провода+болота
Channel
1.63K
subscribers
пк + её друзья + other pieces or the worlds
про Трампа и институты.
Дональд Трамп выиграл выборы на пост президента США, а Камала Харрис проиграла.
Дональд Трамп — старый толстосум и забияка.
Камала Харрис — молодая привелигированная женщина-управленец.
очевидно, что никто из них не похож на желанного лидера страны. про эти выборы уже написали и ещё напишут много интересного.
будь я в США, я бы переживала, так как в академическом и интеллектуальном деле — Трамп заставляет менять правила игры, финансирование сокращается, рамки бесконтрольно меняются.
с другой стороны, чем быстрее входишь в ситуацию «оно изменилось», тем больше шансов дожить до её конца.
извне США, я вижу эту ситуацию как ситуацию выбора между институтами и государством.
институты: Камала Харрис, демократы
государство: Дональд Трамп, республиканцы.
(сейчас расклад такой, будет меняться)
Америка в политфилософском смысле — удивительным образом сумела совместить институциональную и государственную власть. это совмещение новаторское и далось американцам большим трудом и кровью. удерживать его долго — невозможно, так как:
а) государство не является институтом (как образование, здравоохранение и пр)
б) государство не состоит из институтов и не сводимо к ним.
дальше можно вспомнить историю (церковь как прото-институт и государство, их непростые отношения).
можно почитать институционалистов в социологии и экономике (от Аузана до журнала «экономическая социология»).
можно посмотреть вокруг себя и подумать. тоже интересно.
конфликт государств и институтов сегодня — это более болезненная и сложная ситуация сегодня, чем 100 лет назад, потому что институты разрослись.
(вспомним Кафку — когда-то окружающая нас бюрократия типа госуслуг и капчи была редкостью и дичью)
а ещё есть корпорации, которые мечутся между государствами и институтами, и предлагают свой как бы третий путь.
американский выбор Трампа — про сочетание денег + государства.
и пока институты не изменятся, они будут проигрывать.
думаю, это нравоучительный пример.
Дональд Трамп выиграл выборы на пост президента США, а Камала Харрис проиграла.
Дональд Трамп — старый толстосум и забияка.
Камала Харрис — молодая привелигированная женщина-управленец.
очевидно, что никто из них не похож на желанного лидера страны. про эти выборы уже написали и ещё напишут много интересного.
будь я в США, я бы переживала, так как в академическом и интеллектуальном деле — Трамп заставляет менять правила игры, финансирование сокращается, рамки бесконтрольно меняются.
с другой стороны, чем быстрее входишь в ситуацию «оно изменилось», тем больше шансов дожить до её конца.
извне США, я вижу эту ситуацию как ситуацию выбора между институтами и государством.
институты: Камала Харрис, демократы
государство: Дональд Трамп, республиканцы.
(сейчас расклад такой, будет меняться)
Америка в политфилософском смысле — удивительным образом сумела совместить институциональную и государственную власть. это совмещение новаторское и далось американцам большим трудом и кровью. удерживать его долго — невозможно, так как:
а) государство не является институтом (как образование, здравоохранение и пр)
б) государство не состоит из институтов и не сводимо к ним.
дальше можно вспомнить историю (церковь как прото-институт и государство, их непростые отношения).
можно почитать институционалистов в социологии и экономике (от Аузана до журнала «экономическая социология»).
можно посмотреть вокруг себя и подумать. тоже интересно.
конфликт государств и институтов сегодня — это более болезненная и сложная ситуация сегодня, чем 100 лет назад, потому что институты разрослись.
а ещё есть корпорации, которые мечутся между государствами и институтами, и предлагают свой как бы третий путь.
американский выбор Трампа — про сочетание денег + государства.
и пока институты не изменятся, они будут проигрывать.
думаю, это нравоучительный пример.
исследование про миры и круги цифровых гуманитарных всех-всех. замечательное во многих отношениях:
- представляет метод data sprint, изящный ход между большими и толстыми (окей, насыщенными) данными
- объясняет, что некоторые тексты — это ядро темы, а некоторые авторы и книги (Богост, Манович) — мосты между кластерами. и удивительные вещи внутри DH, например, делёзианский кластер.
- рассказывает про разнообразие digital humanties, без бурной рефлексии, исключительно по материалам книжек (в разных деталях и масштабах)
- показывает, как учёным работать с социальными графами плотно и полезно.
- ну и да, Дэвид Берри, Энн Хелмонд, Джилл Реттберг (и остальные) — это какой-то оскароносный состав авторов. как будто Уэс Андерсон снял новое кино.
цитировать удобно так:
Berry, D. M., Borra, E., Helmond, A., Plantin, J. C., & Rettberg, J. W. (2015). The data sprint approach: exploring the field of Digital Humanities through Amazon’s application programming interface. Digital Humanities Quarterly, 9(4).
#rawreading
- представляет метод data sprint, изящный ход между большими и толстыми (окей, насыщенными) данными
- объясняет, что некоторые тексты — это ядро темы, а некоторые авторы и книги (Богост, Манович) — мосты между кластерами. и удивительные вещи внутри DH, например, делёзианский кластер.
- рассказывает про разнообразие digital humanties, без бурной рефлексии, исключительно по материалам книжек (в разных деталях и масштабах)
- показывает, как учёным работать с социальными графами плотно и полезно.
- ну и да, Дэвид Берри, Энн Хелмонд, Джилл Реттберг (и остальные) — это какой-то оскароносный состав авторов. как будто Уэс Андерсон снял новое кино.
цитировать удобно так:
Berry, D. M., Borra, E., Helmond, A., Plantin, J. C., & Rettberg, J. W. (2015). The data sprint approach: exploring the field of Digital Humanities through Amazon’s application programming interface. Digital Humanities Quarterly, 9(4).
#rawreading
между тем, мы запустили городской лекторий.
каждый две недели в Петербурге товарищи и коллеги из DH-центра читают лекции. дело происходит в Брусницыне, это в пространстве бывшего завода на Васильевском острове.
в ноябре на берегу Невы особенно хорошо: ветер там всегда немилосерден, а если добавляется снегодождь и град, то петербуржцы и гости города оценят идею закрытых помещений.
так вот, наш лекторий — в закрытом помещении.
начали мы в идиллическом октябре. 19 октября Илья Смирнов рассказывал про то, как оцифровать болезнь. для непопавших Илья составил список текстов. можно их почитать.
а сегодня!
сегодня ещё можно успеть и узнать про гламурные данные.
если вы попадаете, не открывайте спойлер. но я расскажу для тех, кто не будет в Петербурге этой субботой.
дело вот в чём.
для тех, кто занимается цифровыми гуманитарными делами, есть игра слов:
glam — galleries, libraries, archives, museums
галереи, библиотеки, архивы, музеи — в них проходит, так сказать, ядро цифровой гуманитарной деятельности.
но слово гламур — оно ещё и про моду, стиль. Карина будет рассказывать про хрупкое, одежду, культуру и разные формы её цифрового представления.
у Карины очень интересный материал, и немного о нём можно почитать заранее тут. но лучше, конечно, слушать и участвовать.
https://t.center/dhcenter/706
каждый две недели в Петербурге товарищи и коллеги из DH-центра читают лекции. дело происходит в Брусницыне, это в пространстве бывшего завода на Васильевском острове.
в ноябре на берегу Невы особенно хорошо: ветер там всегда немилосерден, а если добавляется снегодождь и град, то петербуржцы и гости города оценят идею закрытых помещений.
так вот, наш лекторий — в закрытом помещении.
начали мы в идиллическом октябре. 19 октября Илья Смирнов рассказывал про то, как оцифровать болезнь. для непопавших Илья составил список текстов. можно их почитать.
а сегодня!
сегодня ещё можно успеть и узнать про гламурные данные.
если вы попадаете, не открывайте спойлер. но я расскажу для тех, кто не будет в Петербурге этой субботой.
для тех, кто занимается цифровыми гуманитарными делами, есть игра слов:
glam — galleries, libraries, archives, museums
галереи, библиотеки, архивы, музеи — в них проходит, так сказать, ядро цифровой гуманитарной деятельности.
но слово гламур — оно ещё и про моду, стиль. Карина будет рассказывать про хрупкое, одежду, культуру и разные формы её цифрового представления.
у Карины очень интересный материал, и немного о нём можно почитать заранее тут. но лучше, конечно, слушать и участвовать.
https://t.center/dhcenter/706
Telegram
DH Center ITMO University
💅Гламурные данные: как оцифровать культуру?
Продолжаем серию лекций в культурном квартале Брусницын. 2 ноября встречаемся на лекции Карины Никифоровой о культуре и цифре.
🤍Оцифровка кажется простым способом «сохранить на века» любой объект культуры: от…
Продолжаем серию лекций в культурном квартале Брусницын. 2 ноября встречаемся на лекции Карины Никифоровой о культуре и цифре.
🤍Оцифровка кажется простым способом «сохранить на века» любой объект культуры: от…
встретила нового интеллектуального краша.
Эндрю Илиадис удивительным образом ходит по кромкам тех же сюжетов, что интересны и мне в современном витке моей деятельности:
- семантика и «генеративность» знания в интернете: наконец начала разбираться с его помощью в том, как возникли идеи про схематизацию знания в том виде, как это принято в современных интернетах.
по ссылке — книга, но для введения можно прочитать статью (1): там про то, как формируется семантическая инфраструктура знания в формате вики, какие онтологии для этого есть и как они устроены. статья хороша тем, что описывает всё это критически, и показывает «работу данных», а не просто «привет, алгоритмы это вот так».
- подробное исследование того, как формируются данные для образования и студентов: археология коробочек, с которыми «должны» быть соотнесены знания (2). заодно понятно, как показывать студент/кам, что такое данные и из чего они состоят (а не богом данные).
- также Илиадис интересовался моим любимым Симондоном, и даже написал статью про информационные онтологии и индивидуацию у него (3). там очень крутое объяснение того, почему с теорией информации по Винеру есть проблемы: она предполагает, что точно известно, где источник, а где приёмник информации. а вообще-то всё устроено куда сложнее, и границы всегда конкретизируются в процессе коммуникации.
- а когда-то моё знакомство с ним началось с изучения этого (4) текста-введения про то, что такое критические исследовани данных (мой любимый как препода курс). прекрасная база, библиография —🤍 🤍 🤍 .
- на десерт (сама ещё только начала) — диссертация про онтологию, Вавилонскую башню и как мы дошли до данных (5). даже оглавление читается как детектив (как же хочется времени в сутках, чтобы толком прочитать этот опус магнум).
1) Ford, H., & Iliadis, A. (2023). Wikidata as semantic infrastructure: Knowledge representation, data labor, and truth in a more-than-technical project. Social Media+ Society, 9(3), 20563051231195552.
2) Iliadis, A., Liao, T., Pedersen, I., & Han, J. (2021). Learning about metadata and machines: Teaching students using a novel structured database activity. Journal of Communication Pedagogy, 4, 152-165.
3) Iliadis, A. (2013). Informational ontology: The meaning of Gilbert Simondon’s concept of individuation. communication+ 1, 2(1).
4) Iliadis, A., & Russo, F. (2016). Critical data studies: An introduction. Big Data & Society, 3(2), 2053951716674238.
5) Iliadis, A. J. (2016). A black art: Ontology, data, and the Tower of Babel problem (Doctoral dissertation, Purdue University).
Эндрю Илиадис удивительным образом ходит по кромкам тех же сюжетов, что интересны и мне в современном витке моей деятельности:
- семантика и «генеративность» знания в интернете: наконец начала разбираться с его помощью в том, как возникли идеи про схематизацию знания в том виде, как это принято в современных интернетах.
по ссылке — книга, но для введения можно прочитать статью (1): там про то, как формируется семантическая инфраструктура знания в формате вики, какие онтологии для этого есть и как они устроены. статья хороша тем, что описывает всё это критически, и показывает «работу данных», а не просто «привет, алгоритмы это вот так».
- подробное исследование того, как формируются данные для образования и студентов: археология коробочек, с которыми «должны» быть соотнесены знания (2). заодно понятно, как показывать студент/кам, что такое данные и из чего они состоят (а не богом данные).
- также Илиадис интересовался моим любимым Симондоном, и даже написал статью про информационные онтологии и индивидуацию у него (3). там очень крутое объяснение того, почему с теорией информации по Винеру есть проблемы: она предполагает, что точно известно, где источник, а где приёмник информации. а вообще-то всё устроено куда сложнее, и границы всегда конкретизируются в процессе коммуникации.
- а когда-то моё знакомство с ним началось с изучения этого (4) текста-введения про то, что такое критические исследовани данных (мой любимый как препода курс). прекрасная база, библиография —
- на десерт (сама ещё только начала) — диссертация про онтологию, Вавилонскую башню и как мы дошли до данных (5). даже оглавление читается как детектив (как же хочется времени в сутках, чтобы толком прочитать этот опус магнум).
1) Ford, H., & Iliadis, A. (2023). Wikidata as semantic infrastructure: Knowledge representation, data labor, and truth in a more-than-technical project. Social Media+ Society, 9(3), 20563051231195552.
2) Iliadis, A., Liao, T., Pedersen, I., & Han, J. (2021). Learning about metadata and machines: Teaching students using a novel structured database activity. Journal of Communication Pedagogy, 4, 152-165.
3) Iliadis, A. (2013). Informational ontology: The meaning of Gilbert Simondon’s concept of individuation. communication+ 1, 2(1).
4) Iliadis, A., & Russo, F. (2016). Critical data studies: An introduction. Big Data & Society, 3(2), 2053951716674238.
5) Iliadis, A. J. (2016). A black art: Ontology, data, and the Tower of Babel problem (Doctoral dissertation, Purdue University).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
также заметим, что предиктивные методы, которые вводились до 2020 года, то есть до пандемии — часто показывали свою неэффективность.
а после мер, введённых в пандемию — возвращались уже на новых основаниях.
говоря проще, способов отслеживать и фиксировать всё подряд — стало кратно больше, а люди стали втягиваться в них охотнее.
но особенно тут интересны образы на светофорах. крипота без простоты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from нейро гараж (Азиз Аширов)
Гулял вчера часок по Москве и наткнулся на новые криповые светофоры с камерами, про которые писала одна из основательниц этого канала — вика.
Вся Москва усыпана бесконечной россыпью камер, но эти новые напомнили слова слова Уильяма Гибсона
«Если хотите понять новую технологию, спросите себя, как ею воспользуются преступник, политик и полицейский.»
В контексте нашей темы сразу вспоминается PredPol — система, которая предсказывала преступления с помощью ИИ.
Особое мнение с Томом Крузом — уже часть нашей истории.
PredPol, ранее известная как Geolitica, начиналась как проект Департамента полиции Лос-Анджелеса и профессора Джеффа Брэнтингема. Интересно, что его алгоритм основан на модели, которая предсказывает повторные толчки землетрясений. В 2010-х PredPol стала одной из самых популярных систем прогнозирования преступлений в США. Она обещала полицейским эффективный способ предотвращения краж, взломов и других имущественных преступлений, предоставляя карты с зонами, где с наибольшей вероятностью произойдут правонарушения. Офицеры патрулировали эти зоны, пытаясь предотвратить преступления до их совершения.
Но результаты оказались неоднозначными. Исследования показали, что точность предсказаний PredPol часто ниже ожиданий. В Лос-Анджелесе, где PredPol была внедрена первой, не удалось доказать, что система снижает уровень преступности. Более того, её критиковали за расовую предвзятость: алгоритм чаще направлял полицию в бедные и неблагополучные районы, усиливая давление на них.
Несмотря на обещания технологий, в 2020 году многие города, включая Лос-Анджелес и Санта-Крус, отказались от PredPol из-за низкой эффективности и высоких затрат.
Ссылки:
- Ethical Implications of AI in Predictive Policing
- Examining Privacy Risks in AI Systems
- Predictive policing на gitbooks
- 4 Benefits And 4 Drawbacks Of Predictive Policing
- What is Predictive Policing?
