Новый век, новые методологи

Мэппинг вместо вопросов? Cultural Analytics

Профессора09.11.2016 // 539

Доцент факультета коммуникаций, медиа и дизайна НИУ ВШЭ, старший научный сотрудник ЛИКИ ШАГИ РАНХиГС, доцент МВШСЭН Екатерина Лапина-Кратасюк беседует с профессором Высшей школы Городского университета Нью-Йорка, руководителем лаборатории “Software Studies Initiative” Львом Мановичем.

Вступительные заметки интервьюера: Я хочу представить Льва Мановича, профессора Высшей школы Городского университета Нью-Йорка (City University of New York (CUNY)), руководителя лаборатории Software Studies Initiative, а также одного из «50 наиболее интересных людей, создающих будущее» по версии издания The Vergе; автора и редактора 10 бумажных и электронных книг и более 150 статей, посвященных компьютерной культуре, сетям, «большим данным», буму любительской визуальности в цифровую эпоху, а также возможной победе программного обеспечения над человеческой логикой. Последняя книга Льва, название которой можно перевести двояко: как «Инстаграм и современный образ», но и как «Инстаграм и образы современности», появляется буквально на наших глазах, вернее, на мониторах наших гаджетов. Лев, убежденный в том, что компьютерная культура изменяет в том числе и законы академической публикации, выкладывает свою новую книгу на сайт главу за главой, т.к. сегодня нет никакого смысла откладывать широкое обсуждение новых текстов на сроки, диктуемые официальными процедурами издания бумажных книг. В соответствии с логикой Software Culture, многие положения которой сформулированы им самим и легли в основу научного направления Cultural Analytics, Лев не ограничивает свою деятельность исключительно академической сферой. Как следствие, аудитория его художественных проектов (таких как, например, проект «На Бродвее», проблематизирующий границы понятия современного искусства, или «Селфи-город», позволяющий по-новому — через проекцию собственного взгляда — посмотреть на себя со стороны) гораздо шире, чем аудитория университетов и научных институтов.

— Официальное представление Льва Мановича было бы очень длинным (подробнее о проектах Льва можно почитать здесь), поэтому я позволю себе начать наше интервью с рассказа о том, как я сама познакомилась с работами Льва и какое влияние они оказали на мою академическую карьеру.

Первое. В 2004 году, когда я только начинала заниматься изучением новых медиа и стала участником проекта, посвященного русскоязычному Интернету, я столкнулась с отсутствием более или менее точного определения «новых медиа»: существовали отдельные определения отдельных аспектов цифровой культуры, но только в книге The Language of New Media Льва Мановича я нашла очень длинное и сложносоставное, представленное в двух частях — «позитивной» и «негативной» — определение новых медиа. Есть более поздние определения, которые в большей степени акцентируют технологические аспекты новых медиа или их социальную специфику, но именно универсального определения, которое, с одной стороны, подчеркивало бы «НЕ-новизну» новых медиа, а с другой стороны, объясняло, почему мы выделяем этот феномен в отдельную категорию и почему мы так много о нем говорим, я, честно говоря, не встретила, хотя книга была напечатана в 2001 году. Правильно?

— Она была закончена в 1999 году, а когда она вышла, шел уже 2001 год. То есть написана она была 17 лет назад.

— Второе. Когда я начала знакомиться с проектами Льва, меня поразила в них, с одной стороны, абсолютная оригинальность, с другой стороны, — предельная простота. Проекты вызывают много споров, но факт остается фактом: эти проекты привлекают внимание очень разных специалистов, и не только в академической среде.

И наконец, третье — и это, скорее, объяснение второго — эти проекты, с помощью искусства или интуиции, позволяют уловить самую суть тех технологических изменений, которые влияют на трансформацию культурных процессов. Как это сделано, я не знаю, но когда мы смотрим на твои проекты в динамике, мы видим, что несколько лет назад они зафиксировали в визуальной форме то, что мы переживаем и обсуждаем сейчас.

И поэтому мой первый вопрос: какой из твоих проектов — самый любимый?

