Однако возможен иной вариант понимания термина, более полно отражающий экономический смысл формирования зон обмена - в их прямом «рыночном» смысле. Каналы коммуникации в таком случае формируются сами - исходя из частоты контактов и оценок их эффективности конкретными агентами. Агенты коммуникации в рамках такой зоны обмена не формируют классически понимаемую лабораторию, не формируют они и аналог лабораторной сети, предназначенной для делегирования исследовательских задач в рамках одного проекта. Цели агентов различны, результаты обмена оцениваются исходя из представлений об их роли в достижении этих целей. Такая модель, дистанцирующаяся от «формирования коллективной интенциональности» (социальная онтология Сёрла) или от «перевода интересов» (акторно-сетевая теория), выглядит более адекватной историческому и экономическому смыслам понятия зон обмена. Собственно, социальные феномены, которым может быть приписано единое целеполагание, и не должны называться зонами, поскольку они выступают как социальные агенты, а не как пространства проявления такой агентности.
Такое понимание зоны обмена и будет использовано в дальнейшем для рассмотрения некоторых аспектов работы курса. Собственно, эта зона обмена вполне легитимно может быть названа лабораторией нового типа. В ней распределение исследовательских задач происходит само собой, без строгой их унификации, исходящей из единого центра - коммуникативные потоки и направленные на выполнение одного проекта альянсы очень подвижны. Объединяющим началом такой лаборатории может выступать понимание того, что всё разнообразие исследовательских онтологий имеет отношение к одной реальной сущности. При этом осознание разнообразия онтологий - также важное условие функционирования лаборатории нового типа. Благодаря осознанию различий, взаимодействие между исследователями не направлено на оценку истинности выводов, полученных в другой онтологии, но ориентировано на поиск форм координации, или стратегии обмена между членами лаборатории, работающими с разными полями объектов. социальный атомизация телесный интернет
В следующем разделе будут рассмотрены некоторые современные модели взаимодействия, работающие в онлайн-среде.
Лаборатория онлайн
Те, кто имеет опыт профессиональной деятельности онлайн, как правило, интуитивно замечают отличия такой формы от привычного большинству очного взаимодействия, но массовое осознание и принятие необходимости особенных навыков сетевой работы распространяется намного медленнее, чем происходит фактическое погружение в цифровую среду. В этой связи интерес представляют работы Х. Рейнгольда, исторической фигуры в американской цифровой культуре, лектора Стэнфорда, автора многочисленных книг (например, Rheingold 1985, 1992, 1993, 2002, 2014 и др.), которому приписывают авторство термина «виртуальные сообщества». Рейнгольд является специалистом в области современных медиа, технологий кооперации (technologies of coopйration) и коллективного интеллекта (collective intelligence). Его курс, посвящённый грамотности кооперации (literacy of cooperation), сетевому взаимодействию и технологиям кооперации, прошел один из авторов настоящей статьи в 2014 году.
Как вы занимаетесь бизнесом с призрачной сетью, которая никому не принадлежит? Как вы работаете с талантливыми людьми, с которыми вы, вероятно, никогда не встретитесь и которые не мотивированы деньгами? Как компании могут научиться «использовать преимущества» инновации, когда она приходит из мира открытых платформ? И на другом уровне, не видим ли мы начало конца существующих бизнес- моделей, основанных на иерархии, планировании и управлении, и чистой конкуренции? Фактически мы наблюдаем новый уровень изменений. Каковы [его] индикаторы? Рост сообществ разработчиков с открытым исходным кодом. Рост открытых онлайн-знаний. Переход власти к социально и технологически связанным «умным толпам» (smart mobs). И многое другое (Rheingold n.d.).
