Разговор на языке данных: Гуманистический подход к информации в современном мире - Джорджии Лупи и Филлипа Кокса

Введение: Навстречу Дата-Гуманизму

Данные — это самая мощная сила в современном обществе. Это не преувеличение. Они пронизывают каждый аспект нашей жизни: от ежедневных транзакций до глобальных кризисов. Однако наше понимание их истинной природы и влияния остается поразительно ограниченным. Пандемия COVID-19 стала для многих суровым пробуждением. Вопросы о количестве случаев, эффективности вакцин и «сглаживании кривой» превратили грамотность в области данных из академического навыка в инструмент выживания. И этот экзамен, по большому счету, мы провалили.

Центральная проблема, которую решают авторы книги Джорджия Лупи и Филлип Кокс, заключается в фундаментальном заблуждении: мы привыкли воспринимать данные как синоним объективной истины, как неопровержимые факты. В действительности же данные — это лишь абстракция, несовершенное и созданное человеком представление реальности. Они полны нюансов, неточностей, недомолвок и, что самое важное, человеческих предубеждений.

К этой идее авторы пришли разными путями. Джорджия Лупи с детства была одержима упорядочиванием хаоса, считая и сортируя пуговицы в ателье своей бабушки в Италии. Позже, изучая архитектуру, она увлеклась городским картированием, осознав, что чем больше данных учитывает карта, тем точнее она отражает жизнь города. Филлип Кокс, в свою очередь, пришел к данным через музыку. Уроки фортепиано открыли ему количественную, математическую основу гармонии, а игра в оркестре показала, как эта система, выраженная в нотах, способна объединять людей и помогать им говорить на одном языке.

Их совместный опыт лег в основу философии, которую они называют «Дата-Гуманизм» (Data Humanism). Подобно тому как гуманисты эпохи Возрождения сместили фокус с божественного на человеческое, дата-гуманизм ставит в центр человека, а не цифры. Эта концепция подчеркивает основополагающую роль людей в сборе, анализе и передаче данных, напоминая, что за каждым числом всегда стоит человеческая рука и человеческое решение.

Эта книга — исследование того, чем являются данные сегодня и чем они могут стать в будущем, представленное через диалоги с семнадцатью выдающимися экспертами. Структура повествования выстроена вокруг пяти ключевых тем:

Глава 1. Считая самих себя: Данные и идентичность. С участием писателя Джеймса Клира, психолога Адама Гранта и активистки Энди Марры.
Глава 2. Создавая смысл: Данные и коммуникация. С маркетологом Сетом Годином, писателем Нарешем Рамчандани, метеорологом Бернадетт Вудс Плэки и экономистом Максом Розером.
Глава 3. Жизненные показатели: Данные и здоровье. С нейробиологом Дэвидом Путрино, врачом Боном Ку и кардиологом Эриком Тополом.
Глава 4. Машинное мышление: Данные и технологии. С исследователем ИИ Кейт Кроуфорд, пионером технологий Джоном Маэдой и медиа-художником Рефиком Анадолом.
Глава 5. Рисуя по номерам: Данные и творчество. С куратором Паолой Антонелли, художниками Экене Иджеома и Соугвен Чунг и композитором Нико Мьюли.

Авторы убеждены, что данные — это язык, лексикон для доступа к сложным человеческим идеям, историям и поведению. И если мы научимся по-настоящему «говорить на языке данных», мы сможем открыть новые миры смыслов о себе, друг о друге и обо всем, что нас окружает.

--------------------------------------------------------------------------------

1. Считая самих себя: Данные и идентичность

Процесс подсчета людей — это не просто техническая процедура, а акт власти. Перепись населения США является, возможно, самым мощным, но недооцененным примером того, как данные формируют нашу жизнь. От ее результатов зависит распределение мест в Конгрессе, триллионы долларов федерального финансирования и определение границ избирательных округов. Проще говоря, данные переписи решают, кто получает больше власти и ресурсов.

Основной недостаток таких традиционных методов сбора данных заключается в их редукционизме. Они сводят всю сложность человеческой идентичности — наши эмоции, ценности, убеждения и страхи — к набору упрощенных категорий. Этот подход не только обедняет наше понимание общества, но и несет в себе риски, что наглядно продемонстрировали президентские выборы в США в 2016 году. Опросы предсказывали уверенную победу одного кандидата, но когда цифры столкнулись с непредсказуемым человеческим поведением, результат оказался иным.

В своих проектах Dear Data и What Counts авторы предлагают альтернативный, более гуманистический подход. Вместо того чтобы сводить человека к числу, они стремятся использовать данные для того, чтобы охватить человеческую сложность. Проект Dear Data представлял собой годовой обмен открытками с подругой, где каждая открытка была заполнена нарисованными от руки визуализациями данных о прошедшей неделе. Эти «портреты данных» включали не только количественную информацию, но и качественный, эмоциональный контекст: аннотации, комментарии и небольшие истории. Проект What Counts стал поэтической переработкой идеи переписи, задавая посетителям музея более интимные вопросы, такие как «Что вы считаете домом?» или «Верите ли вы, что будущее будет светлым или мрачным?». Ответы превращались в уникальные графические символы — «портреты данных», которые вместе создавали богатое и динамичное полотно коллективной идентичности.

1.1. Джеймс Клир: Отслеживание как мотивация

Писатель Джеймс Клир, автор бестселлера «Атомные привычки», исследует, как данные могут стать мощным инструментом для формирования поведения. Он проводит важное различие между активным «отслеживанием» (tracking) и пассивным «измерением» (measurement). Измерение может происходить в фоновом режиме (например, календарь, фиксирующий ваши поездки), тогда как отслеживание требует сознательных усилий и поэтому должно применяться только к самым важным и высокоэффективным действиям, таким как тренировки.

Ключевая ценность отслеживания — в мотивации. Сигнал о прогрессе, даже незначительном, — одно из самых сильных мотивирующих чувств для человеческого разума. Однако здесь кроется ловушка, известная как закон Гудхарта: «Когда мера становится целью, она перестает быть хорошей мерой». Например, если целью становится простое увеличение числа подписчиков, можно прибегнуть к нечестным методам, таким как покупка ботов, что обесценивает саму метрику. Чтобы избежать этого, Клир советует фокусироваться не на текущем результате, а на траектории (например, отслеживать «чистый прирост подписчиков в день»). Это смещает акцент с сиюминутной цифры на динамику процесса.

Для Клира данные — это «записанная обратная связь» (recorded feedback). Это фиксация того, что в ином случае могло бы исчезнуть, и превращение этого в инструмент для самосовершенствования.

1.2. Адам Грант: Данные против интуиции

Организационный психолог Адам Грант указывает на одну из главных проблем восприятия данных: люди с большим трудом принимают информацию, которая противоречит их интуиции или личному опыту. Он проводит аналогию с доказательной медициной и на примере ибупрофена извлекает три важных урока:

1. Паттерны в данных не обязаны быть большими, чтобы быть значимыми. Даже небольшой, но стабильный эффект (средняя корреляция для ибупрофена всего 0.14) может принести огромную пользу в масштабах миллионов людей.

2. Важно задавать вопрос «для кого и когда» это эффективно. Данные почти никогда не бывают универсальными. Признание контекста и условий, при которых наблюдается тот или иной эффект, — ключ к правильной интерпретации.

3. Данные и их эффективность со временем меняются. Мир не статичен, и то, что было верно десять лет назад, может быть неактуальным сегодня. Необходимо постоянно обновлять наши знания.

Грант критикует коммуникацию экспертов во время пандемии COVID-19. По его мнению, они не смогли донести до общества идеи неопределенности и изменчивости научных данных, представляя предварительные выводы как окончательную истину. Это привело к потере доверия, когда рекомендации менялись. Он также подчеркивает правильное соотношение данных и историй: следует начинать с данных, а затем находить истории, которые их иллюстрируют, а не наоборот, подгоняя данные под заранее выбранный нарратив.

1.3. Энди Марра: Данные как инструмент борьбы за права

Активистка Энди Марра показывает, как сбор данных стал решающим фактором в движении за права ЛГБТК+. Принятый в 1990 году «Акт о статистике преступлений на почве ненависти» впервые на официальном уровне зафиксировал данные о насилии в отношении сообщества. Это стало мощным аргументом: «Теперь вы не можете отрицать, что мы существуем. И не только существуем, но и являемся мишенью для насилия».

Однако Марра формулирует важный тезис: «Видимость не означает принятие». Сегодня противники равенства переняли тактику правозащитников, используя личные истории и «мусорную науку» для демонизации транс-людей. Категоризация, например, гендерный маркер в документах, остается критически важной как для юридического признания, так и для личной безопасности. В то же время, это лишь отправная точка, а не исчерпывающее описание личности.

Именно поэтому так важен проект US Trans Survey — крупнейшее в мире исследование о жизни транс-людей, созданное самими транс-людьми. Когда данные исходят от самого сообщества, они становятся мощнейшим инструментом легитимизации их опыта и борьбы с дезинформацией. Этот подход, основанный на добровольном участии и расширении прав и возможностей, служит ярким примером этичного сбора данных.

Проблемы категоризации идентичности, поднятые Энди Маррой, носят не просто философский характер; они имеют прямые последствия для того, как конструируется и передается смысл. Следующая глава исследует этот процесс, анализируя, как визуальный язык данных может либо укреплять редуктивные ярлыки, либо раскрывать более глубокие истины.

--------------------------------------------------------------------------------

2. Создавая смысл: Данные и коммуникация

Эффективная коммуникация данных способна изменить мир. Эталонным примером такого информационного дизайна являются Часы Судного дня (Doomsday Clock). Созданные в 1947 году, они гениально просто передают сложнейшую информацию о глобальных угрозах, вызывают мощный эмоциональный отклик и рассказывают понятную всем историю: время на исходе.

Что же делает визуализацию данных хорошей? Эксперт Эдвард Тафти предлагал максимизировать соотношение «данные/чернила», стремясь к графическому минимализму. Авторы книги, однако, считают, что цель визуализации — не упростить реальность, а передать ее запись во всей сложности. Пионеры, такие как Шарль Минар с его картой русской кампании Наполеона 1812 года, доказали, что для создания новых смыслов нужны новые визуальные модели, выходящие за рамки стандартных гистограмм и круговых диаграмм. Карта Минара на одном изображении передает шесть различных переменных (географию, путь, направление, численность войск, температуру и время), создавая одновременно аналитически точный и эмоционально пронзительный рассказ.

На примере своей работы для Bulletin of the Atomic Scientists авторы демонстрируют собственную методологию:

Приоритет сложности над упрощением: Не бояться показывать многослойную информацию.
Важность контекста: Использовать аннотации, выноски и текстовые пояснения для обогащения данных.
Подчеркивание человеческого фактора: Напоминать, что за каждым числом стоят люди — их решения, анализ и обсуждения.

2.1. Сет Годин: Данные, информация и правда

Маркетолог Сет Годин проводит фундаментальное различие между тремя ключевыми понятиями:

Данные: Набор проверяемых цифр, лишенных информации. Например, как в книге Роберта Каро «The Power Broker», где в аудиоверсии просто зачитывается десятилетний список данных о трафике на скоростной автомагистрали Лонг-Айленда. Это скучно и лишено смысла.
Информация: Знание или понимание, которое человек создает из данных. Информация всегда имеет точку зрения и несет в себе интерпретацию.
Правда: Недостижимый идеал абсолютного знания.

Годин утверждает, что люди склонны слепо доверять данным, потому что современная система поощряет их чувствовать себя «глупыми» перед лицом сложных цифр. Это мешает критическому осмыслению. Он критикует ведущие СМИ за то, что они представляют свои визуализации как объективную истину, хотя на самом деле это всегда авторская интерпретация, призванная донести определенную точку зрения.

2.2. Нареш Рамчандани: Климатический кризис и сила истории

По мнению писателя и стратега Нареша Рамчандани, коммуникация климатического кризиса — это сверхсложная задача, поскольку сам кризис является «гиперобъектом» — проблемой настолько масштабной и всеобъемлющей, что ее невозможно охватить целиком.

Он анализирует знаменитые климатические графики — «хоккейную клюшку» и «полосы потепления». Они были эффективны в свое время, но сегодня их недостаточно. Они лишь констатируют давно известную проблему, но не указывают на конкретные действия и решения.

Ключевая мысль Рамчандани заключается в том, что данные в сторителлинге — это «поворотные точки сюжета» (plot points). Цифры могут сделать историю более драматичной («засуха уничтожила 85% урожая»), аутентичной (история конкретного ребенка, пострадавшего от загрязнения воздуха) или архетипичной («9 из 10 детей в регионе ждет бедность»).

2.3. Бернадетт Вудс Плэки: Метеорологи как проводники данных

Телевизионные метеорологи занимают уникальное положение: они являются одними из самых доверенных научных коммуникаторов в местных сообществах. Погода, как объясняет Бернадетт Вудс Плэки, служит естественным мостом для разговора об изменении климата. Это наиболее очевидный и личный способ, которым люди сталкиваются с последствиями глобальных процессов — будь то аномальная жара или разрушительный ураган.

Для нее данные — это «обоснование факта истиной» (grounding of fact with truth). Они придают вес и достоверность тому, что мы наблюдаем в реальном мире.

2.4. Макс Розер: Делая мир видимым через данные

Миссия проекта Our World in Data, основанного экономистом Максом Розером, — сделать данные о ключевых мировых тенденциях доступными для всех. Розер вводит концепцию «повседневных трагедий» (everyday tragedies) — явлений, настолько масштабных и обыденных, что они ускользают от внимания новостных медиа. Примером может служить детская смертность: 16 000 детей умирают каждый день, но это не становится главной новостью. Только данные способны показать истинный масштаб таких проблем.

Розер также критикует СМИ за то, что во время пандемии они часто опускали важный контекст, приводя к дезинформации. Например, публиковались карты, показывающие, какие страны «пострадали больше всего», основываясь на количестве выявленных случаев COVID-19. Это в корне неверно, поскольку богатые страны, проводящие больше тестов, естественным образом выявляют больше случаев. Такие карты ложно предполагают, что пандемия сильнее ударила по богатым странам, в то время как настоящий кризис в более бедных странах, с меньшим объемом тестирования, остается невидимым.

Одной из важнейших областей, где данные напрямую влияют на нашу жизнь и благополучие, является наше здоровье.

--------------------------------------------------------------------------------

3. Жизненные показатели: Данные и здоровье

Этот раздел открывается глубоко личной историей Джорджии Лупи о ее борьбе с затяжным COVID. В отчаянной попытке взять болезнь под контроль, она начала скрупулезно отслеживать каждый симптом в огромной электронной таблице. Она фиксировала интенсивность боли, время появления новых симптомов, принимаемые лекарства, питание и данные с умных часов. Дни на ее «холсте данных» окрашивались в красный (плохо) и зеленый (хорошо), и красного было гораздо больше. Этот процесс, изначально дававший ощущение контроля, постепенно превратился в своего врага, заставляя ее постоянно концентрироваться на болезни.

Ключевой поворотный момент наступил, когда в состоянии крайнего отчаяния она решила изменить подход. С точки зрения анализа данных, она совершила методологический сдвиг: перешла от набора данных, состоящего из запаздывающих индикаторов (симптомов уже нанесенного вреда), к набору данных, состоящему из опережающих индикаторов (действий, отражающих прогресс). Вместо того чтобы отслеживать «плохое» (симптомы), она начала отслеживать «хорошее»: моменты улучшения, пусть и незначительные. Когда она смогла подняться по лестнице, прогуляться вокруг квартала, поспать всю ночь — все это стало новыми данными.

Главный вывод из этого опыта: то, какие данные мы решаем собирать и на какие обращаем внимание, формирует не только наше лечение, но и само восприятие благополучия. Мы обладаем выбором, на какой информации концентрироваться, и этот выбор имеет реальные последствия.

3.1. Дэвид Путрино: Слушать пациента

Нейробиолог Дэвид Путрино применяет инновационный подход к реабилитации пациентов с хроническими заболеваниями, такими как затяжной COVID. Он подчеркивает необходимость баланса между объективными биологическими данными (анализы, показания приборов) и субъективными данными, полученными от пациентов (patient-reported outcomes). В случае плохо изученных состояний, когда объективные тесты могут ничего не показывать, голос пациента и его описание симптомов часто оказываются важнее. Игнорирование этих данных может нанести вред.

Определение данных от Путрино: «любая информация, которую можно использовать для формирования или подкрепления мнения или для руководства к действию».

3.2. Бон Ку: Дизайн для здоровья и эмпатия

Врач и дизайнер Бон Ку продвигает концепцию «дизайна для здоровья» (Health Design), которая применяет творческие подходы из дизайна и архитектуры для решения системных проблем здравоохранения, например, переполненности отделений неотложной помощи.

Он рассматривает данные как абстрактные статистические показатели, которые «овеществлены в человеке». По его мнению, взаимодействие с одним конкретным пациентом у его постели порождает гораздо больше эмпатии и мотивации к действию, чем изучение больших наборов анонимных данных. Бон Ку критикует современную визуализацию данных в медицине, которая, по его словам, «застряла в версии 1.0» (таблицы и гистограммы) и не способна вызывать эмоциональный отклик, необходимый для стимулирования изменений. Возможно, «версия 2.0», о которой он говорит, могла бы позаимствовать идеи у других экспертов: например, рассматривать данные не как сухие отчеты, а как «поворотные точки сюжета», как предлагает Нареш Рамчандани, или как кодированную систему, подобную музыкальной нотации Нико Мьюли, которая оставляет пространство для человеческой интерпретации.

3.3. Эрик Топол: Пациент как драйвер своего здоровья

Кардиолог Эрик Топол видит будущее медицины в мире, где пациент становится главным действующим лицом. В этом будущем каждый человек агрегирует все свои данные — геном, микробиом, показатели с носимых сенсоров — и использует ИИ как «виртуального тренера» для управления своим здоровьем.

Этот подход кардинально меняет традиционную иерархию, где врач выступает в роли «хранителя информации». В новой модели врач становится наставником, обладающим мудростью и опытом, который помогает пациенту интерпретировать его собственные данные. Топол является активным сторонником «гражданской науки» (citizen science), что он продемонстрировал, написав влиятельную статью о затяжном COVID в соавторстве с самими пациентами.

Расширение прав и возможностей пациентов неразрывно связано с технологиями, которые лежат в основе сбора и анализа данных. Эти инструменты не только меняют медицину, но и переопределяют наши отношения с информацией в целом.

--------------------------------------------------------------------------------

4. Машинное мышление: Данные и технологии

Стремительное развитие технологий, особенно искусственного интеллекта, делает любые долгосрочные прогнозы практически бессмысленными — к моменту публикации они уже устаревают. В этом быстро меняющемся ландшафте ключевой тезис главы звучит как возвращение к основам: технология — это инструмент, а не самоцель. Ее главная задача — усиливать человеческую связь, а не заменять ее.

Этот принцип иллюстрируют три проекта авторов:

Building Hopes: Использование дополненной реальности (AR) для визуализации коллективных надежд на будущее в виде виртуальных «скульптур данных», которые пользователи могли размещать в реальном пространстве.
Friends in Space: Создание «межзвездной» социальной сети, которая позволяла людям на Земле эмоционально соединиться с астронавтом Самантой Кристофоретти во время ее миссии на МКС, отправляя ей «приветствия», когда станция пролетала над ними.
Plastic Air: Веб-приложение, которое визуализировало невидимую проблему микропластика в воздухе, делая ее ощутимой и реальной для пользователей.

4.1. Кейт Кроуфорд: Скрытые издержки ИИ

Исследовательница Кейт Кроуфорд формулирует провокационный, но точный аргумент: ИИ «не является ни искусственным, ни интеллектуальным». Она расшифровывает эту мысль, указывая на три скрытых аспекта:

1. Природные ресурсы: За работой ИИ стоят огромные затраты энергии и воды, необходимые для питания дата-центров.

2. Человеческий труд: Обучение моделей требует колоссального объема скрытой работы по разметке данных, часто выполняемой низкооплачиваемыми работниками.

3. Предвзятые данные: Обучающие наборы данных не являются нейтральными. Они кодируют мировоззрение своих создателей, определяя, что система «знает», а что игнорирует, и воспроизводя существующие в обществе предубеждения.

Кроуфорд также указывает на этический кризис, связанный с использованием текстов и изображений для обучения ИИ без согласия, упоминания авторства и компенсации (consent, credit, or compensation) создателям оригинального контента. Этот подход представляет собой разительный контраст с такими проектами, как US Trans Survey, о котором говорила Энди Марра, где данные собираются самим сообществом и для него, служа инструментом легитимизации, а не эксплуатации.

4.2. Джон Маэда: Данные на разных масштабах

Работа в сфере управления кризисами изменила взгляд дизайнера и технолога Джона Маэды на данные. Он вводит концепцию «низа пирамиды Маслоу»: в чрезвычайной ситуации эстетика уступает место прагматичной и ясной коммуникации. Когда речь идет о спасении жизни, сообщение должно быть максимально простым и понятным.

Маэда сопоставляет «плотные данные» (thick data) — небольшие по объему, но богатые контекстом и смыслом — с огромными масштабами данных, на которых работает современный ИИ. Он выдвигает тезис о том, что в эпоху ИИ, оперирующего сотнями тысяч гигабайт, человеческое понимание данных перестает быть релевантным. На первый план выходит то, как машины «метаболизируют» информацию. Человеческое мышление, по его словам, работает в «зоне понимания физиологических явлений в 2D, 3D, а иногда и в 4D пространстве». ИИ же оперирует на масштабе, где эти «представления о мире исчезают», обрабатывая информацию на недоступном для нас уровне.

4.3. Рефик Анадол: Данные как память и машинные галлюцинации

Медиа-художник Рефик Анадол придерживается уникальной художественной философии, рассматривая данные как «форму памяти» — коллективной памяти человечества.

Его творческий процесс заключается в использовании огромных цифровых архивов (например, всей коллекции музея МоМА) для обучения ИИ. Затем обученная модель генерирует постоянно меняющиеся, текучие «скульптуры данных», которые представляют собой визуализацию скрытых связей внутри архива.

Анадол задает ключевые вопросы, которые определяют его практику: «Если машина может учиться, может ли она мечтать? Может ли она галлюцинировать?». Он видит в «машинных галлюцинациях» — непредсказуемых и эстетически новых образах, создаваемых ИИ, — гораздо больший творческий потенциал, чем в простом подражании реальности.

Если ИИ и данные меняют технологии, переосмысливая даже наши представления о памяти и познании, как они влияют на самое человеческое из проявлений — творчество?

--------------------------------------------------------------------------------

5. Рисуя по номерам: Данные и творчество

Представление о том, что данные и творчество являются противоположностями — логика против интуиции, структура против свободы — является глубоким заблуждением. Художники всегда работали с числами, правилами и системами. Джаспер Джонс превращал цифры в живописные композиции, Сол Левитт создавал свои настенные рисунки на основе строгих инструкций, а пионер компьютерного искусства Вера Мольнар использовала алгоритмы для генерации абстрактных форм.

В последние годы возник феномен «дата-арта», где данные становятся не просто инструментом, а явным исходным материалом. Здесь важно провести различие: если цель утилитарной информационной графики и дизайна данных — ясно донести информацию, то смысл дата-арта может быть намеренно неоднозначным, оставляя пространство для интерпретации зрителем.

Авторы стремятся вывести данные за пределы музея в реальный мир. В проекте The Book of Life Джорджия Лупи зафиксировала 40 лет своей жизни в 14 496 стежках на бумаге, превратив личные данные в медитативный физический объект. В коллаборации с брендом & Other Stories данные о жизни выдающихся женщин — Ады Лавлейс, Рэйчел Карсон и Мэй Джемисон — были превращены в вышивку, принты и узоры на одежде, позволяя «носить данные» и истории, которые за ними стоят.

5.1. Паола Антонелли: Данные как музейный экспонат

Куратор МоМА Паола Антонелли одной из первых начала приобретать визуализации данных для коллекции музея. Ее критерии отбора включают формальное намерение (это не просто случайный график), функциональность (он выполняет свою задачу) и ответ на ключевой вопрос: «потерял бы мир что-то, если бы этого объекта не существовало?».

Для Антонелли данные — это «материал» (a material), подобный глине или краске, из которого художники и дизайнеры могут черпать вдохновение. Роль хорошей визуализации данных, по ее мнению, заключается в том, чтобы «раскрывать или обнажать что-то о мире», что иначе осталось бы скрытым от нашего взгляда.

5.2. Экене Иджеома: Искусство в масштабе несправедливости

Художник Экене Иджеома использует данные и географию не для дидактики, а для поэтического переосмысления острых социальных проблем, таких как миграция, расовое неравенство или доступ к здравоохранению. В то время как Адам Грант советует начинать с данных и затем находить иллюстрирующие их истории, практика Иджеомы предлагает продуктивное напряжение: он начинает с социальной проблемы (истории) и использует данные как «способ видения», чтобы переосмыслить ее.

Он разделяет идею, заимствованную у Эдриенн Мари Браун, о том, что мы находимся в «битве воображения» (imagination battle). Сухие отчеты и статистика редко способны изменить укоренившиеся культурные нарративы. Искусство же, обращаясь к эмоциям и воображению, способно это сделать. Иджеома утверждает: «у нас есть все необходимые данные для изменений». Проблема не в нехватке информации, а в том, как она воспринимается, ценится и уважается обществом.

5.3. Нико Мьюли: Музыкальная нотация как код

Композитор Нико Мьюли проводит прямую аналогию между музыкальной нотацией и данными. Нотация — это кодированная система для передачи информации (мелодии, ритма, динамики), которая при этом оставляет значительное пространство для интерпретации исполнителем. Один и тот же нотный текст может звучать совершенно по-разному в зависимости от того, кто его исполняет.

Его творческий процесс часто начинается с визуализации общих форм и структур — своего рода «улья» или архитектурного плана. Внутри этой заранее определенной структуры он позволяет себе спонтанное и свободное творчество. Для Мьюли данные — это «информация в контексте, ожидающая своего упорядочивания».

5.4. Соугвен Чунг: Сотворчество человека и машины

Художница Соугвен Чунг создала уникальную практику, в которой она рисует в сотрудничестве с роботизированными системами, известными как D.O.U.G. (Drawing Operations Unit Generation). Эти роботы обучены на ее собственных жестах, движениях и даже биометрических данных (например, мозговых волнах во время медитации).

Она критически относится к термину «коллаборация» в контексте генеративного ИИ. По ее мнению, простое использование текстового промпта для создания изображения не является подлинным сотворчеством, поскольку в этом процессе отсутствует взаимный обмен и адаптация.

Для Чунг данные — это материал для работы, похожий на краску или глину, а также фреймворк для общения с вычислительными системами. Работа с личными, телесными данными для нее является формой глубокой саморефлексии.

--------------------------------------------------------------------------------

Заключение: Как говорить на языке данных

Разговоры с экспертами показывают, что единого определения данных не существует. Это изменчивый, многогранный и глубоко человеческий феномен. Вместо того чтобы пытаться дать ему окончательное определение, полезнее сформулировать практические принципы, которые помогут осмысленно работать с данными в современном мире. Это и есть основы «языка данных».

Вот девять ключевых принципов, которые синтезируют главные идеи книги:

1. Начинайте с вопросов Хорошие данные рождаются из хороших вопросов. Прежде чем собирать информацию, спросите себя: что именно я хочу узнать? Где в этих цифрах скрыто человеческое измерение? Позвольте вашему любопытству направлять процесс.

2. Видьте лес, считайте деревья Любые «большие данные» состоят из множества малых. Анализ агрегированных данных помогает увидеть общую картину, но именно отдельные точки данных — индивидуальные истории — по-настояшему раскрывают суть явления. Важны оба масштаба.

3. Ищите контекст Точка данных подобна фотографии — это лишь срез реальности в конкретный момент времени. Чтобы понять полную историю, нужно расширить рамку и увидеть, что осталось за кадром. Контекст — это ключ к глубокому пониманию.

4. Примите неизвестное Данные часто ассоциируются с определенностью, но то, чего мы не знаем, может быть не менее важным. Пробелы, пропуски и неточности в данных — это тоже данные, и их следует признавать и учитывать.

5. Цените доступность, а не простоту Современная культура одержима простотой. Но жизнь сложна, и самые мощные данные предоставляют доступ к этой сложности, а не скрывают ее. Не бойтесь многослойности, если она помогает раскрыть правду.

6. Найдите историю в цифрах и цифры в истории Данные и нарратив — две стороны одной медали. Истории придают цифрам эмоциональный вес, а цифры придают историям достоверность. Используйте и качественную, и количественную информацию, чтобы рассказывать убедительные истории.

7. Сохраняйте контроль Данные создают иллюзию всезнания, что может привести к желанию измерить все подряд. Но больше данных — не значит лучше. Определите, что для вас действительно важно, и используйте данные как инструмент для фиксации именно этого.

8. Используйте весь свой словарный запас При визуализации данных отталкивайтесь не от цифр, а от смысла, который вы хотите передать. Это освободит вас от стандартных шаблонов и позволит найти наиболее выразительное и запоминающееся визуальное решение. Ищите баланс между прагматизмом и поэзией.

9. Заканчивайте вопросами Данные — это не конец, а начало диалога. Они никогда не бывают абсолютно объективными, поскольку за ними всегда стоят человеческие решения. В мире, который все больше полагается на «объективные» цифры, наша задача — постоянно ставить под сомнение их беспристрастность.

В современном мире требуется не просто базовая грамотность, а свободное владение языком данных. Только так мы сможем вести осмысленный, критический и продуктивный диалог о нашем общем будущем.