#кризисэкспертизы #чтиво
"Социология интеллектуальной жизни" Стива Фуллера - книга про судьбы университетов, а не про кризис экспертизы, конечно. Но у него есть несколько ценных наблюдений, связанных с десакрализацией экспертов и ученых:
1️⃣ В основе кризиса лежит меняющаяся политическая экономия академии и академического сообщества. Первую бомбу под будущее "научного" и "экспертного" знания подложил ещё Гумбольдт, который выстроил университеты по шизофренической модели: одной рукой они должны генерировать знание (= свой основной актив), а другой рукой - обесценивать это знание, раздавая его направо и налево, в смысле - обучая студентов. Потом эта история была усугублена массовизацией высшего образования и - та-дам! - популяризацией релятивизма среди ширнармасс ("учёные сами признались, что точно ничего не знают").
2️⃣ Индустриализация производства знания убила независимость экспертизы, сначала - через появление think tank'ов и консультантов всех мастей в конце 1960-х, потом - через модель "исследовательского университета", обслуживающего заказ от правительства и бизнеса. Всем понятно, что кто платит за музыку, тот девушку и танцует. Причём в данном случае даже не важно, действительно ли никто не способен выступить с критикой: любые телодвижения воспринимаются как "это то, что им разрешили сказать" - за исключением тех случаев, конечно, когда высказавшихся увольняют, лишают грантов и пр.
3️⃣ Наконец, эпоха цифровых медиа породила "эвристическое" восприятие любых форм знаний и информации: степень "правильности", "верности", "адекватности" и пр. бай дефолт оценивается по тому, насколько ярко и интересно эта информация подана. Экспертиза, не обвязанная сторителлингом и вылизанной инфографикой, не воспринимается как экспертиза. В это легко поверить любому, кто видел чисто "научные" презентации (Tines New Roman, сплошной текст, ад и погибель). Кстати, именно поэтому консультанты вбухивают такие лютые деньги в дизайн.
Вообще всё это малость... демотивирует. Но остановить Землю и сойти, к сожалению, пока нельзя, а для полёта на Марс дорогая редакция не подходит по ТТХ. 🚀
"Социология интеллектуальной жизни" Стива Фуллера - книга про судьбы университетов, а не про кризис экспертизы, конечно. Но у него есть несколько ценных наблюдений, связанных с десакрализацией экспертов и ученых:
1️⃣ В основе кризиса лежит меняющаяся политическая экономия академии и академического сообщества. Первую бомбу под будущее "научного" и "экспертного" знания подложил ещё Гумбольдт, который выстроил университеты по шизофренической модели: одной рукой они должны генерировать знание (= свой основной актив), а другой рукой - обесценивать это знание, раздавая его направо и налево, в смысле - обучая студентов. Потом эта история была усугублена массовизацией высшего образования и - та-дам! - популяризацией релятивизма среди ширнармасс ("учёные сами признались, что точно ничего не знают").
2️⃣ Индустриализация производства знания убила независимость экспертизы, сначала - через появление think tank'ов и консультантов всех мастей в конце 1960-х, потом - через модель "исследовательского университета", обслуживающего заказ от правительства и бизнеса. Всем понятно, что кто платит за музыку, тот девушку и танцует. Причём в данном случае даже не важно, действительно ли никто не способен выступить с критикой: любые телодвижения воспринимаются как "это то, что им разрешили сказать" - за исключением тех случаев, конечно, когда высказавшихся увольняют, лишают грантов и пр.
3️⃣ Наконец, эпоха цифровых медиа породила "эвристическое" восприятие любых форм знаний и информации: степень "правильности", "верности", "адекватности" и пр. бай дефолт оценивается по тому, насколько ярко и интересно эта информация подана. Экспертиза, не обвязанная сторителлингом и вылизанной инфографикой, не воспринимается как экспертиза. В это легко поверить любому, кто видел чисто "научные" презентации (Tines New Roman, сплошной текст, ад и погибель). Кстати, именно поэтому консультанты вбухивают такие лютые деньги в дизайн.
Вообще всё это малость... демотивирует. Но остановить Землю и сойти, к сожалению, пока нельзя, а для полёта на Марс дорогая редакция не подходит по ТТХ. 🚀
#этотвашурбанизм
Коллеги из Brookings Institute опубликовали свежую статистику по городскому населению США. Данные, прямо скажем, обескураживающие, поскольку показывают, что урбанизация, фактически, остановилась:
1️⃣ Самые серьёзные проблемы - у городов-миллионников, которые традиционно считаются самыми привлекательными для переезда: Нью-Йорк, Чикаго и Сан-Хосе теряют людей вот уже три года; Хьюстон, Лос-Анжелес, Даллас и Филадельфия еле держатся (рост на уровне статистической погрешности - от 0,1% до 0,3%). Если смотреть среднюю температуру по больнице, то все миллионники чохом в последние 10 лет росли в лучшем случае на 1,2% в год, а в среднем - где-то на 0,7%.
2️⃣ У городов с населением меньше 1 млн. ситуация тоже не ахти, но темпы роста у них тоже не превышают 1,4% в год. Лучше всего себя чувствуют условно-средние города (от 500 тыс. до 1 млн.), но и среди 89-ти таких городов, попавших в исследование, только четыре (Лас-Вегас, Хендерсон, Рено и Форт Уэйн) показывают устойчивый рост.
3️⃣ При этом причины "окончания урбанизации, какой мы её знали" не до конца ясны. Самая очевидная история - это исчерпание тренда на "возвращение в город из субурбии", который держался на бодрых миллениалах, проектах дженрификационного типа и, заодно, на катастрофических последствиях кризиса 2007-2008 годов для рынка пригородного жилья. А вот дальше начинаются разные сложности и неясности, связанные, по всей видимости, с тем, что вокруг крупных городов и агломераций США начала формироваться "субурбия 2.0", которая подозрительно напоминает китайские мегарегионы - и, ровно как те же мегарегионы, регулярно служит поводом в очередной раз обсудить строительство ВСМ.
Надо дождаться результатов американской переписи 2020 года. Кажется, будет интересно.
Коллеги из Brookings Institute опубликовали свежую статистику по городскому населению США. Данные, прямо скажем, обескураживающие, поскольку показывают, что урбанизация, фактически, остановилась:
1️⃣ Самые серьёзные проблемы - у городов-миллионников, которые традиционно считаются самыми привлекательными для переезда: Нью-Йорк, Чикаго и Сан-Хосе теряют людей вот уже три года; Хьюстон, Лос-Анжелес, Даллас и Филадельфия еле держатся (рост на уровне статистической погрешности - от 0,1% до 0,3%). Если смотреть среднюю температуру по больнице, то все миллионники чохом в последние 10 лет росли в лучшем случае на 1,2% в год, а в среднем - где-то на 0,7%.
2️⃣ У городов с населением меньше 1 млн. ситуация тоже не ахти, но темпы роста у них тоже не превышают 1,4% в год. Лучше всего себя чувствуют условно-средние города (от 500 тыс. до 1 млн.), но и среди 89-ти таких городов, попавших в исследование, только четыре (Лас-Вегас, Хендерсон, Рено и Форт Уэйн) показывают устойчивый рост.
3️⃣ При этом причины "окончания урбанизации, какой мы её знали" не до конца ясны. Самая очевидная история - это исчерпание тренда на "возвращение в город из субурбии", который держался на бодрых миллениалах, проектах дженрификационного типа и, заодно, на катастрофических последствиях кризиса 2007-2008 годов для рынка пригородного жилья. А вот дальше начинаются разные сложности и неясности, связанные, по всей видимости, с тем, что вокруг крупных городов и агломераций США начала формироваться "субурбия 2.0", которая подозрительно напоминает китайские мегарегионы - и, ровно как те же мегарегионы, регулярно служит поводом в очередной раз обсудить строительство ВСМ.
Надо дождаться результатов американской переписи 2020 года. Кажется, будет интересно.
Brookings
American cities saw uneven growth last decade, new census data show
Newly released census estimates show that the nation’s large cities experienced uneven growth trajectories over the last decade.
#думающиетанки #foresight
В 2019 году коллеги из RAND провели форсайт образования и околомолодежных дел для Европейского Союза - как часть аналитической подготовки следующей общеевропейской framework policy (до 2027 года). Многие вещи там выдержаны в духе "солнце всходит на востоке", но есть ряд очень интересных моментов, часть из которых написана прямым текстом, а часть - отчетливо читается между строк:
1️⃣ В образовательной сфере возможны только глубоко тактические решения, полностью обусловленные контекстом: уже на протяжении нескольких лет колледжи / университеты работают не с "образованием", а с "востребованными навыками", т.е. образовательным квантом окончательно стала связка "обр.курс + сертификат", которая ориентирована на запросы работодателей. Кто в таких условиях ответственен за "развитие" ученика / студента, науке в лице RAND не известно; понятно только, что ориентация на навыки повестку "развития" убивает просто на корню, хотя задача social inclusion при этом никуда не исчезает.
