TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
beyond research

26 May, 17:50

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Читаю книжку Говарда Беккера Tricks of the Trade: How to Think about Your Research While You’re Doing It (1998) и с горечью понимаю, что хорошо было бы прочитать её раньше, лет эдак на семь. В то же время удовлетворённо хмыкаю, когда вижу, что кое-что использовал, пусть безотчётно, в своей практике, не ведая о том, что куда точнее и методологически корректнее то же описал Беккер в ту пору, когда мне было 14 лет и интересы мои сводились к Heroes of Might and Magic II.

В сущности, это собрание аналитических ходов (собственно tricks), наработанных Беккером, выходцем, между прочим, из чикагской школы, за десятилетия в поле и в академии. Приём он понимает как мыслительную модель или эвристику, которая позволяет обойти какую-то из типичных трудностей, с которыми сталкивается исследователь: переопределить безнадёжно поставленный вопрос, увидеть случай не так, как его обыкновенно видят, или сделать скрытое/латентное аналитически продуктивным.

И бест оф зе бест, по-моему, приём «общество как машина». Суть: если перед вами устойчиво воспроизводящийся нежелательный социальный (добавлю — или продуктовый, или рыночный) результат, как то: плохие школы, коррумпированные институты, бессмысленные госпитализации, — вообразите, что некий злокозненный и всемогущий Демиург сконструировал машину, призванную именно такой результат и порождать. Ваша задача как исследователя — разобрать эту машину на детали и с помощью ревес-инжениринга понять её устройство: какие объекты и каких акторов нужно собрать, какие правила, процедуры и ресурсные потоки подключить, чтобы машина бесперебойно выдавала на выходе наблюдаемое нами сейчас. А дальше — понять, как выглядела бы эта конструкция, если бы наблюдаемый результат совпадал с желанным для нас.

Исследователя приём дисциплинирует сразу с двух сторон. Прежде всего, обязывает составить полный реестр участников, включая формально не входящих в предметное поле, и эксплицировать соединения между ними. А заодно сдвигает фокус внимания: он смещается с «ущерба» от отдельных акторов на устройство, в составе которого их повседневные действия, в массе своей добросовестные или нейтральные, складываются в системно нежелательный исход.

Хрестоматийный пример, который приводит в книге сам Беккер, — это провал американской деинституционализации психиатрических больных в 1960–1970-е. Реформаторы системы медицинской помощи, исполненные лучших побуждений и опиравшиеся на работы Гофмана, Фуко и Саса (хорошие, между прочим, работы), аккуратно описали машину, производившую хроническое безумие, а таковой, увы, и была государственная психиатрическая больница в США тех лет, и предложили её демонтировать. Но важнейшую часть работы они не выполнили — не описали машину, которая должна была бы производить альтернативный результат — социально интегрированного бывшего пациента. Если бы они задались такой целью, всплыли бы вопросы: кто оплачивает жильё? кто обеспечивает регулярное медицинское сопровождение? какие службы помогают человеку без соответствующих навыков при заполнении форм на получение социального обеспечения? И ответы были бы короткие: «Никто», «Никакие», «Никак». Реформаторы исходили из весьма абстрактного концепта «комьюнити» («Помогать будет сообщество»), какового в большинстве американских городов попросту не существовало. В результате освободившиеся места в машине заняли полиция, тюрьмы и дешёвые приюты, и возникли пациентские гетто, во многих отношениях худшие, чем больницы.

Как заключил Беккер, если бы реформаторы всерьёз применили приём «общество как машина» и спросили себя, какие участники и какие соединения необходимы для нового исхода, то увидели бы заранее, что необходимых деталей нет, и предсказали бы печальный итог.

Вроде очевидно, да? Но в каждодневной работе эта модель помогает вырваться за пределы стандартных измерений и направлений поиска ответа. Убедился на практике, так что в следующей заметке расскажу, как приём работает в применении к adult-чатботам 😎

270 0 17 2 30
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot