“民意”如何一步步被量化成为数字，转变成为资本；数字资本又如何渗透并深嵌于政治领域，在一定程度上折损了民主的品质。
（一）从民意洞察到民意调查
执政者历来希望知晓人民之所思，想要试探公众之态度。大卫·休谟（David Hume）写道：“所有的统治都建立在民意的基础上，无论是最自由的、最受欢迎的政府，还是最独裁的、最军事化的政府。”这与亚里士多德（Aristotle）“失去民意支持的君主就不再是君主”的观点遥相呼应。执政者通过各种方式洞察民意：古希腊时期流传的小册子、戏剧表演、人们在集市的演讲……公众的拥护和支持可以从其自发的庆典活动中一览无遗，他们的不满和愤怒也会通过游行示威得以宣泄。
法国大革命前夕，由个体观点组成的民意逐渐变得活跃，形成意见的交锋和公共的表达，催生了现代意义上公共舆论概念的诞生。民意表达从行为转向语言，公众政治表达渠道不断增加，大量公众意见的存在为民意调查奠定了基础。20世纪三四十年代，美国议员到咖啡馆、酒吧及其他公共场所去快速评估和记录公众舆论，公众也会自发地、随时随地开展民意调查，并将结果投递给以报纸为代表的大众媒体。随着强调普及式政治参与和投票选举的美国式民主的日益强大，执政者不再满足于对个体意见片段而零散的理解，他们期望快速高效地了解大量公众的政治态度，以基于此开展竞选活动，争取选举胜利。聚合民意的需求日益增长，最终以数字聚合这种政治算术（political arithmetic）的形式实现。20世纪30年代，罗珀（Roper）和盖洛普（Gallup）将抽样运用于公共舆论领域，论证了抽样调查方法比以往各类方法更能反映公众真实的想法，能提供更丰富的信息。1948年的总统选举中，概率抽样的方法击败盖洛普的配额抽样方法，成功预测杜鲁门获胜，结束了一段时期以来配额抽样与概率抽样之争。至此，以概率抽样的方式调查民意并聚合为一种数字表达就成为主流的民意调查模式延续至今。在现当代西方不少国家的政治传播中，尼尔森（Nilsen）和盖洛普等全球性调查公司仍在使用这种民意调查模式。政治选举中的候选人委托公司调查民意，据此调整选举策略，以期赢得本次选举胜利或者为下次选举打下基础。在此情境下，聚合民意的数字固然仍发挥着洞察民意、倾听民声、调整政策的作用，但已开始被利用来生产政治利益。
（二）对民意调查的批判
尽管民意调查在政治实践中得到广泛应用，但对其批评和质疑的声音从未间断。一部分批评者从效用的角度出发，质疑问卷调查对民意反映的可靠性。民意调查是一个过程活动。此间，抽样方案、样本规模、置信区间选择、概念的操作化实施、低响应率、问卷框架构成、测量、数据分析等等，都存在着可能降低调查有效性的误差。换言之，民意调查中的每个细节都可能影响结果，例如，若采用 “禁止”和“不允许” 这类表达同样意思的不同措辞去描述政治行为，得到关于该行为的支持或反对意见都可能存在差异。如果说统计学家、社会学家和政治学家尚为提升调查的有效性而不遗余力，那认为民意调查无法反映“真相”而在本质上是一种社会控制手段的观点则对民意的数字化本身提出了更尖锐的批评。20世纪50年代，行为主义导向下的民意调查起步不久，社会学家赫伯特·布鲁默（Herbert Blumer）就对“一人一票”的民意界定提出了批评，他认为民意调查存在于社会框架之中。在由不同组织构成的层级化社会中，人们的意见影响力并不相同。“民意并不发生在平等共享的个体互动之间。相反，民意的形成反映了社会的功能构成和组织。”布尔迪厄同样批判了“影响力均等”这一预设，在《公共舆论并不存在》一文中，他认为民意调查隐含了三个前提假设，即每个人都可以有一个意见，所有意见都具有相同的价值，以及人们对问题的理解一致。这意味着民意调查假设民意可以衡量任何人群，类似于平均所有民意。但实际上并非所有人都持有相同意见，民意无法被平均。上述理论观点得到后来的一些实证研究支持：政治精英对富人而非穷人、影响力强者而非弱者的“民意”回应程度不同；他们自主选择民意指标，使民意对公共政策的影响呈现出“自上而下”的过程。此外，政治精英们并不总是相信、理解以及知道如何解读民意。