Atomy się nie uśmiechają

Anna Wójcik: W jaki sposób analiza big data zmienia humanistykę?

Lev Manovich: Dziesięć lat temu wymyśliłem termin “analityka kulturowa” (cultural analytics), żeby nazwać coś, co przeczuwałem, zbliżało się wielkimi krokami. Dzisiaj analiza big data budzi ogromne zainteresowanie, począwszy od rynku zarządzania ryzykiem, na humanistyce skończywszy.

Analityka kulturowa polega na badaniu wielkiej ilości treści kultury za pomocą komputerowych technologii obliczeniowych. Stała się możliwa dzięki współwystępowaniu dwóch zjawisk.

Po pierwsze, uzyskaliśmy dostęp do większej ilości treści kultury, niż kiedykolwiek wcześniej. Po drugie, oprócz tradycyjnych narzędzi badawczych stosowanych w humanistyce, możemy dziś analizować te treści za pomocą nowych narzędzi obliczeniowych.

Rijksmuseum library, Amsterdam. Photo: Ton Nolles. Source:Flickr

Mamy do czynienia z dwoma głównymi źródłami treści kultury. Pierwszym są media społecznościowe, drugim – masowa digitalizacja historycznych artefaktów. Proces digitalizacji rozpoczął się w latach 90., lecz dopiero niedawno uzyskaliśmy dostęp do naprawdę olbrzymich zbiorów cyfrowych danych. Samo tylko Rijksmuseum w Amsterdamie udostępnia dziś online 250 tysięcy obrazów ze swojej kolekcji, które każdy może pobrać i przeanalizować.

AW: Czy to podejście umożliwia bardziej całościowe badanie kultury?

LM: Celem analizy big data nie jest badanie danych wielkich liczbowo, lecz praca na możliwie kompletnych zbiorach danych. Załóżmy, że interesuje nas literatura polska połowy XX wieku. Tradycyjna metoda badania tego okresu zakłada, że wybierzemy kilkunastu pisarzy uznawanych za najbardziej wybitnych i przeanalizujemy ich dzieła. Inne podejście pozwala przeanalizować całą produkcję literacką epoki, wszystko, co opublikowali pisarze pierwszego i ostatniego szeregu. Pozwala to na szukanie tendencji i powiązań, które wcześniej umykały naszej uwadze.

W laboratorium Software Studies Initiative analizowaliśmy malarstwo Van Gogha. Dostępne są cyfrowe kopie około 800 obrazów tego malarza, co stanowi mniej więcej trzy czwarte jego dorobku. Oczywiście, można je analizować jeden po drugim, kartkując tradycyjne katalogi. Jednak ta stara metoda sprawia, że trudniej jest zauważyć pewne schematy czy wzory. Gdy porównujemy zbiór cyfrowych obrazów przy pomocy narzędzi komputerowych, nowe korelacje i trendy pojawiają się same.

AW: Komputery analizują dane, ale to ludzie – przynajmniej na razie – są odpowiedzialni za ich interpretacje. Co jest najtrudniejsze przy interpretowaniu wielkich zbiorów danych dotyczących kultury?

LM: Kusi przede wszystkim patrzenie na wyniki przez pryzmat znanych, dominujących kategorii: ważne – nieważne, kobiece – męskie, białe – nie-białe, miasto – wieś. Komputerowe narzędzia obliczeniowe dają nam możliwość wyjścia poza bezpieczne kategorie i bezpieczne pytania.

Tradycyjna metoda prowadzenia badań w humanistyce i naukach społecznych zakłada, że wychodzimy od pytania badawczego, a potem analizujemy wybrane dokumenty czy dane. Jednak gdy narzędzia obliczeniowe przetrawią dorobek wybranego przez nas pisarza, może się okazać, że pewne słowa lub frazy układają się w nieoczekiwane zbiory. Taki wynik może wywrócić do góry nogami sposób, w który sformułujemy pytanie.

Wyobraźmy sobie, że chcemy zbadać nowo odkrytą planetę. Od czego powinniśmy zacząć? Czy powinniśmy zacząć od stawiania pytań: czy na planecie są złoża ropy lub czy ma górzysty krajobraz? A może lepiej wysłać na planetę misję badawczą, sfotografować jej powierzchnię i dopiero potem wymyślać pytania?

Radzę, żeby najpierw wszystko zmapować. Kiedy postępujemy wedle tej metody, otrzymujemy inne wyniki, a w konsekwencji nowe interpretacje. To stanowi nasz wkład w rozwój kultury.

AW: Czy w epoce trollingu i wojen informacyjnych treści publikowane w internecie można uznać za reprezentatywne dla tego, co myśli społeczeństwo?

LM: Czy w ogóle wiemy, czym jest społeczeństwo? Na świecie mieszka 6 miliardów ludzi. Obraz, rzeźba czy powieść dla każdego niosą nieco odmienny przekaz polityczny czy moralny. Społeczeństwa nie myślą. Myślą jednostki. Prawdziwym wyzwaniem w badaniu kultury jest wykraczanie poza uogólnienia takie jak: “Instagram opiera się na fetyszyzmie” lub “zasadą Ameryki jest kapitalizm”. Naszym celem jest zaproponowanie bardziej złożonych koncepcji i relacji.

Oczywiście, nie można brać wprost treści publikowanych w mediach społecznościowych. Ludzie uśmiechają się na selfies robionych w Los Angeles i Warszawie. Jednak jeśli odwiedzimy te miasta, od razu spostrzeżemy, że ludzie chętniej uśmiechają się w Kalifornii niż Polsce.

Pewna ilość internetowych kont jest fałszywa, lecz istnieją już algorytmy, które pozwalają je odsiać. Ważniejsze jest to, że w mediach społecznościowych nie wyrażamy tego, co sądzimy. Tworzymy cyfrowe persony. Przydałyby się nam wyrafinowane narzędzia, które pozwoliłyby na przedarcie się przez powierzchnię wypowiedzi i dotarcie do rzeczywistych intencji wypowiadających.

AW: Big data pojawiają się w dyskusjach o inwigilacji i ochronie prywatności. W jakim kierunku powinny zmierzać regulacje prawne, żeby lepiej chronić prywatność obywateli?

LM: W Europie dyskusja o prywatności toczy się od dawna i w porównaniu do innych części świata jest najbardziej zaawansowana. W Stanach Zjednoczonych strony internetowe nie pytają, czy mogą pobrać nasze dane. Po prostu to robią. Potrzebujemy wprowadzenia bardziej precyzyjnych regulacji prawnych dotyczących odpowiedzialności związanej z pobieraniem i przechowywaniem danych przez prywatne firmy. Biznes będzie się temu sprzeciwiał, ale to absolutnie konieczne. Następnie musimy to progresywne podejście do ochrony danych wyeksportować na cały świat, także do Stanów Zjednoczonych.

AW: Dzisiejszy entuzjazm związany z badaniem kultury metodą naukową kontrastuje z dużą częścią dwudziestowiecznej filozoficznej krytyki technologii. Czy na dobre wróciliśmy do pozytywizmu?

LM: W sylabusie moich zajęć znajduje się wykład o pojawieniu się właściwej nauki, statystyki oraz idei fizyki społecznej. Ten ostatni koncept, wprowadzony w XIX wieku przez Augusta Comte’a, powrócił z hukiem w 2014 roku, kiedy ukazała się książka Alexa Petlanda Social Physics. How Good Ideas Spread. Autor tej publikacji forsuje pogląd, że big data pozwolą korporacjom precyzyjnie przewidzieć zachowania swoich pracowników. Mam nadzieję, że jesteśmy w stanie wykorzystywać analizę big data do bardziej wyrafinowanych, nieoczywistych oraz niekomercyjnych celów.

Trudno ocenić, czy żyjemy znowu w czasach pozytywizmu, czy nie, ponieważ ten termin można rozmaicie definiować. Jeśli jednak założymy, że pozytywizm jest właściwie równoważny empiryzmowi, to znaczy, że odnosi się do metody pozyskiwania informacji przez możliwie obiektywną obserwację, w tym sensie z dumą przyznaję, że sam jestem pozytywistą. A raczej, że staram się być pozytywistą.

W praktyce bowiem niezwykle trudno jest wyjść poza wpojone i zinternalizowane kategorie, przyjrzeć się danym bez założeń i uprzedzeń. Koniec końców, najtrudniejsze jest nie tyle zbieranie danych, ani nawet uczenie się nowych technik ich badania. Wyzwaniem jest za to bezstronne spojrzenie na wyniki, ponieważ nasze myślenie jest w wielkim stopniu zdeterminowane wcześniej nabytą wiedzą i doświadczeniami.

Bardzo ciężko jest też być pozytywistą z krwi i kości, jeśli bada się ludzi i ich wytwory. Mogę sobie wyobrazić, że o wiele łatwiej jest badać zbiory atomów. Atomy się nie uśmiechają. Przy próbie analizy zdjęć uśmiechających się ludzi w grę wchodzi tyle emocji, że naukowcom trudno jest zachować dystans.

AW: Czy ze względu na ilość informacji, wysyłanych przez nas każdego dnia, zaczęliśmy się definiować w nowy sposób?

LM: Na co dzień nie dzielimy się aż tak wielką ilością “informacji” w mediach społecznościowych. Kiedy publikujemy wpis, naszym zamiarem nie jest dzielenie się “danymi” czy “informacjami”. Dzielimy ze znajomymi przedstawienia czy raczej migawki naszego doświadczenia. Kiedy wrzucamy selfie, to nie jest ono informacją, lecz obrazem. Nasz wpis staje się “danymi” i “informacją” dopiero wtedy, kiedy wpadnie w ręce biznesu. Gdy firma sprawdza, jak często kupujesz książki w księgarni internetowej, wówczas analizuje dane, żeby pozyskać informacje. Kiedy jednak dzielimy się wiadomością o kupnie nowej, głośnej powieści, nie chcemy wytwarzać danych. Wytwarzamy znaczenia, relacje, komunikujemy coś innym. Dane nie istnieją. Zbiorami danych jesteśmy tylko dla biznesu.

Jako istoty ludzkie nie różnimy się tak bardzo od naszych przodków sprzed 50 czy 150 lat. Wciąż układamy swoje życia w narracje. Faktycznie wysyłamy w świat więcej treści niż kiedyś, ale nie jestem pewien, że ten ilościowy wzrost ma aż tak kluczowe znaczenie.

Problem w tym, że się nie zmieniamy! A raczej, że nie zmieniamy się w wystarczającym tempie. Jeśli ktoś pragnie być artystą godnym XXI stulecia, błagam, niech porzuci myśli o robieniu obrazów, instalacji, czy kolejnych idiotycznych dzieł sztuki publicznej. Niech zmienia istotę ludzką! Niech tworzy istotę ludzką, która będzie bardziej przystosowana do technologii, do której mamy dostęp. Po co tworzyć sztukę dla ludzi, którzy już istnieją?

Problem w tym, że artyści i intelektualiści nie chcą dzisiaj spędzać czasu na wytwarzaniu czegoś nowego, zamiast tego chcą od razu robić biznes, sprzedawać swoje prace i książki. Nowy Jork jest całkowicie zdominowany przez myślenie biznesowe, wszyscy chcą tylko rozmawiać o startup-ach i komercyjnym wykorzystywaniu big data. Być może w Polsce ludzie interesują się jeszcze teatrem… Niestety, wydaje mi się, że ostatnią branżą, w której dzieje się dzisiaj coś kreatywnego, jest jedzenie.

AW: Czy powinniśmy bronić uprzywilejowanego miejsca humanistyki, żeby ocalić resztki kreatywności?

LM: Nie będę w tym miejscu wychwalał sztuk wyzwolonych, ponieważ ja sam jestem dzisiaj profesorem informatyki. Uciekłem od humanistyki!

Oczywiście, chcemy, żeby ludzie znali historię swoich społeczeństw. Chcemy, żeby ludzie w Polsce wiedzieli coś o najlepszych polskich pisarzach, ale też o Balzaku i Dostojewskim. Chcemy, żeby ludzie potrafili komunikować się ze sobą. Wreszcie, chcemy być zdolni do spoglądania na siebie nawzajem, jak na istoty ludzkie, a nie wyłącznie zbiory danych.

Sęk w tym, że ludzie, którzy nie potrafią dodawać, albo posługiwać się mediami społecznościowymi, albo badać danych, sami skazują się na marginalizację. Humanistyka powinna być bardziej świadoma możliwości, jakie dają kodowanie, programowanie i nowe narzędzia cyfrowe. Cyfrowa humanistyka to bardzo obiecująca dziedzina. Potrzebujemy humanistyki, która będzie bardziej przyjaźnie nastawiona do danych, a przez to nieco bardziej aktualna.

Z drugiej strony, kiedy kształcimy inżynierów, wymagamy od nich przede wszystkim efektywności. Dajemy inżynierom dane, żeby je zoptymalizowali, a następnie wybudowali lepszy most czy stworzyli bardziej zaawansowane smart city. Tymczasem ludziom nie chodzi tylko i wyłącznie o efektywność. Kiedy męczysz się nad projektem miasta lub nad esejem, nie piszesz ich mechanicznie. Cierpisz katusze, a te uczucia są elementem procesu projektowania i pisania. Dlatego musimy zarazem unowocześnić humanistykę, jak i uczłowieczyć technologię.

Rozmowę przeprowadzono podczas Europejskiego Forum Nowych Idei w Sopocie.