От паноптикона к панспектрону: цифровые данные и трансформация режимов наблюдения

 
Код статьиS013216250002782-3-1
DOI10.31857/S013216250002782-3
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: доцент, зав. кафедрой прикладной и отраслевой социологии Санкт-Петербургского государственного университета
Аффилиация: Санкт-Петербургский государственный университет
Адрес: Российская Федерация
Название журналаСоциологические исследования
ВыпускНомер 11
Страницы17-26
Аннотация

Распространение цифровых данных представляет собой вызов социологическому знанию, требующий не только развития новых методов, но и пересмотра концептуальной социологической оптики. Взяв за основу идею о роли инструментов наблюдения в развитии научного знания, автор анализирует переход от режима паноптического наблюдения как ведущего принципа управления и организации дисциплинарной власти в социальных системах общества модерна к режиму панспектронного, или текучего, наблюдения, возникающего вследствие развития цифровых технологий и позволяющего осуществлять мониторинг и предсказание различных социальных паттернов на основании неструктурированных данных. Рассматриваются основные виды наблюдения, противоположные паноптическому, – синоптическое и социальное наблюдение, свойственные социальному взаимодействию, опосредованному цифровыми технологиями. Делается вывод о том, что в условиях трансформации режимов наблюдения эффективное использование исследовательских возможностей, предоставляемых цифровыми данными, осуществимо лишь в случае переосмысления эпистемологической концепции наблюдения в социальных науках.

Ключевые словацифровые данные • паноптикон • панспектрон • текучее наблюдение • синоптикон • социальное наблюдение • социальная жизнь методов
Источник финансированияИсследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-013-00726 А.
Получено12.12.2018
Дата публикации12.12.2018
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 239

Оценка читателей: голосов 0

1. Бауман 3. Глобализация. Последствия для человека и общества. М.: Весь Мир, 2004. [Bauman Z. (2004) Globalization. Consequences for Human and Society. Moscow: Ves’ Mir. (In Russ.)]

2. Деланда М. Война в эпоху разумных машин. М.: Институт общегуманитарных исследований, 2014. [DeLanda M. (2014) War in the Age of Intelligent Machines. Moscow: Institut obshchegumanitarnykh issledovaniy. (In Russ.)]

3. Девятко И.Ф. Онлайн исследования и методология социальных наук: новые горизонты, новые (и не столь новые) трудности // Онлайн исследования в России 2.0. М.: РИЦ «Северо-Восток», 2010. С. 17–30. [Devyatko I.F. (2010) Online Research and Methodology of Social Sciences: New Horizons, New (and Not So New) Difficulties. In: Online Research in Russia 2.0. Moscow: RITs «Severo-Vostok»: 17–30. (In Russ.)]

4. Дудина В.И. Цифровые данные – потенциал развития социологического знания // Социологические исследования. 2016. № 9. С. 21–30. [Dudina V.I. (2016) Digital Data Potentialities for Development of Sociological Knowledge. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies]. No. 9: 21–30. (In Russ.)]

5. Китчин Р. Большие данные, новые эпистемологии и смена парадигм // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2017. № 44. C. 111–152. [Kitchin R. (2017) Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shifts. Sotsiologiya: metodologiya, metody, matematicheskoe modelirovanie [Sociology: Methodology, Methods, Mathematical Modeling]. No. 44: 111–152. (In Russ.)]

6. Фуко М. Надзирать и наказывать. Рождение тюрьмы. М.: Ad Marginem, 1999. [Foucault M. (1999) Discipline and Punish. The Birth of the Prison. Moscow: Ad Marginem. (In Russ.)]

7. Boullier D. (2016) Big Data Challenges for the Social Sciences: From Society and Opinion to Replications. arXiv.org. July, 18. URL: https://arxiv.org/abs/1607.05034 (accessed 15.04.2018).

8. Burrows R., Savage M. (2014) After the Crisis? Big Data and the Methodological Challenges of Empirical Sociology. Big Data & Society. Vol. 1(1): 1–6.

9. Collins R. (1994) Why the Social Sciences Won’t Become High-consensus, Rapid Discovery Sciences. Sociological Forum. Vol. 9(2): 155–77.

