Старая история на новый лад - почему физикам и лирикам не удается договориться

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.

Где-то здесь находятся AS и CSS. Источник.

       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.

Источник.

        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.

Что еще почитать по теме?
* Наш пост провычислительные социальные науки, ученых-Микеланджело и ученых-Дюшанов.
* Про то, как можно получать данные о человеческом поведении новыми способами: чипы, Фейсбук или реальное общение.
* Про женщин-исследовательниц, которые изучают сети: пост к 8 марта.

Кто с Марса, кто с Венеры

Если у человека спросить: "Кто Ваши близкие друзья? С кем Вы общаетесь больше всего? С кем Вы разговаривали сегодня?", то у него, скорее всего, наступит ступор. Что значит мои близкие друзья? Считать ли продавцов в магазине моими сегодняшними контактами? Что значит "много общаться"? Часто исследователи задают такие сложные вопросы в анкетах, и участникам часто бывает тяжело вспомнить такие мелочи, как случайные каждодневные контакты, они забывают указать кого-то важного, а также у каждого свои представления о том, кто настоящий друг, а кто нет. В результате, мы получаем неполные данные и можем сделать на основе их ложные выводы.

В последнее время появилось много работ, в которых социальные связи людей измеряются намного более точно. У людей больше не спрашивают, с кем они общаются или общались сегодня, это за них делают наши верные друзья - машины и техника. Часто можно увидеть работы, в которых людей просили поставить на телефон специальное приложение, отслеживающее их передвижения, или просили ходить целыми днями с чипами, которые отслеживают их передвижения и контакты. Конечно, все это делается с согласия самих людей.
Например, этим летом я была на школе по вычислительным социальным наукам, и всех участников и лекторов просили ходить с бейджами, в которые был вшит чип. Чипы измеряли близость в пространстве, и если два чипа находятся очень близко друг к другу на протяжении какого-то времени (например, люди начали разговаривать между собой), то это фиксируется как контакт. Это был сбор данных в рамках исследования SocioPatterns. SocioPatterns собирает данные на конференциях, в школах, музеях, больницах и подобного рода местах, где участники находятся в одном пространстве и общаются друг с другом. Они выкладывают эти данные в открытый доступ и собирают их преимущественно для того, что изучать распространение эпидемий по сетям контактов. На видео ниже - пример того, как люди коммуницируют на конференции.

       Также мы недавно писали про еще одно исследование, в котором людей просили поставить приложение, фиксирующее их звонки и сообщения и отслеживающее активность (загорается экран телефона - человек активен, экран не горит долгое время, например, ночью - человек не активен и, скорее всего, спит). На основе таких данных были показаны различия в общительности между совами и жаворонками, то есть теми, чья активность приходится на вечернее и ночное время, и теми, кто рано встает, но уже к вечеру вовсе не способен работать. Выяснилось, что у сов больше друзей, но жаворонки больше времени тратят на каждого нового друга.

На днях были опубликованы результаты еще одного подобного исследования, в котором изучаются различия в общительности между мужчинами и женщинами. В этом случае, помимо установки специального приложения на телефон, люди также заполняли анкету о психологических чертах. Например, это такие черты, как склонность к нарциссизму, открытости, экстраверсии. Около тысячи студентов, которые приняли участие в исследовании, дали доступ к нескольким типам социальных сетей: дружба в фейсбуке, сеть звонков и сообщений, близость в пространстве.

Социальные сети из статьи Psylla et al (2017). А - сеть личной коммуникации, B - сеть в Фейсбук, С - сеть звоноков. Оранжевые узлы - женщины, голубые узлы - мужчины. Оранжевая связь - связь между двумя женщинами, голубая связь - между двумя мужчинами, серая - связь между разными полами. Размер узла обозначает популярность в сети, толщина связей - частоту интеракций. В сети А видно, как студенты разбиты на учебные группы.

Итак, насколько все-таки мужчины и женщины различаются по своей общительности? Выяснилось, что во всех типах социальных сетей у женщин значительно большее число контактов, то есть они звонят, переписываются, дружат в Фейсбук и общаются в реальной жизни с большим количеством людей, чем мужчины. Помимо того, что женщины популярны в сети студентов (это результат того, что у них много контактов), они также намного чаще занимают позиции брокеров. Что это такое? Это такая позиция в социальных сетях, когда человек связывает несколько не связанных между собой групп. В случае студентов это, например, случай, когда женщина общается и со своей группой, и с несколькими другими группами одновременно. Мужчина, который не занимает позицию брокера, будет общаться только с одной подгруппой друзей. Несмотря на то, что в таком случае у него будут крепкие дружеские связи с этими людьми и поддержка от них, он может много го лишиться. Известно, что быть брокером в социальных сетях полезно. Ты очень быстро получаешь и передаешь информацию, всегда находишься в курсе того, что происходит во всей социальной сети. Второй интересный результат касается гомофилии, или схожести формировать связи с себе подобными. Выяснилось, что принцип гомофилии присутствует в большей степени в социальных сетях женщин. Они скорее будут формировать связи с другими женщинами, чем с мужчинами. Мужчины же общаются в одинаковой степени и с мужчинами, и с женщинами.

В этой работе есть еще несколько результатов о различиях в психологических чертах и передвижениях мужчин и женщин, но мы остановились на результатах всего лишь о социальных взаимоотношениях. Подробнее о  результатах можно почитать в самой статье. По результатам такого сравнения, исследователи предлагают классификатор, позволяющий очень точно угадывать, мужчина это или женщина по набору психологических черт, социальным контактам и паттернам передвижения. Если вы нарциссичны и у вас высокая самооценка, то вы, скорее всего, мужчина. Если вы дружите с себе подобными, эмоциональны и добросовестны, то вы, скорее всего, женщина.