«Вы есть ваши данные»: селф-трекинг как феномен глубокой медиатизации

Раздел: Новые медиа

В статье рассматривается такой феномен глубокой медиатизации, как цифровой селф-трекинг (практика самослежения за телом, поведением и мышлением посредством мобильных приложений и носимых устройств). Актуальность изучения этого явления связана не только с ростом популярности селф-трекинговых технологий, но и с общей тенденцией метризации и квантификации социальной жизни. Исследуя корпус зарубежной научной литературы по данной теме, автор идентифицирует селф-трекинг как медийную технологию и социальную практику, обладающую рядом специфических черт. В частности, селф-трекинг проблематизируется через концепты глубокой медиатизации, датафикации, геймификации и автоматизации. В статье рассматриваются различные теоретические оптики, в которых понимаются и изучаются эти аспекты квантифицированного самонаблюдения. Акцентируются позиции как апологетов, так и оппонентов данной практики. В заключении делается вывод о поляризации академической дискуссии вокруг селф-трекинга и связанных с ним процессов глубокой медиатизации, а также подчеркивается важность выхода за ее пределы.

Введение

За последнее десятилетие в рамках медиаисследований сформировалась новая, относительно автономная область – исследования мобильных медиа и коммуникаций (Campbell, 2013, 2018; Farman, 2016). Хотя ученые дискутируют по поводу определения мобильных медиа (Frith, Özkul, 2019), смартфоны и носимые устройства, о которых пойдет речь в данной статье, несомненно, входят в эту категорию. В частности, смартфоны, интегрирующие функции мобильного телефона, персонального компьютера и Интернета, являются главным объектом исследований мобильных медиа. Значение мобильной связи трудно переоценить: на сегодня это базовый тип опосредованного общения между людьми. Мобильные гаджеты используются повсеместно, медиатизируя практики взаимодействия во всех сферах нашей жизни. Они рассматриваются исследователями не только в качестве новой технологии, отличной от стационарных и портативных медиа, но и как «полимедиа» (Madianou, 2014), создающие конвергентную среду коммуникативных возможностей. Один из модусов мобильных медиа связан с их способностью превращаться в трекеры, которые моделируют наших «цифровых двойников».

Селф-трекинг – относительно недавнее явление, возникшее с развитием индустрии мобильных медиа и носимых цифровых устройств (Ajana (ed.), 2018; Lupton, 2016 b; Neff, Nafus, 2016; Selke (ed.), 2016). Это, прежде всего, биометрическая практика отслеживания данных о своем здоровье и физической активности с помощью мобильных приложений, фитнес-браслетов, умных часов, а также бижутерии и одежды с сенсорными датчиками. Например, одна из популярных функций цифрового селф-трекинга, доступная для большинства смартфонов, – подсчет количества пройденных шагов. Люди не только квантифицируют ходьбу, переводя свой качественный опыт передвижения в количественные показатели, но и делятся этими данными в социальных медиа. Статистика шагов при этом может становиться элементом сторителлинга, что нередко для постов, описывающих прогулки по новым, неосвоенным местам. Кроме того, полученные данные могут сравниваться с результатами других селф-трекеров во внутренней сети мобильных приложений, и это служит стимулом к соревнованию.

Помимо количества шагов, селф-трекинговые технологии позволяют измерять расход калорий, давление и пульс, объем выпитой воды, уровень стресса и т. д. Но этим типом данных (биометрикой) понятие селф-трекинга не ограничивается: к нему относят самоизмерения любых ментальных и поведенческих характеристик посредством цифровых устройств. Люди стремятся контролировать многие аспекты своей повседневной жизни: питание, сон, работу, шоппинг, любовные отношения, спорт, отдых, нахождение в Интернете. «Трекают» прочитанные книги и просмотренные фильмы, выполненные в офисе задачи, выкуренные сигареты, посещенные места, негативные и позитивные эмоции, время, проведенное в медитации или мобильном телефоне. Сам по себе селф-трекинг – явление не новое: бумажные дневники тоже были средством самонаблюдения (Rettberg, 2018), равно как и механические весы (Crawford, Lingel, Karppi, 2015). Однако квантифицированный селф-трекинг, которому посвящена эта статья, является недавней и недостаточно исследованной практикой. И эта практика отлична от предыдущих способов самослежения, поскольку встроена в глобальную цифровую инфраструктуру сбора, обработки и передачи данных.