2️⃣ Привычные нам университеты (= институции, "ставящие" людям в голову некую цельность, универсум) - это история исключительно про элиты, которые могут себе позволить не продавать свои "навыки" и не бегать по рынку труда с сертификатом по data-анализу от Microsoft или там с дипломами массажистов. Соответственно, social inclusion, которое обеспечивают университеты, тоже превращается в историю "для своих"; что же до "населения", то всё, что сложнее навыка, тупо становится непозволительной роскошью.
3️⃣ Поскольку оплатить развитие и social inclusion ширнармассы не могут, коллеги из RAND предлагают сместить решение задачи развития на максимально ранний возраст и вкладываться в early childhood education. То есть, с одной стороны, окончательно отделить мух от котлет... пардон, быдло от элит, и, с другой стороны, окончательно вывести из-под обстрела государство, от которого несознательные граждане периодически требуют разного странного, вроде бесплатного образования: если ребёнок плохо образован, то виноваты, конечно же, родители, потому что Успех ТМ может быть обеспечен только через "early childhood"-развитие. Красивый ход, чо.
(вероятно, аналитики RAND ничего плохого не хотели, но читаются их выводы именно так)
В 2019 году коллеги из RAND провели форсайт образования и околомолодежных дел для Европейского Союза - как часть аналитической подготовки следующей общеевропейской framework policy (до 2027 года). Многие вещи там выдержаны в духе "солнце всходит на востоке", но есть ряд очень интересных моментов, часть из которых написана прямым текстом, а часть - отчетливо читается между строк:
1️⃣ В образовательной сфере возможны только глубоко тактические решения, полностью обусловленные контекстом: уже на протяжении нескольких лет колледжи / университеты работают не с "образованием", а с "востребованными навыками", т.е. образовательным квантом окончательно стала связка "обр.курс + сертификат", которая ориентирована на запросы работодателей. Кто в таких условиях ответственен за "развитие" ученика / студента, науке в лице RAND не известно; понятно только, что ориентация на навыки повестку "развития" убивает просто на корню, хотя задача social inclusion при этом никуда не исчезает.
2️⃣ Привычные нам университеты (= институции, "ставящие" людям в голову некую цельность, универсум) - это история исключительно про элиты, которые могут себе позволить не продавать свои "навыки" и не бегать по рынку труда с сертификатом по data-анализу от Microsoft или там с дипломами массажистов. Соответственно, social inclusion, которое обеспечивают университеты, тоже превращается в историю "для своих"; что же до "населения", то всё, что сложнее навыка, тупо становится непозволительной роскошью.
3️⃣ Поскольку оплатить развитие и social inclusion ширнармассы не могут, коллеги из RAND предлагают сместить решение задачи развития на максимально ранний возраст и вкладываться в early childhood education. То есть, с одной стороны, окончательно отделить мух от котлет... пардон, быдло от элит, и, с другой стороны, окончательно вывести из-под обстрела государство, от которого несознательные граждане периодически требуют разного странного, вроде бесплатного образования: если ребёнок плохо образован, то виноваты, конечно же, родители, потому что Успех ТМ может быть обеспечен только через "early childhood"-развитие. Красивый ход, чо.
(вероятно, аналитики RAND ничего плохого не хотели, но читаются их выводы именно так)
www.europarl.europa.eu
Research for CULT Committee - Education and youth in the European Union – Current challenges and future prospects | Think Tank…
#кризисэкспертности #чтиво
Книга Тома Николса "Смерть экспертизы" ("The Death of Expertise", 2017) - хорошая, годная публицистика на тему кризиса экпертности. Статистики и обосновача там очень мало, но зато очень доходчиво обозначены сообщества и явления, которые, по мнению Николса, виноваты в этой самой смерти экспертизы:
1️⃣ Академия в целом, утратившая навык "разговора с обществом". Околонаучные и экспертные круги упорно вырабатывают свой собственный внутренний язык, который не понятен окружающим и зачастую воспринимается как заумь яйцеголовых или, в худшем случае, bullshit talk (особенно это верно для инновационной тусовки: все эти митапы, стартапы и стейкхолдеры уже у всех навязли в зубах). Кроме того, [предположительно] высокие проблемы Будущего, Развития И Всего Такого, которые являются предметом забот экспертной тусовки, бай дефолт волнуют чуть менее чем никого.
2️⃣ Общая девальвация знания, спасибо за которую нужно сказать коммодитизации высшего образования и интернетам. Любая информация доступна онлайн любому человеку - и, что ещё хуже, в соцсетях все высказывания равноположены (ну, почти все: если вы Дональд Трамп, то картина доверия несколько отличается от средней по больнице); поэтому любой мамкин аналитик может свободно поучать человека, вложившего в свои знания и свою экспертизу десятки лет жизни, - и будет выглядеть при этом молодцом. Иными словами, интернет выступил в роли великого уравнителя, сделав всех "как бы одинаково умными" (not really, но кого это волнует?..).
3️⃣ Современные медиа, точнее - их бизнес-модели, в большинстве случаев основанные на продаже развлекательного контента (привет универсальному сценарию truth decay). Плач по качественной журналистике - это уже золотое старьё, конечно, но в случае с онлайн-медиа таки налицо классическое кольцо депрессии: низкий спрос на "умный" контент (информирование) ведет к деградации редакций в целом и отдельных журналистов в частности; а низкопрофессиональные медиафабрики, ориентированные на развлечения, производят ещё больше треш-контента. Круг замкнулся, ширнармассы не способны воспринимать ничего, что было бы сложнее видосов с котиками.
Что интересно, Николс видит выход из этой ситуации примерно там же, где и Нассим Талеб: в увеличении ответственности экспертов за решения, которые они, предположительно, помогают принимать политикам, бизнесменам и пр. Не сработала рекомендация - вон из класса. Не избрали губернатора на второй срок - вон из класса. Правда, он и сам понимает, что такая ответственность противоречит самому понятию "эксперта" и "экспертной позиции". Но сделать с этим ничего не может, увы.
Книга Тома Николса "Смерть экспертизы" ("The Death of Expertise", 2017) - хорошая, годная публицистика на тему кризиса экпертности. Статистики и обосновача там очень мало, но зато очень доходчиво обозначены сообщества и явления, которые, по мнению Николса, виноваты в этой самой смерти экспертизы:
1️⃣ Академия в целом, утратившая навык "разговора с обществом". Околонаучные и экспертные круги упорно вырабатывают свой собственный внутренний язык, который не понятен окружающим и зачастую воспринимается как заумь яйцеголовых или, в худшем случае, bullshit talk (особенно это верно для инновационной тусовки: все эти митапы, стартапы и стейкхолдеры уже у всех навязли в зубах). Кроме того, [предположительно] высокие проблемы Будущего, Развития И Всего Такого, которые являются предметом забот экспертной тусовки, бай дефолт волнуют чуть менее чем никого.
2️⃣ Общая девальвация знания, спасибо за которую нужно сказать коммодитизации высшего образования и интернетам. Любая информация доступна онлайн любому человеку - и, что ещё хуже, в соцсетях все высказывания равноположены (ну, почти все: если вы Дональд Трамп, то картина доверия несколько отличается от средней по больнице); поэтому любой мамкин аналитик может свободно поучать человека, вложившего в свои знания и свою экспертизу десятки лет жизни, - и будет выглядеть при этом молодцом. Иными словами, интернет выступил в роли великого уравнителя, сделав всех "как бы одинаково умными" (not really, но кого это волнует?..).
3️⃣ Современные медиа, точнее - их бизнес-модели, в большинстве случаев основанные на продаже развлекательного контента (привет универсальному сценарию truth decay). Плач по качественной журналистике - это уже золотое старьё, конечно, но в случае с онлайн-медиа таки налицо классическое кольцо депрессии: низкий спрос на "умный" контент (информирование) ведет к деградации редакций в целом и отдельных журналистов в частности; а низкопрофессиональные медиафабрики, ориентированные на развлечения, производят ещё больше треш-контента. Круг замкнулся, ширнармассы не способны воспринимать ничего, что было бы сложнее видосов с котиками.
Что интересно, Николс видит выход из этой ситуации примерно там же, где и Нассим Талеб: в увеличении ответственности экспертов за решения, которые они, предположительно, помогают принимать политикам, бизнесменам и пр. Не сработала рекомендация - вон из класса. Не избрали губернатора на второй срок - вон из класса. Правда, он и сам понимает, что такая ответственность противоречит самому понятию "эксперта" и "экспертной позиции". Но сделать с этим ничего не может, увы.
The Federalist
The Death Of Expertise
To reject the notion of expertise, and to replace it with a sanctimonious insistence that every person has a right to his or her own opinion, is silly.
#кризисэкпертности #truthdecay
Прекрасный штрих к ситуации с кризисом экпертности и упадком правды: ВОЗ и правительства нескольких стран повелись на сомнительные данные по терапии COVIDа и изменили официальные рекомендации по схемам лечения; всех спасли австралийцы, вовремя спохватившиеся и сверившие якобы полученную от них информацию с реальной статистикой.
Эта история наглядно иллюстрирует три вещи:
1️⃣ В моменты паники и трындеца управленцам (как и любым "рядовым гражданам") становится абсолютно всё равно, откуда получать информацию. Вся информация равноположена, уколы data в мозг идут бессистемно и, по ходу, минуя кору головного мозга - и меняя решения, поведение и вот это вот всё, потому что в критической ситуации просто нет времени на оценку достоверности данных.
