Социология количественной оценки
Социология как квантификации — это исследование квантификации самостоятельного социологического феномена. [1]
Содержание
[ редактировать ]Согласно обзору, опубликованному в 2018 году [2] Социология количественной оценки — это расширяющаяся область, которая включает в себя литературу о количественном Я , алгоритмах, [3] и о различных формах показателей и индикаторов. [4] [5] К более ранним работам, которые можно отнести к тому же заголовку, относятся « » Теодора Портера Доверие к числам , [6] работы французских социологов Пьера Бурдье [7] [8] и Ален Дерозьер , [9] и классические работы по теории вероятности Яна Хакинга [10] и Лоррейн Дастон . [11] Дисциплина получила распространение из-за растущей важности и объема количественной оценки. [2] его отношение к экономике конвенций, [12] и восприятием его опасностей как оружия угнетения, [3] [5] или как средство для достижения нежелательных целей. [5] [13]
Для Салли Энгл Мерри количественная оценка — это технология контроля, но будет ли она реформистской или авторитарной, зависит от того, кто ее использовал и с какой целью. [14] «Управление численностью» рассматривается юристом Аленом Супио как отрицание цели управления на основе справедливых законов и вместо этого отстаивание достижения измеримых целей. По мнению Супиота, нормативное использование количественной оценки экономики не оставляет странам и экономическим субъектам другого выбора, кроме как грубо попирать социальное законодательство и присягать на верность более сильным державам. [15]
Французское движение « статактивизм » предлагает бороться с числами числами под лозунгом «новое число возможно». [7] С другой стороны, алгоритмическая автоматизация рассматривается Аароном Бастани как инструмент освобождения . [16] стимулируя дискуссию о цифровом социализме . [17] [18] По мнению Эспеланда и Стивенса [1] этика количественной оценки естественным образом произошла бы от социологии количественной оценки, особенно в эпоху, когда демократия, заслуги, участие, подотчетность и даже «справедливость» считаются лучше всего обнаруживаемыми и оцениваемыми через цифры. Андреа Менникен и Венди Эспеланд представляют обзор (2019 г.) основных опасений по поводу «растущего распространения количественной оценки во все сферы, в том числе в личную жизнь людей». [19] Эти авторы обсуждают новые модели видимости и неясности, создаваемые количественными технологиями, как они влияют на отношения власти и как неолиберальные режимы количественной оценки способствуют «экономизации», когда «отдельные лица, виды деятельности и организации конституируются или оформляются как экономические субъекты и субъекты». ." В 2022 году Менникен и Роберт Сале подготовили совместный сборник под названием « Новая политика чисел: утопия, доказательства и демократия» . [20] с вкладом, охватывающим исследования государственного управления Фуко , которые впервые процветали в англоязычном мире, и исследования государственной статистики, известные как «экономика конвенций», развивавшиеся в основном в INSEE во Франции. Темой, которую рассматривают несколько авторов, является взаимосвязь между количественной оценкой и демократией с режимами алгоритмического управления. [21] и искусственный интеллект, представляющий угрозу демократии и демократическим агентствам. [22] [23]
Математическое моделирование представляет собой область интересов социологии количественной оценки. [24] а более активное использование математических моделей в связи с пандемией COVID-19 спровоцировало дискуссию о том, как общество использует модели. Родс и Ланкастер говорят о «модели как об общественных проблемах» [25] и, начиная с моделей как пограничных объектов, необходимо улучшить отношения между моделями и обществом. Другие авторы предлагают пять принципов, позволяющих моделям служить обществу, исходя из того, что моделирование — это социальная деятельность. [26] Модели как посредники между «теориями» и «миром» обсуждаются в книге, написанной несколькими авторами под редакцией Мэри С. Морган и Маргарет Моррисон. [27] которые предлагают несколько примеров из физики и экономики. Более ранняя работа Моргана предлагает элементы истории и социологии моделирования в экономике и эконометрике. [28]
Ссылки
[ редактировать ]- Алгоритмическая Лига Справедливости.
- Кардиффский университет: «Лаборатория правосудия в отношении данных», Школа журналистики, СМИ и культуры.
- Французский национальный исследовательский институт устойчивого развития: «Проект SSSQ – Общество социальных исследований количественной оценки.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б В. Н. Эспеланд и М. Л. Стивенс, «Социология количественной оценки», Eur. Ж. Социол., вып. 49, нет. 3, стр. 401–436, 2008 г.
- ^ Jump up to: а б Э. Попп Берман и Д. Хиршман, «Социология количественной оценки: где мы сейчас?», Contemp. Социол., вып. 47, нет. 3, стр. 257–266, 2018 г.
- ^ Jump up to: а б К. О'Нил, Оружие математического разрушения: как большие данные увеличивают неравенство и угрожают демократии. Издательская группа Random House, 2016.
- ^ В. Н. Эспеланд и М. Саудер, Машины тревоги: академические рейтинги, репутация и подотчетность. Фонд Рассела Сейджа, 2016.
- ^ Jump up to: а б с Дж. З. Мюллер, Тирания метрик. Издательство Принстонского университета, 2018.
- ^ Теодор Портер , Доверие к цифрам: стремление к объективности в науке и общественной жизни . Издательство Принстонского университета, 1996.
- ^ Jump up to: а б Брюно И., Дидье Э., Превье Ж. Статактивизм. Как бороться с цифрами. Париж: Зоны, Ла Декуверт, 2014.
- ^ Робсон, К., Сандерс, К. (ред.), 2009. Теория количественной оценки: Пьер Бурдье. Спрингер.
- ^ Дерозьер, А., 1998. Политика больших чисел: история статистических рассуждений . Издательство Гарвардского университета.
- ^ Хакерство, И., 1990. Укрощение случая. Издательство Кембриджского университета
- ^ Дастон, Л., 1995. Классическая вероятность в эпоху Просвещения. Издательство Принстонского университета.
- ^ Роберт Сале, 2012. Количественная оценка и экономика конвенции. Хист. Соц. Рез. 37, 55–63.
- ^ Теодор Портер , «Забавные числа», Cult. Несвязанный, том. 4, стр. 585–598, 2012 г.
- ^ Салли Энгл Мерри, 2016, Соблазн количественной оценки: измерение прав человека, гендерного насилия и торговли людьми в целях сексуальной эксплуатации, издательство Чикагского университета.
- ^ Ален Супио , Управление в цифрах: создание правовой модели лояльности. Издательство Оксфордского университета, 2007.
- ^ А. Бастани , Полностью автоматизированный капитализм роскоши: манифест . Нью-Йорк: Версо, 2019.
- ^ Дж. Мостафа, «Революция не будет автоматизирована», Sydney Review of Books, июль 2019 г ..
- ^ Е. Морозов, «Цифровой социализм? Дебаты о вычислениях в эпоху больших данных», новый левый преподобный, вып. 116/117, стр. 33–68, 2019.
- ^ Менникен, Андреа и Венди Нельсон Эспеланд. 2019. «Что нового в числах? Социологические подходы к изучению количественной оценки». Ежегодный обзор социологии 45 (1): 223–45. https://doi.org/10.1146/annurev-soc-073117-041343 .
- ^ Менникен, Андреа и Роберт Сале. 2022. Новая политика чисел: утопия, доказательства и демократия . Пэлгрейв Макмиллан.
- ^ Супио, Ален. 2015. Управление в цифрах. Париж: Файард. https://www.fayard.fr/sciences-humaine/la-gouvernance-par-les-nombres -9782213681092 .
- ^ Сале, Роберт. 2022. «La Donnée n'est Pas Un Donné: статистика, количественная оценка и демократический выбор». В «Новой политике чисел: утопия, доказательства и демократия», Андреа Менникен и Робер Сале, 379–415. :: Утопия, доказательства и демократия. Пэлгрейв Макмиллан.
- ^ Маккуиллан, Дэн. 2022. Сопротивление искусственному интеллекту: антифашистский подход к искусственному интеллекту . Издательство Бристольского университета. https://www.amazon.es/Resisting-AI-Anti-fascist-Artificial-Intelligence/dp/1529213495 .
- ^ Морган, Мэри С. и Маргарет Моррисон, ред. 1999. Модели как посредники: перспективы естественных и социальных наук . Кембридж; Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
- ^ Т. Роудс и К. Ланкастер, «Математические модели как общественные проблемы в борьбе с инфекцией COVID-19: следуя цифрам», Heal. Социал. Ред., стр. 1–18, май 2020 г.
- ^ А. Салтелли, Г. Баммер, И. Бруно, Э. Чартерс, М. Ди Фьоре, Э. Дидье, В. Нельсон Эспеланд, Дж. Кей, С. Ло Пиано, Д. Мэйо, Р. Дж. Пилке, Т. Порталури , Т.М. Портер, А. Пюй, И. Рафолс, Дж. Р. Равец, Э. Рейнерт, Д. Саревиц, П. Б. Старк, А. Стирлинг, П. ван дер Слейс, Йерун П. Винейс, Пять способов гарантировать, что модели служат обществу: плакат, Nature 582 (2020) 482–484.
- ^ Морган, М.С., Моррисон, М. (ред.), 1999. Модели как посредники: перспективы естественных и социальных наук . Издательство Кембриджского университета, Кембридж; Нью-Йорк.
- ^ Морган, Мэри С. 2012. Мир в модели: как работают и думают экономисты. Новое издание. Кембридж; Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.