《The Lancet Global Health》：Methods with consequences: analysing demographic diversity in global health governance and knowledge production
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结构性不平等仍深植于全球卫生治理与知识生产之中，塑造着哪些声音被听见、哪些专业知识与优先事项获得重视。为理解系统性排斥模式，学界已开展大量评估全球卫生知识生产者与治理者人口多样性的行动。然而，在缺乏系统性人口数据报告的背景下，研究人员常依赖代理性自我识别（pr
结构性不平等仍深植于全球卫生治理与知识生产之中，塑造着哪些声音被听见、哪些专业知识与优先事项获得重视。为理解系统性排斥模式，学界已开展大量评估全球卫生知识生产者与治理者人口多样性的行动。然而，在缺乏系统性人口数据报告的背景下，研究人员常依赖代理性自我识别（proxy self-identification，如假定由本人撰写或认可的在线简介中的语言线索）或外部推断方法（external inference methods，如基于姓名、照片或语言的推断）来获取人口特征。本综述批判性地审视这些方法各自的优劣势与伦理关切，并基于五项支柱提出负责任使用的指导建议：（1）践行批判性拒绝（critical refusal）；（2）优先采用自我报告方法；（3）使方法与目的及情境相匹配；（4）在数据存储、报告与共享中嵌入保障措施；（5）确保透明度与反思性（reflexivity）。最终，这些定量评估试图解决的挑战及其方法学缺陷，唯有通过从根本上变革支撑全球卫生的规范与实践才能完全规避。
引言
当代全球卫生格局仍深深根植于殖民主义、父权制与种族主义等持续存在的压迫体系，其危害广泛体现于各类制度与实践之中。自20世纪70年代以来，越来越多的研究揭示了全球卫生学术奖学金与治理结构中长期存在的不平等，指出权力集中在以高收入国家（high-income countries, HICs）男性为主的同质群体中。这种发现反映了全球卫生深层的结构性失败：来自少数群体背景的人群尽管拥有构建公平全球卫生治理与知识体系至关重要的经验、视角与生活阅历，却始终被边缘化。尽管对代表性不平等与权力失衡的认知不断提升，且改革呼声日益强烈，全球卫生中具有影响力的角色（如作者、编委会成员、科研资助者、会议治理机构成员等）的人口特征仍极少得到系统性或可公开获取的报道。因此，研究人员常依赖推断人口信息的方法，如使用在线简介中的语言线索推断性别或地域，或应用基于姓名的算法。这类方法不仅广泛用于全球卫生研究，也常见于更广泛的学术研究、倡导、营销等领域。例如，Global 50/50、Women in Global Health及Women's Environment and Development Organization等倡导项目均使用多种推断方法，依托公开数据分析性别代表性并推动性别平等。《卫报》也曾应用类似工具分析网络骚扰参与者的 demographics。本综述批判性回顾了识别或推断未系统性报告的人口特征的最常用方法，阐明了各自的优势、局限及更广泛的伦理与实践挑战，并探讨了此类分析的价值与适用性、实施主体及其动机。大部分讨论置于全球卫生领域语境，但这些伦理、方法与实用考量同样适用于其他常规使用推断或插补技术来近似人口分布的领域。
语境：全球卫生中的知识、权力与排斥政治
全球卫生治理由不同行动者之间的不对称关系塑造，运作于全球权力、资源分配不均与社会经济差距的更广泛结构之中。这些动态进一步被所谓“世界卫生秩序”的地缘政治力量强化，其中全球卫生应对日益政治化，受国家与地区利益驱动，并嵌入对合法性、主权与领导权的争夺之中。这些不对称共同影响了哪些利益被优先考虑、哪些知识被合法化以及谁参与决策过程。因此，资源充足的机构（通常集中于高收入环境，拥有大量资金、技术与基础设施资源）频繁塑造并主导全球卫生议程，往往边缘化疾病负担最重社区的声音与优先事项。例如，一项针对200个活跃于卫生与卫生政策领域的全球性组织的研究发现，超过80%的首席执行官与董事会主席位于高收入国家，仅有约5%的领导职位由来自低收入与中等收入国家（low-income and middle-income countries, LMICs）的女性担任。这种权力集中也体现在组织总部的地理分布上，约85%的全球卫生与卫生政策组织总部位于欧洲与北美。
此类权力不对称并非未被质疑，低收入与中等收入国家及民间社会行动者正日益抵制现有治理结构。例如，印度尼西亚2007年关于病毒主权的立场挑战了从低收入与中等收入国家提取资源却不保障公平获益或在全球决策中拥有实质话语权的体系。近期，在2025年通过的《大流行协定》谈判及配套病原体获取与惠益分享体系的制定过程中，多个高收入国家抵制旨在确保源自病原体样本与序列的疫苗、诊断试剂与治疗药物公平分配的雄心勃勃且具有约束力的条款，引发了对挽救生命的技术获取持续不平等的全球担忧。
权力还影响全球卫生研究如何转化为政策，塑造循证决策框架内何种知识被视为可信或合法。全球卫生治理与知识生产的 asymmetry 相互强化：治理结构决定哪些研究获得资助、产生、传播与实施，而学术证据则支撑并合法化治理过程。与意识形态帝国主义相关的认知暴力（epistemic violence）历史性地且持续地压制和边缘化被殖民者与低资源社区的知识体系，并确立欧美西方认识论框架的主导地位。大多数当代知识体系（包括学术出版产业）在经济与认知层面假设并维护自身主导地位，在支持（且在许多情况下缺乏财务或伦理动机去发展）公平且符合语境的全球卫生知识与实践方面存在结构性局限。由此，历史不平等在全球卫生研究与实践中被持续延续，体现为排斥性知识实践、机构与个人间不平等的伙伴关系与权力不对称、非欧美西方认识论体系的边缘化与抹除（epistemicide）、日益加剧的私有化与技术官僚简化主义，以及高收入国家声音在全球卫生话语中的持续主导。解决这些系统性不公需要全球卫生的去殖民化、重构与转型。揭示和挑战这些不公的一条路径是批判性审视谁在塑造全球卫生议程——哪些机构、声音与利益主导着研究、资助、作者身份与决策过程。记录并使全球卫生治理与知识生产中的人口群体可见，是应对该领域持续权力差异的一步。此类分析已被用于增强透明度与问责制、挑战主导认识论与知识体系、支持机构改革与能力建设、实现随时间推移的进展监测、鼓励更丰富多元的全球卫生治理与话语，并维护所有人参与影响其生活的决策的固有权利。
识别或估算人口特征的现行实践
迄今为止，在人口数据不易获取的背景下，研究人员使用了多种方法来获取人口信息。这些方法主要通过既往经验、2025年一项涵盖800余篇全球卫生作者身份与编委会多样性文献的系统评价，以及针对性文献检索确定。许多研究并非依赖自我报告数据，而是依靠代理性自我识别指标（如假定由本人撰写或认可的公开传记信息中的语言线索）或外部推断方法（如基于姓名、照片或语言的外部推断）。在这些方法中，外部推断方法使用最为普遍，其次是代理性自我识别。
外部推断方法主要包括基于语言线索、姓名、照片、第二方披露及研究人员知识的推断。基于语言线索的外部推断利用非本人撰写的公开来源中的语言线索推断人口特征，如媒体文章、会议日程或个人网页中的代词、国籍或族裔标识等。其优势在于可利用公开信息验证其他推断方法，且来源广泛；局限在于非基于自我识别、缺乏知情同意、可能侵犯隐私、易强化偏见、信息可能过时或不完整，且难以覆盖阶级、种姓、残疾、性取向等多维身份。基于姓名的外部推断通过人工编码或算法将姓名与性别、族裔或国籍等属性关联，优势是姓名易获取；局限同样是缺乏自我识别与知情同意，命名实践的殖民与父权烙印可能导致错误分类，且无法可靠推断多维身份。其中，基于姓名的性别推断在特定语境下准确性较高，但无法覆盖非二元性别者，且对非欧美姓名的准确率较低；基于姓名的族裔推断准确性普遍偏低，难以反映自我认同的动态变化。基于照片的外部推断通过人工或算法评估面部特征推断人口特征，照片虽易获取，但存在视觉刻板印象、误识别风险，且算法在不同人口群体间表现差异显著，尤其对深肤色人群准确率更低。第二方披露与研究人员知识推断分别依赖知情第三方或研究者个人了解，虽在特定情境下可能更准确，但均缺乏自我识别基础，且扩展性差，易受主观偏见影响。
自我报告数据通过调查直接收集个体自我认同的特征，优势在于尊重自主权与知情同意，是最准确且包容的方法，可覆盖多元身份类别；局限则包括自愿调查回复率低导致的选择偏差、敏感问题引发的回避或社会期望偏差、问卷设计的文化敏感性不足，以及可能存在的身份虚假申报问题。代理性自我识别利用假定由本人撰写或认可的公开信息（如个人简介、社交媒体资料）中的语言线索推断特征，优势是相对贴近自我表述，可用于验证其他方法；局限包括缺乏知情同意、信息可及性存在地域与机构差异、公开内容可能不完整或未及时更新，且同样难以覆盖多维身份。总体而言，非自我报告方法的过度依赖引发了伦理、隐私、误分类与数据暴力等关切，尤其在非欧美、复杂或边缘化身份的群体中风险更为突出。
负责任人口估算的支柱与研究实践的核心考量
为降低伤害风险、提升有效性并支持负责任地使用人口推断方法，研究人员可采用一系列伦理与方法学保障措施。本文提出五项支柱以指导伦理决策：（1）践行批判性拒绝：当识别或推断人口特征可能存在伦理问题、方法学缺陷、实证无效或可能对个人或社群造成伤害时，应主动决定不予实施。这包括在现有方法效度不足、推断分类可能固化结构性不平等或研究理据薄弱时放弃使用推断工具甚至整个研究。批判性拒绝还要求主动向伦理委员会寻求审批，确保全程透明与反思。（2）优先采用自我报告方法：自我识别在伦理与方法学上均为最优选择，能确保知情同意并保留个体定义身份的主体性。若确需估算，应优先使用代理性自我识别，且仅限使用明确由本人撰写或认可的公开来源。在大规模研究中，若必须使用外部推断，应仅使用完全公开的信息，并审慎区分人工与自动化推断的适用情境，必要时可通过代表性子样本调查验证推断工具的准确性。（3）使方法与目的及情境相匹配：测量特定人口特征的决策必须建立在对其与分析目的相关性的清晰理论理解之上，并征询目标人群的意见。需明确区分感知特征与外部推断的适用性，例如姓名与照片推断更适合研究他人对个体的归类与刻板印象。（4）在数据存储、报告与共享中嵌入保障措施：在整个数据生命周期实施安全存储、受限访问与匿名化技术，禁止发布可能识别个体的层级数据。对小规模敏感亚组数据进行聚合处理，并在结果沟通中明确说明计算方法与局限性。涉及原住民数据时须遵循《原住民数据治理CARE原则》（Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics）。（5）确保透明度与反思性：研究人员需详细记录并论证方法选择，同时批判性审视研究者自身的立场性（positionality）如何塑造研究过程与解释，避免立场性陈述流于形式，以提升研究的透明度与问责制。
超越数字
尽管量化全球卫生权力持有者代表性的研究已反复证实权力集中于高收入国家行动者，但仅关注数字不足以解决结构性驱动因素。平等的代表性并不等同于有意义的参与，后者仍可能受制于结构性障碍与隐性偏见。同一人口群体内的个体也可能持不同观点，象征性的代表甚至可能沦为维持现有权力等级的 tokenism。此外，多数研究仅聚焦单一身份维度，忽视了身份的交叉性（intersectionality），导致阶级、种姓等维度被系统性忽视。交叉性动态无法通过代理识别或外部推断可靠捕捉，需依托自我报告数据与交叉性分析框架。最后，定量估算往往无法解释不平等的产生、维持与变革机制。除描述统计外，还需结合质性研究深入探究权力运作的结构与关系维度，考察非正式规范、制度文化与历史遗产如何塑造影响力获取，从而推动以正义与问责为核心的体系重构。
结论
全球卫生知识生产与治理深受历史、结构、经济与生产层面的权力形塑。为揭露权力归属与排斥现象，学界使用了多种人口特征识别或推断方法，但并非所有方法都同等适用，且其广泛使用引发了重要的伦理与方法学关切。为此，本文提出基于五项核心支柱的原则性路径，以指导负责任的人口多样性研究。定量多样性分析唯有在负责任且契合具体语境的使用中，才可能成为支持包容性治理、挑战主导认识论并构建更公平全球卫生体系的工具。实现这一愿景需要重新定位全球卫生的教学、实践与研究，培养谦逊、正义与问责的价值观，以构建形式与实质均体现公平的体系。