2️⃣ Дизайн - это всё. Сделай достоверно выглядящую инфографику, сошлись на Приличные Источники (которые никто не будет читать и проверять), опубликуйся на Приличной Площадке - и вуаля, под твою дудку пляшут ВОЗ, правительства и медики.
3️⃣ В условиях победившего дизайна всё это наше цифровое счастье на основе big data, доступной информации и пр. - та ещё хрень с точки зрения надежности, продаваемости и пр. Потому что в дизайн может каждый, но при этом ни у кого нет быстрого способа проверить адекватность данных (вроде систем "прослеживаемости" для данных / алгоритмов обработки, аналогичных тем, которые применяются в фармацевтической отрасли или там при торговле алкоголем / табаком) у нас нет и в ближайшем будущем не предвидится. Теоретически, всех мог бы спасти биткойн, но как это может выглядеть на практике, не очень понятно.
Прекрасный штрих к ситуации с кризисом экпертности и упадком правды: ВОЗ и правительства нескольких стран повелись на сомнительные данные по терапии COVIDа и изменили официальные рекомендации по схемам лечения; всех спасли австралийцы, вовремя спохватившиеся и сверившие якобы полученную от них информацию с реальной статистикой.
Эта история наглядно иллюстрирует три вещи:
1️⃣ В моменты паники и трындеца управленцам (как и любым "рядовым гражданам") становится абсолютно всё равно, откуда получать информацию. Вся информация равноположена, уколы data в мозг идут бессистемно и, по ходу, минуя кору головного мозга - и меняя решения, поведение и вот это вот всё, потому что в критической ситуации просто нет времени на оценку достоверности данных.
2️⃣ Дизайн - это всё. Сделай достоверно выглядящую инфографику, сошлись на Приличные Источники (которые никто не будет читать и проверять), опубликуйся на Приличной Площадке - и вуаля, под твою дудку пляшут ВОЗ, правительства и медики.
3️⃣ В условиях победившего дизайна всё это наше цифровое счастье на основе big data, доступной информации и пр. - та ещё хрень с точки зрения надежности, продаваемости и пр. Потому что в дизайн может каждый, но при этом ни у кого нет быстрого способа проверить адекватность данных (вроде систем "прослеживаемости" для данных / алгоритмов обработки, аналогичных тем, которые применяются в фармацевтической отрасли или там при торговле алкоголем / табаком) у нас нет и в ближайшем будущем не предвидится. Теоретически, всех мог бы спасти биткойн, но как это может выглядеть на практике, не очень понятно.
the Guardian
Surgisphere: governments and WHO changed Covid-19 policy based on suspect data from tiny US company
Surgisphere, whose employees appear to include a sci-fi writer and adult content model, provided database behind Lancet and New England Journal of Medicine hydroxychloroquine studies
#кризисэкспертности #toolbox
Новости с полей цифровизации и грядущей замены экспертов и аналитиков алгоритмами: оказывается, сборная команда из Института Алана Тьюринга (Великобритания) и Center for Research and Teaching in Economics (Мексика) по наущению ООН ваяет big-data платформу для оценки влияния политик / инвестиций на устойчивое развитие.
Известно про систему пока немного, но информация интригующая:
1️⃣ Основная рамка для разработки - ООНовские "United Nation’s Sustainable Development Goals", переведенные в систему из 231 индикатора. Обещают, что модель будет не только эконометрической, но и, страшно сказать, акторной, то есть - будет учитывать отдельные позиции в ходе принятия решений (пока не очень понятно, будут это индивидуальные позиции ЛПРов или "коллективные" позиции министерств, но всё равно - это заявка на победу)
2️⃣ К концу 2020 года команда проекта обещает создать спец ресурс в интернетах, чтобы выложить туда соответствующие инструменты (open-source), прикрученные к базам данных ООН по индикаторам развития, и туториалы, которые позволят проводить оценку влияния тех или иных политик на развитие стран.
И дорогая редакция прям даже не знает, как к этому относиться: то ли это традиционный распил ООНовских денег (вполне вероятный сценарий, кстати), то ли коварный заговор рептилоидов, неолибералов и какого-нибудь World Bank'а ("зашить" неолиберальный подход к policy в цифровые управленческие платформы - и надеяться, что никто не будет проверять и проблематизировать), то ли... На этом мысль останавливается.
Новости с полей цифровизации и грядущей замены экспертов и аналитиков алгоритмами: оказывается, сборная команда из Института Алана Тьюринга (Великобритания) и Center for Research and Teaching in Economics (Мексика) по наущению ООН ваяет big-data платформу для оценки влияния политик / инвестиций на устойчивое развитие.
Известно про систему пока немного, но информация интригующая:
1️⃣ Основная рамка для разработки - ООНовские "United Nation’s Sustainable Development Goals", переведенные в систему из 231 индикатора. Обещают, что модель будет не только эконометрической, но и, страшно сказать, акторной, то есть - будет учитывать отдельные позиции в ходе принятия решений (пока не очень понятно, будут это индивидуальные позиции ЛПРов или "коллективные" позиции министерств, но всё равно - это заявка на победу)
2️⃣ К концу 2020 года команда проекта обещает создать спец ресурс в интернетах, чтобы выложить туда соответствующие инструменты (open-source), прикрученные к базам данных ООН по индикаторам развития, и туториалы, которые позволят проводить оценку влияния тех или иных политик на развитие стран.
И дорогая редакция прям даже не знает, как к этому относиться: то ли это традиционный распил ООНовских денег (вполне вероятный сценарий, кстати), то ли коварный заговор рептилоидов, неолибералов и какого-нибудь World Bank'а ("зашить" неолиберальный подход к policy в цифровые управленческие платформы - и надеяться, что никто не будет проверять и проблематизировать), то ли... На этом мысль останавливается.
The Alan Turing Institute
Supercharging sustainable development
Policy Priority Inference builds on a behavioural computational model, taking into account the learning process of public officials, coordination problems, i
#truthdecay #думающиетанки
Коллеги из RAND потихоньку работают над своим проектом по борьбе с упадком правды (truth decay), который прямо связан с кризисом экспертности и экспертизы. Пока дошли в своих рассуждениях только до развития медиа-грамотности. Что предлагают:
1️⃣ Для начала - делать хоть что-нибудь, поскольку позитивные - с т.з. борьбы с "упадком правды" - эффекты медиа-грамотности совершенно не зависят от того, каким образом эта медиа-грамотность была получена: в ходе специального школьного курса, от родителей или как-то ещё. Точно так же они не зависят ни от общего подхода, используемого в ходе обучения (через экономику, "качество информации" или "гражданскую ответственность"), ни от формата (мастер-класс, урок, серия мини-семинаров и пр.).
2️⃣ Объяснять людям экономику медиа-процессов, чтобы они могли распознавать кликбейтные истории (неоправданный алармизм, сенсации, скандалы и пр.), продакт плейсмент и прочие не всегда очевидные приемы, которые используют медиа в погоне за прибылью - ну, или в ходе проталкивания повестки, выгодной акционерам.
3️⃣ Давать представление о некоем абстрактно понимаемом "качестве информации" - и навык по отделению мух от котлет, в смысле - газеты "Спид инфо" от сайта Минфина и политически ангажированных постов в FB от сухой аналитики.
4️⃣ Позиционировать медиа-грамотность как составляющую "гражданской ответственности" в демократическом обществе (чисто американская тема, конечно).
К сожалению, у захода на медиа-грамотность есть один существенный минус: совершенно не понятно, кто является, так сказать, стейкхолдером развития массовой медиа-грамотности. Потому что это точно не сами медиа - и навряд ли state officials, которым в той или иной мере выгодно нынешнее состояние дел (и в этом плане для США сгодится разве что пафос вроде "борьбы с русской пропагандой").
Коллеги из RAND потихоньку работают над своим проектом по борьбе с упадком правды (truth decay), который прямо связан с кризисом экспертности и экспертизы. Пока дошли в своих рассуждениях только до развития медиа-грамотности. Что предлагают:
1️⃣ Для начала - делать хоть что-нибудь, поскольку позитивные - с т.з. борьбы с "упадком правды" - эффекты медиа-грамотности совершенно не зависят от того, каким образом эта медиа-грамотность была получена: в ходе специального школьного курса, от родителей или как-то ещё. Точно так же они не зависят ни от общего подхода, используемого в ходе обучения (через экономику, "качество информации" или "гражданскую ответственность"), ни от формата (мастер-класс, урок, серия мини-семинаров и пр.).
2️⃣ Объяснять людям экономику медиа-процессов, чтобы они могли распознавать кликбейтные истории (неоправданный алармизм, сенсации, скандалы и пр.), продакт плейсмент и прочие не всегда очевидные приемы, которые используют медиа в погоне за прибылью - ну, или в ходе проталкивания повестки, выгодной акционерам.
3️⃣ Давать представление о некоем абстрактно понимаемом "качестве информации" - и навык по отделению мух от котлет, в смысле - газеты "Спид инфо" от сайта Минфина и политически ангажированных постов в FB от сухой аналитики.
