«Именно эти люди будут формировать повестку гуманитарной науки»

В музее-усадьбе Л.Н. Толстого в Ясной Поляне прошла первая московско-тартуская школа по цифровым гуманитарным наукам. Целью школы было создание общей междисциплинарной научной среды для исследования текстов с помощью современных компьютерных методов. Организаторы школы — Школа лингвистики НИУ ВШЭ, музей-усадьба Л.Н.Толстого «Ясная поляна» и лаборатория «СПЖК» при кафедре русской литературы Тартуского университета.

«Digital humanities — это важное направление в развитии современных компьютерных наук, когда используются компьютерные мощности, методы или модели для обработки гуманитарных данных, — объясняет одна из организаторов школы, доцент Школы лингвистики НИУ ВШЭ Анастасия Бонч-Осмоловская. — У нас, к сожалению, это направление не так хорошо представлено, как на Западе, где этим занимается много людей. С другой стороны, как раз в русской филологии есть очень хорошая традиция разных формальных подходов к исследованию текста. Мы хотели соединить эту традицию и современные методы. А кроме того, мы хотели показать студентам, что важно не только владеть какими-то методами, но нужно еще понимать, как можно интерпретировать результаты. Именно этого, на мой взгляд, в других школах, например в европейских, не хватает: там скорее про навыки, а не про осмысление».

Доцент отделения славянской филологии Тартуского университета Роман Лейбов рассказывает, что идея школы появилась после проведения в Тарту традиционной студенческой филологической конференции, где на дополнительной секции обсуждались современные подходы к филологическим проблемам, связанным с новыми технологиями. После этого было решено повторить подобное обсуждение, но уже не в формате конференции. «В результате выбранный Анастасией Александровной Бонч-Осмоловской формат летней школы оказался достаточно успешным: он предполагает лекции и практические занятия-семинары (тьюториалы), посвященные работе с филологическими данными», — говорит Роман Лейбов.

Я работала на тьюториале, посвященном, казалось бы, довольно специфической теме — он назывался «Дисперсионный анализ и Железный трон: что предскажет статистика в Вестеросе?»

Школа объединила молодых исследователей с разным образованием — филологическим, математическим, компьютерным, лингвистическим. На 30 мест было подано 300 заявок. География участников — Москва, Санкт-Петербург, Петрозаводск, Пермь, города Сибири, США, Тула и, конечно, Тарту.

Часть лекций экспертов на школе была «сдвинута» в сторону лингвистики, часть — в сторону традиционных филологических проблем, а на практических занятиях небольшие группы студентов работали над конкретными задачами, которые они решали в течение 2 дней.

«Прошедшая Школа стала важным научным событием по нескольким причинам, — считает доцент Школы лингвистики НИУ ВШЭ Борис Орехов. — Во-первых, она наследует традиции московско-тартуской семиотической школы, масштабного интеллектуального проекта советской эпохи, ставшего питательной средой для выработки понятий и методов, ставших в современной гуманитарной сфере базовыми. Ничего столь же интересного в последние десятилетия в нашей науке не случалось. И Школа была призвана возродить эти процессы, реактуализировать изобретение (то, что в риторике называется inventio) и сотворчество на близких всем участникам методологических принципах.

Во-вторых, слушателями Школы стали не случайные люди, а прошедшие строгий и даже жесткий отбор (особенно приятно, что среди достойных оказалось много студентов Вышки), и по факту наблюдений могу сказать, что именно они через 20-25 лет будут формировать повестку гуманитарной науки. То, что студенты услышали на Школе, с чем согласились, или то, с чем спорили, должно было повлиять на них с той или иной степенью серьезности, и в будущем станет одним из факторов, определяющих вектор литературоведения и смежных дисциплин».

 

Елизавета Корнакова, МГУ

Я решила поехать в московско-тартускую школу по цифровым гуманитарным исследованиям довольно спонтанно, до этого я никогда специально не интересовалась областью digital humanities, только слышала о ней, но я нисколько не пожалела о своем решении. Мне очень понравилось, что среди участников можно было найти людей с совершенно разным бэкграундом: филологов, программистов, лингвистов, математиков, историков. Было приятно выйти за пределы своего профессионального круга и пообщаться с людьми, которые привыкли немного по-другому смотреть на предмет исследования.

Я работала в тьюториале, в котором мы строили соцсети по классической литературе. Мы превратили в графы произведения Грибоедова, Островского, Чехова, Маяковского и многих других авторов. В результате мы получили некоторую визуализацию того, как изменялась структура русской пьесы с течением времени. Наши замечательные преподаватели Даниил Скоринкин и Франк Фишер из Высшей школы экономики смогли быстро и просто объяснить нам основную информацию и всегда приходили на помощь, если что-то не получалось / ломалось / не понималось.

Московско-Тартуская школа была приятным и интересным опытом для меня, но слишком коротким. Мне кажется, что мы могли бы сделать в рамках тьюториала гораздо больше, если бы у нас в запасе была бы еще пара дней. Надеюсь, что вторая московско-тартуская школа будет длиннее.

 

Мария Кривошеина, НИУ ВШЭ

Школа дала мне очень мощный интеллектуальный импульс — сразу захотелось работать и учиться, в частности, разобраться все-таки в компьютерных языках — в этом я, увы, пока слабовата, и в Питоне еще не продвинулась дальше «hello, world». Очень стимулирующий опыт — здорово было обсудить самые различные возможности дигитального инструментария и понять, что из этого могло бы пригодиться в твоих собственных штудиях, сделать исследование более наглядным и доказательным. Во-вторых, важную роль здесь, конечно, играло общение — было приятно как повидаться со старыми знакомыми, так и встретить новых людей из очень разных сфер, и, наверное, именно этой возможностью междисциплинарного диалога школа была особенно ценна.

Я работала на тьюториале у Бориса Валерьевича Орехова, посвященном, казалось бы, довольно специфической теме — он назывался «Дисперсионный анализ и Железный трон: что предскажет статистика в Вестеросе?», но, как мне кажется, полезен мог оказаться далеко не только почитателям НВО и Дж. Мартина. Сага Мартина важна здесь как образчик большого массива данных, на примере которого можно наглядно продемонстрировать возможности цифровых методов (например, пытаясь выявлять закономерности внутри текста). Мне был, если честно, не столь важен материал, сколько потенциальные возможности работы с ним.

Мы часто говорили о том, что обращение к новым инструментам не отменяет традиционные филологические практики, но помогает в работе с ними

Наш тьюториал особенно мне симпатичен по нескольким причинам. Во многом потому, что мне интересны принципы работы с большим объемом текстов, big data — я сама занимаюсь, в основном не прозой, а периодикой — мои основные научные интересы связаны с русской рецепцией англоязычных писателей рубежа веков в позднеимперской России, что, как правило, предполагает работу с большим количеством журналов и газет. Оцифрована пока только мизерная часть выходивших в России начала XX века изданий, что делает разговор о применении компьютерных методов к анализу больших массивов журнального текста скорее гипотетическим, но приятно хотя бы осознавать, какие есть возможности — это подталкивает к размышлениям о том, что могло бы сделать такого рода исследования действительно претендующими на точность, а выборку материала достаточно репрезентативной, а не набором отдельных, частных сюжетов.

Кроме того, мне понравилось, что на нашем тьюториале мы часто говорили о том, что обращение к новым инструментам не отменяет традиционные филологические практики, но помогает в работе с ними, а лучший результат будет достигнут, скорее всего, с помощью совмещения, условно говоря, «старого и нового». И если digital humanities вообще во многом про междисциплинарные коллаборации, то наш тьюториал, по-моему, вполне наглядно это подтверждал, потому что очень во многом был про совместные усилия филологов и программистов.

Также было приятно и интересно то, что мы не останавливались подробно на одном конкретном методе, но постарались обсудить довольно много разных подходов — и теорию графов (теории графов/network analysis был отдельно посвящен другой тьюториал — Д. Скоринкина и Фр. Фишера), и кластерный анализ, и векторный анализ, etc. Результатами тьюториала лично я осталась довольна — кажется, мы успели сделать довольно много и даже попытались на основе полученных данных сделать предсказания о дальнейших сюжетных поворотах.

 

Арсений Самсонов, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе 

Я оказался в проекте, целью которого было изучать драматургию с помощью теории сетей. Персонажи рассматривались как узлы в графе, а число контактов между ними — как веса ребер, которые их соединяют. Этот подход помогает увидеть расстановку сил в пьесе и отыскать наиболее влиятельных героев, используя показатели, разработанные в теории графов. Подобно всем исследователям, мы получали массу нелепых и очевидных результатов. Но порой возникали персонажи, определяющие ход событий, и при этом малозаметные для читателя. В такие моменты мы осознавали, что наши усилия оправданы.

Остальные проекты были не менее занимательными. Коллеги описывали развитие русского стиха, выделяли черты наивной поэзии и предсказывали события в «Игре престолов». Параметры всех исследований были определены так, чтобы их понимала программа, работающая с текстом.

Я видел, как возникает новая наука. Филология не доказывает и не формулирует гипотез. Труды ее представителей, которые мне довелось прочесть, являются литературными произведениями, написанными под впечатлением от других литературных произведений. Цель digital humanities — выдавать строгие утверждения относительно того, как устроен текст. Программа не способна выявить нравственное содержание книги или ответить на вопрос, что хотел сказать автор, зато умеет считать частотность слов определенного типа или определять размер стиха. Подобные наблюдения могут служить инструментом для филолога в классическом смысле, натолкнув его на определенные размышления, но, скорее всего, компьютерный анализ литературы заставит исследователей задавать совершенно новые вопросы.

Всегда сложно думать не так, как ты привык. Я рад, если кому-то это удается. Именно поэтому мне понравилось на летней школе по digital humanities.

 

Герман Пальчиков, НИУ ВШЭ

С одной стороны, мне удалось получить новые навыки и знания (именно благодаря школе я определился с темой своей магистерской диссертации и даже написал примерный план работы), а с другой познакомиться с интереснейшими людьми, как с ведущими тьюториалы преподавателями, так и ребятами-студентами, приехавшими по-новому взглянуть на литературу и гуманитарное знание в целом. Общение со многими из них продолжается и по окончанию школы и, надеюсь, ещё выльется в интересные проекты и научные работы.

Я попал на тьюториал «Социальные сети классических произведений», за эти несколько дней работы мы смогли не только познакомиться с теорией графов и научиться создавать соцсети, но также написать полезные для дальнейшей работы скрипты, самостоятельно создать соцсети нескольких классических пьес, расширив материал для дальнейшего изучения.

Текст подготовила Алена Чуракова, стажер пресс-службы НИУ ВШЭ