尽管民意对现今政治的过程结果仍有相当程度的影响力，但民意与政策之间的连接度并没有因为民意调查而有明显改变。既然如此，为何民意调查仍盛行？政治家解释说他们难以找到更合适的了解大量民意的方法，但另一个更重要的原因可能在于：由于政党极化，政治精英更多地利用民意决定如何领导、说服和操控公众意见，而非回应他们。民意往往通过抹平细节的百分比方式来表现，因此民意调查构建了一个隐藏的力量系统，让测验者据此寻求决策的合法性。政治精英将民调得来的数字用于新闻发布、竞选演讲和政治广告，为议题的重要性划定边界，所得数据以获取政治利益为目的，并且在每次选举中进行信息的再生产和传播。对民意调查批判的重点其实已关注到它所萌发的初始资本形态。从布尔迪厄的资本视角看来，民意调查的数据作为累积劳动所创造的社会资源，包含了对自己或他人未来施加控制的能力，作为可能改变权力结构的生产要素，有了资本的雏形。
近20年来，世界范围内，尤其是网络发达地区的公众对互联网的依赖逐渐加深，购物、娱乐、社交、政治活动等个体活动日益活跃于互联网。网络平台不但能记录公众单次的、独立的信息，而且能展开追踪搜索。语言、文字、图像、音乐、消费等看似类型截然不同的信息在统一的数字形式下形成关联，呈现规律。自2000年以来，采用机器计算方法来分析数据，用于选民的接触、说服与动员的计算政治（computational politics）被候选人团队广泛应用，成为竞选中的标准流程，出现在英国、美国、德国等国政治选举中。计算“民意”在错综复杂的政治实践中改变了各参与方的关系，新的权力结构在政治场域中逐渐清晰，个体活动留下的数字轨迹蛹化为一种新的资本形态，呈现出民意调查数据所不完全具备的、作为资本的特点。
（一）资源占有的失衡
数字资本在政治实践中的特点之一是作为资源在分配上的不平等性。公众和政治精英对数字资本占有的严重失衡有两方面原因。第一，两者对于数字本身的认识存在巨大差异。政治候选人更早接触数据，有更多机会认识到数据对选举的影响，“数据思维”在政治咨询领域的扎根让候选人改变只注重募集资金和拜访选区的习惯，使数据真正于政治传播中得以利用。而公众难以意识到数字资本的价值。第二，两者在获取和利用数字资本方面存在经济和技术上不可跨越的鸿沟。候选人团队拥有雄厚的资金来挖掘“数据石油”，利用技术将原始数据转变成为可用于再生产并产生利润的数据。在政治实践中，美国总统候选人自2000年开始就一直在寻找和组织新的网络竞选模式，他们联合那些在技术初创行业中失利并寻找新创业出口的人，寻找美国高校里熟悉在线政治行动的社会意义和符号意义的人，共同推动技术在竞选领域的利用。同时，政治精英也雇佣技术公司，利用微软公司提供的云服务，脸谱（Facebook）、优兔（YouTube）、推特（Twitter）所提供的社交平台来重塑政治沟通模式。技术公司悄然从作为信息传递平台的身份中走了出来，根据美国特有的两党政治设置竞选咨询机构、提供数据服务，作为活跃的主体加入政治过程。在这些技术公司的帮助下，看似无关联的海量数据成为可用于交换经济资本或获取政治利益的数字资本，而这些数字资源在成为资本过程中所需消耗的巨大经济和技术能量远非普通公众所能企及。既有经济资本和社会资本的巨大差异几乎必然地指向了数字资源占有分配权的失衡。由于数字资本处于不断增值中，这种失衡日益严重。相较之下，具有数字资本雏形的传统民调数据虽在占有上也有失衡，但由于它本身是一种单次的静态数据，在体量上远小于网络大数据，在计算价值方面也难以与其他数据形成关联，因此在占有及由此导致的价值分配失衡上远不及数字资本。
（二）剩余价值的生产
数字资本在政治实践中的特点之二是产生了剩余价值。由于资本的流通并不以使用价值为目的，而是以自身为目的，“死”的资本需要寄生于“活”的劳动实现增长，并在此过程中生成出一种权力关系，因此，“活”的劳动是剩余价值产生的源泉。在马克思那里，劳动是一种必要的工作异化形式，它“是一个生产性消费过程：它消费自然产品和劳动力，在这个过程中创造一个新的产品”。数字资本生根于互联网，公众作为“生产消费者”或数字“玩工”，在互联网中消费或玩乐的同时也从事着难以觉察的劳动，创造了有价值的新产品，这些产品被数据平台通过至少两种途径所侵占。一是侵占显性的主观创造产品如视频、文章、观点等，这多发生在网络众包、粉丝群体、游戏社区等领域；另一种是侵占大量看似无直接联系和显性价值的活动数据，这在互联网中更为普遍和隐蔽。以社交网络为例，公众的信息浏览和生产是一种文化工作，他们在此过程中创造了内容、社会关系和合作等社会化的使用价值。用户通过这种具体的劳动形式把自身再生为具有一定使用价值的数据商品，但这一数据商品不归他们所有,最终被数据平台卖给广告客户来获取利润。在此模式中，数据的交换价值是数据平台从广告商那里获得的货币价值，使用价值是通过计算制作的靶向广告。广告商基于数据结果引导公众再次消费，获取货币价值，同时引导着新一轮的数字劳动。
将这一行为逻辑具体到政治实践中，数字资本的核心元素“数据”经由个人的网络活动产生。在进入网络空间之时，人就被进行了数字化分解，他们在网络中的新闻订阅、信息浏览、转发评论等活动被解构为分类化的标签。依靠不断改进的算法和机器学习，数据平台就像一个人类搜索引擎，对作为数据来源的人进行分类和追踪。算法技术持续寻找不同标签之间的关系，探寻能够预测选民政治态度和行为的变量。例如，2016年剑桥分析公司对脸谱用户的大五人格测试找到了预测政治倾向的新变量。尽管数据平台在将原始数据转变为有价值的衍生数据时使用了技术工具，付出了新的劳动，但用于民意计算的基础数据由公众生产，而获得这些数据的主体并未为这部分劳动付费。这种现象的产生源于候选人与公众交换关系中明确交换物的缺席：传统的民意调查就特定议题询问选民偏好，如“你是否认同驱逐非法移民政策？”议题在此过程中作为沟通的主题，公众用意见表达的劳动换取未来可能的经济社会利益，在某些付费的民调中，还能换取直接的经济利益，这一交换关系是外显可知的；而以数字资本为基础的民意计算则依据线下数据和线上行为作推断，如当一位蓝领工人的标签显示其为男性、开卡车、有枪，曾转发驱逐非法移民新闻，则可推断他支持驱逐非法移民政策。此过程中既无明确的沟通主体，也无显性的议题讨论，有目的的劳动过程更为隐蔽，被计算出的“公民意见”并未直接作为交换物换取其他利益。剩余劳动在不自觉间开展，剩余价值被悄无声息地占用，数字资本相较于其他资本类型具有更强的隐蔽性。
（三）不断流通和增值
数字资本在政治实践中的特点之三是其通过不断流通来增值。资本以自身的增长为目的，它有着以同一或扩大的形式去获取生产利润的潜在能力，也有以这些形式去进行自身再生产的潜在能力。数字资本由数字劳动产生，数字劳动过程是一个价值增值加剧的过程，数字资本在这一过程中实现了累积。在政治场域，数字资本在计算管理中不断流通：数据平台作为竞选顾问将已有的数字资本出售给候选人团队换取经济资本；政治精英据此制定政治信息，开展说服以期获得政治资本；公众接收到政治信息并做出转发、点赞、文本创造等非物质网络劳动；数据平台再次占有这些劳动成果并累积数字资本，继而出售。如此往复，形成数字资本累积的形态。在数字资本的流动中，数据平台和政治精英展开环环相扣的三步具体行动。第一步是精准靶向（targeting）。根据公众的使用设备、所在地域、心理测验、网络活动等信息，候选人建立起日益细致的区隔选民标准，进行跨屏靶向（crossdevice targeting）、地理位置靶向（geolocation targeting）、心理神经与情绪靶向（psychographic, neuromarketing and emotionbased targeting），建立相似选民识别模型（lookalike modeling），挖掘出与已知支持或反对群体近似的其他群体，预测公众做出特定政治行为、支持候选人和议题立场，以及对靶向介入做出反应的可能性。例如，2008年，奥巴马团队根据已有的支持奥巴马的选民数据，通过计算构建起特征矩阵，预测其他选民对特定候选人和议题的看法。第二步是信息裁剪（tailoring）。