В приведенной выше цитате Рейнгольд говорит о бизнесе как о направлении деятельности, которое одним из первых столкнулось с сетевой культурой и ее последствиями. В настоящее время сказанное начинает все в большей степени относиться также и к организации производства знания, где традиционные формальные структуры вынуждены меняться под напором ситуации, а конкуренцию им составляют онлайн-форматы разной степени децентрализации. В рамках своего курса Рейнгольд исследует процессы взаимодействия в биологии и социуме, эволюцию кооперации, социальные дилеммы, общественные основания и институции для коллективных действий, технологии и навыки кооперации. Помимо знакомства с теоретическими материалами участникам курса предлагается «интенсивный эксперимент в формировании обучающегося сообщества (Learning objectives n.d.), таким образом, речь идет о непосредственном опыте и формирующихся в его процессе компетенциях участников, как о важном методологическом приеме. Радикальным приемом, непривычным для многих учащихся, является последняя неделя курса, когда перед сообществом ставится задача самоорганизации и составления общей картины (big picture) курса, когда «со-учащиеся самостоятельно организуют живые онлайн- сессии, используют форумы, блоги, диаграммы связей (mindmaps), чтобы отрефлексировать весь курс», и это становится еще одним, коллективным результатом совместной длительности (About this course n.d.).
Опыт проведения курса соответствует наблюдениям Рейнгольда и наглядно демонстрирует необходимость развития практических навыков кооперации для дистанционных исследовательских проектов. По аналогии с программами Рейнгольда, участники курса оказались в ситуации, когда должны были, во-первых, самостоятельно планировать свою работу, особенно за пределами теоретической части - например, по индивидуальных проектам, а во вторых, проявлять инициативу во взаимодействии с другими участниками, делиться информацией и получать ее от других. Несмотря на то, что в конкретном случае все участники обладали существенным опытом исследовательской работы в своем предметном поле, многие оказались не готовы к такому слишком свободному, лишенному рамок и направлений формату работы. Непривычную ситуацию также усугубляла онлайн-составляющая, а именно дистанционность и асинхронность процессов: те вопросы, которые можно было решить в непосредственном контакте, могли в данном случае не решаться, а игнорироваться. В некоторых случаях это могло приводить к разрыву, когда участник не находил себе места в рамках курса и покидал его. В результате можно было отметить фрустрацию со стороны части участников, особенно в начале курса. В отсутствие формальных обязательств перед организаторами и личных неформальных обязательств перед другими незнакомыми участниками, выход представляется достаточно простой альтернативой. Такой сценарий хорошо известен тем, кто занимается дистанционным обучением, от глобальной Coursera до отечественной Нетологии. Проекту помог строгий отбор участников на основании их интереса к теме курса, а также существенного опыта в своем предметном поле. Еще одним положительным фактором стало наличие персонального контакта между тьюторами и участники. Но на практике коллективным процессам взаимодействия в рамках курса все равно требовалась внешняя фасилитация, а степень вовлеченности сильно варьировалась в зависимости от конкретного участника. Можно сделать вывод, что даже если сеть представляет площадку и прочие условия для обмена в том или ином предметном поле, эффективность такого обмена зависит также от персональных навыков: решающее значение имеет то, насколько участники сами готовы создавать собственную исследовательскую повестку, а также взаимодействовать по ее поводу с другими.
Еще один, альтернативный подход к исследованию коллективного взаимодействия предлагает А. Пентлэнд, работающий с большими данными в MIT Media Lab. Так же как и Рейнгольд, он интересуется особенностями работы современных команд (Pentland 2012), но исходит из иных принципов. Основываясь на внешних автоматизированных количественных моделях социальной координации в гораздо большей степени, чем на личных компетенциях, он ориентируется на подкрепленную данными результативность коллективных действий. Так, одна из его последних работ посвящена социальной физике:
Социальная физика - это количественная социальная наука, которая описывает надежные математические связи между информацией и потоком идей, с одной стороны, и поведением людей, с другой. Социальная физика помогает нам понять, как идеи движутся от человека к человеку через механизм социального обучения, и как этот поток идей, в конечном итоге, формирует нормы, производительность и творческий результат <...>. Это позволяет нам прогнозировать производительность небольших групп, отделов внутри компаний и даже целых городов. Это также помогает нам настраивать сетевые связи, чтобы мы могли надежно принимать более эффективные решения и становиться более продуктивными (Pentland 2014).