— Прежде всего, огромное спасибо за комплименты, которые прозвучали в твоем представлении. Мой ответ будет типичным для творческих людей и художников: любимый проект — это тот, который я еще не сделал, но мечтаю сделать. Мне очень приятно, что ты отметила, что в самых удачных проектах нашей лаборатории есть некая простота. Когда я пишу свои статьи и книги, я представляю своего идеального читателя как, условно говоря, веб-дизайнера из Саратова или Новосибирска; мои работы написаны не только для коллег-искусствоведов, но и для него. Ему или ей около 20 лет, он/она прослушал несколько курсов по истории искусства, и он/она — человек любопытный. Я пытаюсь говорить на языке, понятном и студентам, и представителям академии.

Если быть более конкретным, то самым моим любимым проектом является визуализация обложек журнала Time c 1923-го по 2009 год. 4500 обложек, выложенных и смонтированных в виде матрицы по датам публикации, рассматривая которые мы можем наблюдать значительные изменения в визуальной структуре, в использовании цвета и композиции, в стратегиях коммуникации с читателем, произошедшие за 86 лет. Мы пробовали повторить этот проект с другими журналами, но результат уже не был таким очевидным и красивым. В этих проектах, которые мы называем культурной аналитикой (Cultural Analytics) и где мы применяем методы из арсенала цифрового искусства, медиадизайна, компьютерных наук, успех зависит от объекта, от базы культурных данных, на которую вы смотрите. Иногда именно компьютер может выявить интересные тренды, и результат будет прекрасным.

— Во втором вопросе я хотела бы, в определенной мере, суммировать все дискуссии, которые я слышала после твоих выступлений и выступлений других представителей Digital Humanities, — это вопрос о цели исследования. Рассказывая о специфике Cultural Analytics, ты часто говоришь: “Do not start with the research question”. — «Не начинайте с исследовательского вопроса». Это во многом противоречит тому, чему мы учим наших студентов. Здесь речь идет о новом подходе или, скорее, об актуализации источниковедческой методологии, ведь ты тоже говоришь о Database culture, о «культуре архивов»?

— Когда у вас в наличии такое огромное количество информации, то можно, конечно, попытаться изучать ее с помощью существующих исследовательских вопросов. Но для меня гораздо интереснее визуализировать эти данные как некую еще не исследованную планету. Когда вы в первый раз высаживаетесь на Марс или прилетаете в галактику Андромеды, каково ваше первое желание? Можно, конечно, сразу приступить к физическим экспериментам, но гораздо интереснее просто прогуляться по этой неизведанной планете, сделать ее карту. Задача нашей лаборатории — не задавать с самого начала сложных вопросов, а просто создавать подобные карты, чтобы посмотреть, какие особенности ландшафта мы можем разглядеть с их помощью. И поэтому наш основной метод — не использование статистики или подобных компьютерных методов, а создание визуализаций, монтажей из тысяч, десятков тысяч и даже миллионов изображений, которые будут картами живописи, кино, социальных медиа и которые позволят нам увидеть закономерности, как на картах мы можем увидеть структуру и рельеф неизвестных нам планет.

— Лев Манович — один из организаторов программы Culture Analytics, которая прошла в 2016 году в Институте теоретической и прикладной математики Университета Калифорнии в Лос-Анжелесе (IPAM, UCLA). Эта программа собрала вместе математиков и представителей компьютерных наук, которые занимаются проблемами гуманитарного знания, а также филологов, историков, социологов и культурологов, которые используют в своих проектах математические модели и компьютерные методы обработки данных. Мой следующий вопрос возник именно после обсуждений проектов в области гуманитарных наук представителями разных научных дисциплин.

Когда гуманитарии отмечают некоторые неточности в использовании источников и выводах математиков, которые занимаются гуманитарными проблемами, математики часто аргументируют подобные неточности необходимостью «сохранить красоту». Мы довольно часто слышали: “Look at the beauty of mathematical model!” — «Но посмотрите на красоту математической модели!» Ты говоришь о мэппинге. Не является ли отказ от исследовательского вопроса в пользу картирования таким же способом сохранить красоту математической модели?