Исследовательница Дебора Люптон (Lupton, 2016 a: 337–338) называет данные селф-трекинга «живыми» (lively data) и приводит ряд аргументов для обоснования этого концепта. Во-первых, это данные о нашей жизни: телесных функциях, поведении, отношениях, настроении, эмоциях. Во-вторых, они имеют собственную жизнь, постоянно изменяясь и циркулируя в процессе взаимодействия людей и онлайн-технологий. В-третьих, цифровые данные стали частью глобальной экономики знаний, превратившись в источник информации для управленческих, коммерческих и научно-исследовательских структур. Наконец, в-четвертых, эти данные начинают влиять на повседневную жизнь людей, их представления, действия и жизненные шансы. Здесь нужно заметить, что селф-трекинг может быть не только индивидуальной, но и корпоративной практикой, к которой обращаются работодатели, образовательные и научные организации, шеринговые сервисы с системой рейтингов (типа Uber или Airbnb), банки и страховые компании (Andersen, Lomborg, 2019; Minca, Roelofsen, 2019; Moore, Piwek 2017; Richardson, Mackinnon, 2018; Till, 2019). Поэтому его нельзя рассматривать как частный культурный феномен, относящийся только к любителям спорта и цифровых гаджетов. Селф-трекинг есть проявление более глубоких и длительных процессов, связанных с развитием технологий, и тяготеет к экспансии во многие сегменты социальной жизни.

Что это за процессы и почему они важны для идентификации селф-трекинга как медийной технологии и социальной практики? Как изучаются и понимаются эти аспекты селф-трекинга в различных исследовательских перспективах? Не претендуя на полный обзор исследований в данной области, в этой статье мы предлагаем рассмотреть селф-трекинг, проблематизируя его через концепты (a) глубокой медиатизации, (b) датафикации, (c) геймификации и (d) автоматизации. Глубокая медиатизация (Couldry, Hepp, 2016; Hepp, 2020 b) в нашем случае – более широкая теоретическая рамка, позволяющая описать проникновение цифровых, в частности селф-трекинговых, технологий в социальный мир. Поскольку эти технологии генерируют данные из повседневной жизни, используя алгоритмы, необходима рефлексия относительно процессов датафикации и автоматизации. Наличие игровых механик во многих трекинговых приложениях и гаджетах актуализирует дискуссию о геймификации селф-трекинга. Фокусируясь на этих аспектах, мы оставляем вне поля зрения более детальный анализ корпуса QS-литературы (в котором условно есть два ключевых дискурса – эмансипирующий и критический) и эмпирическое изучение QS-практик, что отчасти уже было сделано в предыдущих наших исследованиях (Nim, 2019 a, 2019 b).

Селф-трекинг в оптике глубокой медиатизации

Прежде всего, селф-трекинг – это одно из проявлений «глубокой медиатизации» социальной жизни (Couldry, Hepp, 2016; Hepp, 2020 b). Концепт глубокой медиатизации был введен Андреасом Хеппом и Ником Коулдри для обозначения принципиально нового качества медиасреды и социального мира, насыщенного медиатехнологиями. В их представлении медиатизация – длительный процесс, охватывающий шесть столетий человеческой культуры. В нем можно выделить четыре фазы, каждой из которых присущ особый технологический принцип: механизацию, электрификацию, дигитализацию и датафикацию (Couldry, Hepp, 2016: 38–52). Волна механизации началась с изобретения типографского станка и появления печатных медиа. Спустя три века возникли средства коммуникации, основанные на электрической трансмиссии (телеграф, телефон, радио, кинематограф, телевидение). С развитием компьютеров, машинного интеллекта, Интернета и мобильных медиа наступила эпоха дигитализации, связавшая бесчисленные медиа друг с другом в рамках глобальной цифровой инфраструктуры. Но цифровые медиа – это не только средства коммуникации, они также производят и обрабатывают данные, формируя тенденцию датафикации жизни (Hepp, 2020 а). Дигитализация и датафикация, а также вездесущесть, множественность и «сплетенность» медиа маркируют состояние глубокой медиатизации социального мира. Медиатехнологии проникают во все сферы общества и культуры, трансформируя практики людей, сообществ, корпораций и организаций, а также социальный порядок в целом. Признание трансформативной силы медиа не означает здесь технологического детерминизма: Хепп и Коулдри определяют свой подход как«материалистскую феноменологию» (Couldry, Hepp, 2016: 5), артикулирующую связь медиа и культурных изменений, но избегающую медиацентризма. Нам близка эта герменевтическая оптика, чувствительная и к постановке критических вопросов.

