Латур. Где недостающая масса?

Именно здесь вам и предлагается старый мамфордовский выбор: либо дисциплинировать людей, либо заменить ненадежных людей на другой делегированный человеческий персонаж, чьей единственной функцией будет открывать и закрывать дверь.

*

Латур выстраивает линию: дисциплина & ненадежность против делегированной единственной функции, отсюда дисциплина - это умение действовать в соответствии с единственной функцией, а не ненадежно, то есть по-разному. Ненадежность оказывается человеческим качеством, при выделении единственной функции «человек» становится «персонажем» (сводится к отведенной роли). Но при этом «единственная функция» - это производить изменения в «действии не-человека-вещи: «открывать и закрывать дверь».

То есть, у нас даны «ненадежные люди» и «открывающаяся и закрывающаяся дверь», которая также как и люди не обладает стабильным состоянием.

Функция двери давать возможность пройти, то есть, изменять свое положение. Поэтому единственный способ стабилизировать ситуацию - это свести к минимуму изменчивость в людях, которые изменчивый объект используют - через дисциплину (нематериальные правила) или через введение персонажей (то есть, сделать дисциплину воплощенной). Делегирование контроля персонажу делает взаимодействие видимым и контролируемым, не отдавая его ни изменчивости вещи, ни ненадежности проходящих через дверь людей.

*

Изменчивость Двери делает ее подобной Человеку –«Я есмь дверь» (Ин.10:9). Но разбор этой отсылки и ее связь с мамфордовским выбором это уже другая история.

Месяц назад мы провели мастер-класс «ИИ для прикладных исследований» (запись доступна у нас на ютьюбе) — и нас неимоверно воодушевил ваш интерес к событию: благодаря вашему участию всё получилось ещё насыщеннее, осмысленнее, разнообразнее, чем мы смели надеяться.

Как и обещали, продолжению — быть: 10 сентября, во вторник, в 19:00 по мск исследовательское и медиабюро «Поле» проведёт бесплатный открытый вебинар «ИИ-обработка и анализ полевых материалов для исследователей».

Сосредоточимся на качественных исследованиях, но количественные тоже затронем. Расскажем о том, как за счёт современных нейросетей, в основном GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet, структурировать качественные данные, кодировать сюжеты/темы в интервью, фокус-группах и листах наблюдения, проводить контент-анализ (и где здесь пределы применимости у ИИ как у co-pilot исследователя) — и много чего ещё.

Регистрация простейшая — на Timepad. Встречу проведём в зуме, ссылка придёт на почту тем, кто зарегистрируется, за час до старта воркшопа; на всякий случай также продублируем её здесь, в канале. Мы учли опыт предыдущего вебинара, перешли на самый-пресамый тариф Zoom — и теперь места на встрече гарантированно хватит всем.

Ведущий — сооснователь и старший исследователь «Поля» Михаил Боде, который работал с LLMs в R&D Российской государственной библиотеки, в EVA AI, и его до сих пор никак не отпустит.

О чём будем говорить:
• Какие технические ограничения нейросеток стоит учитывать при обработке полевых материалов.
• Как кодировать массивы интервью с помощью ИИ.
• На что способны большие языковые модели в сентябре 2024 года по части контент-анализа.
• Что умеют делать новейшие модели Claude/GPT на стыке качественных и количественных методов.
• Как не перемудрить с приёмами продвинутого промптинга при обработке больших массивов текстовых данных.

Регистрируйтесь — ждём вас 10 сентября на встрече! Делитесь с друзьями и коллегами и, конечно, закидывайте в комменты (и через нашу короткую входную анкету на Timepad), о чём бы вам в связи с заданной темой хотелось поговорить.

После нескольких кейсов, подумала, что продюсирование / собрать экспертов / забрифовать /сделать из этого продукт - у меня на кончиках пальцев, неважно это учебный курс, открытое выступление, сессия, публичные / не публичные интервью. И традиционно занимаюсь этим по дружбе. Хотя наверное, иногда стоит делать и за компенсацию времени и труда.

Есть те, кто регулярно и близко.
Есть те, кто рядом и регулярно, но на уровне общего пространства.
Есть те, кто далеко или редко - временно и пространстве.
Есть те, кто редко и случайно - но безумно рады друг другу.
Есть те, с кем ты расходишься - резче или мягче, на время или навсегда (?), но помнишь хорошее.
И есть те, за кем разошедшись по континентами и странам все равно краем глаза посматриваешь - как там, как дела.
И все важны. Очень важны. Как бы ни встречались и ни расходились

И ещё одна ссылка от коллег, которая важна как диалог - обязательно прочитайте! - Сергей Мохов рассуждает о важности включенного наблюдения и этнографии как инструмента коммерческих исследований.

