Szövegek sokasága foglalkozik azzal, hogy az internetes alkalmazások időhasználatunkon keresztül miként alakítják át az életünket. Írásunkban egy lépéssel tovább mennénk: napjaink Big Data jelensége egy mélyebb folyamatnak a megnyilvánulása. Nem csak életkereteink határainak ide-oda való tologatásáról van szó, hanem a közösségi lét egy új formájának kialakulásáról, amire az algoritmikus társadalom névvel hivatkozunk.

Az algoritmikus társadalomban, sok egyéb, kevésbé jól látható folyamat mellett, magáról a társadalmi valóságról alkotott képünk, hétköznapi világunk észlelése is alapvető változáson megy át. Az, hogy a valóság érzékelése társadalmi érintkezéseink sokaságából kristályosodik ki, a hatvanas évektől már bizonyosan ismert a társadalomkutatók számára, aminek talán legismertebb kifejtését Berger és Luckmann A valóság társas konstrukciója című méltán világhíres 1966-os könyve adta meg.

De míg néhány évtizede a televíziózásnak társas életünket deformáló hatásáról esett sok szó, ma az interaktivitás uralkodóvá válásával, a társas kapcsolatok egy meghatározó részének online bonyolódásával a hétköznapi valóság észlelése is alapvető változáson megy át. Míg korábban az emberek gondolataikba vagy olvasmányaikba merülve utaztak a buszon vagy a villamoson, ma a tipikus utas egyidejűleg valamelyik médiaplatformon is utazva a társas együttlét sajátos formáit is gyakorolja.

Ahogyan a fizikában a viszonylag gyenge kölcsönhatásnak számító gravitáció meghatározó az univerzum nagyléptékű szerkezetének kialakulásában, úgy befolyásolja – mindenütt jelenvalósága okán – a szociális médián keresztüli kommunikáció, a csetelés ‘gyenge kölcsönhatása’ hétköznapi kapcsolatainkat. Valóságképünk internet általi új formáinak megismerése, szabályainak megértése a társadalomtudományok döntő fontosságú jelenkori feladata.

SAP

A társadalmi algoritmizáció már átlépte azt a pontot, amin túl már maguknak az algoritmusokat előállító szakembereknek sincs megnyugtató rálátásuk arra, hogy egy adott komplex program pontosan hogyan viselkedik egy adott helyzetben. Döntő fontosságú, hogy csökkenteni tudjuk az algoritmikus világgal kapcsolatos tudásdeficitünket, a hétköznapi életünk megélését befolyásoló algoritmikus látenciát. Ez a látencia nagyon különböző mértékben sújtja az algoritmusok gazdáit, készítőit, illetve a megcélzott felhasználói kört.

E két csoport tagjai között egy gyorsan növekvő, szabadságunkat is alapjaiban érintő hatalmi/befolyásolási aszimmetria van kialakulóban, aminek érdemi csökkentése az élhető társadalmak meghatározó feladata lesz az elkövetkező években. Az algoritmikus látencia elleni hatékony fellépés feltételezi, hogy

egyszerre, rendszerben kezeljük a probléma technikai és társadalmi komponenseit.

Az ebben a feladatban való részvétel a társadalmi működésről felhalmozott tudást újfajta szemléletmóddal alkalmazó társadalomtudományoknak egy másik meghatározó feladata lesz a közeljövőben.

A Big Data korban az adatbányász módszerekkel egyre több jelenség ígéretes, adatvezérelt vizsgálatára nyílik a kutatóknak lehetőségük. Ez azt is jelenti, hogy legfőbb szűk kutatási keresztmetszet az lesz, amit a legkevésbé lehet algoritmizálni és számítógépes módszerek tárgyává tenni: az értelmezési kapacitás. A társadalomtudományok művelőinek, vagy legalábbis egy számottevő részüknek, képessé kell válniuk olyan módszerek alkalmazására, olyan kutatási eszközök működtetésére és részben a kifejlesztésükben való közreműködésre, amelyeket más, nagy adathalmazokkal dolgozó tudományágak saját területükön már régóta sikerrel alkalmaznak.

Ez a korábban igen távolinak látott tudományágak közötti együttműködés új, intenzív formáit hívja életre. A szociológia, politológia, lélektan, közgazdaságtan és kulturális antropológia művelőinek fizikusokkal, biológusokkal és adattudósokkal alakul közös, érdemi kutatási feladata. Ennek már ma is látható jele, hogy az adatbányász, a fizikus egyre gyakrabban és szívesebben publikál közös cikket társadalomtudósokkal a korábban főleg az első csoportba tartozóknak fenntartott tudományos csúcslapokban. E fejlemények a társadalomtudományok művelőinek hatalmas új lehetőséget is kínálnak.

Feladatuk ezeknek a módszereknek a társadalmi kontextushoz való korántsem egyszerű adaptálása, ami alapvetően az értelmezési szerephez kötődik. Azt a tényt, hogy a Big Data alapú társadalmi kutatásoknak már ma is tetemes és egyre növekvő jelentőségű szűk keresztmetszete az interpretáció, jól illusztrálja a következő.

A fizikában bevált hatásterjedési modellek némelyike sok szempontból meglepően jól működik olyan társadalmi környezetekben, ahol a vizsgálati egységek, például egyének egyedi tulajdonságainak hatása eltörpül a vizsgált hatások mellett. De egy fizikai fogantatású modell és a társadalmi valóság között a jó illeszkedés korántsem igaz minden környezetben. Társadalomkutatókként megkockáztatnánk, hogy az igazán fontos társadalmi kontextusok egy meghatározó része ez utóbbi kategóriába tartozik.

Mikor lépjük át a határt, amikor például egy molekulákra kitalált diffúziós modell már túlságosan egyszerűsítőnek bizonyul nagyléptékű társadalmi hatások vizsgálatánál? Egy jól képzett, természettudósokkal, adattudósokkal együttműködni képes társadalomkutató ennek kiderítésében lesz nehezen nélkülözhető. Ilyenkor társadalmi tényekre, korábbi empirikus tapasztalatokból lepárolódott, intuícióra támaszkodó megközelítésnek kell kiegészítenie a numerikus adatokon alapuló eredményeket. A módszertanilag felkészült társadalomkutató így döntő fontosságú interface szerepet tölthet be az adat- és természettudományos metodológiák, valamint a hagyományos társadalomtudományos módszerek egyidejű, egyesített alkalmazásánál.

Összefoglalva: a társadalmi valóságkép és észlelet új formáinak feltérképezése, az algoritmikus látencia kutatása és a más adatvezérelt tudományágakkal való tudományos együttműködés kiépítése napjaink társadalomtudományának három, külön-külön is döntő fontosságú feladata lesz – már amennyire a jövő egy tudományterület ilyen gyors változása esetén előre látható. A jelenlegihez hasonló paradigmaváltásoknak ugyanis fontos jellemzője, hogy a kortárs kutatók általában nem jól ítélik meg tudományuk jövőjét.

A szerzők az MTA Társadalomtudományi Kutatóközpontjának munkatársai.