Технарь или гуманитарий как понять: Кто такой гуманитарий? Кто такой технарь? - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

Гуманитарий vs Технарь

ITGEN.IO

Мифы о “гуманитариях” и “технарях”. Как определить способности ребенка.

Люди часто делят друг друга на «гуманитариев», людей которым больше интересны литература, искусство, творчество, и на «технарей», кому легко дается математика, логические задачки и кто разбирается в технике.

Часто можно услышать:
– «Мой ребенок гуманитарий, математика не для него».
– «Гуманитарный или технический склад ума — это то, что природой заложено. Способности или есть, или их нет…»

Примечательно, что люди, с естественнонаучным мировоззрением — биологи, геологи, медики вообще остаются за бортом истории.

Откуда возникло такое деление?

«Научный подход»
Прежде ученые считали, что существует некая «карта мозга»: чем лучше развит участок, отвечающий за определенные способности, тем они выше. На слуху и доказательства генетической предрасположенности к конкретным способностям. И повлиять на ситуацию можно только, если развивать желаемую способность в критически важный период раннего детства.

«Бытовой подход»
Того, кто больше интересуется математикой и физикой и лучше успевает по ним в школе, любит что-то конструировать и создавать, причисляют к «технарям». Если же человек с большей охотой рассуждает об исторических событиях, читает и пишет стихи — значит, «гуманитарий».

Стереотип деления на гуманитариев и технарей очень популярен. Легко соотнести себя или своего ребенка с одной из групп.

Не все делится на черное и белое

Большинство талантливых людей нельзя назвать ни гуманитариями, ни технарями.

Михаил Ломоносов был выдающимся физиком и химиком, и при этом писал оды и стихи, высоко оцененные современниками.
Льюис Кэрролл преподавал логику и написал всемирно известную детскую книгу.

Все современные профессии – на стыке дисциплин, и их нельзя причислить ни к одной из групп. Яркий пример – программирование. Процесс создания своей программы очень творческий. Тебе необходимо придумать как вообще твоя программа будет выглядеть, что она будет делать, кто ей будет пользоваться, как правильно составить алгоритм, чтобы она работала максимально быстро и эффективно.

Не вешайте ярлыки!

Исследователи и педагоги настаивают, что необходимо правильно понимать и оценивать способности к математике и другим техническим предметам. На самом деле они есть у всех: речь не только о таланте или навыке вычитать или умножать, но и обобщать, анализировать, сравнивать, рассуждать и принимать решения. К сожалению, традиционно ребенка считают одаренным по математике, если решения приходят ему в голову быстро. Фактически же скорость прихода к решению — это врожденный показатель (вроде темперамента), а на способности к решению в принципе он не влияет.

Принципиальная разница между «технарями» и «гуманитариями» не в том, на что эти люди способны. Различие в том, к чему люди стремятся, что им ближе, что дается с меньшими усилиями, от какой деятельности они получают больше удовольствия и удовлетворения.

Увы, классификация «гуманитарий-технарь» служит хорошим оправданием для лени или отсутствия мотивации. На самом деле, зачастую «не дано» = «не захотел потратить достаточно времени и сил».

Когда ребенок делает первые шаги или пытается заговорить, он раз за разом падает, коверкает слова и смыслы. Но мы не считаем, что «не дано». Аналогичный принцип должен применяться по отношению к любому роду занятий и навыку, который стремится освоить человек.

К чему же тогда готовить своего ребенка? Что развивать?

Самый важнейший навык – уметь думать! Рассуждать, анализировать, сравнивать, придумывать не стандартные решения. Больше разговаривайте со своим ребенком. Рассказывайте и слушайте. Никогда при нем не говорите «у него нет способности к математике» или «ему медведь на ухо наступил», дети очень внушаемые. Не торопите ребенка, ответ о способностях и склонностях может прийти не сразу.

Автор: Грицовец Полина

Образование детей – это инвестиция в будущее. И то, каким оно будет, зависит от нас.

Facebook: Polina Hrytsavets

Если вам понравилась статья, поделитесь ей!

Подпишитесь, чтобы не пропустить самое интересное!

«Как определить кто ты больше гуманитарий или технарь?» — Яндекс Кью

Является ли «техно-шовинизмом» и «антигуманизмом» вера в преобразующий потенциал технологий?

Меня всегда смущала техническая критика, пытающаяся противопоставить «гуманистические» ценности технологиям или технологическим процессам или даже предполагающая существование четкой границы между этими вещами. При правильном понимании «технологии» и технологические инновации являются просто продолжением нашей человечности и представляют собой усилия по постоянному улучшению условий жизни человека. В этом смысле гуманизм и технология дополняют друг друга, а не противоположны.