4️⃣ Позиционировать медиа-грамотность как составляющую "гражданской ответственности" в демократическом обществе (чисто американская тема, конечно).
К сожалению, у захода на медиа-грамотность есть один существенный минус: совершенно не понятно, кто является, так сказать, стейкхолдером развития массовой медиа-грамотности. Потому что это точно не сами медиа - и навряд ли state officials, которым в той или иной мере выгодно нынешнее состояние дел (и в этом плане для США сгодится разве что пафос вроде "борьбы с русской пропагандой").
www.rand.org
Media Literacy Education as a Tool for Mitigating 'Truth Decay'
Can media literacy education help counter the diminishing role of facts and analysis in American public life? To find out, RAND experts analyzed what we know—and don't know—about the subject.
#кризисэкспертности #datadrivenpolicy
Пока коллеги из RAND ищут истоки упадка правды и кризиса экспертности, команда американской фабрики мысли Urban Institute пытается внедрить в свою и чужую практику инструменты "принятия управленческих решений, основанных на данных", которые - в теории - помогли бы с этим кризисом справиться. Что предлагают:
1️⃣ Создавать и форсить открытые дата-сеты, с которыми работают открытые же (и понятные) модели обработки данных (см., например, собственный проект Urban Institute по созданию базы данных по образованию в США, предназначенный и для управленцев от образования, и для абстрактных "рядовых пользователей").
2️⃣ Использовать уже существующие инструменты и подходы, которые позволяют так или иначе бороться с погрешностями и рептилоидами... пардон, некорректными моделями обработки и интерпретации данных - What-If tool от Google, Reductions for Fair Machine Learning от Microsoft, AI Fairness 360 от IBM, Fairness Flow от Facebook и пр. (тема с data biases для коллег из США очень больная, особенно в свете нынешнего протестного трындеца и печальных примеров этих самых data biases в работе полиции).
3️⃣ Создавать "виртуальные полигоны" для отработки управленческих решений и оценки их последствий (см., опять же, их собственный проект по микромоделированию налоговой политики - ну, или проект по моделированию устойчивого развития, который реализуется в Мексике под эгидой ООН).
В целом, использовать цифровые инструменты для контроля других цифровых инструментов - заход хороший, хотя и немного... шизофреногенный. Беда только в том, что тут есть одна существенная проблема: мало кто из предполагаемых пользователей таких инструментов контроля вообще знает, зачем всё это надо и как этим пользоваться... ну, и сам заход кагбэ исходит из того, что спасение утопающих - дело рук самих утопающих (хочешь разобраться, не вешают ли тебе лапшу на уши, - иди и учиcь работать с данными).
Пока коллеги из RAND ищут истоки упадка правды и кризиса экспертности, команда американской фабрики мысли Urban Institute пытается внедрить в свою и чужую практику инструменты "принятия управленческих решений, основанных на данных", которые - в теории - помогли бы с этим кризисом справиться. Что предлагают:
1️⃣ Создавать и форсить открытые дата-сеты, с которыми работают открытые же (и понятные) модели обработки данных (см., например, собственный проект Urban Institute по созданию базы данных по образованию в США, предназначенный и для управленцев от образования, и для абстрактных "рядовых пользователей").
2️⃣ Использовать уже существующие инструменты и подходы, которые позволяют так или иначе бороться с погрешностями и рептилоидами... пардон, некорректными моделями обработки и интерпретации данных - What-If tool от Google, Reductions for Fair Machine Learning от Microsoft, AI Fairness 360 от IBM, Fairness Flow от Facebook и пр. (тема с data biases для коллег из США очень больная, особенно в свете нынешнего протестного трындеца и печальных примеров этих самых data biases в работе полиции).
3️⃣ Создавать "виртуальные полигоны" для отработки управленческих решений и оценки их последствий (см., опять же, их собственный проект по микромоделированию налоговой политики - ну, или проект по моделированию устойчивого развития, который реализуется в Мексике под эгидой ООН).
В целом, использовать цифровые инструменты для контроля других цифровых инструментов - заход хороший, хотя и немного... шизофреногенный. Беда только в том, что тут есть одна существенная проблема: мало кто из предполагаемых пользователей таких инструментов контроля вообще знает, зачем всё это надо и как этим пользоваться... ну, и сам заход кагбэ исходит из того, что спасение утопающих - дело рук самих утопающих (хочешь разобраться, не вешают ли тебе лапшу на уши, - иди и учиcь работать с данными).
GitHub
GitHub - fairlearn/fairlearn: A Python package to assess and improve fairness of machine learning models.
A Python package to assess and improve fairness of machine learning models. - GitHub - fairlearn/fairlearn: A Python package to assess and improve fairness of machine learning models.
#truthdecay #думающиетанки
Коллеги из RAND продолжают упражняться на тему truth decay, кризиса экспертизы и Жизненно Необходимой Обществу медиа-грамотности: у них вышел свежий доклад про медиа-грамотность в американских школах (предыдущие части мерлезонского балета - в общем обзоре про truth decay и обзоре по медиа-грамотности).
Если вкратце, то ключевые проблемы, по мнению учителей, - слишком большие объемы потребляемой медийки, проблемы с data privacy (в первую очередь - класса "запостить фоточку топлесс" или "запостить свой ежедневный маршрут") и неумение отличать надёжную информацию от треша и фейков. По итогам этого обследования RAND рекомендует внедрять медиа-грамотность как отдельный предмет или курс, но, как и в случае с "общей" медиа-грамотностью, не очень понятно, кто тот волшебный ЛПР, который должен взять и сделать преподавание медиа-грамотности в школах обязательным.
Пока адресаты RANDа - это директора школ, школьные учителя и родители, и есть сомнения в том, что хоть кто-то из этой ц.а. интересуется, что там пишет RAND в своих отчетах и рекомендациях (дополнительно подтверждает отсутствие реальных стейкхолдеров и тот факт, что проект RAND по truth decay и медиа-грамотности - сугубо инициативный, реализуется на собственные средства и пожертвования).
Коллеги из RAND продолжают упражняться на тему truth decay, кризиса экспертизы и Жизненно Необходимой Обществу медиа-грамотности: у них вышел свежий доклад про медиа-грамотность в американских школах (предыдущие части мерлезонского балета - в общем обзоре про truth decay и обзоре по медиа-грамотности).
Если вкратце, то ключевые проблемы, по мнению учителей, - слишком большие объемы потребляемой медийки, проблемы с data privacy (в первую очередь - класса "запостить фоточку топлесс" или "запостить свой ежедневный маршрут") и неумение отличать надёжную информацию от треша и фейков. По итогам этого обследования RAND рекомендует внедрять медиа-грамотность как отдельный предмет или курс, но, как и в случае с "общей" медиа-грамотностью, не очень понятно, кто тот волшебный ЛПР, который должен взять и сделать преподавание медиа-грамотности в школах обязательным.
Пока адресаты RANDа - это директора школ, школьные учителя и родители, и есть сомнения в том, что хоть кто-то из этой ц.а. интересуется, что там пишет RAND в своих отчетах и рекомендациях (дополнительно подтверждает отсутствие реальных стейкхолдеров и тот факт, что проект RAND по truth decay и медиа-грамотности - сугубо инициативный, реализуется на собственные средства и пожертвования).
www.rand.org
Understanding Media Use and Literacy in Schools
Schools can play a key role in fighting Truth Decay—the diminishing role of facts in U.S. public life—by teaching media literacy to students. How much emphasis do teachers and schools put on this subject?
#truthdecay #trustdecay
Прекрасные, прекрасные данные по глобальной социологии доверия: недавний ежегодный доклад "Global Trust Barometer 2020" на базе соцопроса от компании Edelman (глобальная контора, которая занимается брендингом). Вкратце:
1️⃣ Налицо глобальный чудовищный разрыв в доверии к разным институтам между условной "образованной публикой" и "ширнармассами", связанный, как полагают исследователи Edelman, с постоянно растущим неравенством. Даже в России, находящейся на самом дне "красной зоны" (тотальное недоверие), этот разрыв близок к среднему по миру.
2️⃣ Из всех институций самые приличные показатели у НГО ("этичные, но не очень компетентные") и у условного бизнеса ("компетентные, но не очень этичные"), а правительства и медиа проходят по категории "неэтичные идиоты".
Прекрасные, прекрасные данные по глобальной социологии доверия: недавний ежегодный доклад "Global Trust Barometer 2020" на базе соцопроса от компании Edelman (глобальная контора, которая занимается брендингом). Вкратце:
1️⃣ Налицо глобальный чудовищный разрыв в доверии к разным институтам между условной "образованной публикой" и "ширнармассами", связанный, как полагают исследователи Edelman, с постоянно растущим неравенством. Даже в России, находящейся на самом дне "красной зоны" (тотальное недоверие), этот разрыв близок к среднему по миру.
2️⃣ Из всех институций самые приличные показатели у НГО ("этичные, но не очень компетентные") и у условного бизнеса ("компетентные, но не очень этичные"), а правительства и медиа проходят по категории "неэтичные идиоты".