10. Corti L., Fielding N. (2016) Opportunities from the Digital Revolution: Implications for Researching, Publishing, and Consuming Qualitative Research. SAGE Open. Vol. 6(4): 1–13.

11. DeLanda M. (1991) War in the Age of Intelligent Machines. New York: Zone Books.

12. Doyle A. (2011) Revisiting the Synopticon: Reconsidering Mathiesen’s ‘the Viewer Society’ in the Age of Web 2.0. Theoretical Criminology. Vol. 15(3): 283–299.

13. Gibson W. (2010) Google’s Earth. New York Times. August, 31. URL: http://www.nytimes.com/2010/09/01/opinion/01gibson.html (accessed 15.04.2018). Golder S., Macy M. (2014) Digital Footprints: Opportunities and Challenges for Online Social Research. Annual Review of Sociology. Vol. 40: 129–152.

14. Halford S., Savage M. (2017) Speaking Sociologically with Big Data: Symphonic Social Science and the

15. Future for Big Data Research. Sociology. June, 2: 1–18.

16. Kitchin R. (2014) Big Data, New Epistemologies and Paradigm Shifts. Big Data & Society. Vol. 1(1): 1–12.

17. Law J. (2009) Seeing Like a Survey. Cultural Sociology. Vol. 3(2): 239–256.

18. Law J., Savage M., Ruppert E. (2011) The Double Social Life of Methods. CRESC Working Paper Series, Working Paper No. 95, Open University, March: 3–18.

19. Law J., Urry J. (2004) Enacting the Social. Economy and Society. Vol. 33(3): 390–410.

20. Lee R. (2000) Unobtrusive Methods in Social Research. Buckingham: Open University Press.

21. Lewis K. (2015) Three Fallacies of Digital Footprints. Big Data & Society. July – December: 1–4.

22. Lyon D. (2010) Liquid Surveillance: the Contribution of Zygmunt Bauman to Surveillance Studies. International Political Sociology. Vol. 4: 325–338.

23. Lyon D., Bauman Z. (2013) The Liquid Surveillance: A Conversation. Oxford: Wiley.

24. Mann S., Nolan J., Wellman B. (2003) Sousveillance: Inventing and Using Wearable Computing Devices for Data Collection in Surveillance Environment. Surveillance & Society. Vol. 1(3): 331–355.

25. Marwick A. (2012) The Public Domain: Social Surveillance in Everyday Life. Surveillance and Society. Vol. 9(4): 378–393.

26. Mathiesen T. (1997) The Viewer Society: Michel Foucault's 'Panopticon' Revisited. Theoretical Criminology. Vol. 1(2): 215–234.

27. Mathiesen T. (2013) Towards a Surveillant Society: the Rise of Surveillance Systems in Europe. Hampshire, UK: Waterside Press.

28. McFarland D., Lewis K., Goldberg A. (2016) Sociology in the Era of Big Data: the Ascent of Forensic Social Science. The American Sociologist. Vol. 47(1): 12–35.

29. Osborne T., Rose N. (1999) Do the Social Sciences Create Phenomena? The Example of Public Opinion Research. British Journal of Sociology. Vol. 50(3): 367–396.

30. Poster M. (1995) The Second Media Age. Cambridge: Polity Press.

31. Robinson R. (1948) Progress in Mass Observation. International Journal of Opinion and Attitude Research. Vol. 2: 369–372.

32. Ruppert E., Law J., Savage M. (2013) Reassembling Social Science Methods: the Challenge of Digital Devices. Theory, Culture and Society. Vol. 30(4): 22–46.

33. Savage M., Burrows R. (2014) After the Crisis? Big Data and the Methodological Challenges of Empirical Sociology. Big Data & Society. April – June: 1–6.

34. Savage M., Burrows R. (2007) The Coming Crisis of Empirical Sociology. Sociology. Vol. 41(5): 885–899.

35. Tokunaga R.S. (2011) Social Networking Site or Social Surveillance Site? Understanding the Use of Interpersonal

36. Electronic Surveillance in Romantic Relationships. Computers in Human Behavior. Vol. 27(2): 705–713.

37. Willcock H. (1943) Mass Observation. American Journal of Sociology. Vol. 48: 445–446.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх