Эти представления характерны для «датаизма» (van Dijck, 2014) как новой парадигмы знания, основанной на «метризации» человека и социального мира. Если понятие датафикации отражает процесс трансформации качественных аспектов социальной жизни в количественные онлайн-данные (Mayer-Schцnberger, Cukier, 2013), то датаизм -- своего рода секулярная вера в могущество (больших) данных как инструмента понимания и управления человеческим поведением. Эту веру сегодня разделяют многие социальные акторы, представляющие государство, бизнес и науку. Однако, как мы еще покажем далее, для корпораций «живые данные» имеет несколько другую ценность и применение, чем для индивидуальных пользователей селф-трекинговых технологий.
Безусловно, практика «самопознания через цифры» встречает критику со стороны исследователей (Lupton, 2016 b; Morozov, 2013). Одно из главных обвинений -- редукционизм (Sharon, Zandbergen, 2017), сводящий человеческое тело и личность к ограниченному набору данных, произвольно извлеченных из жизненного контекста. Цифровые трекеры претендуют на то, что отслеживают питание, сон, настроение и т. д., а это очень комплексные категории. За исключением медицинских трекеров, популярные мобильные приложения и девайсы не валидированы, нет никаких гарантий, что заложенные в них алгоритмы измеряют заявленные характеристики. Скорее, эти алгоритмы конструируют представление пользователей о том, что есть здоровье, продуктивность и благополучие в датаистской парадигме (Sharon, 2017: 104). Данные селф-трекинга также способны влиять на восприятие людьми своих физических и ментальных состояний: можно субъективно ощущать себя уставшим или энергичным, похудевшим или пополневшим, продуктивным или малоэффективным в зависимости от того, что сообщает гаджет. При этом алгоритмы трекинга воспроизводят доминирующие в обществе стереотипы, включая гендерные. Например, трекинг сексуальных отношений побуждает пользователей-мужчин оценивать свой опыт через количественные показатели частоты и продолжительности, подкрепляя их нормативные представления о «хорошем сексе» (Lupton, 2015). Кроме того, то, какой тип данных генерируется приложением или устройством (и, следовательно, какие типы активности стимулируются для их генерации) может зависеть от целей разработчика. Однако в глазах селф-трекеров данные имеют естественное происхождение (Morozov, 2013: 246), люди редко ставят под сомнение процедуры их производства и интерпретации.
Помимо эпистемологического, есть еще один, онтологический аспект селф-трекинга как технологии датафикации, который редко проблематизируется пользователями. Он связан с тем, что индивидуальные данные о здоровье и поведении генерируются посредством платформ и сервисов крупных корпораций, таких как Apple, Microsoft, Google, Amazon, Facebook, Samsung, Xiaomi и других, включая всех игроков «сектора квантификации социального», обеспечивающих оборудование, софт, дата-центры, дата-аналитику и т. д. (Couldry, Mejias, 2019: xiv--xv). Несмотря на декларируемую политику конфиденциальности, очевидно, что многие IT- компании собирают, обрабатывают и коммодифицируют данные пользователей, превращая их в источник прибыли. Процесс датафикации означает не только конверсию повседневной жизни в (большие) данные, но и создание из них ценности. Это основа «платформенного» (Srnicek, 2016), «надзорного» (Zuboff, 2019) капитализма, в котором человеческий опыт становится бесплатным сырьем для производства данных, используемых для управления и предсказания поведения. Преследуя свои индивидуальные цели, селф-трекеры невольно становятся частью этой системы «колониализма данных»2 (Couldry, Mejias, 2019). Мета-данные и данные -- это та валюта, которой люди оплачивают свой доступ к коммуникационным сервисам (van Dijck, 2014) и желание стать эффективнее и благополучнее.