Я снова начал думать об этом после прочтения недавней статьи Кристофера Мимса из The Wall Street Journal , в которой я познакомился с термином «техно-шовинизм». Техно-шовинизм — это новый термин, который некоторые социальные критики используют для обозначения случаев, когда технологии или новаторы явно не ведут себя «гуманистически». Мимс приписывает термин техно-шовинизм Мередит Бруссар из Нью-Йоркского университета, которая определяет его как «идею о том, что технология всегда является высшим и лучшим решением и превосходит решение для людей ». [Курсив добавлен.] Позже в Твиттере Мимс определил и раскритиковал техно-шовинизм как «веру в то, что лучшим решением любой проблемы является технология, а не изменение нашей культуры, привычек или мышления».

Все старое снова становится новым

Критики используют и другие термины для описания того же понятия, в том числе: «техно-фундаментализм» (Шива Вайдхьянатан), «кибер-утопизм» и «технологический решенничество» (Евгений Морозов). ). В некотором смысле все эти термины на самом деле просто варианты того, что ученые в области науки и технологий (STS) давно называют «технологическим детерминизмом».

Как я отметил в недавнем эссе о детерминизме, традиционный «жесткий» вариант технологического детерминизма относится к представлению о том, что технология почти обладает собственным разумом и что она будет продвигаться вперед без особого сопротивления со стороны общества или правительств. Критики утверждают, что детерминистское мышление отрицает или игнорирует важность человеческого фактора в продвижении истории вперед или то, что Бруссард назвал бы «решениями, основанными на людях».

Первая проблема с этим мышлением заключается в том, что в этих дебатах нет ярких линий и существует множество «более мягких» вариантов детерминизма. Та же проблема возникает, когда мы обращаемся к дискуссиям как о «гуманизме», так и о «технологии». Вещи с определением довольно быстро становятся неясными, и у каждого, по-видимому, есть предпочтительная концепция этих терминов, соответствующая их собственным идеологическим установкам. «Гуманизм — довольно расплывчатый и оспариваемый термин с запутанной историей», — отмечает технический философ Майкл Сакасас. А вот эссе, которое я много раз обновлял на протяжении многих лет, чтобы каталогизировать десятки различных определений «технологии», которые я обнаружил в ходе своих текущих исследований.

Таким образом, когда мы слышим «гуманистическую» критику «технологии», я не могу не думать, что многие из них начинаются с неясного объяснения того, что означают оба этих термина и как они связаны. Вот как я о них думаю.

«Технология» — это не какая-то магическая сила или блестящее устройство, появившееся из воздуха. Все технологии созданы человеком . Самое простое определение «технологии» — это просто применение знаний к задаче. Когда критики заявляют, что новаторы или их защитники — «шовинисты», считающие, что технологические решения «превосходят решения, основанные на людях», они создают бессмысленную дихотомию, поскольку технологические решения – это то же самое, что – “решение, основанное на людях”. Люди создают технологии для решения проблем. Мы можем представить себе первого человека, который ударил два камня вместе, чтобы образовалась искра и зажегся огонь, или первых людей, которые изготовили ножи или луки и стрелы для охоты на дичь. Разве они не были «гуманистами», пытаясь найти лучший способ прокормить себя и других? Лично я не могу придумать ничего более «гуманистического», чем создание или использование любых доступных инструментов, чтобы поставить на стол следующую еду! В конце концов, большинство инструментов и процессов, подобных этим, становятся настолько обычными, что мы вообще больше не считаем их «технологиями». Они просто становятся частью ткани нашей жизни, и мы начинаем воспринимать их как должное.

То, что некоторые критики подразумевают под «гуманизмом», также сбивает с толку по причинам, которые Эндрю Макафи четко обозначил в своем эссе Financial Times 2015 года «Кто такие гуманисты и почему они так не любят технологии?» Макафи указал, что некоторые «гуманистические» критические замечания в отношении технологических инноваций относительно банальны в той мере, в какой они просто напоминают нам, что все люди важны или что все технологические процессы предполагают компромиссы, о которых мы должны знать.

Конечно, все это правда, отметил McAfee. Но также верно и то, что технический прогресс решает гораздо больше проблем, чем создает, помогая уменьшить голод и болезни, путешествовать дальше, общаться более широко, получать свободное время и так далее. Более того, существуют компромиссы, связанные со всеми человеческими действиями. Ограничение текущих инноваций и улучшений, которые могли бы улучшить условия жизни людей, приводит к столь же значительным компромиссам. В любом случае, насколько «гуманизм» может быть сведен к ДО ЛЮДЕЙ! и ПРОМЫШЛЕННОСТЬ ИМЕЕТ ЗНАЧЕНИЕ!, я думаю, что все мы считали бы себя «гуманистами».

Видение Помазанника

Но есть и третья концепция «гуманизма», которую Макафи назвал гораздо более проблематичной. Я назову это «Видение Помазанника», позаимствовав фразу Томаса Соуэлла, которую он использовал в своей книге о том, как некоторые элиты позволяют риторическим расцветам и добрым намерениям преобладать над фактическими доказательствами и результатами реального мира. Макафи резюмировал эту гуманистическую версию «Видения помазанника» следующим образом: «Поскольку я за людей, я должен быть свободен от необходимости поддерживать свои утверждения чем-либо, кроме риторики». Или проще: «Вы можете доверять тому, что я говорю, потому что я на стороне людей, а не холодных, жестких машин».

Такого рода видение используется во многих научных исследованиях СС, и существует очень, очень давно. В самом деле, современные концепции «гуманизма» и критика «техно-шовинизма» или «решенничества» — это всего лишь переформулировка сетований бесчисленных предыдущих медиакритиков или технических критиков прошлого, включая Жака Эллула, Льюиса Мамфорда, Нила Постмана, Лэнгдона Уиннера. , Кристофер Лаш и многие другие. Большая часть критики такого рода в конечном итоге предполагает — прямо или косвенно — что технологические инновации в некотором роде антигуманны или «дегуманизируют» и поэтому должны быть отвергнуты, обращены вспять или, по крайней мере, значительно замедлены.

Например, в книге Лаша 1991 года « Истинное и единственное небо » социальный критик раскритиковал то, что он назвал «прогрессивным оптимизмом», за его предполагаемое «отрицание естественных ограничений человеческой силы и свободы». Лаш желал «популизма двадцать первого века», который «находил бы большую часть своего морального вдохновения в популярном радикализме прошлого и, в целом, в широкой критике прогресса, просвещения и безграничных амбиций».

Вот настоящая ирония, связанная с гуманистическим видением Помазанника: оно не слишком верит в людей! В этом в высшей степени пессимистическом и зачастую довольно элитарном мировоззрении массы, по-видимому, не понимают, что отвечает их собственным интересам, а материальные блага современной цивилизации являются одновременно и фикцией, над которой следует смеяться, и реальностью, над которой следует пренебрегать. контрпродуктивным или «антигуманным». Каково альтернативное устройство общества, предложенное теми, кто подписался на «Видение помазанника»? Как предполагает Лаш, число сводится к 9. 0005 принятие лимитов . Завершая свою книгу, Лаш призвал к возвращению гуманистического «состояния сердца и ума», которое «утверждает благость жизни перед лицом ее ограничений». Другими словами, мы должны быть довольны тем, что имеем, потому что прогресс не так велик.

Пастырские мифы и «старые добрые времена»

Это также объясняет непреходящую силу «пасторских мифов» в работе таких критиков. Если вы проводите достаточно времени, читая работы, посвященные технологиям и медиакритике, вы часто находите намеки на какое-то якобы лучшее время — пресловутые «старые добрые времена», когда жизнь считалась проще или лучше в каком-то смысле. В других случаях просто подразумевается, что жизнь в настоящем не так хороша, как в прошлом.

Проблема в том, что те старые добрые времена были не такими уж замечательными. «Демонизация инноваций часто связана с кампаниями по романтизации прошлых продуктов и практик», — отметил Калестус Джума в своей книге 2016 года «Инновации и их враги: почему люди сопротивляются новым технологиям ». «Противники инноваций возвращаются к традициям, как будто сами традиции не были изобретениями в какой-то момент в прошлом». Это было особенно актуально в битвах за новые методы и технологии ведения сельского хозяйства, когда противники перемен часто «защищали моральное право на сохранение образа жизни», как обсуждает Джума в нескольких главах своей книги. Новые продукты или методы производства неоднократно, но ошибочно характеризовались как опасные или античеловеческие просто потому, что они якобы не были достаточно «естественными» или «традиционными» по своему характеру.

Конечно, если бы вся сельскохозяйственная и другая работа оставалась замороженной в каком-то прошлом «естественном» состоянии, мы все по-прежнему были бы охотниками и собирателями, пытающимися найти следующую еду, чтобы положить ее в животы. Или, если бы мы все еще были на фермах «старых добрых дней», то мы бы все еще использовали быка и плуг во имя сохранения «традиционных» способов ведения дел.

Человечество добилось поразительных успехов, в том числе смогло накормить больше людей проще и дешевле, чем когда-либо прежде, именно потому, что мы порвали с этими старыми, «естественными» традициями. Увы, многие корыстные интересы и даже довольно много ученых по-прежнему используют те же пастырские призывы и мифы, чтобы противостоять новым формам технологических изменений. Тематические исследования в книге Джумы ярко иллюстрируют, почему эта динамика продолжает оставаться движущей силой в дебатах об инновационной политике и как она задерживает распространение многих важных новых товаров и услуг, улучшающих жизнь.

Метод проб и ошибок

Когда противники перемен основывают свои доводы на пастырских мифах и ностальгических рассуждениях о старых добрых временах, мы должны напомнить им, что на самом деле те дни были эпохами ужасных страданий. Повсеместная бедность, массовый голод, плохая гигиена, короткая продолжительность жизни и т. д. были нормой. Что подняло человечество и улучшило нашу судьбу как вида, так это то, что мы научились лучше применять знания для решения задач посредством непрекращающихся экспериментов методом проб и ошибок. Другими словами, мы достигли процветания на 9 0005 инновации . А результаты нашей инновационной деятельности получили название технологий .

В этом смысле гуманизм и технология шли рука об руку на протяжении всей истории. Стивен Пинкер лучше всего выразил это в своей новой книге «Просвещение сегодня: аргументы в пользу разума, науки, гуманизма и прогресса : » «Прогресс состоит в развертывании знаний, позволяющих всему человечеству процветать так же, как каждый из нас стремится к процветанию. Цель максимизации человеческого процветания — жизни, счастья, свободы, знаний, любви, богатства переживаний — можно назвать гуманизмом».

Наши технологии являются просто расширением наших знаний и представляют собой глубокие гуманистические усилия по улучшению нашей жизни и жизни окружающих нас людей. «У нас никогда не будет идеального мира, и искать его было бы опасно», — отмечает Пинкер. «Но нет предела улучшениям, которых мы можем достичь, если будем продолжать применять знания для повышения человеческого процветания», — справедливо заключает он.

Правильный баланс

Конечно, как намекает Пинкер, иногда мы можем зайти слишком далеко или слишком доверять нашим инструментам. Стремление к совершенству за счет технологических улучшений может закончиться глупостью или чем-то похуже. В моем предыдущем эссе «Глубокие технологии и лунные выстрелы: стоит ли нам осмелиться мечтать» я отметил, что чрезмерно буйные сторонники технологий иногда виновны в тех же риторических излишествах и завышенных заявлениях, которые практикуют некоторые гуманистические критики. Некоторые технические евангелисты заходят слишком далеко, утверждая, что технологические инновации могут решить все проблемы мира. В других случаях они игнорируют или высмеивают важность других человеческих ценностей, традиций или институтов для долгосрочного человеческого процветания и переоценивают удобство или эффективность.

Когда защитники инноваций перегибают палку, их нужно призывать к ответу. Но это не означает, что мы должны перестать стремиться к лучшему будущему, в котором технологии справедливо рассматриваются как основной фактор человеческого благополучия. Что бы ни говорили некоторые критики, технологические решения — это решения, ориентированные на людей. Мы создаем инструменты для решения важных проблем и улучшения своей жизни и жизни наших близких. Что может быть более «гуманистическим», чем это?

Семь способов, которыми гуманисты используют компьютеры для понимания текста. – Камень и ракушка

[Это обновленная версия записи в блоге, которую я написал три года назад, в которой были представлены вводные ресурсы для семинара. Готовясь к следующему семинару этим летом, я просмотрел старый пост и понял, что он устарел, потому что за три года мы вместе проделали большой объем работ. Вот капитальный ремонт.]

Почему гуманитарии вообще используют компьютеры для понимания текста?
Частично смысл фразы «цифровые гуманитарные науки» состоит в том, чтобы объявить информационные технологии чем-то, что принадлежит в гуманитарных наук — не захватчик из какой-то другой области. И действительно, гуманистическая интерпретация всегда имела технологическое измерение: мы организовывали письмо с помощью банальных книг и конкордансов до того, как занялись поиском по ключевым словам [Nowviskie, 2004; Сталлибрасс, 2007].

Но представление новых исследовательских возможностей в качестве специфически гуманистического движения под названием «DH» имеет обратную сторону, заключающуюся в затемнении более широкой картины. Вычислительные методы трансформируют социальные и естественные науки так же сильно, как и гуманитарные науки, и они делают это отчасти за счет создания новых диалогов между дисциплинами. Одним из основных способов, которым компьютеры меняют гуманитарные науки о тексте, является создание новых связей с социальными науками. Статистические модели, которые помогают социологам понять социальную стратификацию и социальные изменения, в прошлом не принесли большого вклада в гуманитарные науки, потому что было трудно связать количественные модели с более богатыми и расплывчатыми свидетельствами, представленными в письменных документах. Но этот барьер растворяется. По мере того как новые методы упрощают представление неструктурированного текста в статистической модели, перед социологами и гуманитариями в равной степени открывается множество увлекательных вопросов [O’Connor et.

др. 2011].

Короче говоря, вычислительный анализ текста не является отдельной новой технологией или разделом цифровых гуманитарных наук; это открытый разговор в пространстве между несколькими различными дисциплинами. Гуманисты часто подходят к этому разговору в надежде найти цифровые инструменты, которые автоматизируют привычные задачи. Это хорошее место для начала: я упомяну инструменты, которые вы можете использовать для создания соответствия или облака слов. И справедливо остановиться на этом. Более сложные формы анализа текста начинают напоминать социальные науки, и гуманитарии не обязаны заниматься социальными науками.

Но я также должен предупредить вас, что цифровые инструменты — это наркотики. Эта вещь, называемая «анализом текста» или «дистанционным чтением», на самом деле является междисциплинарным разговором о методах, и если вы втянетесь в разговор, вы можете обнаружить, что хотите попробовать много вещей, которые еще не оформлены как инструменты.

Что мы можем сделать?
Изображение ниже представляет собой карту нескольких действий, которые вы можете делать с текстом (на основе карты «цифровых гуманитарных наук» Алана Лю, хотя и отличающейся от нее). Идея состоит в том, чтобы дать вам общее представление о том, как различные виды деятельности связаны с различными дисциплинарными традициями. Мы начнем в центре и будем двигаться по спирали; это всего лишь способ организовать обсуждение и не обязательно предлагать последовательный рабочий процесс.

1) Визуализация отдельных текстов.

Анализ текста иногда представляют как часть «новой скромности» в гуманитарных науках [Уильямс]. Вообще, это странное понятие. Большинство методов, описанных в этом посте, направлены на выявление паттернов, скрытых от отдельных читателей — проект не особо скромный. Но есть несколько форм анализа, которые можно считать поверхностными чтениями, потому что они визуализируют текстовые паттерны, открытые для непосредственного изучения.

Например, людям нравятся мультфильмы Рэндалла Манро, которые визуализируют сюжеты знакомых фильмов, показывая, какие персонажи находятся вместе в разных точках повествования. Деталь из мультфильма xkcd.

Эти мультфильмы раскрывают мало того, чего мы не знали. Их интересно исследовать отчасти потому, что представленные нарративы знакомы : мы заново открываем знакомый материал в графической среде, которая позволяет легко перемещаться вперед и назад между макроскопическими узорами и деталями. Сетевые графы, соединяющие персонажей, интересны для изучения по той же причине. До сих пор остается предметом споров, что (если что) они раскрывают; важно помнить, что вымышленные сети могут вести себя совершенно иначе, чем реальные социальные сети [Elson, et al., 2010]. Но люди, как правило, находят их интересными.

Конкорданс также, в некотором смысле, не говорит нам ничего такого, чего мы не могли бы узнать, читая самостоятельно. Но критики тем не менее находят их полезными. Если вы хотите сделать согласование для одного произведения (или, если уж на то пошло, целой библиотеки), AntConc — хороший инструмент.

Стратегии визуализации — это тема, которая заслуживает отдельного разговора.

2) Выберите функции для представления текстов.
Ученый, занимающийся вычислительным анализом текста, должен ответить на два вопроса. Во-первых, как вы собираетесь представлять тексты? Во-вторых, что вы собираетесь делать с этим представлением, когда оно у вас появится? Большая часть того, что следует далее, будет сосредоточено на втором вопросе, потому что есть много одинаково хороших ответов на первый вопрос — и ваш ответ на первый вопрос не обязательно ограничивает ваши дальнейшие действия.

На практике тексты часто представляются просто путем подсчета различных слов, которые они содержат (с ними обращаются как с так называемыми «мешками слов»). Поскольку такое представление текста радикально отличается от последовательного восприятия языка читателями, люди склонны удивляться тому, что оно работает. Но цель вычислительного анализа, в конце концов, не в том, чтобы воспроизвести способы понимания, уже достигнутые читателями. Если мы пытаемся выявить крупномасштабные закономерности, которые

не быть очевидным при обычном чтении, на самом деле может не быть необходимости прослеживать синтаксические модели, которые организуют понимание читателями определенных отрывков.

И получается, что на уровне выбора слов прописано множество масштабных вопросов: авторство, тема, жанр, целевая аудитория и так далее. Популярность Google Ngram Viewer показывает, что люди часто находят частоты слов интересными сами по себе.

Но есть много других способов представления текста. Вы можете подсчитывать фразы из двух слов или измерять пробелы, если хотите. Качественная информация, которую нельзя подсчитать, может быть представлена как «категориальная переменная». Также можно рассмотреть синтаксис, если вам нужно. Вычислительные лингвисты неплохо разбираются в предложениях; многие из их идей были доступны в таких проектах, как Natural Language Toolkit. И наверняка будут исследовательские вопросы, связанные, например, с концепцией характера, требующие синтаксического анализа. Но они, как правило, не подходят для начинающих.

3) Определить отличительную лексику.
С другой стороны, может быть довольно легко получить полезную информацию на уровне дикции.

Это те утверждения, которые уже давно делают литературоведы: 90–104 «Антология английской литературы Нортона» 90–105 доказывает, что Уильям Вордсворт символизирует романтическое отчуждение, например, говоря, что «слова «уединенный», «самостоятельно», «в одиночестве» «звучат через его стихи» [Greenblatt et. др., 16].

Конечно, литературоведы тоже научились с осторожностью относиться к этим утверждениям. Я полагаю, что Вордсворт много пишет «в одиночестве», но действительно ли он делает это чаще, чем другие писатели? «Один» — обычное слово. Как мы можем отличить настоящие идеи о дикции от ложного сбора вишен?

Корпусные лингвисты разработали несколько способов определения выражений, которые действительно преобладают в одном образце письма по сравнению с другими. Одним из наиболее широко используемых является логарифмическое правдоподобие Даннинга: Бен Шмидт объяснил, почему он работает, и он легко доступен в Интернете через Voyant или загружается в уже упомянутое приложение AntConc.

Итак, если у вас есть образец сочинения одного автора (скажем, Вордсворта) и справочный корпус, с которым его можно сопоставить (скажем, сборник другой поэзии), очень просто определить термины, типичные для Вордсворта, по сравнению с другим образцом. (Есть и другие способы измерения чрезмерной репрезентативности; Адам Килгарриф рекомендует тест Манна-Уитни.) И на самом деле есть довольно убедительные доказательства того, что слово «одинокий» входит в число слов, отличающих Вордсворта от других поэтов. Слова, которые постоянно встречаются в произведениях чаще. Уильяма Вордсворта, чем у других поэтов с 1780 по 1850 год. Я использовал графику Уордла, но слова были выбраны с помощью теста Манна-Уитни, который измеряет чрезмерное представление по отношению к контексту, а не с помощью собственного (контекстно-свободного) метода Уордла. .

Подобные результаты также легко превратить в облако слов — если хотите. Люди смеются над облаками слов, но с некоторой долей справедливости; они привлекают внимание, но не дают вам много информации. Я использую их в постах в блогах, потому что они привлекают внимание, но не в статье.

4) Поиск или организация работ.
Эта рубрика является сокращением для огромного количества различных способов, которыми мы можем использовать информационные технологии для организации коллекций письменных материалов или ориентации в дискурсивном пространстве. Конечно, гуманитарии уже делают это постоянно: мы очень сильно полагаемся на веб-поиск, а также на поиск по ключевым словам в библиотечных каталогах и полнотекстовых базах данных.

Но наш текущий набор стратегий не обязательно раскрывает все, что мы хотим найти. Это будет очевидно для историков, активно работающих с неопубликованными материалами. Но это верно даже для печатных книг: например, поэтические или художественные произведения, опубликованные до 1960 года, часто не помечаются как «поэзия» или «художественная литература». Модернизм». Даже если бы мы считали, что задача простого поиска вещей решена, нам по-прежнему нужны были бы способы картирования или организации этих коллекций. Одно интересное направление исследований последних нескольких лет связано с картированием конкретных социальных связей, которые организуют литературное производство. Натали Хьюстон наметила связи между викторианскими поэтами и издательствами; Хойт Лонг и Ричард Джин Со показали, как писатели связаны публикациями в одних и тех же журналах [Houston 2014; Так и Луна 2013].

Конечно, гуманисты могут организовать свой материал сотнями других способов. Карты часто используются для визуализации ссылок на места или места публикации. Другой очевидный подход состоит в том, чтобы сгруппировать произведения по некоторой степени текстуального сходства.

Не существует специализированных инструментов для выполнения большей части этой работы. Существуют инструменты для создания визуализаций, но часто большая часть проблемы заключается в поиске или построении необходимых вам метаданных.

5) Типовые литературные формы или жанры.
В оставшейся части этого поста я буду говорить о «моделировании»; недооценка центральной роли этой концепции кажется мне основным упущением в посте 2012 года, который я исправляю. Модель домика на дереве Остина и Зака — CC-NC-SA. быть построенным из слов, пробкового дерева или чего угодно. На практике в социальных науках статистические модели часто представляют собой уравнения, описывающие вероятность связи между переменными. Часто «переменная отклика» — это то, что вы пытаетесь понять (литературная форма, поведение при голосовании или что-то еще), а «переменные-предикторы» — это вещи, которые, как вы подозреваете, могут помочь объяснить или предсказать это.

Это не единственный подход к анализу текста; Исторически сложилось так, что гуманитарии, как правило, начинали с того, что сначала выбирали какой-то аспект текста для измерения, а затем начинали спор о значимости того, что они измеряли. Я сделал это сам, и это может сработать. Но социологи предпочитают решать проблемы наоборот: сначала определить концепцию, которую вы пытаетесь понять, а затем попытаться ее смоделировать. Есть что сказать об их странном систематическом подходе.

Построение модели может помочь гуманистам несколькими способами. Классически социологи моделируют понятия, чтобы лучше их понять. Если вы пытаетесь понять разницу между двумя жанрами или формами, построение модели может помочь определить отличительные черты.

Ученые также могут создавать модели совершенно новых жанров, как это делает Эндрю Пайпер в недавнем эссе о «конверсионном романе». Очень простая воображаемая статистическая модель, которая отличает страницы поэзии от страниц прозы. моделирования на самом деле не будет описывать или объяснить моделируемую концепцию, но очень просто распознать ее в масштабе. Я обнаружил, что мне нужно построить прогностические модели просто для того, чтобы найти художественную литературу, поэзию и драму в коллекции из 850 000 томов.

Противоречие между моделированием для объяснения и моделированием для прогнозирования подробно обсуждалось в других дисциплинах [Shmueli, 2010]. Но статистические модели еще не нашли широкого применения в исторических исследованиях, и гуманитарии вполне могут найти способы их использования, которые не распространены в других дисциплинах. Например, когда у нас есть модель явления, мы можем захотеть задать вопросы о диахронической стабильности модели, которую мы моделируем. (Может ли модель, обученная распознавать этот жанр в одном десятилетии, одинаково хорошо предсказывать будущее?)

Существует множество программных пакетов, которые могут помочь вам в построении моделей ваших данных. Но оценка достоверности и уместности модели — дело более сложное. Важно полностью понимать методы, которые мы заимствуем, а для этого, скорее всего, потребуется предварительное чтение. Можно начать с понимания предположений, заложенных в простых линейных моделях, и перейти к более сложным моделям, созданным алгоритмами машинного обучения [Скалли и Пасанек, 2008]. В частности, важно узнать кое-что о проблеме «переоснащения». Одна из причин, по которой статистические модели становятся все более полезными в гуманитарных науках, заключается в том, что новые методы позволяют использовать сотни или тысячи переменных, что, в свою очередь, позволяет представлять неструктурированный текст (эти наборы слов, как правило, содержат множество переменных). ). Но большое количество переменных повышает риск «переоснащения» ваших данных, и вам нужно знать, как этого избежать.

6) Модель социальных границ.
Нет причин, по которым статистические модели текста должны ограничиваться вопросами жанра и формы. Тексты также участвуют во всех видах социальных транзакций, и эти социальные контексты часто читаются в самом тексте.

Например, Джордан Селлерс и я недавно изучали историю литературных различий, обучая модели отличать поэзию, рецензируемую в элитных периодических изданиях, от случайно выбранных томов, взятых из цифровой библиотеки. Делая это, мы можем многому научиться, но главным результатом является то, что имплицитные стандарты, отличающие элитарный поэтический дискурс, оказываются относительно стабильными на протяжении столетия.

Аналогичные вопросы могут быть сформулированы по политической или юридической истории.

