Antropologia internetu

O zjawiskach zachodzących w internecie i interakcjach między jego użytkownikami opowiada prof. dr hab. Dariusz Jemielniak, wiceprezes Polskiej Akademii Nauk.

Zdobył pan dwie habilitacje w stosunkowo krótkim czasie, co jest dosyć nietypowe. Najpierw było zarządzanie, a potem socjologia, zgadza się?

DARIUSZ JEMIELNIAK: To prawda. Doktorat obroniłem w 2004 roku, habilitację uzyskałem w 2009 roku, oba stopnie z zarządzania, a tytuł profesora w tej dziedzinie w 2014 roku. Po kolejnych 4-5 latach stwierdziłem, że warto zdobyć jeszcze jeden stopień z zupełnie innej dziedziny, stąd habilitacja z socjologii. Oczywiście późniejsze przyjęcie do Polskiej Akademii Nauk było dla mnie największym wyróżnieniem z tej kategorii.

Dlaczego zdecydował się pan studiować zarządzanie i jak przebiegała pana ścieżka kariery zawodowej?

Zarządzanie zainteresowało mnie, ponieważ chciałem studiować coś, co łączy różne dziedziny i dyscypliny. Przez chwilę studiowałem dziennikarstwo i nawet przez długi czas myślałem, że zostanę dziennikarzem. W liceum pisałem sporo, a na studiach pracowałem w redakcji. Prowadziłem codzienny serwis informacyjny dla czasopisma „Enter”. Pisałem recenzje programów oraz artykuły związane z edukacją i IT dla takich czasopism jak „Gazeta Wyborcza”, „Enter”, „PC Kurier”. Po pewnym czasie stwierdziłem, że dziennikarstwo jest dla mnie za proste i niezbyt interesujące. Więc rozpocząłem studia na Wydziale Zarządzania na Uniwersytecie Warszawskim, co wciągnęło mnie w tę dziedzinę. Po ukończeniu studiów chciałem pracować naukowo i zastanawiałem się, która uczelnia byłaby odpowiednia. Akademia Leona Koźmińskiego wydała mi się ciekawym miejscem pracy, ponieważ w przeciwieństwie do wielu uczelni publicznych oferowała nie tylko stypendium doktorskie, lecz także jednocześnie normalne zatrudnienie, co uważam za standard cywilizacyjny, który wciąż nie jest powszechnie realizowany na uczelniach publicznych.

Wykorzystuje pan w swojej pracy różne dziedziny nauki, łącząc specyficzną wiedzę i umiejętności. Z jakiej dziedziny prowadzi pan badania?

Trzeba przyznać, że czasem etykiety mogą być mylące. To, co robię, obejmuje obszary socjologii, zarządzania, nauk o komunikacji, informacji, antropologii, a nawet nauk o zdrowiu. Wszystkie te dziedziny w pewnym stopniu koncentrują się na badaniu ludzi i społeczności w internecie, analizując ich samoorganizację za pomocą technologii informatycznych, często z dodatkowym uwzględnieniem ich działań. Na przykład czy dana społeczność organizuje się, by dzielić się wiedzą, czy może by negować konsensus klimatyczny. To wszystko wpisuje się w obszar zarządzania, socjologii i nauki o komunikacji w zależności od perspektywy. Ostatecznie to wybór literatury i czasopisma, do którego jest kierowany tekst, decyduje o jego klasyfikacji.

Znany cytat przypisywany sławnemu ekonomiście i laureatowi Nagrody Nobla, Paulowi Samuelsonowi, sugeruje, że ekonomia prędzej czy później zawsze sprowadza się do psychologii. Czy zatem możemy przez analogię powiedzieć, że zarządzanie prędzej czy później zawsze sprowadza się do socjologii?

W Stanach Zjednoczonych jest taki dowcip: jaka jest różnica między osobą zajmującą się zarządzaniem a osobą zajmującą się socjologią organizacji? Odpowiedź brzmi: 30 tysięcy dolarów rocznie. Oczywiście socjologowie mają tendencję do myślenia, że wszystko sprowadza się do socjologii. Myślę, że koledzy i koleżanki z zarządzania by się z tym nie zgodzili. Zarządzanie jest specyficzną i odrębną dyscypliną naukową, która wykorzystuje dorobek socjologii, psychologii, filozofii, antropologii, ekonomii, finansów, by lepiej zrozumieć organizacje i sposób organizowania się ludzi. To jest wyższy poziom organizacji niż ten, który interesuje psychologów, ale niższy niż ten, który interesuje socjologów. Socjologia koncentruje się na analizie społeczeństwa, ale mamy też socjologię pracy, organizacji oraz wybitnych socjologów i socjolożki zajmujących się podobnymi zagadnieniami co badający zarządzanie.

Jednym z problemów polskiej nauki jest to, że przywiązujemy zbyt dużą wagę do podziałów na dyscypliny. To nie ma sensu. Przykładem jest Berkman-Klein Center (BKC) na Harvardzie, gdzie pracuję. Są tam profesorowie prawa (np. Yochai Benkler), którzy zajmują się internetem, publikując głównie na temat jego regulacji, a nie klasycznej analizy prawnej. To pokazuje, że etykiety są tylko umowne.

Z tego, co rozumiem, w BKC to jest właściwie norma. Ten ośrodek zaczynał jako centrum prawnicze. Czy teraz trudno go jednoznacznie sklasyfikować?

Przez wiele lat BKC było związane ze Szkołą Prawa, a teraz jest samodzielną jednostką na uczelni. Ma specyficzny charakter, przyciąga osoby zainteresowane regulacjami i polityką, a także hackingiem, społecznym rozumieniem technologii, antropologią i innymi dziedzinami. Etykiety typu „zarządzanie” czy „socjologia” są dla mnie nieistotne. Ważne jest, czy możemy się wzajemnie inspirować i czy mamy coś do powiedzenia.

Takie terminy jak „antropologia internetu” czy „socjologia internetu” brzmią dość egzotycznie. Na czym one polegają?

Antropologia internetu wykorzystuje dorobek antropologii, głównie obserwacje i badania terenowe, by zgłębiać ludzką interakcję w sieci oraz sposób, w jaki korzystają z niego. Terminologia obejmuje różne pojęcia, np. antropologię wirtualną, która koncentruje się na badaniach przeprowadzanych za pomocą internetu, oraz antropologię cyfrową, która może również obejmować tradycyjne wywiady twarzą w twarz, oprócz badań internetowych. W gruncie rzeczy socjologia internetu i antropologia internetu wykorzystują zasoby tych dziedzin nauki do badania tego nowego fenomenu oraz sposobu, w jaki ludzie uczestniczą w tej nowej rzeczywistości.

Czy mógłby pan przedstawić więcej szczegółów na temat swoich wcześniejszych badań?

Rozpocząłem swoją karierę jako antropolog organizacji, a tematem mojej rozprawy doktorskiej była antropologia organizacji, skupiająca się na kulturze zawodowej informatyków. Badałem, jak zachowują się oni w środowisku korporacyjnym, dlaczego np. mają specyficzny dress code, unikając noszenia garniturów i krawatów, i co skłania ich do zostawania w pracy po godzinach. Interesowały mnie również kwestie związane z postrzeganiem czasu i nagradzaniem za poświęcenie, a nie za wykonywanie rutynowych obowiązków. To obszary, gdzie stykają się socjologia zawodu, profesji i zarządzania.

Później, będąc na Wydziale Antropologii Uniwersytetu Cornell, na stypendium Fulbrighta w 2004 roku, prowadziłem badania wśród informatyków pracujących w różnych organizacjach. Stopniowo zacząłem interesować się badaniami wykraczającymi poza tradycyjne ramy. Podczas pracy na Berkeley, około 2008 roku, zdałem sobie sprawę, że warto badać inne społeczności online. Zainteresowanie Wikipedią przyniosło pomysł na wykorzystanie metodyki antropologicznej do badania kultury wikipedystów i procesu tworzenia wiedzy w sieci – co zaowocowało moją książką Common Knowledge?, pierwszą na świecie etnografią Wikipedii, wydaną przez Stanford University Press.

Od tamtego czasu kontynuowałem badania, zgłębiając nie tylko funkcjonowanie Wikipedii, lecz także poszukując nowych obszarów. Przeanalizowałem m.in. społeczność open source software, co ostatecznie doprowadziło mnie do wniosku, że choć antropologia jest cenna, to uwiarygodnienie wyników i pełniejsze zrozumienie badanych zjawisk warto osiągnąć przez wykorzystanie także data science – czyli badań ilościowych na dużych zbiorach danych. Te refleksje znalazły się w książce Thick Big Data: Doing Digital Social Sciences, wydanej przez Oxford University Press. Argumentuję w niej, że antropologia doskonale współgra z badaniami data science – co początkowo może wydawać się sprzeczne. Antropologia może uwiarygodnić wyniki badań data science, dodając kontekst, a data science może skrócić czas potrzebny na wstępne badania terenowe, pozwalając na lepsze zrozumienie wybranych fenomenów.

Wydaje się, że to są dziedziny, które trudno połączyć. Jak pan tego dokonał?

Jeden z kryzysów antropologii obecnie polega na tym, że ludzie w nią zazwyczaj nie wierzą. Wyniki pracy antropologicznej to w sumie tylko pewna narracja, pewna opowieść. Ktoś gdzieś poszedł, zobaczył, porozmawiał z kilkoma osobami, ale dlaczego mielibyśmy ich konkluzjom wierzyć? Jednak data science przeżywa podobny kryzys, choć może mniej zauważalny. Po pierwsze, często mamy do czynienia z fałszywymi korelacjami, czyli przypadkowymi powiązaniami. Po drugie, często mamy wynik, ale brak kontekstu. Choć dostajemy wyniki z dużych zbiorów danych, to nie wiemy, skąd się one wzięły. Na przykład w badaniach serwisu randkowego OkCupid zauważono, że wiele powszechnych przekonań na temat rasizmu w Stanach trzeba mocno zrewidować. Badania rasizmu często polegają na ankietach i wywiadach, jednak analizując dane z OkCupid, czyli z kim tak naprawdę ludzie chcą się umówić na randkę i jakie warunki stawiają, otrzymujemy zupełnie inne wnioski. Czyli rasizm nadal istnieje w społeczeństwie amerykańskim, a badania ilościowe mogą to udowodnić. Jednak pytanie, dlaczego rasizm występuje i skąd się bierze, to już kwestia do zbadania pod kątem jakościowym.

Jak przeprowadza się badania z dziedziny antropologii internetu? I jakie to daje praktyczne korzyści?

Na przykład analizując milion tweetów z określonym hashtagiem, możemy wybrać tysiąc najpopularniejszych i skupić się na ich jakościowej analizie. Inny przykład to social network analysis, gdzie badamy, jak są z sobą powiązane konta, kto lajkuje kogo, innymi słowy, kto sobie nawzajem podbija popularność. W ten sposób powstają różnego rodzaju sieci, np. emergentne, w których możemy dostrzec istnienie potencjalnych sieci płatnych dezinformatorów, a także bardziej autentyczne, które jednak wykorzystują automatyczne podbijanie sobie nawzajem popularności. Podczas badania publikacji na temat szczepionki AstraZeneca wspólnie z moim doktorantem dokonaliśmy odkrycia dotyczącego dezinformacji. Zauważyliśmy również, że Komisja Europejska korzystała z narzędzi automatycznego polubiania sobie nawzajem informacji dotyczących zdrowia publicznego. Mając szlachetny cel, jednak korzystano z narzędzi kojarzonych z dezinformacją po to, by zwiększyć swoje zasięgi. Ich cel był taki sam jak w przypadku dezinformacji, choć oczywiście ich intencje były wręcz przeciwne. Metoda zwiększania zasięgu była jednak identyczna. Analiza jakościowa jest żmudna i czasochłonna. Dlatego analizę ilościową wykonuje się na początku, żeby skrócić ścieżkę, co pozwala na wybór tego, co warto badać dogłębnie.

To brzmi jak statystyka, tylko na dużej ilości danych.

Statystyka jest metodą wykonywania operacji matematycznych, by dostrzec specyficzne zależności. W przypadku data science jednak niekoniecznie musi to być pogłębiona statystyka. Przykładem może być analiza języka używanego w tweetach. Badania nad ruchem zwanym Men Going Their Own Way (MGTOW) oraz tweetami z hashtagiem #feminizm pokazują, że w tweetach MGTOW znacznie częściej używa się języka „oni”, „one” niż „my”. To nie jest zaawansowana analiza statystyczna, lecz prosta ilościowa analiza częstości użycia słów, która pokazuje istotne różnice retoryczne.

Czy w trakcie swoich badań zdarzyły się sytuacje, które pana zaskoczyły? Jeden z przykładów dotyczy Wikipedii. Często mówi się, że ludzie edytują Wikipedię z altruistycznych pobudek. Jednak moje badania pokazują, że konflikty i niezgody bardzo często są świetnym motorem napędowym do tworzenia wartościowych treści. Ludzie dosyć często edytują Wikipedię, by udowodnić swój punkt widzenia w dyskusji. Struktura Wikipedii wymusza dodawanie źródeł i umiejętne argumentowanie, co prowadzi do powstawania coraz lepszych haseł. Najlepiej napisane hasła to te, które są kontrowersyjne, dotyczą np. aborcji, George’a W. Busha czy homeopatii, ponieważ wywołują intensywne dyskusje.

Jak łączą się antropologia organizacji i społeczności online z badaniami nad Wikipedią? Czy to antropologia i zarządzanie naprowadziły pana na Wikipedię i społeczności internetowe, czy odwrotnie?

Przez 10 lat zajmowałem się antropologią organizacji, czyli badaniem ludzi w miejscach pracy. Później poszukiwałem nowego pola badawczego i zacząłem edytować Wikipedię, początkowo bez intencji badawczych. Po pewnym czasie stwierdziłem, że poświęcam na to na tyle dużo czasu, że warto uczynić z tego projekt badawczy. Tak więc moje zainteresowania badawcze Wikipedią wynikły z mojej aktywności hobbystycznej jako wikipedysty, a nie odwrotnie.

Zatem gdy mamy społeczności w internecie lub komunikujące się elektronicznie, to otwiera nowe możliwości badań. Można analizować elektroniczne ślady pozostawione przez ludzi i je przetwarzać?

Tak, częściowo. Jest jednak jedno zastrzeżenie: zbieranie elektronicznych śladów nie daje nam pełnego obrazu interakcji między ludźmi tak, jakbyśmy byli tam na miejscu. Tempo i kolejność interakcji są istotne, a często trudno je odtworzyć z archiwów. Badania etnograficzne, oparte na uczestnictwie w czasie rzeczywistym, są bardziej wartościowe. Badania archiwalne są mniej precyzyjne.

Często mówi się, że współpraca online jest bardziej egalitarna, ale badania pokazują, że nie zawsze tak jest jak w Wikipedii. Czy taki wniosek nie wynika stąd, że mamy więcej możliwości badania tych zjawisk, a nie samego zjawiska współpracy?

Współczesny kapitalizm promuje indywidualne osiągnięcia, ale społeczeństwo współpracy zawsze istniało. Warto podkreślić, że społeczeństwo współpracy nie polega jedynie na dążeniu do indywidualnego sukcesu, lecz również na cieszeniu się wspólnymi działaniami. I rzeczywiście obserwujemy wzrost tej skłonności do współpracy, zwłaszcza dzięki technologii. W książce z Aleksandrą Przegalińską pokazujemy, że dzięki technologii współpraca zyskała nowy wymiar. Z jednej strony internet umożliwia organizowanie się ludzi w nowe, często nieformalne struktury, jak społeczności antyszczepionkowe. Takie grupy potrafią się skutecznie samoorganizować, potwierdzając swoje przekonania. Z drugiej sieć pozwala na współdzielenie wiedzy i tworzenie wartościowych zasobów takich jak Wikipedia.

Jakie są pana nowe pomysły badawcze?

Obecnie zarządzam trzema dużymi grantami, co umożliwia mi prowadzenie badań. Pierwszy to MedFake, finansowany przez Ministerstwo Zdrowia w ramach NCBR, który bada przyczyny odmowy szczepień obowiązkowych i zwalczanie dezinformacji antyszczepionkowej. Drugi projekt, NCN-owski OPUS, dotyczy dezinformacji klimatycznej i ma odpowiedzieć na pytanie, dlaczego ludzie negują zmiany klimatyczne wywołane przez człowieka. Trzeci projekt, NCN-owski Maestro, koncentruje się na sieciach dezinformacyjnych, badając dezinformatorów zarówno tych amatorskich, jak i zawodowych. W przyszłości chciałbym zrozumieć, jak ludzie tworzą wiedzę i antywiedzę w internecie. Planuję badać różnice między ludźmi tworzącymi wartościowe zasoby, jak wikipedyści, a tymi promującymi teorie spiskowe, jak płaskoziemcy. To pozwoli zrozumieć motywacje i uzasadnienia tych działań.

Teorie pseudo-naukowe to interesujący temat. Dziwi nas, że ludzie wciąż wierzą w płaską Ziemię i wyznają kreacjonizm. Jak się przed tym uchronić?

Ruch kreacjonistyczny i płaskoziemców to radykalny przykład przekłamywania, ale podobne mechanizmy działają w innych dziedzinach. Ludzie często ufają informacjom od znajomych lub z internetu bardziej niż ekspertom, dotyczy to zdrowia czy uprawianiu sportu. To powszechne zjawisko, które również badam. Ważne jest krytyczne myślenie i umiejętność wykrywania dezinformacji. Musimy nauczyć się rozróżniać rzetelną wiedzę od tej fałszywej. To temat rzeka, który będzie coraz bardziej istotny dla nas jako społeczeństwa.

Rozmawiali Jolanta Iwańczuk, Daniel Sax

• Nauki humanistyczne i społeczne
• Polska Akademia Nauk
• popularyzacja