Несмотря на приведенную критику селф-трекинга с точки зрения эпистемологии и политэкономии, важно избегать однополярных концептуализаций этого феномена. Как показывают этнографические исследования (Gorm, Shklovski, 2019), реальное использование трекеров бывает далеко от ожиданий и предписаний разработчиков или воображаемого «Большого Брата». Люди адаптируют селф-трекинг под свои возможности и нужды, наделяют данные личным смыслом или не придают им особого значения, прерывают и забрасывают самоизмерение. Во многих случаях селф-трекинг действительно становится для пользователей ресурсом, с помощью которого они контролируют важные аспекты своей жизни и решают задачи саморазвития.
Слежение в удовольствие: геймификация селф-трекинга
Для того чтобы мотивировать людей к занятию селф-трекин- гом и поддерживать в дальнейшем эту мотивацию, разработчики мобильных приложений и фитнес-девайсов применяют геймификацию -- использование элементов игрового дизайна в неигровых контекстах (Deterding, Dixon, Khaled, Nacke, 2011). Примером таких игровых механик могут быть очки, уровни, бейджи, значки, аватары, награды, таблицы лидеров, обратная связь, квесты, челленджи и т. д. Предполагается, что позитивный игровой опыт привлекает пользователей и способствует лучшему достижению их целей, то есть изменению поведения, мышления и настроения.
Яркой иллюстрацией такого подхода является популярное геймифицированное приложение для бега Zombies, Run!3, в котором воплощен виртуальный мир зомби-апокалипсиса. Каждая пробежка в наушниках превращается в выполнение миссии, в ходе которой нужно добывать полезные вещи (аптечку, оружие, еду), а после тренировки распределять собранные бонусы среди населения базы. Во время бега приложение записывает ряд метрик: время, скорость, дистанцию, сожженные калории. Другой пример -- мобильное приложение для диабетиков MySugf4, помогающее контролировать уровень глюкозы в крови. В зависимости от этого уровня меняется внешний вид аватара -- «сахарного монстра», за каждый ввод данных пользователь зарабатывает очки. Приложение для повышения концентрации Forest5 позволяет вырастить виртуальный лес, получив при этом статистику проведенного вне смартфона времени как в минутах, так и в «деревьях». Многие современные селф-трекинговые технологии используют те или иные игровые элементы, хотя их репертуар и реализация могут отличаться.
В частности, как показывают недавние исследования, геймификация используется в 64% популярных мобильных приложений для здоровья и фитнеса (Cotton, Patel, 2019). Прежде всего, это касается категории приложений, связанных с измерением физической активности и контролем веса (97%), в гораздо меньшей степени геймифицированы приложения, отслеживающие репродуктивное здоровье, медитацию и сон (11%). Надо отметить, что речь идет о 50 топовых бесплатных приложениях, скачанных из App Store. Авторы более раннего и репрезентативного (n=1680) исследования (Edwards, Lumsden, Rivas, Steed at al., 2016) находили, что лишь в 4% случаях приложения этого сегмента (фитнес и здоровье) геймифицированы. Поскольку работ в этой области пока не так много, трудно сказать, произошел ли за это время стремительный прирост геймификации или скорее можно лишь говорить о том, что самые предпочитаемые приложения -- это трекеры с игровыми элементами. В любом случае мы наблюдаем интенсивное распространение геймификации во многих сферах жизни: образовании, маркетинге, на рабочем месте и т. д.
Является ли популярность геймифицированных QS-технологий показателем их большей эффективности? На этот вопрос нет единого ответа, как нет и единого подхода к пониманию и измерению «эффектов». Для разработчиков эффективность может измеряться объемом скачиваний, продаж и длительностью потребления, для пользователей -- вкладом в поддержание мотивации и достижение целей. Исследователи чаще оценивают способность геймифицированных систем стимулировать поведенческие, когнитивные и аффективные изменения. В одном из обстоятельных обзоров эмпирических исследований геймификации в области здоровья и благополучия (Johnson, Deterding, Kuhn, Staneva at al., 2016) было выявлено, что более чем в половине случаев использования игровых механик наблюдались позитивные эффекты (59%), в остальных -- нейтральные или смешанные. Работа геймификации неравномерна: игровые элементы сильнее привлекают тех, кто мотивирован на развлечение, но селф-трекеры, ориентированные на самооптимизацию (von EntreЯ-Fьrsteneck, Gimpel, Nueske, Rьckel et al., 2019) или социальное признание (Tu, Hsieh, Feng, 2019) менее подвержены влиянию игрофикации. Проблема «действенности» геймификации также связана с тем, что за редким исключением дизайн мобильных приложений не обоснован научно. Исследователи, позитивно оценивающие потенциал подобных трекинговых технологий, призывают к тесной коллоборации между разработчиками, представителями поведенческих наук, общественного здравоохранения и других экспертных областей (Edwards, Lumsden, Rivas, Steed at al., 2016).
