Цифровые городские исследования: проблемы взаимодействия и паттерны координации
Лилия Земнухова
В цифровых городских проектах происходят столкновения между социогуманитарными учеными (урбанистами, антропологами, социологами, географами и т. д.) и техническими специалистами (программистами, аналитиками данных, вебразработчиками и т. д.). Эти столкновения принимают форму непонимания и критики нормативности методологий друг друга из-за отсутствия единого языка. На материалах глубинных интервью с представителями разных городских проектов, связанных с цифровыми методами и данными, мы показываем, что внутри проектов формируются два основных направления по решению возникающих проблем и координации участников с разными эпистемологическими традициями: нахождение общего языка и более прагматический режим координации через «пограничные объекты». Мы демонстрируем эти направления на примере работы с данными и методами внутри междисциплинарных команд. Помимо этого, мы выделяем пять паттернов координации между социогуманитарными учеными и программистами (смешение экспертиз, совместная работа, формальный менеджмент, временная сборка, заказы). Преобладание того или иного паттерна зависит от наличия институционального давления, организа ционного разделения труда, финансовых ресурсов для найма технических специалистов и менеджеров, а также сильного лидера, определяющего ситуацию.
Ключевые слова: городские исследования, междисциплинарные команды, цифровые методы, цифровые данные, исследования науки и технологий, количественные и качественные методологии, черные ящики
Candidate of Philosophical Sciences, Research Fellow, Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences (FCTAS)
Associate Professor, Department of Epistemology and Theoretical Sociology, Institute of Social Sciences, RANEPA
Inside urban digital projects, clashes occur between scholars (urbanists, anthropologists, sociologists, geographers, etc.) and technical specialists (programmers, data analysts, web developers, etc.). These clashes take the form of misunderstanding from the lack of a single language, and the criticism of the normative methodologies of each other, both of which allows us to highlight typical problems. From the materials of in-depth interviews with representatives of urban projects dealing with digital methods and data, we show that the projects create two main directions to resolve problems and coordinate participants from different epistemological traditions: one direction is finding a common language, which is a more pragmatic mode of coordination through "border objects." We demonstrate these two areas using the example of working with data and methods within interdisciplinary teams. In addition, we single out five patterns of coordination between urban scholars and programmers (a mixture of expertise, collaboration, formal management, temporary assembly, and the orders). Their predominance depends on the presence of institutional pressure, the organizational division of labor, the availability of financial resources for hiring technical specialists and managers, as well as a strong leader who determines the situation.
Keywords: urban studies, interdisciplinary teams, digital methods, digital data, science and technology research, quantitative and qualitative methodologies, black boxes
Цифровизация, то есть перевод процессов на базу компьютерных вычислений и устройств, активно продвигается в России благодаря государственной поддержке и интересам бизнеса (Правительство РФ, 2017). Не менее активно цифровые методы и использование цифровых данных проникают в академические исследования, где они открывают возможности для получения нового знания об обществе. Исследователи отмечают, что речь идет не просто о получении информации, но о трансформации социального при создании социотехнических гибридов: новые каналы коммуникации и технологии позволяют создать условия и практики, которых еще не было до этого (Руденко, 2018). Если 20 лет назад классик цифровой этнографии Кристин Хайн писала об интернете как о еще одном месте для исследования социальной коммуникации, то сегодня невозможно точно сказать, остались ли «старые места», которые не были бы затронуты цифровыми трансформациями (Hine, 2000).
Как бы ни были велики успехи цифровизации, она никогда не происходит сама по себе. Исследователи науки и технологий (STS) давно раскритиковали идею, что технологии самостоятельно распространяются в обществе и завоевывают всеобщую любовь благодаря своей эффективности или экономичности (Latour, 1996: 118-120). Технологии приходят в конкретные сферы в результате действий конкретных людей, которые убеждают, принуждают, «покупают» интерес индивидов или групп (Pinch, Bijker, 1984).
В академической сфере схожая ситуация. Так, Хайн отмечает, что любая методология -- это еще и «устройство» солидаризации с академическим сообществом, и потому резкое изменение в методологии -- скажем, желание отбросить все традиционные методы и начать заниматься революционными новациями -- может не только способствовать прогрессивным исследованиям, но и привести к расколам внутри академических сообществ, а также появлению академических маргиналов (Hine, 2005: 8). Таким образом, цифровизация неизбежно вызывает сопротивление и конфликты среди отдельных групп исследователей. Эти конфликты -- показатель того, что данные, методы, теории в разных областях социальных исследований меняются.