Пентлэнд выделил так называемые сети исследования (exploration), когда члены команды взаимодействуют с другими командами, а также сети вовлечения (engagement), когда взаимодействие происходит внутри закрытой системы или привычной рутины, и пришел к выводу, что творческий результат «критически зависит» от практики сетевого исследования, то есть коллективной работы на границах отделов, дисциплин и компетенций (Ibid.). Возникает количественное обоснование возможной пользы от применения междисциплинарного подхода. Таким образом, благодаря работе Пентлэнда в качестве одной из фундаментальных идей, заложенных в основу курса, стало желание протестировать потенциальные возможности исследования на границах разных онтологий.
В рамках конкретных проектов Пентлэнд предлагает разными способами измерять как исследовательские сети, так и вовлеченность, но доступные для этого программные средства, как правило, пока недостаточно эффективны для тонкой настройки творческих команд. На опыте одного из авторов статьи, прошедшего курс Пентлэнда, посвященной коллаборации в дистанционных интеллектуальных командах в рамках MIT Sloan Executive Education, такие программные средства могут измерять количественные характеристики коммуникации, но не способны учесть специфики культурных и эмоциональных параметров, а также оценить качественные результаты такой работы.
В ходе курса мы не использовали специальные средства для количественной оценки коллективной работы команды, при этом оценить сети исследования и вовлеченности оказалось полезным. Такая теоретическая рамка позволила обнаружить, что несмотря на заявленную междисциплинарность программы и дополнительную фасилитацию со стороны тьюторов, общение между участниками часто происходило на основании дисциплинарной близости. Например, согласно рефлексии, проведенной после окончания курса, социальным исследователям было проще и интереснее работать друг с другом, а исследователям и художникам было трудно найти точки соприкосновения, особенно в начале курса. Такое взаимодействие в большей степени соответствует модели сетей вовлеченности, а высокая степень участия в сетях исследования была скорее исключением и значительно варьировалась в зависимости от персональных навыков и интересов. Было бы некорректно с нашей стороны брать на себя ответственность и оценивать, какой паттерн эффективнее, как это делает Пентлэнд на статистических данных. При этом очевидно, что в реальности взаимодействия в рамках курса оказались более консервативными, чем представлялось организаторам на этапе проектирования.
Если сетевые модели Пентлэнда в определенной степени были полезны для пост-анализа, то для повседневного взаимодействия тьюторам понадобились в большей степени наработки программ Рейнгольда. В настоящее время можно говорить о том, что на основе больших данных можно прийти к ресурсным теоретическим моделям, но сами по себе технические средства коллективного взаимодействия, ставящие целью повышение его эффективности, находятся только в начале пути. Социальные технологии такого взаимодействия, так называемые soft skills, могут пригодится уже сейчас - мы это можем обнаружить на материале курса, что еще раз подтверждает популярное положение в среде тех, кто занимается образовательными технологиями.
Курс, а также Онлайн-школа интернет-исследований в целом не являются единственным примером дистанционных проектов. Работа ученых в области социальных наук все больше строится на принципах сетевого взаимодействия. Одним из наиболее ярких и успешных примеров руководства распределенным коллективом в антропологических исследованиях можно назвать проекты Д. Миллера, в которых принимают участие одновременно несколько антропологов, работающих в разных географических локациях. Практически все время реализации многолетних проектов их координация проходит дистанционно, что позволяет распределенной команде делать масштабные (до 12 полей) синхронные лонгитюдные исследования в области сравнительной антропологии технологий. Можно особо отметить такие проекты Миллера и его международной команды, как исследование социальных сетей Why We Post, «Зачем мы постим [размещаем информацию в социальных сетях]» (Why We Post n.d.), а также Anthropology of Smartphones and Smart Aging, «Антропология смартфонов и “умного” старения» (ASSA n.d). Еще одним, имеющим большое значение сетевым принципом, который использует Миллер, является бесплатное сетевое распространение научной литературы: по его мнению, открытый доступ не менее важен для монографий, чем для научных журналов. Только книги из серии Why We Post были скачаны более полумиллиона раз (информация из рассылки Ассоциации интернет-исследователей, Association of Internet Researchers, http://aoir.org).