Социальная критика игрофицированных инструментов во многом сопутствует критике датафикации, поскольку два этих аспекта нераздельно связаны. Геймификация доставляет удовольствие, но это технология слежения и надзора (Whitson, 2013), побуждающая пользователей мониторить свою повседневную жизнь и конвертировать ее в количественные данные. Геймификацию можно представить как децентрализованную, распределенную «фабрику», вовлекающую людей в добровольную работу по производству данных, которые затем используют третьи лица (Till, 2014). В этом контексте геймификация становится условием формирования неолиберального «предпринимательского я» (Brцkling, 2016), которое нужно постоянно улучшать. И значит, непрерывно отслеживать себя посредством ДО-технологий. Но игра заканчивается, как только ее участники осознают, что трудятся, поэтому, например, попытки работодателей геймифицировать рабочие места периодически терпят фиаско (Whitson, 2013). Еще один критический аргумент отсылает нас к пониманию того, что цифровые игры, в отличие от традиционных, -- это «алгоритмические машины» (Whitson, 2013). Их «беспристрастные» алгоритмы скрыты и непонятны, для пользователей это «черный ящик». Не ясно, почему одни типы действий вознаграждаются, а другие нет; «спрятанные» правила не являются результатом взаимной договоренности и не подлежат оспариванию. Поэтому особое значение для исследователей селф-трекинга имеет «распаковка» этих игровых алгоритмов и лежащих в их основе социальных кодов.
Селф-трекинг как технология автоматизации субъекта
Будучи алгоритмическими технологиями, селф-трекинговые девайсы и приложения обладают свойством автоматизации, то есть способны после запуска функционировать без регулярного вмешательства человека и контроля с его стороны (Gillespie, 2014). В этом смысле их можно отнести к широкой категории «автоматизированных медиа»» (Napoli, 2014), куда также включают поисковые системы, социальные сети, агрегаторы контента, коммуникативных роботов (Hepp, 2020 a) и т. д.
Некоторые приложения-трекеры для здоровья и формирования привычек встроены в мобильную операционную систему: например, программа «Здоровье» установлена на iPhone по умолчанию6. Если пользователь не желает отслеживать шаги или расходуемые калории, он/она должен отключить функцию «Движение и фитнес» вручную: вмешательство здесь требуется уже не для активации автоматического процесса, а для его приостановки. Вероятно, подобные возможности пассивного трекинга, не требующего осознанного участия человека (и даже знания о самом факте трекинга), со временем будут получать все большее развитие. Кроме того, уже сейчас контроль и управление за определенными видами активности отчасти может делегироваться искусственному интеллекту. Упомянутое приложение «Здоровье» от Apple, как описывают сами разработчики, «с помощью машинного обучения определяет, какие показатели для вас наиболее важны, и на их основе создаёт подборки с ключевыми данными»7. Другой пример -- «умный» фитнес-инструктор Vi от компании LifeBEAM8, представляющий собой наушники с биодатчиками и голосовым помощником, который дает рекомендации в режиме реального времени тренировки. Совсем недавно запустилось дорогостоящее российское фитнес-приложение для iOS Champions Fitness Center9 с видеоуроками от известных отечественных спортсменов, оснащенное системой распознавания движений и технологией дополненной реальности. Два последних случая иллюстрируют тенденцию роботизации фитнеса и спорта, когда функции «живого» тренера начинает выполнять цифровой трекер активности.