— Правильно. В моей последней статье “The Science of Culture? Social Computing, Digital Humanities and Cultural Analytics” («Возможна ли наука о культуре?»), опубликованной в журнале Journal of Cultural Analytics, я рассматриваю этот вопрос. В XVII–XIX веках в ходе развития науки появляются красивые модели, например законы Ньютона, которые позволяют описывать физическую реальность. В середине XIX века такие люди, как Огюст Конт, предлагают создать «физику общества». Статистика позволяет свести сложные процессы к простым физическим моделям, позволяющим делать прогнозы общественной жизни: процент проголосовавших на выборах, факторы, влияющие на выбор профессии, и т.д. Возникают социальные науки, которые пытаются описать общества как физические модели. Но законы общества после Маркса никому вывести не удалось, да и модели Маркса подверглись критике, поэтому социологи в основном смотрят на такие вещи, как корреляции. Но сейчас, когда компьютер может держать в памяти информацию обо всех людях планеты, когда на своем ноутбуке я могу визуализировать миллионы фотографий из Инстаграма, зачем нам нужна модель? Модель — это упрощение, модель — это абстракция, модель описывает общие элементы, а все остальное оказывается выброшенным как ошибка. Поэтому моя идеология, идеология культурной аналитики, — это отказ от модели, отказ от статистики (насколько это возможно, потому что мы, конечно, тоже считаем), отказ от абстракции, потому что сейчас у нас есть возможность, используя цифровые медиа, создавать карты и изучать закономерности в изменениях среди миллионов точек (points). Когда мы визуализируем все обложки журнала Time или газеты «Правда» (что можно сделать) или миллионы инстаграмов, вы видите не только паттерны, но и все индивидуальные вариации. Можно, конечно, все это моделировать (и мы тоже это делаем), но при этом индивидуальные вариации исчезают. Поэтому мне кажется, что убеждение науки XVIII–XIX веков в том, что мы должны создавать простые красивые модели, которые позволят нам описать регулярное в обществе, культуре, природе, а про остальное просто забыть, должно быть сегодня переосмыслено.

— Какие встречи, события, книги, проекты оказали на тебя наибольшее влияние и сформировали тебя как исследователя?

— Хороший вопрос! В своей жизни я интересовался практически всем, особенно культурой, ее историей и развитием. Особое внимание я уделял визуальной культуре, мое первое образование было художественное, плюс параллельно я окончил математическую школу, и это, конечно, все определило. Но когда я приехал в Америку, я как будто прилетел на другую планету, мои «земные» категории образования, которые я привез из Советского Союза, смешались с американскими. В Америке и в целом в западном мире существуют оппозиции, например «индустрия» vs. «искусство», «конвенциональное» vs. «экспериментальное», «естественные науки» vs. «гуманитарное знание». А мне было совершенно все равно, как это называется, главное, чтобы это было интересно. Поэтому в следующие 15–20 лет своей жизни я просто брал все самое интересное из разных дисциплин. Свою диссертацию я делал в аспирантуре, где у нас были курсы по истории и теории искусств, истории и теории кино и истории и теории литературы, плюс я изучал семиотику, политические и социальные науки; я также получил степень магистра в области neuroscience — изучения деятельности мозга и того, как мы видим; и плюс я программировал с 15 лет.

Вначале я совершенно не понимал, куда меня это все приведет, но когда я закончил диссертацию и начал писать про возникающие тогда новые медиа, выяснилось, как все это можно объединить и применить.

Если говорить о каких-то отдельных «культурных вспышках», то здесь я приведу, наверное, неоригинальные примеры. Я хочу отметить, что было три вещи, которые сформировали меня еще в студенческие годы.

Во-первых, это фильмы Тарковского.

Во-вторых, статьи Эйзенштейна, особенно его статья, где он анализирует первые две минуты фильма «Иван Грозный», — семьдесят страниц!.. Я никогда не думал, что можно так детально анализировать буквально миллиметры художественного текста.

А третье — это первые встречи с произведениями Ю. Лотмана и Лотмановской школы.

— То есть примеры только из русской культуры?

— Я говорю о том, что повлияло на меня, пока я жил в России. Мы эмигрировали в 1981 году, потом, конечно, были и другие впечатления.

— Может быть, какие-нибудь примеры из твоего «постсоветского» периода?

— В 1982 году я впервые увидел трехмерную компьютерную анимацию. В моем мозгу что-то вспыхнуло, и мне показалось, что пройдет еще 20–30 лет и компьютерное изображение станет не менее важным, чем фотография или рисунок, и так оно и произошло!..

А второе событие — это когда осенью 1993 года мне кто-то первый раз показал World Wide Web. И что интересно, действительно получается, что мой научный опыт в России связан, прежде всего, с культурными проектами и теориями, а в Америке он обусловлен встречами с новыми технологиями. В конечном итоге, то, чем я сейчас занимаюсь, — это логичное продолжение того, чем я хотел заниматься в 17 лет — использовать компьютер для изучения структуры художественного текста. Только сейчас вместо изучения структуры одного художественного текста я сравниваю десятки миллионов текстов. Это невозможно было представить в 70-е годы. Даже 15 лет назад невозможно было представить себе, что исследователи будут публиковать статьи по изучению эволюции популярной музыки с анализом более полумиллиона песен или проводить исследование трендов в индустрии моды, используя более полумиллиона изображений. Понять, как работает одно изображение или один текст, используя методы ранней семиотики, например семиотики Ролана Барта, невозможно, потому что все зависит от контекста — исследователь неизбежно заходит в тупик. А что если вместо того, чтобы смотреть на один текст, мы посмотрим сразу на миллионы текстов? Может быть, мы увидим какие-то вещи, которые мы не можем увидеть в одном тексте? Я, конечно, никому не говорю, что это тоже семиотика, потому что в какой-то момент семиотика и структурализм стали ругательными словами. Но на самом деле то, чем я занимаюсь, похоже не семиотику, но я изучаю не только художественные тексты, написанные профессионалами (например, только русскими писателями XIX века), — я изучаю культуру, которая создается сотнями миллионов людей, прекрасными фотографами в Инстаграме, блогерами и т.п.

— Так что же такое Сultural Analytics? И каково отношение этого направления к Digital Humanities, о которых сейчас так много говорят в России?

— Не знаю, почему это кажется сложным. На самом деле в 2005 году, когда я придумал этот концепт, я сразу написал определение и сделал страницу нашей лаборатории — правда, с тех пор я каждый месяц это определение переписываю.

Самое нейтральное определение концепта может звучать так: использование методов математики, статистики, компьютерных наук и визуализации информации для изучения культуры.

Мне кажется, это достаточно понятно, но непонятно, что значит «культура»? Можно рассматривать «культуру» как всеобъемлющее понятие, когда культура — это практически все: манера поведения, язык, социальные конвенции. Мне это тоже интересно, но мне более интересна материальная культура — как артефакты и фиксация ощущений от процесса. Например, вы играете в видеоигру и при этом сохраняется запись прохождения, или вы пошли на рейв или собрались с друзьями и потом сделали репортаж об этих событиях в Инстаграме. У вас остаются определенные культурные объекты — изображения в Инстаграме, а также фиксация восприятия этих объектов — лайки, ретвиты, комментарии. В Cultural Analytics мы соединяем антропологический подход с методами искусствоведения: рассматриваем само событие, а также его фиксацию и «ощущения» от культурных процессов.

Cultural Analytics и Digital Humanities — это синонимы?

— Нет, это не синонимы. В моей последней статье (Lev Manovich. Defining Cultural Analytics), которая доступна онлайн, я как раз пытаюсь объяснить различия между этими двумя направлениями. Digital Humanities остаются в рамках методологии гуманитарных наук — по крайней мере, так определяется в западных странах. Это изучение текстов и произведений, созданных профессиональными культурными работниками, например анализ эволюции голливудских фильмов или литературы XVIII–XIX веков. То есть культура понимается как «лучшие произведения человечества».

С другой стороны, у нас сейчас появилось огромное количество исследований, в которых с помощью статистики и математики изучаются social media, — в этих исследованиях рассматривается только современная культура, созданная непрофессионалами, миллионами пользователей в социальных сетях.

А Cultural Analytics интересно все. Поэтому мы смотрим и на эволюцию художественного стиля Ван Гога, и на эволюцию обложек журнала Time, и на различия изображений в Инстаграме в разных городах. Для нас одинаково интересны произведения и профессионалов, и «полупрофессионалов», и любителей, для нас интересны разные контексты, которые, например, пересекаются в социальных сетях: ведь там есть и профессиональные издания, и любители. Как для них, так и для нас границ в современной культуре нет.

— Меня поразило то, что в России тебя воспринимают прежде всего как урбаниста. Тебя приглашали выступить в Москву институт «Стрелка» и Высшая школа урбанистики НИУ ВШЭ. В книге «Цифровой город», которую мы редактируем с Оксаной Запорожец и Андреем Возьяновым, у тебя глава про проект на Бродвее и «Селфи-город». В этом году в Питере прошла летняя школа, которую вы делали с Дамиано Черроне, и она также посвящена компьютерным методам изучения городских пространств. Это случайность — урбанисты первыми догадались тебя пригласить — или это закономерный этап в твоей академической карьере — необходимость включения в исследования пространства и пространственных категорий?

— Я познакомился с коллегами из России, которые также занимаются исследованиями на пересечении Data Science и урбанизма, и когда по их приглашению я приехал в Россию, я понял, что меня здесь действительно воспринимают как урбаниста. И тогда я, во-первых, начал больше читать про использование цифровых методов в урбанистике — это огромное количество публикаций, есть, например, такие новые дисциплины, как the science of cities и др., — и в какой-то мере это повлияло на мои последующие проекты. Скажем, на сотрудничество с Дамиано: мы сделали проект исследования Санкт-Петербурга через Инстаграм, другой наш проект был показан на Венецианской биеннале, мы делали сравнительные типологии городов в балтийских странах с помощью Инстаграма. Когда мы стали визуализировать карты мест, где люди используют Инстаграм, мы выявили, что есть места, где активность повышена: например, Красная площадь, Times Square или любой дорогой магазин, а есть места, где существует информационный вакуум. И конечно, места повышенной активности пользователей — это в определяющей мере большие города. То есть сейчас вместо social media мы можем говорить social urban media. И я понял, что в действительности я урбанист, я просто раньше об этом не знал. Это вторая составляющая моего интереса к урбанистике.

И последнее. Перед тем как в 1981 году я уехал из Москвы, я проучился несколько лет в МАРХИ, поэтому урбанизм не был мне чужд и на ранних этапах моей академической карьеры.

***

Мне кажется, в России выросло поколение глобальной интеллигенции. Эти люди все знают, за всем следят. В больших городах жители стали более дружелюбными, более открытыми. В прошлом году я был с лекцией в Казани, и уровень вопросов там был не хуже, чем в Нью-Йорке, а дизайн помещения, где проходила лекция, возможно и лучше. Москва — это один из трех городов мира (наряду с Токио и Парижем), где горожане одеты лучше всего. Конечно, это «поверхность» и может восприниматься как поверхностное суждение, но я люблю поверхности.

Другой пример. В Москве есть три-четыре интернет-портала, таких как «Афиша», — великолепные сайты, содержащие информацию обо всех музеях, всех культурных событиях, всех ресторанах, и я обнаружил, что ни в одном другом большом городе мира таких мультимедийных, охватывающих все многообразие культурной информации порталов нет.

Интеллектуальная открытость, открытость с точки зрения коммуникации с миром здесь поражают. Во всех странах есть свои политические проблемы, но мне кажется, что благодаря этой открытости молодых людей у России — потрясающее будущее.

Фото на обложке: Strelka Institute for Media, Architecture and Design [CC BY 2.0]

Комментарии