根据数据呈现的公众特征重构广告信息，以程式化广告（programmatic advertising）和靶向广告（targeted advertising）的形式向用户精准传递。例如，2016年竞选中特朗普团队利用已有数据模型计算识别出不会支持他的选民，据其心理特性，向他们投放旨在劝说放弃投票而非改变既有态度的广告。尼尔森将这一模式描述为“个性化的政治传播”（personalized political communication），即基于选民特征进行定制化的内容和形式传播。第三步是实时调整信息内容。在线媒体使信息的制作、传播、反馈和再制作形成闭环。候选人团队以信息投资回报率（ROI）为指标，以提升团队管理和信息传递效率为目的，通过信息展示、点击等情况了解选民反馈，进而实时调整特定选区的代理人、资源配置、传播信息的内容和形式。在2016年美国大选中，剑桥公司就在脸谱上根据选民特征推送了5万个内容一致但表现上有些微差异的不同版本的广告。在数据搜集、数据计算、信息制作、信息传播、信息反馈、数据再搜集的循环过程中，数字资本不断流通，产生价值。相较之下，单次的民意调查数据往往在选举结束后就堆积在资料室里被厚厚灰尘掩盖，未能在流通中得以增值。
从质性的民意询问到小规模的问卷调查，再到大数据的民意计算，政治空间静悄悄地发生了变化，即民意离开了自下而上的表达，转向自上而下的采集。在当代选举中，大型数据公司和政治精英占有数字资本，通过网络对公众进行无时无刻且悄无声息的监控和引导。面对数字资本占有的失衡及其向政治资本或经济资本转化的可能，人们对数字技术如何影响选举和民主充满了担忧，“政治作弊”“选举操控”等批评近年来在媒体中时常出现。公众的担忧引发了学界对新形态媒介效果的重新审视。大众媒介曾一度被认为能如魔弹击中身体一样，发挥直接而快速的说服作用。20世纪以来，系列实验研究支持了大众媒介有限效果论，发现媒介效果受到公众个体差异和社会关系网络的影响，尽管这些阻止“魔弹”发挥作用的因素在当下的政治选举情境中仍具有一定解释力，但媒介环境已然发生很大变化，基于民意计算的靶向政治信息从面向大众的统一性传播变成了面向分众的差异化传播，信息在被推送之前，公众个体特征和社会关系网络就已被算法纳入考虑，技术管理者由此肯定了民意计算的效用。那么，基于数字资本开展的民意计算会推动政治传播信息成为新型的精准化魔弹吗？在对这一问题给出笃定答案之前，我们不妨先回头审视算法技术和数字资本所存在的情境，以找出可能被忽略的要素和被误判的事实。
（一）魔弹复兴的阻碍
首先，新型“魔弹”，即基于民意计算制作的靶向政治广告瞄准的对象是公众。在互联网中受到监控和引导之时，公众本体仍发挥了人类所独有的主观能动性，跳出网络之外观察反思。他们的觉醒也让政治精英开展的民意计算和微观靶向逐渐面临风险，甚至产生逆火效应（backfire effect）。研究发现，选民尤其是没有党派倾向的独立选民在意识到自己面对的是被裁剪的信息时会强烈感觉被操控。当选民发现来自同一候选人的信息以不同的形式或者立场发送给了不同人时，他们甚至会因这种信息裁剪而有意用选票“惩罚”候选人。社会中零散的个体还聚合力量推动数字监管。2016年，公众对网络数据利用和传播现象给予了前所未有的关注，要求政府和行业对可搜集的数据类型和在线广告业中的应用方式做出更加严格的规定。作为站在舆论风口浪尖的公司，2017年脸谱和推特都发布了旨在向公众提供更多公开信息的内部政策。继推特在2019年底宣称放弃政治广告之后，2020年6月，脸谱公司也收紧了政治广告投放的政策，允许脸谱和照片墙（Instagram）上的美国用户选择拒绝接收政治广告。
其次，新型“魔弹”产生效果的前提条件是经由数字资本生产出的间接民意高度有效，但这一前提本身存疑。数字资本中的“大数据”并非总体数据，而是总体数据的一部分。理论上讲，随机抽样的数据在数量剧增后，也只能小幅提高可信度。非随机抽样样本再大，其代表性也不比随机抽样的强。“大数据”的可靠性因网络机器人和僵尸号等的存在而进一步降低：在脸谱公司公布的透明度报告中，2019年一季度该公司共封禁了21.9亿僵尸号，这还只是冰山一角。除了数字本身，数字资本的计算逻辑也遭到一些研究者的质疑。完全依赖于“信息输入”和“行为输出”的黑箱因缺少对要素之间作用原理和机制的探究，牺牲了知识的必然性，容易得到变量间的伪相关。不少研究指出，大数据所力图发现的并不是因果关系，而只是相关。从这一技术视角来看，“魔弹”并不具备高度有效性。在没有考虑数据质量的情况下，“大数据悖论”，即“数据越多，我们越容易欺骗自己”(the more the data，the surer we fool ourselves)反而可能出现。
