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Datafying anti-poverty programmes: implications for data justice

机译：数据反贫困计划：对数据正义的影响

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This paper seeks to illuminate the significance of datafication for anti-poverty programmes, meaning social protection schemes designed specifically for poor people. The conversion of beneficiary populations into machine-readable data enables two core functions of social protection, those of recognising entitled beneficiaries and assigning entitlements connected to each anti-poverty scheme. Drawing on the incorporation of Aadhaar, India's biometric population database, in the national agenda for social protection, we unpack a techno-rational perspective that crafts datafication as a means to enhance the effectiveness of anti-poverty schemes. Nevertheless, narratives collected in the field show multiple forms of data injustice on recipients, underpinned by Aadhaar's functionality for a shift of the social protection agenda from in-kind subsidies to cash transfers. Based on such narratives the paper introduces a politically embedded view of data, framing datafication as a transformative force that contributes to reforming existing anti-poverty schemes.
机译：本文旨在阐明反歧视计划中数据保护的重要性，这意味着专门为穷人设计的社会保护计划。将受益人群转换为机器可读数据可以实现社会保护的两个核心功能，即识别有资格的受益人和分配与每个反贫困计划相关的权利。依靠将印度生物识别人口数据库Aadhaar纳入国家社会保护议程，我们提出了一种技术理性的观点，将数据整理作为增强反贫困计划效力的一种手段。然而，在实地收集的叙述表明，收件人的数据不公多种形式，这是由于Aadhaar将社会保护议程从实物补贴转移到现金转移的功能的支持。在这种叙述的基础上，本文介绍了一种从政治角度看待数据的观点，将数据分层构筑为一种变革力量，有助于改革现有的反贫困计划。

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