7) Самостоятельное моделирование.
Модели, которые мы обсуждали до сих пор, являются контролируемыми в том смысле, что они имеют явную цель. Вы уже знаете (скажем), какие романы были рецензированы в известных периодических изданиях, а какие нет; вы тренируете модель, чтобы выяснить, есть ли в самих текстах какие-либо шаблоны, которые могли бы помочь нам объяснить эту социальную границу или проследить ее историю.

Но достижения в области машинного обучения также позволили обучать модели без присмотра. Здесь вы начинаете с неразмеченной коллекции текстов; вы просите алгоритм обучения организовать коллекцию, находя кластеры или шаблоны некоторого слабо определенного типа. Вы не обязательно знаете, какие закономерности появятся.

Если это звучит эпистемологически рискованно, вы правы. Поскольку герменевтический круг не позволяет нам получить что-то даром, неконтролируемое моделирование неизбежно включает в себя множество (явных) предположений. Тем не менее, он может быть чрезвычайно полезен в качестве исследовательской эвристики, а иногда и в качестве основы для рассуждений. Семейство неконтролируемых алгоритмов под названием «тематическое моделирование» в последние несколько лет привлекло большое внимание как социологов, так и гуманитариев. Роберт К. Нельсон использовал тематическое моделирование, например, для выявления закономерностей публикаций в газете времен Гражданской войны из Ричмонда.

Но я помещаю модели без присмотра в конец этого списка, потому что они могут быть слишком соблазнительными. Тематическое моделирование идеально подходит для семинаров и демонстраций, поскольку вам не нужно начинать с конкретного исследовательского вопроса. Группа людей с разными интересами может просто залить в компьютер набор текстов, собраться вокруг и посмотреть, какие закономерности появятся. Как правило, появляются интересные закономерности: тематическое моделирование может быть мощным инструментом для открытия. Но было бы ошибкой считать этот рабочий процесс парадигмой для анализа текста. Обычно исследователи начинают с конкретных исследовательских вопросов, и по этой причине я подозреваю, что мы часто предпочитаем модели с учителем.

* * *

Короче говоря, есть много новых вещей, которые гуманисты могут делать с текстом, начиная от новых версий того, что мы всегда делали (литературно рассуждая о дикции), до экспериментов по моделированию, которые заводят нас довольно глубоко. в методологическую область социальных наук. Некоторые из этих проектов можно кристаллизовать в виде «инструмента» с нажимной кнопкой, но некоторые из более амбициозных проектов требуют небольшого знакомства со средой анализа данных, такой как Rstudio, или даже с языком программирования, таким как Python, и, что более важно, с предположениями. лежит в основе количественных социальных наук. По этой причине я не ожидаю, что в ближайшее время эти методы станут повсеместно распространенными в гуманитарных науках. В принципе, все вышеперечисленное доступно для студентов бакалавриата, с подготовкой в течение одного-двух семестров, но это не та подготовка, которую гарантированно получат студенты, изучающие английский язык или историю.

Обычно я оставляю посты в блоге нетронутыми после их публикации, чтобы задокументировать, что и когда произошло. Но все быстро меняется, и требуется много работы, чтобы полностью пересмотреть публикацию с опросом, подобную этой, каждые несколько лет, поэтому в этом случае я могу продолжать возиться и добавлять материал по прошествии времени. Я буду отмечать свои правки датой в квадратных скобках.

* * *

ИЗБРАННАЯ БИБЛИОГРАФИЯ

Элсон, Д. К., Н. Дамес и К. Р. Маккеун. «Извлечение социальных сетей из художественной литературы». Материалы 48-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики. Уппсала, Швеция, 2010. 138–147.

Гринблатт, Стивен и др. al., Norton Anthology of English Literature 8th Edition, vol 2 (Нью-Йорк: WW Norton, 2006.

Хьюстон, Натали. «К вычислительному анализу викторианской поэтики». Victorian Studies 56.3 (весна 2014 г.): 498-510.

Новвиски, Бетани, «Спекулятивные вычисления: инструменты для интерпретационных научных исследований», докторская диссертация, Университет Вирджинии, 2004. для социальных наук: модельные предположения и сложность», NIPS Workshop on Computational Social Science, декабрь 2011 г.

Пайпер, Эндрю. «Новые посвящения: конверсионное чтение, компьютерное моделирование и современный роман».

Гуманитарий vs Технарь

«Как определить кто ты больше гуманитарий или технарь?» — Яндекс Кью

Является ли «техно-шовинизмом» и «антигуманизмом» вера в преобразующий потенциал технологий?

Семь способов, которыми гуманисты используют компьютеры для понимания текста. – Камень и ракушка

Оставить комментарий Отменить ответ