最后，新型“魔弹”尽管基本实现了以个体为对象的靶向传播，但其作用的发挥不能脱离具体情境。互联网环境的复杂和巨量特征都可能阻碍其预想作用的发挥。在丰富的网络信息环境中，当数字资本为不同立场和势力的政治参与者所共用，与民意调查、访街拜票、选民大会、政治辩论和政治演讲等一起成为选举“标配”时，政治传播场域必然出现相互抗衡以至部分抵消的力量。信息传递者固然可以通过后台数据知晓信息的点击和转发量，却难以明确其对公众的真正影响。由此看来，数字资本推动下的新型“魔弹”尚未在政治传播领域中成型，技术公司为了争夺政治资源，可能在一定程度上夸大了民意计算和靶向传播的作用。
（二）数字资本转换的隐蔽性与风险性
魔弹复兴的阻碍反映了数字资本朝向其他资本转换过程中遭遇障碍和风险的必然。从布尔迪厄的资本转换理论来看，一切帮助掩盖经济因素的东西，都倾向于增加损失的风险。“资本的不同类型的这种（明显的）不可比较性，把高度的不确定性引进到资本的不同类型的拥有者之间的所有交易中。”由经济资本所产生的经济交换是透明的，因其等价物在同一时间易手，其风险相对可见，而其他资本的交换在根本意义上是含混的。例如，从经济视角看是纯粹无意义的关系维系和时间投资，在社会交换中却是一种典型形态，用于未来可能的获益；文化资本既无法传递也无法转让，只能在被教育制度认可后成为一种资格的资本，才能不断增长并发挥功效，长时间的经济和时间投入尽管很有可能但无法确保能在未来得到回报。与这两类资本相似，数字资本本身的经济特征并不明显，它的转换需要长时间的数据累积和算法精进，还受到转换期间的外部环境影响。因此，它不仅与社会资本和文化资本的转换一样，预先假定了微妙的时间经济，还预设了一种可期待的技术经济。多重预设在增强数字资本向经济资本转换的隐蔽性的同时，也增加风险。“资本拥有者希望采用那些传递性伪装得更好的再生产策略，这可以利用资本类型的可转换性带来实现，但他们也付出了资本可能遭受更大损失的代价。”这种风险和代价在数字资本的转换过程表现为上述政治实践中的公众反抗、算法效度和复杂环境，也是“魔弹”效果发挥的天然障碍。
“新型魔弹”的尚未成型并不意味着可对此掉以轻心。作为一种社会关系的反映，数字资本带来的核心问题并非其用于政治传播时是否已成为“魔弹”，而在于它负载的资本价值取向对民主内涵的折损及随之而来的治理之道探索。民主观念在一个多世纪以来不断上升，如今在世界范围内已成为支配性的主流意识形态。在对民主理想的追求中，人类不断借助理性与认知、经由试错机制来改进民主在现实中的表现，协商式、精英式、选举式、参与式、法治式等各类民主形式被提出和实践。民主追求多数原则、权力制约、制度化和法治化等价值理念，而其根本在于主权在民和自由平等。代议制政体中，人民不会时刻在政治现场，自由平等和主权在民的民主内涵通过人民与政治精英的互动，或者说政治精英对民意的使用来体现：自由平等意味着公众应当有自由表达意见的选择和与政治精英平等的政治身份，主权在民意味着公众有选举其代表并要求其倾听和回应民意的权利。那么，要解决或防范数字资本对民主折损的问题，我们不妨从民主内涵入手，分析作为数字资本拥有者的政治精英使用民意的过程和目的应当如何符合民主价值，从而思考治理方向。
（一）数字资本的使用过程应符合民主对自由平等的价值追求
关于民主与平等的讨论在学术界和政治实践中经久不衰。以政治身份平等为基础，政治场域的各类新型实践应当进一步促进各方的政治平等而非背道而驰。在传统民意调查中，政治精英就特定的政策议题询问公众的意见，这尽管有着让政治沟通浅表化的先天限制，但也有使其规模化和系统化的优点。由于以议题为沟通主题并在公开环境中进行，民意调查呈现出“精英提出—公众自由（不）回答—精英获得反馈”的模式，这至少在形式上是公众以平等的政治身份自由地进行了意见表达。而在政治精英使用数字资本的过程中，民意经由政治精英对公众“虚体”的网络行为数据计算而得。由于并未针对特定议题表达意见并且民意计算具有隐蔽性，公众在“被计算”的过程中既未得到自由表达的选择机会，也因“本体”的缺席与政治精英之间形成不平等的政治身份关系，甚至作为被监测的对象，更基础的知情权、隐私权和数据所有权都被侵犯。大数据时代，隐私权与大数据应用之间的冲突必然存在且会持续发生。2012年，基于白宫工作报告出台的《消费者隐私权利法案》针对大数据特性在消费领域细化了隐私权利，强化“告知与同意”框架，明确数据保存与处理，实施事后问责制。考虑到民意计算已是既定事实，长期存在并可能对民主社会造成严重的负面影响，关于民意计算的相关法案或规范亟须在政治选举这一特定领域出台，这也符合算法规制的场景化原理。以“自由平等”为价值导向，政治选举中的数字资本使用应特别明确与靶向政治广告相关的公众隐私权问题，以及与公众数字劳动被占用有关的数据归属权问题。给予公众政治意见是否被计算的选择自由，给予他们去工具化的平等政治身份。退一步来说，倘若将民意计算视为与民意调查一样是公众洞察政治温度、了解社会舆论的一种途径，那么基于数字资本所计算出的民意信息以及它如何被理解、使用或回应应当被公开，使公众至少有民意信息获取上的平等。
（二）数字资本的使用目的应符合民主对主权在民的价值追求
数字资本在选举中的使用目的应符合民主对主权在民的价值追求。主权在民并不意味着所有人直接参与，代议制普遍存在于民主社会。“代议制政体就是全体人民或一大部分人民通过由他们定期选出的代表行使最后的权力。这种权力在每一种政体都必定存在于某个地方。他们必须完全掌握最后的权力，无论何时，只要他们乐意就是支配政府行动的主人。”政治精英的重要作用被凸显，他们使用民意的目的决定了票决制政体中，选票在多大程度上蕴含了“主权在民”的价值。倘若政治精英利用数字资本去了解、考虑、尊重和回应民意，那民意计算可视为一种虽浅表但能洞察民意的方法，虽单向获取信息但在实质上有助于做出体现主权在民的决策；但若他们借此传递迎合民意但难以兑现的政策承诺，甚至在靶向广告中面对“ ”表现出“千面”，则数字资本就被用于游说和操控，成为一种为自己获得政治利益和经济资本的工具。数字资本在显性的制度和程序上并未损害“主权在民”的价值追求，它对民主的影响取决于政治精英对民意的使用。自古以来就被看重的政治精英素养在大数据时代被再次拓展和强调。从政者的政治素养一直以来被视为通往理想社会道路上不可或缺的因素，柏拉图提出理想统治者“哲人王”需具备超凡脱俗的智慧、美德与领导力，约瑟夫·熊彼特认为领导和管理政党机器和国家机器的人的政治素养是民主社会必需的社会条件。大数据时代，政治精英利用数字资本计算民意的目的应当被加以规范和监督，对数字资本与民意关系的正确理解和使用的“数字素养”应当成为推选和评价政治精英的重要标准。这或许是在西方政治选举中减轻数字资本折损民主品质程度的可行之路。
对西方政治选举中数字资本的形成、转换和治理的分析有助于更好地理解西方民主。“民主”这一价值观本身是人类文明发展的精神财富。但作为一个抽象的概念，“民主”价值必须在实践中得到体现。在当下以美国为代表的西方政治实践中，通过数字资本计算的民意是作为民主的根本得到关注，还是被用以创造价值转换为其他资本，反映了实践中的“民主”是否以及在多大程度上偏离了它本身的价值内涵，这让我们能以一种动态的、追寻根本的思路去审视西方民主。此外，互联网的无远弗届让数字资本向其他类型资本的转化具有跨越国界的可能。剑桥分析公司非法采集用户数据、试图用数字资本换取政治资本已是不争的事实，这意味着国外势力利用数字资本靶向传播虚假消息、政治广告或进行政治动员以干涉国家选举，或者引导舆论在技术上完全可能实现，这提醒我们要注重政治领域的数据安全，尤其警惕关于政治信息的靶向传播。
