научная статья по теме СОЦИОЛОГИЯ В СЕТЕВОЙ СРЕДЕ: К ЦИФРОВЫМ СОЦИАЛЬНЫМ ИССЛЕДОВАНИЯМ Социология

Текст научной статьи на тему «СОЦИОЛОГИЯ В СЕТЕВОЙ СРЕДЕ: К ЦИФРОВЫМ СОЦИАЛЬНЫМ ИССЛЕДОВАНИЯМ»

© 2015 г.

Е.Ю. ЖУРАВЛЕВА

СОЦИОЛОГИЯ В СЕТЕВОЙ СРЕДЕ: К ЦИФРОВЫМ СОЦИАЛЬНЫМ ИССЛЕДОВАНИЯМ

ЖУРАВЛЕВА Елена Юрьевна - кандидат философских наук, доцент, старший научный сотрудник МГГУ им. М.А. Шолохова, доцент Вологодского филиала РАНХиГС при Президенте РФ (E-mail: eresearch7@gmail.com).

Аннотация. Рассмотрены модели исследовательских практик, расширяющих границы социальных исследований в цифровой сетевой среде: "вычислительные социальные науки", "вычислительная социология", "электронная социальная наука", "цифровые социальные науки", "цифровая социология", "цифровые социальные исследования". Подчеркнуто перемещение подобного вида исследований из академических институтов в корпоративные исследовательские лаборатории для установления взаимосвязий исследуемых моделей с цифровыми социальными науками на уровне методов и проектов.

Ключевые слова: вычислительные социальные науки • вычислительная социология • электронная социальная наука • цифровые социальные науки • цифровая социология • цифровые исследования

С начала 2000-х гг. заметно увеличились масштаб и глубина доступных исследователям социальных цифровых данных (см. подробнее: [Журавлева, 20126]), которые все больше проникают в социальные, управленческие, академические практики. Сетевое цифровое пространство испытывает на себе влияние массивов корпоративных технологически созданных и накопленных массивов данных - стэков1 (вертикально интегрированных социальных сетей), которыми располагают компании подобные Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft. Создаются в них и подразделения, целью которых является анализ доступных им по роду деятельности больших объемов социальных цифровых данных. С одной стороны, технологии стэков предоставляют ученым больше эмпирических, аналитических, логических возможностей. С другой, они серьезно угрожают традиционным социальным исследованиям, при этом концентрируя производство и анализ данных в нескольких исследовательских центрах, в корпоративных лабораториях технологических компаний. Эта ситуация постепенно приводит к тому, что к настоящему времени вместо социологов новыми экспертами сред социального медиа чаще всего являются алгоритмисты2 и аналитики больших данных стэков, новых видов коммерческих стартапов по анализу данных, "лабораторий политики".

В корпорации Facebook создана команда "науки данных", которая ответственна за то, что "Facebook знает": применяя методы математики, программирования, социальных наук по добыче цифровых данных, продвигать бизнес и развивать науки в целом. Эта команда выполняет роль "внутреннего ("домашнего") социолога", который уверен, что изучение этих источников может совершить революцию для научного понимания того, как люди поступают, что они делают в социуме [Williamson, 2014]. Команда пытается играть и на академическом поле (публикуясь в научных журналах

1 Понятие "стэк" в данном контексте ввел Б. Стерлинг в 2012 г. [Berry, 2013].

2 Алгоритмисты - эксперты в сфере компьютерных наук, математики, статистики.

и участвуя в академических мероприятиях - к примеру, в конференции Американской социологической ассоциации в Сан-Франциско в 2014 г.), считая, что их главный плюс - огромный объем доступных цифровых данных. При этом подчеркивается их "естественность", в то же время как данные интервью и этнографические обследования - это "искусственные данные".

Одним из результатов развития технологии "Больших данных" является возможное перемещение социальных исследований из одного типа института (академический факультет в университете) к другому (корпоративным исследовательским лабораториям). По мнению ряда исследователей, дигитализация или приобщение к категории "цифровое" социальной жизни приведет к смещению возможностей исследования от академических наук в сторону информационной индустрии [Savage et al., 2007; Adkins et al., 2009; Rodgers, 2009].

В этой ситуации возникают следующие проблемные вопросы. Во-первых, стэки рассматривают пользователей Интернет как покупателей (присутствует коммерческий интерес). Во-вторых, остается под вопросом экспертиза и критика подобных исследований. Хотя стэки поддерживают открытость содействия получению нового знания, но повторить эти исследования вне технологической платформы с некоммерческим академическим интересом проблематично. В-третьих, стэки влияют на то, как ученые создают, преобразуют и распространяют исследования и знания (устанавливают правила игры).

Учитывая это, английские ученые М. Сэвидж и Р. Берроуз предложили термин "ожидаемый кризис эмпирической социологии", то есть увеличение асимметрии между традиционными социологическими методами и технологиями обработки данных, генерируемых через Интернет [Savage et al., 2007]. Важным понятием в этом кризисе является "капитализм познания", определяемый как распространение информационных циклов, встроенных в различного вида информационные технологии [Thrift, 2005].

Одним из путей преодоления наступающего кризиса являются междисциплинарные исследования в цифровой среде. Но основная проблема социологических исследований в сетевой цифровой среде в настоящее время заключается не столько в преодолении подобной асимметрии, сколько в сложности определения дисциплинарных границ социальных и гуманитарных наук в этой среде, а также арсенала, техник, методов каждой из них.

Есть предложения рассматривать эволюцию научных методов в контексте их соотношения с объемами данных. Исходя из этого, историю науки разделяют на четыре периода [Szalay et al., 2006]. Первый начался две с половиной тысячи лет назад, когда данных было совсем мало, наука была умозрительной и ограничивалась описанием наблюдаемых феноменов и логическими выводами, сделанными на этой основе. Второй период характеризовался появлением большего количества данных, стало возможным создавать теории, использующие в качестве доказательств аналитические модели. Затем наука стала вычислительной; компьютеры позволили использовать методы численного моделирования, что ознаменовало третий период, который начался в последние 60 лет.

Современному периоду свойственна возможность обработки огромных объемов экспериментальных данных, появление новых научных методов, основанных на их анализе, преобладание синтезирующих теорий. Данные содержат в себе много полезной информации, но их анализ невозможен ни в каком другом виде, кроме автоматизированного. По прогнозу ориентировочно в 2020 г. наука вступит в свой четвертый этап развития. В результате эволюцию научных исследований и каждой дисциплины под влиянием ИКТ авторы книги "Четвертая парадигма" разделяют на две ветви -Вычислительная-Х и Х-информатика, где под переменной Х можно обозначить любую научную дисциплину, прогнозируя её развитие [The fourth paradigm..., 2009]. Согласно этому способу рассуждения в сетевой цифровой среде можно выделить два вида со-

циологии: вычислительную социологию (вычислительные социальные науки) с возможностями накопления и анализа социальных данных и социальную информатику (электронные социальные науки, цифровые социальные науки, цифровые социальные исследования) с возможностями сохранения и анализа информации.

Термин "вычислительные социальные науки" появился в 2009 г. и предназначался для описания научного направления, в котором исследовались огромные по объему источники данных (например, данные e-mail, блогов, микроблогов, веб-источников) для изучения поведения людей [Lazer et al., 2009: 721]. Существует несколько определений "вычислительных социальных наук". По К. Чеффи-Ревилья "вычислительные социальные науки" - это интегративный междисциплинарный поиск в социальном исследовании посредством вычислений при увеличивающимся масштабе информационных процессов [Cioffi-Revilla, 2010: 260]. Д. Ваттс считает термин "вычислительные социальные науки" ярлыком, который описывает симуляции агент-основанных моделей. Эти науки обозначают возникновение взаимопересечения компьютерных и социальных наук, взаимодействия, которые включают в себя анализ web-масштабных данных наблюдения, виртуальных экспериментов в лабораторном стиле и вычислительное моделирование [Watts, 2013].

В корпорации "Микрософт" также создано подразделение вычислительных социальных наук. При определении "вычислительных социальных наук" добавляется статистика, считая, что это - междисциплинарная область, привлекающая экспертизу, масштабные статистические и машинообучаемые методы, охватывающая несколько самостоятельных социальных наук, включая социологию, экономику, психологию, политическую науку, маркетинг, когда преобладают масштабные демографические, поведенческие и сетевые данные для исследования человеческой активности и взаимоотношений [Computational Social Science, 2014].

Изучение социального феномена все больше и чаще становится областью интересов компьютерных ученых, физиков и представителей естественных дисциплин, которые реализуют себя в развитии сферы "вычислительных социальных наук" для решения "больших социологических проблем" следующего плана. Во-первых, проблемы социальных наук почти всегда сложнее возможностей их изучения. Во-вторых, для решения многих проблем, интересующих социальных ученых, требуются переадресация и повторное использование социальных цифровых данных. В-третьих, для основательного исследования комплексных социальных проблем часто требуется привлечение сложных исследовательских традиций - статистическое моделирование, социальные и экономические теории, экспериментальные лаборатории, обследования, этнографическая полевая работа, исторические, архивные исследования, практические эксперименты [Watts, 2013].

Коммуникационные технологии предлагают перемены и новые возможности для методов, с помощью которых социальные ученые проводят исследования. Объектом исследований в "вычислительных социальных науках" являются данные, полученные при применении коммуникационных технологий - данные e-mail, социальных сетей, сервисов блогинга и микроблогинга, sms, mms сотовых телефонов, онлайн игр, сайтов электронной коммерции и иных интернет-сервисов. Эти устройства и сервисы генерируют цифровые сигналы, которые часто опис

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком