Все
чаще социологи и «компьютерщики»
работают над одними и теми же вопросами,
но получают на них разные ответы. Часто
такие работы
относят к
аналитической социологии
(analytical sociology,
дальше будем называть
«AS»)
или вычислительным
социальным наукам (computational social science,
далее «CSS»).
И в том, и в другом направлении много и
социологов, и исследователей из
компьютерных наук, однако в AS преобладают
социологи, а в CSS - физики, математики,
информатики. Мы задались вопросом, в
чем же различия между этими направлениями,
и попробовали
спрогнозировать, какими будут социальные
исследования в будущем.
Сразу
начнем с плохого – пока между социологами и исследователями их компьютерных наук нет любви и
взаимопонимания. Представители аналитической социологии во многих своих статьях, в личных беседах и публичных обсуждениях пытаются продемонстрировать скептическое
отношение к представителям компьютерных социальных наук. Например, «аналитики»
в недавней статье в журнале «Journal of
Computational Social
Science» назвали своих коллег из CSS просто «физиками, занимающимся
вычислениями в социологии» и подчеркнули, что «несмотря на то, что
аналитическая социология и компьютерные социальные науки имеют много общего
(…), у них различная исследовательская ориентация и амбиции», откровенно намекая
на то, что исследования компьютерных социальных наук какие-то не такие. Звучит обидно.
|
В чем же разница в этих «исследовательских ориентациях и амбициях» у AS и CSS? Представители AS очень часто упрекают CSS в зацикленности на анализе взаимосвязей между переменными, а не на поиске причинно-следственных связей, построении сложных механизмов и социологической рефлексии. «Если результаты [эмпирического исследования] не могут быть впоследствии переведены на язык механизмов, то исследование ценится меньше», указывают представители аналитической социологии.
У представителей AS два аргумента. Во-первых, социальные
механизмы «более интеллектуально удовлетворительны» (cогласимся, не самое
убедительное и весьма эфемерное утверждение). Во-вторых, эти социальные механизмы должны быть
понятны для того, чтобы использоваться при принятия решений. И если
относительно первого пункта еще можно поспорить, то второе замечание выглядит убедительно. Чтобы принимались
какие-то решения, например, о вакцинации населения, ученые должны предоставить
простое объяснение того, каким образом происходит заражение, и почему только
определенный порядок вакцинации приведет к снижению заболеваемости. Вполне
вероятно, что современные методы анализа данных, например, нейронные сети,
смогут продемонстрировать куда большую предсказательную силу и смоделировать
значительно более продуктивную политику вакцинации. Но это будут данные,
полученные из «черного ящика», а к такому лица, принимающие решения, на данном
этапе не готовы. Аналогичной точки зрения придерживается и Петр Сафронов из
Института Образования ВШЭ. «Методы науки о данных, позволяя делать
предсказания, часто не дают возможности выстроить объяснение, интерпретацию», -
говорит он в интервью для Постнауки. При этом новые методы данных постепенно все чаще и чаще
используются в коммерческом секторе, принося значительную прибыль и
демонстрируя высокую эффективность. Почему бы не воспользоваться уже
зарекомендовавшими себя инструментами и довериться «черному ящику»?
Журналы,
где публикуются приверженцы CSS и AS также совершенно разные. Статьи по аналитической
социологии публикуются в социологических журналах: American Journal of Sociology, Sociological Review, Social Networks. А вот CSS публикуются чаще в естественно-научных изданиях из ‘hard science’ – Nature, Science, PNAS, Scientific Reports. И, разумеется,
представители AS и CSS не очень активно ссылаются друг на
друга, хотя, порой, эти ссылки напрашиваются сами собой.
|
Приведем простой пример, который близок нам, как большим любителям социальных сетей. Одно из свойств сетей - это гомофилия, или склонность похожих людей быть связанными друг с другом. Например, наши друзья, как правило, одного с нами пола, у нас схожее образование, интересы и вкусы. В вычислительных социальных науках для оценки гомофилии широко применяется коэффициент ассортативности, предложенный Марком Ньюманом. Он очень прост и элегантен – это коэффициент корреляции между характеристиками человека и его друзей. Соответственно, если похожие люди дружат – то коэффициент ассортативности ближе к 1. Если непохожие люди дружат, то ассортативность будет стремиться к -1. Но аналитические социологи вряд ли будут оценивать степень гомофилии через ассортативность. Скорее всего, в статье будут использованы более сложные методы, например, модели случайных графов или стохастического моделирования, и будет показано, что сходство по каким-то признакам - статистически значимый предиктор формирования связей, и он меняется со временем определенным образом. Одним словом, будет показано, каким образом и почему гомофилия может формироваться, но сама степень гомофилии не будет оценена! И это лишь один из примеров того, как «аналитики» и «компьютерщики» игнорируют друг друга.
Дункан
Ваттс отмечает, что в социальных науках
сейчас есть два типа исследователей – «высокомерные компьютерщики» и
«обороняющиеся социологи». Любопытно, что каждая группа стопроцентно уверена в своей уникальности, хотя выигрышной
стратегией в данном случае выглядит именно объединение усилий и совместное
решение научных задач. И если исследователи предполагают, что, вызывая на
поединок своих коллег они все делают правильно, то мы в этом не уверены. Новые
технологии, новые данные, новые методы и новая жизнь задают крайне высокую
планку исследователям общества. Чтобы осмыслить дивный новый мир нужно уметь
всё: получать и анализировать большие данные с использованием новых методов, интерпретировать
полученные результаты, а также делать на основе этого практические выводы.
В этой связи расскажем об исследовательнице, которая успешно совмещает в своей работе и теорию, и методы – Сандру Гонзалез-Бэйлон. Занимаясь коллективным действием и политическими сетями, Сандра корректно и аккуратно встраивает в свои исследования как глубокую теорию, так и современные методы на больших данных. Она публикует результаты своих исследований как в классических социологических и политологических, так и в естественно-научных журналах. Например, ее недавняя статья о том, как происходит вовлечение Твиттер-пользователей в обсуждение испанских протестов. Сандра с коллегами (между прочим, физиками) проанализировали структуру и динамику социальной сети протестующих в Твиттере, то есть речь идет о по-настоящему больших данных. Участниками сети становились пользователи, использовавшие определенный протестный хэштэг. Выяснилось, что позиция в социальной сети - степень центральности и близость к «центру» или к «периферии» - фактически не связана с реальным поведением пользователя. Получается, что активным может быть как человек, активно вовлеченный в протестное сообщество и общающийся с другими активистами, так и довольно «изолированный». Эти выводы подтверждают теорию о том, что протесты, организованные через социальные сети, оказываются более «горизонтальными» по структуре. Эта работа ставит вопросы о коллективном действии, о разных типах поведения в онлайн и оффлайн-пространстве и показывает, насколько социальный мир - комплесная система. Вот такой случай успешного совмещения теории и методов. Такие примеры показывают, что совместить AS и CSS реально.
В этой связи расскажем об исследовательнице, которая успешно совмещает в своей работе и теорию, и методы – Сандру Гонзалез-Бэйлон. Занимаясь коллективным действием и политическими сетями, Сандра корректно и аккуратно встраивает в свои исследования как глубокую теорию, так и современные методы на больших данных. Она публикует результаты своих исследований как в классических социологических и политологических, так и в естественно-научных журналах. Например, ее недавняя статья о том, как происходит вовлечение Твиттер-пользователей в обсуждение испанских протестов. Сандра с коллегами (между прочим, физиками) проанализировали структуру и динамику социальной сети протестующих в Твиттере, то есть речь идет о по-настоящему больших данных. Участниками сети становились пользователи, использовавшие определенный протестный хэштэг. Выяснилось, что позиция в социальной сети - степень центральности и близость к «центру» или к «периферии» - фактически не связана с реальным поведением пользователя. Получается, что активным может быть как человек, активно вовлеченный в протестное сообщество и общающийся с другими активистами, так и довольно «изолированный». Эти выводы подтверждают теорию о том, что протесты, организованные через социальные сети, оказываются более «горизонтальными» по структуре. Эта работа ставит вопросы о коллективном действии, о разных типах поведения в онлайн и оффлайн-пространстве и показывает, насколько социальный мир - комплесная система. Вот такой случай успешного совмещения теории и методов. Такие примеры показывают, что совместить AS и CSS реально.
Комментариев нет:
Отправить комментарий