#чтиво #кризисэкспертизы
Книга Шелдона Рэмптона и Джона Стаубера "Trust Us, We're Experts!" (2001) - отличный публицистический штрих к общей картине с кризисом экспертизы и экспертной позиции. Потому что Рэмптон и Стаубер пишут про очень больные вопросы: кого считать "экспертом" в эпоху информационной перегрузки и победившего пиара? Ну, с каких таких щей общество должно доверять экспертизе, за которую платит крупный бизнес?
Если вкратце, то, по мнению авторов, нынешние проблемы с восприятием экспертизы вполне обоснованы, и вот почему:
1️⃣ Одна из самых распространённых PR-стратегий - "стратегия третьей стороны" (third party strategy), когда в пользу интересанта высказываются "независимые" и "объективные" люди, организации и пр.; это создаёт у условного общества иллюзию того, что продвигаемые действия / продукты - это прямо окей. Ну, и, заодно, формирует обширную поляну для оплачиваемой из PR-бюджетов деятельности публичных "экспертов". Иными словами, большинство "экспертов", высказывающихся в медиа, - это просто говорящие головы, используемые в PR-кампаниях крупного бизнеса.
2️⃣ Пиарщики и журналисты научились создавать научный флёр ещё в 1930-х, и с тех пор злоупотребляли им всё больше. Среднестатистический же потребитель информации, как правило, не отличает псевдонаучную информацию от научной: Карл Поппер - не самое лёгкое чтиво, в отличие от газетной статьи, просто ссылающейся на [проплаченное] мнение Известного Учёного ТМ. Кроме того, псевдонаучный язык помогает придумывать удобные ярлыки для оппонентов: "технофобы", "инфантилы" и пр.
3️⃣ У условной "коммерческой" научной экспертизы и "коммерческой" науки как таковой есть свои проблемы и ограничения, начиная с определения "научного метода" (с его вопроизводимостью эксперимента) и заканчивая publication bias, которые связаны с проблемой ноу хау и коммерческой тайны: как правило, условия финансирования научных исследований и разработок включают в себя жёсткие ограничения на раскрытие получаемых результатов - и, соответственно, на получение адекватного фидбэка от остального научного сообщества. В таких условиях научный результат тупо становится непроверяемым, а "коммерческая" наука превращается в "треш-науку" (junk science).
С учётом того, что главный адресат "Trust Us" - это условный неравнодушный гражданин, книга предлагает очень понятные методы распознавания "продажной экспертизы": а) учиться определять пропаганду и джинсу в медиа (у соответствующих материалов есть очень чёткие признаки: пафосные генерализации, эвфемизмы, name-calling и пр.); б) учиться проверять "научную" информацию (кто заплатил за исследование? кто с ним соглашается, кто спорит?); в) не лениться разбираться в деталях (в том числе - в части финансирования экспертизы и исследований)... Найти бы только неравнодушных граждан, которые готовы всем этим заниматься.
Книга Шелдона Рэмптона и Джона Стаубера "Trust Us, We're Experts!" (2001) - отличный публицистический штрих к общей картине с кризисом экспертизы и экспертной позиции. Потому что Рэмптон и Стаубер пишут про очень больные вопросы: кого считать "экспертом" в эпоху информационной перегрузки и победившего пиара? Ну, с каких таких щей общество должно доверять экспертизе, за которую платит крупный бизнес?
Если вкратце, то, по мнению авторов, нынешние проблемы с восприятием экспертизы вполне обоснованы, и вот почему:
1️⃣ Одна из самых распространённых PR-стратегий - "стратегия третьей стороны" (third party strategy), когда в пользу интересанта высказываются "независимые" и "объективные" люди, организации и пр.; это создаёт у условного общества иллюзию того, что продвигаемые действия / продукты - это прямо окей. Ну, и, заодно, формирует обширную поляну для оплачиваемой из PR-бюджетов деятельности публичных "экспертов". Иными словами, большинство "экспертов", высказывающихся в медиа, - это просто говорящие головы, используемые в PR-кампаниях крупного бизнеса.
2️⃣ Пиарщики и журналисты научились создавать научный флёр ещё в 1930-х, и с тех пор злоупотребляли им всё больше. Среднестатистический же потребитель информации, как правило, не отличает псевдонаучную информацию от научной: Карл Поппер - не самое лёгкое чтиво, в отличие от газетной статьи, просто ссылающейся на [проплаченное] мнение Известного Учёного ТМ. Кроме того, псевдонаучный язык помогает придумывать удобные ярлыки для оппонентов: "технофобы", "инфантилы" и пр.
3️⃣ У условной "коммерческой" научной экспертизы и "коммерческой" науки как таковой есть свои проблемы и ограничения, начиная с определения "научного метода" (с его вопроизводимостью эксперимента) и заканчивая publication bias, которые связаны с проблемой ноу хау и коммерческой тайны: как правило, условия финансирования научных исследований и разработок включают в себя жёсткие ограничения на раскрытие получаемых результатов - и, соответственно, на получение адекватного фидбэка от остального научного сообщества. В таких условиях научный результат тупо становится непроверяемым, а "коммерческая" наука превращается в "треш-науку" (junk science).
С учётом того, что главный адресат "Trust Us" - это условный неравнодушный гражданин, книга предлагает очень понятные методы распознавания "продажной экспертизы": а) учиться определять пропаганду и джинсу в медиа (у соответствующих материалов есть очень чёткие признаки: пафосные генерализации, эвфемизмы, name-calling и пр.); б) учиться проверять "научную" информацию (кто заплатил за исследование? кто с ним соглашается, кто спорит?); в) не лениться разбираться в деталях (в том числе - в части финансирования экспертизы и исследований)... Найти бы только неравнодушных граждан, которые готовы всем этим заниматься.
#trustdecay
Любопытный штрих к сценариям грядущего апокалипсиса: по данным опросов Pew Reserch Center (2018), самый большой кредит доверия в США и крупнейших странах ЕС - у армии и военных.
80% американцев, 84% французов, 82% итальянцев и пр. считают, что именно армия лучше всех блюдёт общественные и национальные интересы; в среднем по больнице армии доверяют 76% людей (ср.: избираемым "народным представителям" доверяют 43% опрошенных; СМИ - 41%; банкам и прочим финансовым институтам - 53%... с банками, видимо, рептилоиды постарались, другого объяснения такому высокому уровню доверия нет, по ходу).
Этот расклад невольно наводит на определённые мысли, особенно в контексте растущего градуса популизма. Например, на мысли о неисчерпаемом потенциале военных диктатур, которые поддерживает populus. 😏
Любопытный штрих к сценариям грядущего апокалипсиса: по данным опросов Pew Reserch Center (2018), самый большой кредит доверия в США и крупнейших странах ЕС - у армии и военных.
80% американцев, 84% французов, 82% итальянцев и пр. считают, что именно армия лучше всех блюдёт общественные и национальные интересы; в среднем по больнице армии доверяют 76% людей (ср.: избираемым "народным представителям" доверяют 43% опрошенных; СМИ - 41%; банкам и прочим финансовым институтам - 53%... с банками, видимо, рептилоиды постарались, другого объяснения такому высокому уровню доверия нет, по ходу).
Этот расклад невольно наводит на определённые мысли, особенно в контексте растущего градуса популизма. Например, на мысли о неисчерпаемом потенциале военных диктатур, которые поддерживает populus. 😏
#trustdecay
Минутка истории: первый по-настоящему масштабный рейтинг доверия (credibility index) вышел в США в 1999 году, по итогам социологического исследования, которое длилось без малого пять лет. ЧСХ, его подготовило и выпустило PR Society of America на деньги Фонда Рокфеллера, по итогам получив возможность новых продаж в духе "а вот теперь мы возьмём людей со дна рейтинга и попробуем предложить им наши услуги".
Можно только удивляться, насколько за прошедшие 20 лет поменялась ситуация: из всех позиций и институций, попавших в топ в 1999 году, доверие сумела сохранить только армия - и, пожалуй что, Верховный суд США.
Минутка истории: первый по-настоящему масштабный рейтинг доверия (credibility index) вышел в США в 1999 году, по итогам социологического исследования, которое длилось без малого пять лет. ЧСХ, его подготовило и выпустило PR Society of America на деньги Фонда Рокфеллера, по итогам получив возможность новых продаж в духе "а вот теперь мы возьмём людей со дна рейтинга и попробуем предложить им наши услуги".
Можно только удивляться, насколько за прошедшие 20 лет поменялась ситуация: из всех позиций и институций, попавших в топ в 1999 году, доверие сумела сохранить только армия - и, пожалуй что, Верховный суд США.
#truthdecay #чтиво
Книга Айлэна Бэрона "Как спасти политику в эпоху постправды" ("How to save politics in a post-truth era", 2018) - это, конечно, процентов на шестьдесят - плач по Брекзиту и победе Трампа на американских выборах. Но в книге, тем не менее, прекрасно подсвечены основные проблемы, с которыми сталкиваются политики и политтехнологи "традиционного" извода:
1️⃣ Общее многообразие и политически-информационный пэчворк, который является следствием ставки на меньшинства и развития системы НГО / НКО, создающихся на каждый чих, привели к тому, что ни одно "традиционное" политическое образование (государство, отдельный штат, политическая партия и пр.) в условиях стремительно растущего многообразия и толерантности как общего консенсуса не способно выстроить сколько-нибудь пристойный нарратив для всех целевых групп. Более того: эти группы утрачивают способность договариваться между собой, ориентируясь не на "diversity", а на "commonality".
2️⃣ Поскольку системо- и государствообразующей для нации / сообщества становится самая распространенная идентичность (формулировка У. Конноли из книги "Identity/Difference"), в условиях победившей политкорректности и всеобщей раздробленности бай дефолт выигрывают политики / политтехнологи, которые обращаются к широко распространённым, но социально неприемлемым идентичностям (сексизм, расизм, анти-мигрантские настроения и прочая ксенофобия). А тот факт, что эти идентичности активно подавлялись несколько десятков лет, не просто делает соответствующие месседжи виральными: он порождает настоящие пандемии нетерпимости и треша.
3️⃣ И, главное, науке не известно, что делать в такой ситуации: политики, которые ратуют за сохранение ценностей "разнообразия" и "толерантности", не могут играть на одном поле с популистами, не потеряв лица (в той же логике, в которой кольцо всевластия нельзя было использовать для борьбы с Сауроном, да). Сам Бэрон призывает к выработке новой этики для медиа, основанной на "ответственной интерпретации" фактов и событий, апеллируя к Хайдеггеру, Дрейфусу и Арендт. Но реализуемость этой философски обоснованной идеи, конечно, сомнительна.
То есть, по сути, ситуация, в которой оказались политики, почти полностью изоморфна ситуации с кризисом экспертизы. Политики / политтехнологи тоже ищут такие способы бороться с truth decay, которые бы не означали использования тех же инструментов, которые этот truth decay породили. И тоже [пока] безуспешно.
Книга Айлэна Бэрона "Как спасти политику в эпоху постправды" ("How to save politics in a post-truth era", 2018) - это, конечно, процентов на шестьдесят - плач по Брекзиту и победе Трампа на американских выборах. Но в книге, тем не менее, прекрасно подсвечены основные проблемы, с которыми сталкиваются политики и политтехнологи "традиционного" извода:
1️⃣ Общее многообразие и политически-информационный пэчворк, который является следствием ставки на меньшинства и развития системы НГО / НКО, создающихся на каждый чих, привели к тому, что ни одно "традиционное" политическое образование (государство, отдельный штат, политическая партия и пр.) в условиях стремительно растущего многообразия и толерантности как общего консенсуса не способно выстроить сколько-нибудь пристойный нарратив для всех целевых групп. Более того: эти группы утрачивают способность договариваться между собой, ориентируясь не на "diversity", а на "commonality".
2️⃣ Поскольку системо- и государствообразующей для нации / сообщества становится самая распространенная идентичность (формулировка У. Конноли из книги "Identity/Difference"), в условиях победившей политкорректности и всеобщей раздробленности бай дефолт выигрывают политики / политтехнологи, которые обращаются к широко распространённым, но социально неприемлемым идентичностям (сексизм, расизм, анти-мигрантские настроения и прочая ксенофобия). А тот факт, что эти идентичности активно подавлялись несколько десятков лет, не просто делает соответствующие месседжи виральными: он порождает настоящие пандемии нетерпимости и треша.
3️⃣ И, главное, науке не известно, что делать в такой ситуации: политики, которые ратуют за сохранение ценностей "разнообразия" и "толерантности", не могут играть на одном поле с популистами, не потеряв лица (в той же логике, в которой кольцо всевластия нельзя было использовать для борьбы с Сауроном, да). Сам Бэрон призывает к выработке новой этики для медиа, основанной на "ответственной интерпретации" фактов и событий, апеллируя к Хайдеггеру, Дрейфусу и Арендт. Но реализуемость этой философски обоснованной идеи, конечно, сомнительна.
То есть, по сути, ситуация, в которой оказались политики, почти полностью изоморфна ситуации с кризисом экспертизы. Политики / политтехнологи тоже ищут такие способы бороться с truth decay, которые бы не означали использования тех же инструментов, которые этот truth decay породили. И тоже [пока] безуспешно.
#evidencebasedpolicy #toolbox
Оказывается, вопросом адекватности и релевантности данных / матмоделей для принятия госуправленческих решений товарищи от policy analysis задаются уже больше тридцати лет - и за это время выработали три метода, которые - теоретически - позволяют экспертизе для policy проскочить между Сциллой количественного и Харибдой качественного моделирования и анализа:
1️⃣ Подход NUSAP ("Numeral, Unit, Spread, Assessment, Pedigree"), разработанный ещё в конце 1980-х и изложенный в книге "Uncertainty and Quality in Science for Policy" (1990). Разработчики и авторы NUSAP - философы науки Сильвио Фунтовиц и Джером Равец - использовали в качестве основы подхода понятие "пост-нормальной науки" (post-normal science) - науки, которая работает с вопросами и ситуациями, когда "факты очень неопределенны, ценности сомнительны, ставки высоки - и решения должны приниматься очень быстро". Если вкратце, то NUSAP был ценен тем, что включал в себя не только традиционный "анализ статистики для обоснования / принятия решений", но и а) анализ рисков и анализ выгод и затрат, широко применявшиеся в бизнесе, но в то время ещё толком не "переложенные" для госуправления, б) анализ неопределенности и в) анализ качества имеющейся информации (и, соответственно, ранжирование данных в зависимости от их качества / ценности / железобетонности).
2️⃣ Подход "анализ чувствительности" (sensitivity auditing), созданный на основе NUSAP где-то в начале-середине 2000-х и работающий уже не с данными, а с самим процессом моделирования и анализа: sensitivity auditing - это, по сути, методика аудита всего процесса получения и анализа данных - и выработки рекомендаций / решений на их основе; своего рода стандарт качества для evidence-based policy. Семь столпов подхода - проверка на преднамеренность (biases), "телегу впереди лошади" (когда анализ подгоняется под нужные выводы), наличие GIGO, скрытую неопределенность, прозрачность данных, релевантность для стейкхолдера и глубину анализа. "Анализ чувствительности", в частности, является must have для аналитических служб и сервисов Еврокомиссии.
3️⃣ Подход "количественный сторителлинг" (Quantitative Story Telling), предложенный в 2015-2016 годах. Это - нарративный анализ, который делается до сбора данных и построения моделей. Цель анализа - поиск и отсев аналитических фреймов, которые не учитывают ограничения а) реализуемости (соответствия / несоответствия процессам, которые не может контролировать стейкхолдер), б) жизнеспособности (соответствия / несоответствия процессам, которые стейкхолдер полностью контролирует) и в) желательности (соответствия нормативной и/или целевой ситуации).
Это прямо ужасно круто. И дорогую редакцию, натурально, не оставляет вот какой вопрос: есть ли на просторах Российской Федерации хоть один аналитический центр или think tank, который реально использует эти подходы?.. (да, это, конечно же, не вопрос, а суждение... но кого и когда это останавливало?)
Оказывается, вопросом адекватности и релевантности данных / матмоделей для принятия госуправленческих решений товарищи от policy analysis задаются уже больше тридцати лет - и за это время выработали три метода, которые - теоретически - позволяют экспертизе для policy проскочить между Сциллой количественного и Харибдой качественного моделирования и анализа:
1️⃣ Подход NUSAP ("Numeral, Unit, Spread, Assessment, Pedigree"), разработанный ещё в конце 1980-х и изложенный в книге "Uncertainty and Quality in Science for Policy" (1990). Разработчики и авторы NUSAP - философы науки Сильвио Фунтовиц и Джером Равец - использовали в качестве основы подхода понятие "пост-нормальной науки" (post-normal science) - науки, которая работает с вопросами и ситуациями, когда "факты очень неопределенны, ценности сомнительны, ставки высоки - и решения должны приниматься очень быстро". Если вкратце, то NUSAP был ценен тем, что включал в себя не только традиционный "анализ статистики для обоснования / принятия решений", но и а) анализ рисков и анализ выгод и затрат, широко применявшиеся в бизнесе, но в то время ещё толком не "переложенные" для госуправления, б) анализ неопределенности и в) анализ качества имеющейся информации (и, соответственно, ранжирование данных в зависимости от их качества / ценности / железобетонности).
2️⃣ Подход "анализ чувствительности" (sensitivity auditing), созданный на основе NUSAP где-то в начале-середине 2000-х и работающий уже не с данными, а с самим процессом моделирования и анализа: sensitivity auditing - это, по сути, методика аудита всего процесса получения и анализа данных - и выработки рекомендаций / решений на их основе; своего рода стандарт качества для evidence-based policy. Семь столпов подхода - проверка на преднамеренность (biases), "телегу впереди лошади" (когда анализ подгоняется под нужные выводы), наличие GIGO, скрытую неопределенность, прозрачность данных, релевантность для стейкхолдера и глубину анализа. "Анализ чувствительности", в частности, является must have для аналитических служб и сервисов Еврокомиссии.