Вся Москва усыпана бесконечной россыпью камер, но эти новые напомнили слова слова Уильяма Гибсона
«Если хотите понять новую технологию, спросите себя, как ею воспользуются преступник, политик и полицейский.»
В контексте нашей темы сразу вспоминается PredPol — система, которая предсказывала преступления с помощью ИИ.
Особое мнение с Томом Крузом — уже часть нашей истории.
PredPol, ранее известная как Geolitica, начиналась как проект Департамента полиции Лос-Анджелеса и профессора Джеффа Брэнтингема. Интересно, что его алгоритм основан на модели, которая предсказывает повторные толчки землетрясений. В 2010-х PredPol стала одной из самых популярных систем прогнозирования преступлений в США. Она обещала полицейским эффективный способ предотвращения краж, взломов и других имущественных преступлений, предоставляя карты с зонами, где с наибольшей вероятностью произойдут правонарушения. Офицеры патрулировали эти зоны, пытаясь предотвратить преступления до их совершения.
Но результаты оказались неоднозначными. Исследования показали, что точность предсказаний PredPol часто ниже ожиданий. В Лос-Анджелесе, где PredPol была внедрена первой, не удалось доказать, что система снижает уровень преступности. Более того, её критиковали за расовую предвзятость: алгоритм чаще направлял полицию в бедные и неблагополучные районы, усиливая давление на них.
Несмотря на обещания технологий, в 2020 году многие города, включая Лос-Анджелес и Санта-Крус, отказались от PredPol из-за низкой эффективности и высоких затрат.
Ссылки:
- Ethical Implications of AI in Predictive Policing
- Examining Privacy Risks in AI Systems
- Predictive policing на gitbooks
- 4 Benefits And 4 Drawbacks Of Predictive Policing
- What is Predictive Policing?
Telegram
сюжет это оптика,
новые московские светофоры с камерой над знаками и вот этим покачивающимся персонажем — чисто зловещая долина
англоязычные коллеги нашли удачный языковой ход.
когда они говорят про исследования техники как процесса, и не только замыслов, немедленно воплощённых в материю (особенно цифровую) — они говорят про социотехническое исследование.
и есть у него, значит, вот такие правила «думай как социотехнический исследователь»
конечно, я с нежной иронией, но вообще, дана бойд (руководительница центра data & society) — большая молодец, и за 10 лет собрала дельную команду.
понятно, что в data & society — много конъюнктуры (но иначе делать институцию сложно, и я вижу, как дана и коллеги держат баланс). но вообще — очень толковая работа + метод её представления.
они выпускают бюллетени-отчёты, например, мой любимый про Constant Boss. и коротко про них рассказывают. читать приятно, сути много.
ещё и историю темы добавляют, что мол, не с камер и Мишеля Фуко начался присмотр за трудящимися.
в общем, приятно, когда есть коллеги, у которых уже получилось многое из того, что мы собираем. думать как социотехнический исследователь — тоже легко и приятно.
когда они говорят про исследования техники как процесса, и не только замыслов, немедленно воплощённых в материю (особенно цифровую) — они говорят про социотехническое исследование.
и есть у него, значит, вот такие правила «думай как социотехнический исследователь»
конечно, я с нежной иронией, но вообще, дана бойд (руководительница центра data & society) — большая молодец, и за 10 лет собрала дельную команду.
понятно, что в data & society — много конъюнктуры (но иначе делать институцию сложно, и я вижу, как дана и коллеги держат баланс). но вообще — очень толковая работа + метод её представления.
они выпускают бюллетени-отчёты, например, мой любимый про Constant Boss. и коротко про них рассказывают. читать приятно, сути много.
ещё и историю темы добавляют, что мол, не с камер и Мишеля Фуко начался присмотр за трудящимися.
в общем, приятно, когда есть коллеги, у которых уже получилось многое из того, что мы собираем. думать как социотехнический исследователь — тоже легко и приятно.
промежуточный результат моих двух лет в науках о духе — решила по вторникам и четвергам отказаться от словосочетания «гуманитарные науки» в быту.
если наука не отрефлексировала себя в своей исторической сложности и сомневается, что она наука среди других — жаль, конечно. но нужно работать над этим.
а как работать, если другие — явно тяжелее и сильнее?
ведь есть, допустим, «женский волейбол». вообще, в спорте похожее деление существует: мужики сильнее, женщины выносливее, дальше вопрос вида спорта.
наука, я полагаю, такой вид «спорта», когда нужно собираться в своей сейфоспейсе, но не злоупотреблять.
поэтому: понедельник, среда, пятница — говорю «гуманитаристика» и прочие хуманитас. вторник и четверг — нет. либо всё науки, либо уточняем.
суббота и воскресенье — выходные дни.
не говорю про науки. только пишу.
если наука не отрефлексировала себя в своей исторической сложности и сомневается, что она наука среди других — жаль, конечно. но нужно работать над этим.
а как работать, если другие — явно тяжелее и сильнее?
ведь есть, допустим, «женский волейбол». вообще, в спорте похожее деление существует: мужики сильнее, женщины выносливее, дальше вопрос вида спорта.
наука, я полагаю, такой вид «спорта», когда нужно собираться в своей сейфоспейсе, но не злоупотреблять.
поэтому: понедельник, среда, пятница — говорю «гуманитаристика» и прочие хуманитас. вторник и четверг — нет. либо всё науки, либо уточняем.
суббота и воскресенье — выходные дни.
не говорю про науки. только пишу.
небольшая и ёмкая лекция, в которой Слава Герович рассказывает кратко о своих ключевых научных сюжетах.
очень рекомендую, в ней:
- краткая история смены механицистских метафор в истории науки (в самом конце)
- как физиология по академику Павлову стала базовым способом в СССР понимать человека как специфическую машину, похожую на телефон
- взлёт и падение кибернетики в Советском союзе (но финал он не рассказывает, можно почитать базовую такую же простую статью)
- зачем и как идея обратной связи появилась в кибернетике, и как учёные берут у инженеров матефоры, и потом возвращают
- намёк на то, почему в СССР была базовая метафора нервной системы в основе технологий связи, а в США — мозг.
очень рекомендую, в ней:
- краткая история смены механицистских метафор в истории науки (в самом конце)
- как физиология по академику Павлову стала базовым способом в СССР понимать человека как специфическую машину, похожую на телефон
- взлёт и падение кибернетики в Советском союзе (но финал он не рассказывает, можно почитать базовую такую же простую статью)
- зачем и как идея обратной связи появилась в кибернетике, и как учёные берут у инженеров матефоры, и потом возвращают
- намёк на то, почему в СССР была базовая метафора нервной системы в основе технологий связи, а в США — мозг.
YouTube
Лекция Вячеслава Геровича «Человек – машина? Борьба метафор в истории науки»
10 августа прошла онлайн-лекция Вячеслава Геровича «Человек – машина? Борьба метафор в истории науки».
На протяжении веков мыслители использовали человеко-машинные метафоры для понимания и описания человека. Вслед за тем, как появлялись новые машины, менялись…
На протяжении веков мыслители использовали человеко-машинные метафоры для понимания и описания человека. Вслед за тем, как появлялись новые машины, менялись…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
большое кино про то, как мораль стирает все границы
расследую непростые отношения филологии и лингвистики — почему они оказались так далеко друг от друга, сойдутся ли снова, при чём тут цифровые технологии.
запоем прочитала статьи вокруг этой темы за авторством Татьяны Венедиктовой. у неё замечательные рецензии на книги вокруг современных подходов к пониманию литературы. в частности, очень рекомендую статью-обзор про литературную прагматику (1). там описано небольшое исследовательское сообщество, которое понимает литературу как часть коммуникации.
коммуникации — не в смысле кибернетических подходов (источник-приёмника), а как часть диалога (c возможностью думать и проживать вместе с текстом).
приятно, что авторы выходят в вопросу о том, что такое литература после модерна, и как быть в мире после литры, почему для литературоведов всё самое интересное не заканчивается.
отдельно интересен тут текст самой Татьяны Венедиктовой (2), где наконец описано, почему литература в XIX веке сформировалась как нечто отдельное от общественной мысли, но навсегда с ней связанное.
«Литература как вид культурной деятельности порождается тем же интересом к социальному опыту, что и общественная наука. Можно даже сказать, что романисты берутся за работу по истолкованию и проблематизации «современности» раньше, чем ученые; не случайно роман XIX века описывается постфактум как «социология до социологии» или «скрытая социология» [Lepenies 1988]. Социология, в свою очередь, эволюционирует и на протяжении ХХ века черпает вдохновение из разных источников — антропологии, психологии, культурных исследований, лингвистики, той же литературной теории и самой литературы. Интерес к категории опыта, стремление отдать должное его текучей материальности объединяют таких разных социальных мыслителей, как М. Фуко и М. Бахтин, М. де Серто и П. Бурдьё, Э. Гидденс и З. Бауман, Ж. Раньсер и Б. Латур…»
1) Венедиктова, Т. (2015). Литературная прагматика: конструкция одного проекта (обзор исследований литературы как коммуникации). Новое литературное обозрение, (5), 326-345.
2) Венедиктова, Т. (2019). Литературный дискурс как теория социального. Новое литературное обозрение, (1), 14-26.
#rawreading
запоем прочитала статьи вокруг этой темы за авторством Татьяны Венедиктовой. у неё замечательные рецензии на книги вокруг современных подходов к пониманию литературы. в частности, очень рекомендую статью-обзор про литературную прагматику (1). там описано небольшое исследовательское сообщество, которое понимает литературу как часть коммуникации.
коммуникации — не в смысле кибернетических подходов (источник-приёмника), а как часть диалога (c возможностью думать и проживать вместе с текстом).
приятно, что авторы выходят в вопросу о том, что такое литература после модерна, и как быть в мире после литры, почему для литературоведов всё самое интересное не заканчивается.
отдельно интересен тут текст самой Татьяны Венедиктовой (2), где наконец описано, почему литература в XIX веке сформировалась как нечто отдельное от общественной мысли, но навсегда с ней связанное.
«Литература как вид культурной деятельности порождается тем же интересом к социальному опыту, что и общественная наука. Можно даже сказать, что романисты берутся за работу по истолкованию и проблематизации «современности» раньше, чем ученые; не случайно роман XIX века описывается постфактум как «социология до социологии» или «скрытая социология» [Lepenies 1988]. Социология, в свою очередь, эволюционирует и на протяжении ХХ века черпает вдохновение из разных источников — антропологии, психологии, культурных исследований, лингвистики, той же литературной теории и самой литературы. Интерес к категории опыта, стремление отдать должное его текучей материальности объединяют таких разных социальных мыслителей, как М. Фуко и М. Бахтин, М. де Серто и П. Бурдьё, Э. Гидденс и З. Бауман, Ж. Раньсер и Б. Латур…»
1) Венедиктова, Т. (2015). Литературная прагматика: конструкция одного проекта (обзор исследований литературы как коммуникации). Новое литературное обозрение, (5), 326-345.
2) Венедиктова, Т. (2019). Литературный дискурс как теория социального. Новое литературное обозрение, (1), 14-26.
#rawreading
есть немало исследований про связь движений «нью-эйджа» (и ассоциирующихся с ним практик вроде локальных версий йоги) — с движениями вокруг «высоких технологий».
«нью эйдж» и «высокие технологии» — оба слова в кавычках, потому что слишком широкие обобщения. конечно, внутри каждого из этих понятий — и куча критики, и нюансов того, что и почему называют такими словами. пока пренебрежём.
самые известные истории — вокруг конференций Macy, где плавно за 1940-1950-е годы появилась кибернетика, и вообще тусовались разные учёные: и Грегори Бейтсон, и Маргарет Мид, и разработчики всяких инженерных решений, и кто только не.
——
меня, впрочем, сегодня интересует йога.
и не в историческом контексте. начну с личной ситуации: много лет я занималась пилатесом, а с этого лета — перешла на йогу, и это сильно изменило мою жизнь.
пилатес в известной мне версии — это европейская практика, во многом предполагающая механизацию движений, понимание их логики, и пересборки под конкретные задачи — в более адекватную для здоровья сторону. придумали её для восстановления солдат.