Мне эта история кажется особенно важной, потому что если у нас нет доступа к практике мы не сможем ничего понять про изучаемую ситуацию. То, что нужно понять всегда находится в зоне молчаливого знания, которое недоступно абстрактно, только через касания с ним, точки контакта - действенно и эмоционально.

Любое наблюдение требует внимательного отношения к себе и к окружающим. Иначе возникают искажения восприятия и начинают работать слепые зоны исследователя. Все это «человеческое, слишком человеческое».

Но по(со)чувствовать - это понять.

На этом фото Шымбулака канал временно заморожен. Есть слова, вещи, эмоции и отношения, чтобы переварить которые, нужно замолчать, гигиена. И в данном случае это требует усилия. Всем большое спасибо за поддержку, увидимся - со всеми делами активна

(восстановленное)

Каждый академический исследователь, который приходит в практику (что случается со всеми рано или поздно, в том или ином виде) оказывается перед необходимостью реконцептуализировать инструменты, которые приняты и распространены.

Рамки даже в пределах узкого круга, который наблюдаю, крайне разнообразны - анализ социальных событий, фрейм-анализ, быстрые оценочные исследования, включенные этнографические наблюдения, столкновение различных оптик (seeing like a...), когнитивный анализ параданных стандартных инструментов, ... и так далее.

Казалось бы все понятно. Но когда смотришь извне, кажется, что ты приходишь в поле и предлагаешь ему какой-то новый подход. А так не работает - поле бастует, сопротивляется и не пускает тебя.

И только дальше ты понимаешь - ты все равно будешь делать customer journey, или ux, или анализ стейкхолдеров (список можно продолжить), но твой академический взгляд определяет способ интерпретации результатов, что ты будешь выделять - позиции наблюдателей, сценарии взаимодействия, социальные эффекты, поломки ритуалов, конфликты интерпретаций или стратегии рутинизации взаимодействия.

У меня в этой перспективе - анализ социальных сетей, (полу)структурированный и - пока - преимущественно качественный.

И вот об этом - о том, какие разные перспективы дают принесенные из академии оптики при работе с практикой, как они ее вскрывают и переопределяют, как происходит переход между математизированной / качественной / академической интерпретацией - говорить дальше интересно. И в преподавании тоже - ведь теория прикладывается не к практическому полю, а к его инструментам.

Палладио. Термы Константина

Не важно, какие события происходят, важно, как мы об этом рассказываем

(Alameddine. Hakawati)

В Theory, Culture & Society обсуждается, как Зиммелю удавалось делать фундаментальные открытия по любому поводу. Автор находит ответ в зиммелевском эссе о Риме*.

https://doi.org/10.1177/02632764231208405

* См. русский перевод в Зиммель Г. Рим. Флоренция. Венеция. Москва: Грюндриссе, 2014. 96 с.

«Зловещая долина» инклюзивности

В исследовании робототехники есть такое понятие как "зловещая долина", то есть, когда робот слишком сильно похож на человека это начинает очень сильно пугать. С инклюзией, вернее с травмами - неважно физическими или психическими - происходит схожая вещь: если ты полноценно живешь ты не имеешь право отправлять собеседников в эту самую долину, показывая, что есть очень слабые и уязвимые места. Потому что это очень сильно пугает - мы говорили с тобой как с равным, а тут выясняется, что есть нюансы. И тем самым собеседника, который может - за некоторыми исключениями - быть абсолютно окей, толкают в ощущение себя, скажем так, недостаточно хорошим.

К инклюзии это имеет прямое отношение по нескольким причинам. Как говорится в некоторых международных документах - люди боятся признаться в своих проблемах, потому что боятся социального остракизма - давайте покажем им, что это не так.

Но даже нереалистичность этого утверждения не так сложна, как то, что признание себя в чем-либо уязвимым ставит на тебе маркер - особенный, есть ограничения, лучше не рисковать. И получается замкнутый круг - если ты хочешь полной жизни, ты должен максимально скрыть свою уязвимость - и тогда ты в ней застрянешь и не сможешь с ней работать, не инклюзивно - но мы же все за инклюзию и эмпатию, чтобы у всех была полная жизнь.

Возникает парадокс - можно пытаться делать инклюзивную среду физически, но до тех пределов, пока она не становится нагромождением непонятных конструкций. Можно делать инклюзивную и эмпатичную среду социальную - но до тех пор, пока она не становится способом надзора за твоей нормальностью.

По сути же инклюзия первично создаётся личными отношениями и принятием, а не социальным одобрением. И только потом этот личный опыт может быть описан как инфраструктура. Настоящая инклюзия противостоит социальности. И это то, о чем пишет Гоффман в статье о карьере психического больного - карьера начинается в момент, когда больной признает, что он болен и ему нужно стационарное лечение.