Вчерашний семинар представлял доклад «На свалке истории: цифровой архив науки и его интерпретации». Докладчик — Алина Волынская, исследовательница истории науки и медиа, постдок в Политехнической школе Лозанны и в Люксембургском центре современной и цифровой истории.

В данном случае предмет исследования Алины — так называемые научные остатки. Это такие объекты, которые когда-то использовались в производстве знания, потом утратили значение и были забыты, но спустя время реабилитированы как артефакты истории науки. Один из вопросов к такого рода данным («посредством превращения в мусор они обретают новую ценность, архивную и историческую»): как интерпретировать это прошлое и какой потенциал у такого метода?

Докладчик рассказала о том, как начал собираться такой материал. В 1960-е годы, когда один за другим умерли Эйнштейн, Шрёдингер и Бор (у которых толком не взято ни одного интервью), Томас Кун поехал по Европе собирать архив квантовой физики. В 1980-е проявился интерес к научной повседневности, и околонаучные данные начали накапливаться в разных форматах. Чаще — не в традиционных архивах; там у каждого объекта есть своё место в общем порядке, в определённом фонде, что гарантирует аутентичность и достоверность объекта. И традиционный архив устроен топографически, поиск документа в нём схож с археологическими раскопками: у каждого предмета своя глубина нахождения.

Научные же остатки представлены преимущественно в цифровых архивах, где каждый объект — не часть целого, а дискретная единица, которую встраивают в контекст той или иной поисковой системы. Порядок в цифровом архиве мобильный, он зависит от того, какие связи вы устанавливаете между артефактами.

В качестве примера Алина привела газетную вырезку об одном из исследователей инсулина Ф. Бантинге. В традиционном архиве она хранится в строго определённом фонде (про инсулин). А в цифровом может появляться в самых разных контекстах (статьи про исследователей, статьи за определенный период и др.)

В своей научной работе А. Волынская изучила корпус из 118 архивных коллекций, каждую описала с помощью 100 дескрипторов. И говоря о том, какие интерпретации цифровых объектов возможны, рассмотрела три сюжета (или три кейса): как остаткам науки присваивается значение; как моделирование архива может стать методом исторического исследования; что меняется при переносе информации из прошлого в настоящее.

Визуально большинство цифровых архивов имеет интерфейс, подобный онлайн-магазину, типа Amazon. Это панорама объектов, расположенных в соответствии с определённым ритмическим рисунком («как орнамент»). Подобные интерфейсы уже встроены в бесплатные версии по составлению цифровых архивов.

Такая репрезентация предполагает стандартизацию артефактов и подчёркивает идею массы вещей в противовес индивидуальной важности и общности. Здесь важно разнообразие, которым можно оперировать.

Если традиционно мы привыкли думать, что историк копает всё глубже и глубже, то цифровой архив меняет этот взгляд. Здесь нет глубины: пачка сигарет соседствует с аналитической машиной, старое с новым, повседневное с девиантным. И всей этой массой пользователь может манипулировать — сортировать, фильтровать и т.д.

Докладчик проанализировала, как артефакты из сферы «научных остатков» маркированы, скажем, по времени. Обнаружилась скандальная вещь: у 35% объектов вообще нет датировки. Поэтому, например, нельзя посмотреть на артефакты определённого периода. Там, где датировка есть, масштабы отрезков времени могут быть самые разные - и месяцы, и века. Таким образом, архив смешивает разные временные порядки и приводит к нарушениям исторического смысла. С другой стороны, при такой подаче старое не более удалено, чем новое, одинаково видимо.

Говоря о тенденциях, к которым тяготеют описания «научных остатков», исследователь отметила, что самый распространённый классификатор — имя. В личных коллекциях учёных объекты, обозначенные именем, составляют 46% (наряду с этим, для сравнения: 4% — дисциплины, 3% — описание личной жизни, 1% — теория и методы). И даже в институциональных коллекциях на «имена» приходится 40% объектов. Получается, что именно называние — главная стратегия ориентации в архиве и форма придания коллекции смысла.

Большинство теоретиков (например, Л. Манович) отмечают, что главный потенциал цифровых архивов — установление ранее невозможных связей, которые позволят эмансипировать знания. Но, по мнению докладчика, этот потенциал пока не реализован.

Ещё один вывод: в цифровых архивах проблематизируется сама идея сохранения. Что мы храним? Репрезентацию вещи или её контекст, горизонт понимания? Для «научных остатков» вторая форма более важна, чем сам вид артефактов.

Интересным в докладе был сюжет про эксперимент Алины Волынской, которая решила посмотреть на историю экспериментальной психологии через призму одного девайса («реакционного ключа»). Для этого она смоделировала собственный архив и провела даже серию его виртуальных выставок. Моделируя, проверяла модели описания вещи, основанные на биографиях, ассамбляжах и медиациях. Разные подходы позволяют разное: можно проследить преемственность и складывание научной школы; обнаружить списки испытуемых и тенденции научного поиска, перебросить мостик от прошлого в сегодняшний день.

Очевидные достоинства моделирования архива — построение множественных и нелинейных историй вещи. Хотя пока идея о том, что архив может быть сконструирован, воспринимается историками в штыки («как в своё время дальнее чтение»).

Последний сюжет доклада, о котором хочется упомянуть, — архив SAILDART Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта за 1972-1990 гг. По сути, архив хранит полное содержание компьютеров лаборатории (эти данные фактически выкинули, и сотрудники достали их буквально из мусорки, переформатировали и сохранили).

Лаборатория была основана в 1963 году и являлась одним из трёх центров исследований искусственного интеллекта в Америке. Известные проекты этой лаборатории: «Стэнфордская рука», «Стэнфордская тележка», PARRY чат-бот, имитирующий поведение пациента с параноидальной шизофренией и др. В Стэнфорде начиналась культура хакеров, здесь писались первые игры. И вообще сотрудники работали так, как будто живут в будущем. Интересны же их «научные остатки»?

Компьютерный архив сохранился благодаря политике тотального резервного копирования с помощью системы DART, используемой с 1972 года. Он включает более 50 Гбт? (ГБ) данных. Но интересно, что оказалось основным содержанием архива?

От нашумевшего проекта PARRY, основанного на 20 тысячах паттернов и впервые прошедшего тест Тьюринга (машину не могли отличить от человека), в архиве осталось около 1 тыс. файлов. При этом сотрудники также создали программу «Шаловливая пони» для аппарата, позволяющего заказывать еду и оплачивать счета. И вот от этого аппарата сохранилось информации на порядок больше. Налицо несоответствие между логикой науки и логикой архива. В мире повседневности аппарат оказался важнее. Архив сохранил не результат научной работы, а сопутствующий шум. К слову, в традиционных архивах, посвящённых учёным, вы вряд ли найдёте меню кафетерия, куда они ходили на ланч. Получается, тотальный архив не делает различений между важным и неважным. Он показывает, «из какого сора» делается наука.

От оппонента по докладу доктора философских наук Андрея Родина (университет Лотарингии, Франция) было интересно услышать о других работах в области истории науки. Например, о большом проекте «Никола Бурбаки», где название — коллективный псевдоним группы математиков, которые с 1935 года создают энциклопедию математического знания. Но это уже другая история.