в пилатесе много упражнений из йоги, но они немного иначе исполняются. йога же, даже в попсовых вариантах — это другая история.
в йоге нужно на некоторое время принимать позу (асану), и в ней — мерно дышать. то есть в каком бы странном и неудобном положении ты ни находился — надо дышать и жить в нём.
с одной стороны, это позволяет справляться с самыми разными, порой вовсе прежде чуждыми мне задачами и процессами, где в ином случае мозг бы вскипел и выкипело дыхание.
с другой стороны, эта способность мне совсем не нравится. в ней есть потенциал конформизма и механизации жизни, который мне политически сомнителен.
——
если сложить два сюжета: популярность йоги в корпоративном и айти-мире и потенциал её использования (в упрощённом и изменённом виде) для «органичного» замирания в некотором положении, необходимом для удобного сожительства людей, машин, иерархий и созерцаний, можно обнаружить много интересного.
ещё некоторые грани этого интересного можно наблюдать, стоя на голове.
но этого я пока не делаю.
самые известные истории — вокруг конференций Macy, где плавно за 1940-1950-е годы появилась кибернетика, и вообще тусовались разные учёные: и Грегори Бейтсон, и Маргарет Мид, и разработчики всяких инженерных решений, и кто только не.
——
меня, впрочем, сегодня интересует йога.
и не в историческом контексте. начну с личной ситуации: много лет я занималась пилатесом, а с этого лета — перешла на йогу, и это сильно изменило мою жизнь.
пилатес в известной мне версии — это европейская практика, во многом предполагающая механизацию движений, понимание их логики, и пересборки под конкретные задачи — в более адекватную для здоровья сторону. придумали её для восстановления солдат.
в пилатесе много упражнений из йоги, но они немного иначе исполняются. йога же, даже в попсовых вариантах — это другая история.
в йоге нужно на некоторое время принимать позу (асану), и в ней — мерно дышать. то есть в каком бы странном и неудобном положении ты ни находился — надо дышать и жить в нём.
с одной стороны, это позволяет справляться с самыми разными, порой вовсе прежде чуждыми мне задачами и процессами, где в ином случае мозг бы вскипел и выкипело дыхание.
с другой стороны, эта способность мне совсем не нравится. в ней есть потенциал конформизма и механизации жизни, который мне политически сомнителен.
——
если сложить два сюжета: популярность йоги в корпоративном и айти-мире и потенциал её использования (в упрощённом и изменённом виде) для «органичного» замирания в некотором положении, необходимом для удобного сожительства людей, машин, иерархий и созерцаний, можно обнаружить много интересного.
ещё некоторые грани этого интересного можно наблюдать, стоя на голове.
но этого я пока не делаю.
наконец добралась до книги «Красивые данные» Орит Халперн.
книга любопытная, и сама Халперн — очень последовательно объясняет, как кибернетика переполошила представления о документах, архивах и их роли в планировании и жизни: в том числе через «визуализацию» времени и условиях его существования.
раньше я как-то не думала, что в том числе кибернетический поворот повлиял на роль документа — как материального объекта, который наверянка существует, и определяет то, что ещё не существует. ведь документ вообще-то — не столько причина, сколько следствие события.
а в какой-нибудь теории воображаемых (imaginaries), как и в материальной семиотике — часто получается, что как будто наоборот.
введение можно почитать тут.
книга, кстати, красивее, чем данные.
#rawreading
книга любопытная, и сама Халперн — очень последовательно объясняет, как кибернетика переполошила представления о документах, архивах и их роли в планировании и жизни: в том числе через «визуализацию» времени и условиях его существования.
раньше я как-то не думала, что в том числе кибернетический поворот повлиял на роль документа — как материального объекта, который наверянка существует, и определяет то, что ещё не существует. ведь документ вообще-то — не столько причина, сколько следствие события.
а в какой-нибудь теории воображаемых (imaginaries), как и в материальной семиотике — часто получается, что как будто наоборот.
введение можно почитать тут.
книга, кстати, красивее, чем данные.
#rawreading
Telegram Center
Channel