3️⃣ Подход "количественный сторителлинг" (Quantitative Story Telling), предложенный в 2015-2016 годах. Это - нарративный анализ, который делается до сбора данных и построения моделей. Цель анализа - поиск и отсев аналитических фреймов, которые не учитывают ограничения а) реализуемости (соответствия / несоответствия процессам, которые не может контролировать стейкхолдер), б) жизнеспособности (соответствия / несоответствия процессам, которые стейкхолдер полностью контролирует) и в) желательности (соответствия нормативной и/или целевой ситуации).
Это прямо ужасно круто. И дорогую редакцию, натурально, не оставляет вот какой вопрос: есть ли на просторах Российской Федерации хоть один аналитический центр или think tank, который реально использует эти подходы?.. (да, это, конечно же, не вопрос, а суждение... но кого и когда это останавливало?)
#truthdecay #чтиво
Книга Филипа Понда "Complexity, Digital Media and Post Truth Politics" (2020) - ещё один кирпичик в общее здание академического рассуждения о политике и политическом процессе в условиях truth decay и падения авторитетов. Что, по мнению автора, происходит и что делать:
1️⃣ Текущая ситуация и с чисто человеческой, и с рыночной / организационной точки зрения - это следствие специфической реакции на растущую сложность, причём сложность и политического процесса, и информационного поля, и разного социального (новая мультинормативность высказываний и взаимодействий), и лежащих подо всем этим технологий и платформ. Конечно, не то что бы мир стал сильно сложнее (хотя, конечно, стал), просто ещё тридцать лет назад инструменты упрощения мира, доступные каждому отдельному человеку, были счётны и авторитетны: церковь (привет американской пропаганде времён Карибского кризиса), два-три крупных network TV channels, газета "Правда". А в условиях информационного сверхизобилия и утраты доверия к авторитетам люди внезапно оказались перед сложностью, к которой тупо не были готовы.
2️⃣ Ровно поэтому никто пока не выработал инструментов борьбы с truth decay: новые медиа, задающие рамки для новых практик, представляют собой, в том числе, чисто аналитическую, исследовательскую проблему. Например, невозможно оценить все угрозы, которые несет в себе FB с точки зрения truth decay и политического процесса, поскольку и у политиков, и у экспертов просто нет моделей и метрик, которые позволили бы провести такую оценку. Объекты изучения и, шире, восприятия усложнились настолько, что с вызовом сложности не справляются не только так называемые рядовые граждане, но и те, кто, по роду деятельности и позиции, с ним должны были бы справляться.
3️⃣ В этой связи Понд предлагает сменить рамку рассуждения о проблеме truth decay и пост-правды в политике: перейти от объектно-ориентированных подходов к анализу крупных систем (system-oriented perspectivism), в котором понятие "сложности" основано на количестве интеракций, и ввести в методологический аппарат теорию систем (спасибо, Кэп!), теорию хаоса и, страшно сказать, диалектическую историю с "креативным разрушением / созиданием". От последнего предположения, конечно, малость отдаёт мистицизмом, но у него есть железобетонное основание, которое связано с "короткими", раздробленными и формирующимися / активирующимися по требованию идентичностями, характерными для потребителей медийного контента.
Практические выводы из предложений Понда сделать сложновато, но в книге всё-таки подсвечен один очень важный момент, а именно - жизненная необходимость изменения метрик, с которыми все подходят к проблеме пост-правды, и, например, перехода от "качественного" анализа содержания комментов к количественному анализу интеракций - всех действий пользователей по отношению к контенту. И в этом плане, конечно, какой-нибудь Инстаграм продвинулся куда дальше исследователей и экспертов.
Книга Филипа Понда "Complexity, Digital Media and Post Truth Politics" (2020) - ещё один кирпичик в общее здание академического рассуждения о политике и политическом процессе в условиях truth decay и падения авторитетов. Что, по мнению автора, происходит и что делать:
1️⃣ Текущая ситуация и с чисто человеческой, и с рыночной / организационной точки зрения - это следствие специфической реакции на растущую сложность, причём сложность и политического процесса, и информационного поля, и разного социального (новая мультинормативность высказываний и взаимодействий), и лежащих подо всем этим технологий и платформ. Конечно, не то что бы мир стал сильно сложнее (хотя, конечно, стал), просто ещё тридцать лет назад инструменты упрощения мира, доступные каждому отдельному человеку, были счётны и авторитетны: церковь (привет американской пропаганде времён Карибского кризиса), два-три крупных network TV channels, газета "Правда". А в условиях информационного сверхизобилия и утраты доверия к авторитетам люди внезапно оказались перед сложностью, к которой тупо не были готовы.
2️⃣ Ровно поэтому никто пока не выработал инструментов борьбы с truth decay: новые медиа, задающие рамки для новых практик, представляют собой, в том числе, чисто аналитическую, исследовательскую проблему. Например, невозможно оценить все угрозы, которые несет в себе FB с точки зрения truth decay и политического процесса, поскольку и у политиков, и у экспертов просто нет моделей и метрик, которые позволили бы провести такую оценку. Объекты изучения и, шире, восприятия усложнились настолько, что с вызовом сложности не справляются не только так называемые рядовые граждане, но и те, кто, по роду деятельности и позиции, с ним должны были бы справляться.
3️⃣ В этой связи Понд предлагает сменить рамку рассуждения о проблеме truth decay и пост-правды в политике: перейти от объектно-ориентированных подходов к анализу крупных систем (system-oriented perspectivism), в котором понятие "сложности" основано на количестве интеракций, и ввести в методологический аппарат теорию систем (спасибо, Кэп!), теорию хаоса и, страшно сказать, диалектическую историю с "креативным разрушением / созиданием". От последнего предположения, конечно, малость отдаёт мистицизмом, но у него есть железобетонное основание, которое связано с "короткими", раздробленными и формирующимися / активирующимися по требованию идентичностями, характерными для потребителей медийного контента.
Практические выводы из предложений Понда сделать сложновато, но в книге всё-таки подсвечен один очень важный момент, а именно - жизненная необходимость изменения метрик, с которыми все подходят к проблеме пост-правды, и, например, перехода от "качественного" анализа содержания комментов к количественному анализу интеракций - всех действий пользователей по отношению к контенту. И в этом плане, конечно, какой-нибудь Инстаграм продвинулся куда дальше исследователей и экспертов.
#кризисэкспертизы #toolbox
Про штабные игры как инструмент сценирования все знают уже давно, но лично для дорогой редакции стало новостью, что, оказывается, с начала 2000-х годов war games активно используются для прогнозирования пандемий.
Только в США были две масштабные инициативы по моделированию эпидемий оспы (на волне опасений по поводу биотерроризма); в течение последних двадцати лет симуляции проводили околобиологические think tank'и, университет Джона Хопкинса, ВОЗ и, страшно сказать, World Economic Forum. По иронии, последняя большая симуляция пандемии (2019) под названием Event 201 проводилась в Нью-Йорке в 2019 году - и играли люди как раз в гипотетический коронавирус, который возник в Бразилии путём передачи от летучих мышей свиньям, а от свиней - людям.
В целом, большинство симуляций вполне себе предсказали основные проблемы, которые породил COVID-19: запоздавшие запреты на перемещения (в т.ч. международные), нехватка медицинского оборудования (ИВЛ), массовая дезорганизация, волны фейков и дезинформации, "вакцинная гонка".
А полностью провалились эти симуляции вот в чём: ни игровые модели, ни акторы в этих играх не предполагали, что управленцы и политики в условиях пандемии будут принимать решения, исходя из своих политических интересов и, скажем, подготовки к грядущим выборам, а не из соображений общественного блага и общественной безопасности. Кроме того, в этих симуляциях даже не ставился вопрос о том, что в условиях цейтнота кому-то придётся принимать решения, скажем, о перенаправлении финансирования в рамках систем здравоохранения - ну и вообще пытаться погасить пожар, одновременно борясь с чудовищным бюджетным дефицитом.
Поэтому, похоже, что штабные игры в их текущем виде просто не подходят для сценирования пандемий: объект слишком сложен для игрового моделирования "на людях". Слишком большая хаотическая система-с - и слишком много факторов и акторов.
Про штабные игры как инструмент сценирования все знают уже давно, но лично для дорогой редакции стало новостью, что, оказывается, с начала 2000-х годов war games активно используются для прогнозирования пандемий.
Только в США были две масштабные инициативы по моделированию эпидемий оспы (на волне опасений по поводу биотерроризма); в течение последних двадцати лет симуляции проводили околобиологические think tank'и, университет Джона Хопкинса, ВОЗ и, страшно сказать, World Economic Forum. По иронии, последняя большая симуляция пандемии (2019) под названием Event 201 проводилась в Нью-Йорке в 2019 году - и играли люди как раз в гипотетический коронавирус, который возник в Бразилии путём передачи от летучих мышей свиньям, а от свиней - людям.
В целом, большинство симуляций вполне себе предсказали основные проблемы, которые породил COVID-19: запоздавшие запреты на перемещения (в т.ч. международные), нехватка медицинского оборудования (ИВЛ), массовая дезорганизация, волны фейков и дезинформации, "вакцинная гонка".
