Про сближение качественных и количественных парадигм - 2024-03-30

Я когда начинал делать эти дневные заметки - я хотел писать их быстро и без лишних раздумий и подготовки. Как противоположность тому, как я обычно подходил к написанию текстов. Но за месяц, я немного откатился - вчера не стал писать, но сделал черновики. Думал, сегодня напишу. Но сейчас думаю, что не хочу опять долго сидеть над каждым текстом. Постараюсь продолжать писать быстро.

Вчера встретил статью (https://www.inter-fnisc.ru/index.php/inter/article/view/5992/5824) про качественные и количественные методы и как они меняются. И как они сближаются. Пока читал, подумал, что у меня есть несколько своих наблюдений на эту тему.

Во-первых, в сфере дата-сайнс (ДС) тоже можно наблюдать это сближение. У danah boyd (она всегда пишет свое имя с маленькой буквы, и это что-то значит) была статья про то, что алгоритмы машинного обучения близки к этнографии по своей сути. Не проверяют теории, а ищут паттерны в огромном количестве данных (у этнографов погружение в данные вызывает “культурный шок”) и т.п.[1]

Другое направление сближения, которое я встретил, в Agent-Based Modelling (и кстати моделирование как научная парадигма тоже отличается от качественных и количественных методов). Авторы одного исследования использовали агентов для симуляции не социальных процессов (как это делают обычно в ABM), а для моделирования культуры. [2] Они даже сделали этнографию симуляции, где они интерпретируют поведение агентов в рамках культуры. Очень интересное исследование, которое показывает, что можно моделировать качественные данные количественными методами. И наоборот, использовать качественные данные для генерации количественных (это тоже есть в том исследовании).

И только что, смотрел новые статьи за неделю, и встретил очередную статью про использование чатгпт для моделирования. Хотя я пока ее только пробежал глазами, и мне показалось, что там нет ничего особо интересного про культуру/интерпретацию, но я думаю снежный ком, использования методов, применяемых на качественных данных, для количественных (и наоборот), будет нарастать. [3]

Возможно, привычные количественные данные для качественных методов не очень подходят и мне интересно, какие количественные данные нужны будут и как их надо будет собирать. Культурная симуляция при помощи ABM - это первое. Что дальше?

1. Elish, M. C., and Danah Boyd. ‘Situating Methods in the Magic of Big Data and AI’. Communication Monographs 85, no. 1 (2 January 2018): 57–80. https://doi.org/10.1080/03637751.2017.1375130.
2. Martin Neumann (Editor). An Interpretive Account to Agent-Based Social Simulation : Using Criminology to Explore Cultural Possibilities. 2024. Abingdon Oxon: Routledge.
3. Park, Joon Sung, et al. “Social Simulacra: Creating Populated Prototypes for Social Computing Systems.” Proceedings of the 35th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, ACM, 2022. Crossref, https://doi.org/10.1145/3526113.3545616.