Социальные исследования города -- яркий пример влияния цифровых технологий. С середины 1990-х годов ученые говорят о том, как информационные (и затем -- цифровые) технологии изменили экономику городов, их пространственное развитие, возможность в них политического участия, привели к появлению глобальных городов и новых сетей власти (Castells, 1996; Sassen, 2001; Graham, 2001).
Появление и повсеместное распространение цифровых технологий в городе видятся по-разному: как заговор IT-корпораций, как закономерный процесс оптимизации и ускорения городских процессов и даже как возможность более демократического участия в жизни города (Запорожец, Лапина-Кратасюк, 2015; Soderstrometal., 2014; Tironi, SanchezCriado, 2015). Однако почти никто не сомневается в том, что сегодня большие города (а обычно речь идет о них) пронизаны цифровыми технологиями, и описывать их вне контекста влияния цифры недальновидно.
Вместе с приходом цифры в города меняется и характер исследований самого города. С 2010-х годов появляются влиятельные направления «городской информатики» (urbaninformatics) и «городских вычислений» (urbancomputing), где город начинает исследоваться не географами, экономистами, социологами, антропологами, урбанистами и т. д., а с позиции информатики, программирования, анализа данных, машинного обучения и больших данных (Foth, 2009). Соответственно, меняются методы исследования: вместо интервью, наблюдений, анализа документов городского развития можно заметить масштабное распространение статистических методов, методов машинного обучения. В качестве данных все чаще выступают не тексты, не опросы и не дневники наблюдений, а данные от сенсоров, GPS-датчиков, мобильных операторов.
Подобные изменения не могли остаться незамеченными. О. Н. Запорожец и Е. Г. Лапина-Кратасюк опубликовали статью, где предложили деление всех современных исследователей города на «цифровых техноцентристов» и «цифровых антропологов». Техноцентристы -- это те, кто «исходит из положения о принципиальном изменении структуры городского опыта под влиянием цифровых технологий» (Запорожец, Лапина-Кратасюк, 2015: 42). Основной объект их исследований -- цифровые объекты в городе и пространства, которые формируются информационными следами. Соответственно, техноцентристы опираются на статистические методы и на большие данные.
Адепты антропологического подхода к цифровому городу исходят из сомнения в «способности цифровых технологий выступать самостоятельными агентами действия и создавать особые типы городской реальности» (Там же: 43). Люди, их представления и практики пользования цифровыми технологиями -- вот что находится в фокусе цифровых антропологов, поскольку «дигитализация -- это не универсальная логика, а универсальный катализатор коммуникативных процессов» (Там же). По логике этого подхода, старые, более традиционные методы в социальных науках остаются работающими и для новой цифровой городской ситуации. И соответственно, в качестве данных выступают знакомые социологам и антропологам дневники наблюдений, видеозаписи, тексты интервью и т. д. По своему духу этот подход напоминает идеи К. Хайн по исследованию интернета, только перенесенные на городскую среду (Hine, 2005: 8).
Несмотря на большой интерес к методологическим вопросам, статья Запорожец и Лапиной-Кратасюк не идет дальше таксономии исследователей цифрового города и не указывает, какие сложности возникают при реализации каждого из подходов -- антропологического и техноцентрического. К примеру, называя Л. Мановича одним из главных адептов (и даже глашатаев) техноцентризма в исследовании города, они не замечают того, что в каждом проекте Манович стремится совместить социокультурный и художественный бэкграунд с цифровыми навыками (Manovich, 2011).
Деление на антропологов и техноцентристов не объясняет, как цифровизация города влияет на исследователей, заставляет их менять оптику, подбирать и изобретать методы, приобретать новые знания и навыки и взаимодействовать с другими акторами. Более того, техноцентристы не такая уж однородная группа: среди тех, кто стремится использовать цифровые методы в исследованиях и делает акцент на «умных» объектах, оказываются как исследователи с бэкграундом социальных и культурных наук («гуманитарии»)1, так и «программисты» Мы будем называть «гуманитариями» исследователей с бэкграундом в социальных и гуманитар-ных науках (экономисты, социологи, антропологи, историки, философы, географы), которые выпол-няют в проектах задачи по постановке проблем, сбору, анализу и интерпретации данных. Под «программистами» в данной статье мы понимаем все типы профильных специалистов по работе с цифровыми технологиями и данными, которые могут выполнять в городских цифровых про-ектах задачи по выкачиванию, обработке, анализу и визуализации цифровых данных (часто -- в боль-шом объеме).. В процессе работы с городом идут переговоры и координация по поводу того, какие методы получения и анализа данных можно и нужно использовать. Сами данные, предполагающие возможность определенной аналитики, также являются объектом критики и споров. Наконец, сама рабочая координация между «программистами» и «гуманитариями» часто происходит не гладко. Если мы «умножим» эти споры на разные контексты, в которых реализуются проекты (сети друзей, коммерческие компании, вузы, технические и гуманитарные), то получим запутанную и сложную картину, которая совсем не будет похожа на дихотомию «антропологи» -- «техноцентристы». Сам феномен цифровизации городских исследований не позволяет применять подход деления на группы по отношению к исследователям, потому что для достижения своих исследовательских целей они вынуждены быть гибкими, учиться координировать в ситуации неопределенностей.
По сути, цифровые исследования становятся междисциплинарными. Без понимания того, что для их реализации необходимы и социальные исследователи, и программисты, будет непонятно, почему все происходит именно так. «Программисты» приносят с собой в исследования новые навыки, новые данные, методы и собственное понимание того, что такое исследовательский проект и как его необходимо делать. Все эти новшества цифровизации не остаются незамеченными городскими исследователями, активно обсуждаются, принимаются или перерабатываются. В результате формируются определенные практики координации, способствующие выстраиванию междисциплинарных команд. Цель данной статьи -- объяснить, каким образом координируется работа в цифровых городских исследованиях.
Междисциплинарные команды цифровых городских проектов
Междисциплинарность современной науки -- уже притча во языцех (Barryetal., 2008). Междисциплинарность связывается с изменением в самой науке, когда появляются новые режимы работы со знанием, и в особенности когда быстрыми темпами наука развивается не только в традиционных исследовательских учреждениях, но и в корпорациях (Gibbons, 1994). Междисциплинарность предполагает участие представителей разных отраслей знания в одних и тех же проектах, в ходе чего возникают вопросы власти, иерархии, распределения навыков и компетенций, а также -- насколько данные, методы, подходы и интерпретации одной дисциплины сопоставимы с другой. Разные типы связности (или синтеза) порождают разные типы междисциплинарности.
Общим местом стало говорить о трех основных типах междисциплинарности. Первый -- мультидисциплинарность(multidisciplinarity), предполагающая, что представители разных наук работают «параллельно», решая каждый свои задачи внутри проекта и не увязывая вместе свои методы, данные или подходы. Второй тип -- междисциплинарность(interdisciplinarity), при которой исследователи синтезируют свои методики и данные, пытаясь решить некоторую проблему, превосходящую возможности ее решения в рамках каждой из дисциплин. Наконец, третий тип -- трансдисциплинарность(transdisciplinarity) -- включает методы и данные не только из академических дисциплин, но и из прикладных областей (например, менеджмента, инженерного дела или государственного управления).
Взаимодействие «гуманитариев» и «программистов» -- пример междисциплинарности современных научных проектов. Подобные проекты взаимодействия поддерживаются и на уровне инновационной политики, поскольку предполагают, что такой синтез гуманитарного знания и прикладных навыков работы с цифрой может дать впечатляющие результаты. Однако при всех преимуществах подобные проекты также испытывают большие сложности, которые в основном связаны с разными представлениями о данных, методах и способах координации между «программистами» и «гуманитариями». Так, исследователи из Лейбницевского института социальных наук, проанализировав 20 глубинных полуструктурированных интервью с исследователями новых медиа (области, в которой, как и в исследованиях города, большую роль играют цифровых технологии), выявили набор проблем междисциплинарного взаимодействия (Kinder-Kurlanda, Weller, 2014: 96). По их мнению, одна из главных проблем такого взаимодействия -- различное отношение к процессу сбора данных. Для социальных исследователей это понимание и анализ существующего поля, в то время как для «программистов» -- зачастую рутинный автоматизированный процесс. В этом нет ничего удивительного, поскольку в социальных исследованиях города сбор данных -- самый затратный и сложный. Но при скачивании данных из социальных сетей или получении их с сенсоров проблемы в основном носят технический характер, и поэтому их выполнение обычно меньше контролируется.