А полностью провалились эти симуляции вот в чём: ни игровые модели, ни акторы в этих играх не предполагали, что управленцы и политики в условиях пандемии будут принимать решения, исходя из своих политических интересов и, скажем, подготовки к грядущим выборам, а не из соображений общественного блага и общественной безопасности. Кроме того, в этих симуляциях даже не ставился вопрос о том, что в условиях цейтнота кому-то придётся принимать решения, скажем, о перенаправлении финансирования в рамках систем здравоохранения - ну и вообще пытаться погасить пожар, одновременно борясь с чудовищным бюджетным дефицитом.
Поэтому, похоже, что штабные игры в их текущем виде просто не подходят для сценирования пандемий: объект слишком сложен для игрового моделирования "на людях". Слишком большая хаотическая система-с - и слишком много факторов и акторов.
Nature
Two decades of pandemic war games failed to account for Donald Trump
Nature - The scenarios foresaw leaky travel bans, a scramble for vaccines and disputes between state and federal leaders, but none could anticipate the current levels of dysfunction in the United...
Мир усложняется, и бежать надо очень быстро. Поэтому все судорожно ищут новые методы анализа и управления, в том числе - в региональном развитии.
Вот, например, возникла и развивается психологическая топография. Одно из самых больших исследований на эту тему было проведено в 2013-м году. Сборная команда ученых (Кембридж, Хельсинки и пр.) на основании классического теста Майер-Бриггс составила психологические профили штатов США, которые в итоге распределились на три основные группы: "дружелюбные и конвенциональные" штаты северо-востока и центра, "расслабленные и креативные" штаты запада - и "невротизированные и раскованные" штаты крайнего северо-востока (привет, Нью-Йорк!).
И можно было бы посмеяться над примитивным психологизмом, но с психологическими профилями штатов таки коррелируют и уровень здоровья жителей, и уровень развития инноваций, и экономическое положение, и целый ряд других моментов.
Практическое применение у психологической топографии может быть самое широкое, начиная с кастомизации политических кампаний и заканчивая, например, включением этих данных в алгоритмы таргетирования рекламы. [шапочка из фольги mode on] Но есть подозрение, что мы с вами об этом никогда не узнаем. [шапочка из фольги mode off]
Если что, полный текст научной статьи по результатам исследования (с данными, формулами и пр.) можно посмотреть вот здесь.
#кризисэкспертизы #toolbox
Вот, например, возникла и развивается психологическая топография. Одно из самых больших исследований на эту тему было проведено в 2013-м году. Сборная команда ученых (Кембридж, Хельсинки и пр.) на основании классического теста Майер-Бриггс составила психологические профили штатов США, которые в итоге распределились на три основные группы: "дружелюбные и конвенциональные" штаты северо-востока и центра, "расслабленные и креативные" штаты запада - и "невротизированные и раскованные" штаты крайнего северо-востока (привет, Нью-Йорк!).
И можно было бы посмеяться над примитивным психологизмом, но с психологическими профилями штатов таки коррелируют и уровень здоровья жителей, и уровень развития инноваций, и экономическое положение, и целый ряд других моментов.
Практическое применение у психологической топографии может быть самое широкое, начиная с кастомизации политических кампаний и заканчивая, например, включением этих данных в алгоритмы таргетирования рекламы. [шапочка из фольги mode on] Но есть подозрение, что мы с вами об этом никогда не узнаем. [шапочка из фольги mode off]
Если что, полный текст научной статьи по результатам исследования (с данными, формулами и пр.) можно посмотреть вот здесь.
#кризисэкспертизы #toolbox
Bloomberg
The Myers Briggs States of America
Northeasterners are neurotic, West Coasters are laid back, and more empirical data on America's psychological geography.
Пока экспертное сообщество исполняет традиционный плач Ярославны по поводу упадка правды, подлых медиа и неграмотного общества, Лондонская школа экономики пошла дальше - и предложила правительству Великобритании организационно-правовое решение этих проблем.
Если вкратце, то коллеги из LSE считают, что в Великобритании надо создать специальную независимую организацию - Independent Platform Agency (IPA), - которая должна иметь право:
1️⃣ Запрашивать (и получать!) большие данные от всех медийных платформ и ресурсов, чтобы следить за новостными трендами, начиная с trending topics и заканчивая информацией по шэрингу и тональности обсуждения новостей, включая увязку всего этого дела с демографическими и социальными данными пользователей (пол, возраст, экономическое положение и пр.). Доклады на основании этих данных должны предоставляться парламенту - и исключительно в формате ДСП, спасибо многочисленным законам о коммерческой тайне.
2️⃣ Штрафовать медиа за непредоставление данных - и запрашивать у них вообще какую угодно информацию по представлению суда.
3️⃣ ... И при всём этом - сохранять условно-независимую позицию, которая была бы закреплена законодательно - и поддерживалась бы за счёт государственного финансирования (оно, по идее, должно препятствовать коррупции).
Помимо создания Independent Platform Agency, LSE предлагает разработать национальные стандарты деятельности медиаплатформ, потому что сейчас все медийщики - и FB, и Twitter, и пр. - как бы пользуются своими как бы стандартами, но любому идиоту понятно ТМ, что все эти стандарты писались в PR-отделах - и нужны бигтеху только для поддержания лица.
В долгосрочной перспективе коллеги из LSE хотели бы таки вменить платформам ответственность за размещаемый на них контент, а также наделить IPA не только функцией мониторинга, но и - та-дам! - регуляторными функциями. Потому что другого способа кардинально улучшить британский "информационный ландшафт", похоже, просто нет.
[это как в том мемасе: охренеть, миллениалы придумали цензуру!..]
#truthdecay #кризисэкспертизы
Если вкратце, то коллеги из LSE считают, что в Великобритании надо создать специальную независимую организацию - Independent Platform Agency (IPA), - которая должна иметь право:
1️⃣ Запрашивать (и получать!) большие данные от всех медийных платформ и ресурсов, чтобы следить за новостными трендами, начиная с trending topics и заканчивая информацией по шэрингу и тональности обсуждения новостей, включая увязку всего этого дела с демографическими и социальными данными пользователей (пол, возраст, экономическое положение и пр.). Доклады на основании этих данных должны предоставляться парламенту - и исключительно в формате ДСП, спасибо многочисленным законам о коммерческой тайне.
2️⃣ Штрафовать медиа за непредоставление данных - и запрашивать у них вообще какую угодно информацию по представлению суда.
3️⃣ ... И при всём этом - сохранять условно-независимую позицию, которая была бы закреплена законодательно - и поддерживалась бы за счёт государственного финансирования (оно, по идее, должно препятствовать коррупции).
Помимо создания Independent Platform Agency, LSE предлагает разработать национальные стандарты деятельности медиаплатформ, потому что сейчас все медийщики - и FB, и Twitter, и пр. - как бы пользуются своими как бы стандартами, но любому идиоту понятно ТМ, что все эти стандарты писались в PR-отделах - и нужны бигтеху только для поддержания лица.
В долгосрочной перспективе коллеги из LSE хотели бы таки вменить платформам ответственность за размещаемый на них контент, а также наделить IPA не только функцией мониторинга, но и - та-дам! - регуляторными функциями. Потому что другого способа кардинально улучшить британский "информационный ландшафт", похоже, просто нет.
[это как в том мемасе: охренеть, миллениалы придумали цензуру!..]
#truthdecay #кризисэкспертизы
London School of Economics and Political Science
The report
The landing page for the Truth, Trust and Technology report
Сборная команда исследователей из Гарварда и консалтеров (Salesforce Research) взяла и разработала ИИ-экономиста - видимо, в духе общего недоверия к органическим экспертам и аналитикам.
Это, конечно, не первая разработка такого рода: что-то похожее многие исследовательские команды предлагают с начала 2000-х, и за это время разработок "замени экономиста искусственным интеллектом" набралось довольно много, вплоть до того, что их стали объединять в продукты класса "policy modelling center".
Но у данного конкретного ИИ довольно специфическая специализация: он должен предсказывать реакцию экономических субъектов (в нашем случае - людей) на изменения налогов и налоговой политики не на основе исторических данных, как повальное большинство таких моделей, а на основе теории игр и игрового поведения (спасибо подходу reinforcement learning, который вообще сделал это возможным).
Так что вероятность того, что этот ИИ, в отличие от "статистических", таки заработает, довольно высока - просто потому, что он бай дефолт нацелен на решение вечной проблемы "сети и актора". Привет Латуру!
#кризисэкспертизы #killallhumans
Это, конечно, не первая разработка такого рода: что-то похожее многие исследовательские команды предлагают с начала 2000-х, и за это время разработок "замени экономиста искусственным интеллектом" набралось довольно много, вплоть до того, что их стали объединять в продукты класса "policy modelling center".
Но у данного конкретного ИИ довольно специфическая специализация: он должен предсказывать реакцию экономических субъектов (в нашем случае - людей) на изменения налогов и налоговой политики не на основе исторических данных, как повальное большинство таких моделей, а на основе теории игр и игрового поведения (спасибо подходу reinforcement learning, который вообще сделал это возможным).
Так что вероятность того, что этот ИИ, в отличие от "статистических", таки заработает, довольно высока - просто потому, что он бай дефолт нацелен на решение вечной проблемы "сети и актора". Привет Латуру!
#кризисэкспертизы #killallhumans