Что именно критикует критика технологий? Вроде бы ответ содержится в самом вопросе, но не спешите. В своей недавней статье теоретик медиа Ранджод Сингх Дхаливал доказывает: от того, как исследователи на него отвечают, напрямую зависит политическое измерение их работы.

Чтобы понять, что он имеет в виду, нужно распаковать само понятие технологии. С этимологической точки зрения у этого слова два корня, оба из древнегреческого: τέχνη (техне) — это «ремесло», «искусство» или «умение»; а λόγος (логос) — это «смысл», но в данном «изучение». Технология уже заключает в себе критическую дистанцию: это изучение ремесла, или искусства, или практических навыков.

Похоже, это понятие всегда было сложносоставным: одновременно и многозначным, и предполагающим неочевидные отношения между элементами значения. А сегодня все только усложнилось. Как показал историк Лео Маркс, в одном слове техника спуталась с экономикой и политикой.

Например, цифровые технологии: с одной стороны, это просто хардвер, полупроводники, аккумуляторы и экраны. А с другой — это еще и заводские инфраструктуры, которые эти составляющие производят, и даже минералы, из которых они состоят. А еще у цифры есть и символическое измерение: компьютеры манипулируют символами и числами, и, в этом смысле, имеют литературное измерение. Наконец, технологии — это и то, как мы их используем: вокруг себя они формируют технокультуры.

Долгое время, как отмечает Дхаливал, критика технологий оставалась на уровне критики технотекстов — то есть как раз их символического измерения. Для этого использовался инструментарий литературной критики. Так устроена критика интерфейсов Александра Гэллоуэя, или, например, прочтение софта как идеологии у Венди Чан. И даже, казалось бы, насквозь материальная медиа-археология Киттлера. Как пишет Дхаливал, даже если теоретики начинали с материального уровня, то все равно в итоге оказывались на уровне знаков.

Новый поворот в критике технологий наметился к началу 2020-х. Исследователи стали выходить за рамки привычного анализа текстов — и освоили кроссдисциплинарную перспективу. Этот тренд воплощают три сборника, которые анализирует автор — «Ваш компьютер в огне» (2021), «Технопрекарность» (2020) и «Неопределенные архивы» (2021). Но когда исследователи пишут одновременно обо всем и для всех, то неизбежно встает вопрос: так что же конкретно не так с технологиями? И почему они зачастую усугубляют социальные проблемы?

Критика технологий отвечает на этот вопрос то ли слишком конкретно, то ли слишком абстрактно. Виноваты либо конкретные люди (Марк Цукерберг или Илон Маск), либо «система» в целом. Вместо этого, уверен Дхаливал, теоретикам стоит исследовать жанр дизайн-челленджей для тех, кто разрабатывает технику. Ведь технические артефакты — это физическое решение для конкретного социального запроса.

Такая исследовательская программа приводит ученых на территорию современного искусства и спекулятивного дизайна. К примеру, исследовательская группа Forensic Architecture проводит высокотехнологичные расследования государственных преступлений. (А если вы о них не слышали, то вот наш текст о расследовательской эстетике.)

Векторы мутировали! Об этом предупреждает теоретик медиа Валериан Гилье. В своей статье на e-flux он перечитывает Хакерский манифест МакКензи Уорк (как мы писали недавно, этой книге исполнилось 20 лет!). Гилье рассуждает о том, как изменились способы захвата и приватизации информационных потоков — и что можно им противопоставить.

В оригинальной теории Уорк вектор — это информация, превращенная в товар. Информация подчиняется экономике дара: она общая и не знает дефицита. А векторы подчиняются законам рынка: у них есть владельцы, их покупают и продают. И это новая форма капитала: ей распоряжается класс вектористов. Им противостоит класс хакеров: их задача, согласно Уорк, в том, чтобы восстановить свободную циркуляцию информационных потоков.

Манифест вышел в 2004 году. Тогда, как пишет Гилье, основным механизмом превращения информации в товар было авторское право. Оно возникло, в той или иной форме, еще в средневековой Европе — вскоре после появления первых типографий. Изначально законы об авторском праве были нужны, чтобы защитить авторов от злоупотреблений издателей. Но в наше время все наоборот: копирайт служит, скорее, эксплуатации культурных работников.

Когда появился интернет, многим казалось: мы вошли в эпоху подлинной информационной свободы. Как бы не так: еще в 70-е копирайт распространился и на компьютерные программы. Интернет внушал утопические надежды. Но свободе информации мешало консервативное законодательство, унаследованное еще из доцифровой эпохи.

За последние двадцать лет ситуация усложнилась: класс вектористов адаптировался. Им угрожало, с одной стороны, пиратство, а с другой — свободные лицензии на код и софт с открытым исходным кодом. Появление платформ типа FaceBook решило обе эти проблемы. Копирайт замедлял информационные потоки, а платформы, наоборот, разгоняют их. Социальные сети захватывают внимание пользователей — и стимулируют их производить новый контент. А чтобы извлечь из контента прибыль, платформам не обязательно им владеть. В вектор превращается само пользовательское поведение.

Теперь, как пишет Гилье, свободных лицензий недостаточно для того чтобы восстановить свободу информации. Необходимо, чтобы и механизмы ее распределения стали общим достоянием. Классу хакеров нужно объединяться в платформенные кооперативы. Если бы платформы были подотчетны кооперативам, то их информационная политика была бы более прозрачна и демократична. Грубо говоря, кооперативы смогли бы сами решать, с какой целью собираются пользовательские данные — и как из них извлекается прибыль, и извлекается ли.

Многие дата-аналитики не задумываются о том, что их работа — политическое действие, которое меняет облик нашего мира. И это проблема, уверен американский политолог Бен Грин. Ведь сегодня и государственные институты, и частные бизнесы пытаются предсказать будущее, используя анализ данных. Чье-то завтра буквально зависит от того, как дата-инженер проаналзирует данные сегодня — и какие закономерности там найдет.

Сегодня мы рассказываем об академической статье Грина, в которой он осмысляет политику анализа данных и рассказывает о том, как сделать его более справедливым. Первая цель для его критики — майндсет в духе я просто решаю инженерные задачи. Многие дата-аналитики считают, что их роль — в улучшении работы существующих цифровых систем. А значит, с их точки зрения, они могут оставаться политически нейтральными.

Как утверждал политолог Гарольд Лассуэлл, политика — это про распределение ресурсов: что, кому, как и где достанется. А анализ данных как раз и определяет, кто и что получит: какие новости покажут в вашем фиде, кого из соискателей возьмут на работу или даже — надевать на задержанных наручники или нет. Поэтому анализировать данные — значит участвовать в политике по определению. И сохранить нейтральность не получится. Как отмечает Грин, оставаться нейтральным — значит, на самом деле, просто поддерживать статус-кво и существующее распределение власти.

Чтобы ответственно подойти к политике анализа данных, дата-инженеры должны внятно сформировать собственное видение общественного блага. Улучшить работу существующих систем — не значит автоматически принести пользу обществу: хотя бы потому, что понимание «пользы» у всех разное. Но если самим не ответить на вопрос о полезном и вредном, то на него ответят за вас.

Из вопроса о благе следуют более конкретные вопросы. Нужно ли вообще техническое решение для той или иной проблемы — или, например, необходимы изменения более высокого уровня? Может быть, нужно совершенствовать не технику, а институты, которые ее используют? Например, можно улучшить прогностические алгоритмы для тюрем. Но что, если стоит задуматься о необходимости тюрьмы в целом?

Вместо того, чтобы анализировать данные для людей, Грин предлагает делать это вместе с ними. То есть следовать принципу ничего о нас без нас. А вместо того, чтобы верить в объективность статистических методов, лучше придумать проект, включающий в себя разные перспективы. А еще можно направить холодный машинный взгляд не на отдельных людей, а на целые институты — например, проанализровать поведение полиции на предмет расовых предрассудков.

В прошлом году мы рассказывали о том, как интернет стал местом всеобщего переутомления, если не вымирания — об этом писал теоретик медиа Герт Ловинк.

А уже завтра можно будет послушать Герта в московском книжном «Пиотровский»: его последнюю книгу, «В плену у платформы», в этом году перевели на русский язык. Исследовательница сетевой культуры Катя Колпинец расспросит его о том, как все-таки вырваться из плена социальных медиа, можем ли мы оставаться вместе, не обогащая техногигантов и в чем разница между ранним интернетом и сетью двадцатых.

Что такое мем с технической точки зрения? Этим вопросом задаются исследователи медиа Ричард Роджерс и Джулия Джорджи: они уверены, что мемы могут многое рассказать и о цифровой социальности, и о дизайне платформ, где они распространяются.

Сам термин «мем» придумал биолог Ричард Докинз: это буквально культурный аналог гена. «Точно так же, как гены распространяются в генофонде, переходя из одного тела в другое с помощью сперматозоидов или яйцеклеток, мемы распространяются в том же смысле, переходя из одного мозга в другой», — писал он в своей книге «Эгоистичный ген» (1976). Распространение «из мозга в мозг» происходит, по Докинзу, посредством “носителей”: по сути, это любые медиа-объекты.

Такое происхождение теории мемов для многих выглядит сомнительным. В теории Докинза отдельные люди — это что-то типа биологических автоматов, в мозги которых может проникнуть мем — независимо от их воли. То есть мемы — это такие паразиты для наших умов. Прямые аналогии с биологией настораживают антропологов — например, Тима Ингольда, который высмеивал механистический дискурс Докинза в своей книге «Эволюция и социальная жизнь» (1986).

Чтобы понять природу мемов в интернете, нужно уточнить абстрактную теорию Докинза — если не отказаться от нее полностью. Переосмысляя мемы, Роджерс и Джорджи предлагают относиться к ним как к техническим сборкам контента. Природа мемов — техносоциальная, то есть смешанная. То, как они выглядят, и то, по каким каналам циркулируют, определяется и особенностями партиципаторной культуры в интернете, и дизайном конкретных платформ.

Сервис Imgur, например, работает одновременно и как хостинг для мемов, и как их конструктор. И технические ограничения конструктора работают как стабилизатор для формы мемов. Новые жанры рождаются и за счет того, что пользователи повторяют друг за другом, и потому, что в софте появляются новые шаблоны. А инфраструктура TikTok — от начала и до конца меметичная, то есть поощряющая возникновение и перепроизводство мемов. Основные движущие силы для коммуникации на этой платформе — это имитация и заимствование.

В журнале Syntax вышло интервью с Джошуа Ситареллой — художником, теоретиком интернет-культуры и фаундером нью-йоркской платформы Do Not Research. В начале 2010-х он делал успешное институциональное искусство — но вскоре решил сменить формат и стать инфлюэнсером. Сейчас он и придумывает инсталляции в смешанных медиа (почитайте наш пост про выставку в KW Berlin, где он тоже участвовал), и проводит политически ангажированные стримы на Twitch, и записывает подкасты об интернет-идеологиях. Интервьюер называет его «левым Эндрю Тейтом».

Ситарелла много рассуждает о принципах работы самоорганизованных институций. Начиная с 60-х в искусстве принято критиковать институции — можно вспомнить, например, расследования Ханса Хааке, вскрывающие коррупцию галерейных спонсоров. Но, с другой стороны, институции могут быть и убежищем для художников и работников культуры — местом, где можно хотя бы на время укрыться от логики ускоряющегося рынка.

Цифровые платформы, конкурирующие за пользовательское внимание, зарождающийся рынок инфлюэнсеров в социальных медиа, где каждый сам себе предприниматель, экономический кризис 2008 года — вот контекст, в котором Ситарелла начинал свою художественную карьеру. Рынки культурного производства перестраивались на ходу и были нестабильны, текучи и перенасыщены. Эти противоречия привели Ситареллу к мысли о том, что нужно создать собственную платформу — финансируемую как спонсорами, так и напрямую читателями.

Так появился проект Do Not Research — сервер в Discord, регулярная рассылка и зарождающееся издательство. А еще — что-то среднее между агрегатором искусства, группой психологической поддержки и просветительским проектом; одновременно и когнитивная карта сегодняшнего интернет-пространства, и попытка его теоретизации, и ирония на этот счет.

Cобрали для вас новую подборку опен-коллов и возможностей для художников!

? Processing Foundation предоставит несколько стипендий в 10000$ на 2024 год. Подаваться могут цифровые художники, активисты и разработчики — с веб-проектами, имеющими общественное измерение (open-source, открытый ИИ и т.д.). До 2 мая

? Фестиваль искусства и технологий Mesh (Базель, Швейцария) объявил опен-колл для художественных работ в новых медиа. Победители примут участие в фестивале, который пройдет осенью. До 5 мая

? S+T+ARTS (Science, Technology and Arts) предоставят резиденцию и финансирование художникам с проектами о еде и медицине. Подать пропоузал можно до 14 мая

? Prospect Art (artist-run организация из Лос Анджелеса) поддержит создание новой художественной работы грантом в 1000$. Для подачи нужно оплатить административный сбор в 10$. До 26 мая