Повседневная работа исследователей также не исключает дистанционной работы. Например, один из авторов статьи со-организовывал в онлайн-режиме панель для одной из крупнейших международных офлайн-конференций с коллегами из Нью-Йорка и Амстердама, в работе которой участвовали ученые, представляющие поля из пяти разных стран. Еще одним примером может стать написание настоящей статьи, обсуждение которой происходит по большей части в чате мессенджера Telegram, а также в видео-чате Zoom - при том, что все три автора находятся в Москве и, теоретически, могли бы встретиться лично. Из сказанного выше можно сделать вывод, что мы уже работаем онлайн в распределенных и дистанционных командах не только в экспериментальных проектах, но также в решении рутинных профессиональных вопросов. Похоже, что с разной степенью осознания этого факта «научное племя» начинает осваиваться на новых территориях онлайн.
Исследование тела в интернете
Далее от обсуждения формата мы переходим к содержанию лаборатории. Перед запуском курса тьюторами была подготовлена большая часть теоретических материалов. В течение первых недель курса участникам были представлены обзоры по более широким темам тела и технологий, прежде всего, феноменологии и постфеноменологии, аналитической философии, подготовленные тьюторами курса С. Шевченко и Е. Соколовой. В рамках лекционной части были записаны видео «Три тела» и «Тела и среды» С.В. Соколовского, где он описал три тела: 1) тело физическое, которое «лучше всего вписано в картезианское наследие модерна и наш здравый смысл» и, таким образом, наиболее часто присутствует в научных дискурсах, 2) тело социальное, как «демонстрируемое», «тело для других», и здесь идет речь в определенной степени о репрезентации телесности и 3) известное из феноменологии и данное каждому субъективно проживаемое тело (Соколовский 2018). Еще одним базовым материалом курса стала лекция «Тело до и после цифры» И.В. Сироткиной, показавшей, что к исследованию тела и телесности можно подходить с позиций философии, истории, политики, или нормы (Сироткина 2018).
В методологической части курса был предложен тьюториал по цифровой этнографии, а также лекция «Технологический мониторинг и обратная связь» Т. Щукина. Материалы, посвященные искусству, составили отдельное направление, включающее лекции культурологов: «Тело и технологии: искусство» О. Ремневой и «Тишина в цифровую эпоху» Ю. Стракович, арт-проект медиа-художника Helena Nikonole, а также большой перечень мультимедийных проектов в области тела и технологий. В качестве материала для онлайн-ридинга междисциплинарным коллективным курсом был выбран текст Д. Харауэй о киборгах (Haraway 1985), а также приведен общий список библиографии для самостоятельного изучения, который пополнялся в течение всего срока проведения курса усилиями как тьюторов, так и участников: например, в библиотеку были добавлены материалы в области STS и этнометодо- логии, а А. Широков записал лекцию про контроверзы для прикладного блока исследований в социальных сетях. Практически все участники отметились в модерируемом, а затем уже спонтанном составлении общей библиографии курса, посвященной пересечению областей междисциплинарных исследований тела, технологий и интернета, предлагая группе как научную литературу, так и проекты в прикладных областях. Таким образом, составление теоретического фундамента курса, начатого тьюторами с вводных обзоров и записи лекционных материалов, достаточно быстро перешло в стадию коллективной работы, результатами которой планируется поделиться в открытом доступе.