Селф-трекинговые системы автоматизируют процессы отслеживания, генерации, визуализации, агрегации и передачи биометрических и поведенческих данных. Тем самым автоматизируются коммуникации (с гаджетом, самим собой, другими людьми) и практики контроля за определенными видами деятельности, включая трудовую. Селф-трекинг применяется не только в индивидуальных целях, его используют работодатели как инструмент оценки продуктивности, здоровья и благополучия сотрудников (Moore, 2018; Moore, Piwek, 2017; Orave, 2020). Согласно исследованию фонда Kaiser Family Foundation 2019 г., 11% американских работодателей, реализующих корпоративные велнес-программы, собирают данные о здоровье своих сотрудников с помощью мобильных приложений и носимых устройств10. Предполагается, что энергичные и счастливые работники будут более продуктивны, что отразится на ряде показателей эффективности: количестве решаемых задач, затраченном на их выполнение времени и т. д. Однако значимых научных доказательств такой корреляции пока не обнаружено. Исследователи замечают, что квантификация рабочих мест и применение автоматизированных систем рейтингов и метрик приводят к дегуманизации и прекаризации людей-работников, которые теперь конкурируют с машинами (Moore, 2018: 2). Матттины (алгоритмы) к тому же наделяются властью менеджеров, калькулирующих и оценивающих человеческую деятельность. В то время как машины занимают человеческие позиции, люди машинизируются, и селф-трекинговые технологии есть часть этого процесса.
В критической литературе существуют и более радикальные трактовки селф-трекинга в контексте автоматизации. В частности, британский исследователь Кристофер Тилл (Till, 2019) рассматривает селф-трекинг как «психотехнологию», средство программирования «автоматического субъекта», основанное на принципе захвата и контроля внимания. Селф-трекинговые девайсы подобны «индустриальным темпоральным объектам» Бернара Стиглера (Stiegler, 2001), таким как музыкальные или телевизионные шоу, способным привлекать и «замыкать» внимание потребителя. Но вместо глубокого внимания, требующего длительной концентрации на одном стимуле, цифровой капитализм и его продукты поощряют множественные поверхностные вовлечения и переключения между стимулами, что формирует не рефлексивного, а «реактивного» субъекта, открытого для когнитивных манипуляций. В идеальной модели корпоративного селф-трекинга «реактивные субъекты» лишены осознанности и просто реагируют на стимулы автоматически, не задействуя критическое мышление. Благодаря своему «эмоциональному дизайну» селф-трекинговые устройства направляют внимание пользователей и оживляют либидинальную энергию, которая канализируется в нужное русло -- формирование полезных привычек, вхождение в «поток» и выполнение производственных задач. Для «экономики внимания» важно уже не накопление тел, а накопление сознания, и с этой точки зрения селф-трекинг предстает скорее как технология психовласти (Stiegler, 2010), а не как инструмент биополитики (Foucault, 1990).
В самом ДО-дискурсе автоматизация ассоциируется с симбиозом человека и биосенсорных трекинговых технологий, усиливающих возможности людей к самопознанию и самооптимизации (Lupton, 2016 b: 70--72). Экран мобильного гаджета с биометрическими и поведенческими данными воспринимается как «дисплей» человеческого тела, отражающий его текущее состояние. Пространства, в которых мы находимся, -- дома, автомобили, общественные места -- также все больше сенсоризуются и могут реагировать на нас, автоматически генерируя данные. Оснащенные технологиями люди представляются узлами в интернете вещей, которые могут обмениваться данными с другими людьми, объектами и материальной средой. Тело здесь концептуализируется как «умная машина», связанная с другими «умными машинами» в закодированных пространствах (Swan, 2012). Эти технологические тренды на автоматизацию, сенсоризацию и метризацию социальной жизни манифестируют эпоху глубокой медиатизации и задают в определенной мере сценарии ближайшего будущего.