В этом контексте становится понятно, что селф-трекинговые приложения и девайсы – это «парадигмальные» продукты глубокой медиатизации, воплотившие ее ключевые тренды и черты. Это системы персональной информатики, технологии сбора и интерпретации данных, переводящие качественный опыт человека в количественные показатели. У них есть разработчики и поставщики – прежде всего, крупнейшие IT-компании, такие как Apple, Samsung, Fitbit и др., преследующие свои коммерческие интересы. В то же время эти компании являются, по выражению Хеппа, корпоративными «мейкерами» глубокой медиатизации (Hepp, 2020 b: 17–18), поскольку продвигают ценность технологических инноваций, преобразующих жизнь людей. Процесс глубокой медиатизации не происходит сам по себе, он направляется усилиями многих социальных акторов. К другому типу «мейкеров» относятся пионерские движения, участники которых предлагают миру не только свои экспериментальные практики, но и «социотехнические имажинерии» (Jasanoff, Kim (eds.), 2015) о медиатехнологиях будущего. Таковым является глобальное сообщество Quantified self (QS), основанное в 2007 г. издателями влиятельного американского журнала Wired Гэри Вульфом и Кевином Келли¹. Это комьюнити с девизом «самопознание через цифры» – флагман культуры цифрового селф-трекинга. На одноименном сайте пионерского движения в данный момент представлены сотни QS-инструментов, позволяющих отслеживать и контролировать различные аспекты повседневной жизни. Участники сообщества регулярно проводят региональные встречи и международные конференции, в которых задействованы ученые, политики, представители IT-индустрии, здравоохранения и образования. Их «датаистские» практики и дискурсы привлекают внимание многих исследователей из разных областей наук (Ruckenstein, Pantzar, 2017; Sharon, 2017). В настоящее время понятие quantified self применяется не только к членам оригинального комьюнити, но и к «обычным» селф-трекерам, не ассоциирующим себя с этим движением. Таким образом, селф-трекинг как социальный тренд возник и продвигается благодаря активности пионерского сообщества, технологических корпораций и индивидуальных пользователей.

Что может предложить теория медиатизации для эмпирического изучения феномена селф-трекинга? Согласно Герхарду и Хеппу, анализ селф-трекинга должен охватывать три ключевых контекста: практики, частью которых становится селф-трекинг; социальные фигурации, в которые вовлечены селф-трекеры; и «я»-дискурсы, существующие в современных обществах (Gerhard, Hepp, 2018: 683). Сам по себе селф-трекинг не есть автономная практика, он встраивается в другие повседневные активности – ходьбу, питание, спорт, секс, работу, хобби, – подвергая их квантификации и визуализации. Это те аспекты жизни, которые люди хотят контролировать и улучшать. При этом важно, как члены коммуникативных фигураций, к которым человек принадлежит (семья, друзья, коллеги, онлайн-окружение), относятся к идее самоизмерения и самооптимизации. Наконец, необходимо иметь в виду мейнстримные дискурсы об идентичности, разделяемые членами общества.

Применяя этот подход в своем этнографическом исследовании, Герхард и Хепп выделили два базовых типа селф-трекеров – «прагматиков» и «энтузиастов» (Gerhard, Hepp, 2018). «Прагматики» используют трекинг для достижения конкретных целей (сбросить вес, улучшить качество сна), воспринимая это как временное «необходимое зло». Репертуар их фитнес-приложений и девайсов ограничен, занятие селф-трекингом не афишируется,окружение чаще не вовлечено в QS-практики. Для «энтузиастов» селф-трекинг является органичной частью их активного, здорового образа жизни. Спектр применяемых средств самоконтроля здесь гораздо шире, трекинг дает позитивные эмоции, как и принадлежность к сообществу единомышленников. При этом в обоих случаях велика роль общественных дискурсов, задающих стандарты «нормальности» в том, что касается здоровья, физической привлекательности и социальной продуктивности. Люди используют селф-трекинговые технологии, чтобы скорректировать себя в сторону большего соответствия доминирующим представлениям об идеальном состоянии ума и тела.

Безусловно, деление на «прагматиков» и «энтузиастов» – лишь одна из возможных и не бесспорных концептуализаций опыта селф-трекинга (cм. также Lyall, Robards, 2018; Rooksby, Rost, Morrison, Chalmers, 2014; Nim, 2019 a), но сама идея рассмотрения «трех контекстов» представляется эвристичной. В целом концепт глубокой медиатизации и описываемые им тренды дигитализации и квантификации социальной жизни, позволяют лучше понять селф-трекинг как культурную практику и технологию производства «живых данных».

Селф-трекинг, датафикация и датаизм

Селф-трекинг предполагает непрерывную автоматическую генерацию и анализ данных, формирующих количественную идентичность. «Вы есть ваши данные» – это программный тезис движения Quantified self, призывающего переосмыслить телесность и повседневную жизнь посредством трекинговых девайсов и мобильных приложений (Lupton, 2016 b: 88). Селф-трекинг понимается здесь как практика самоисследования, «самоэкспертиза», «персональная наука» (Heyen, 2020), основанная на точном измерении и верификации. Иначе говоря, селф-трекинг является датафицированной системой производства знания о самом себе. Дискурс селф-трекинга включает ряд допущений о том, что квантифицированные данные: обладают особой познавательной и перформативной силой; более точны и объективны в сравнении с качественными данными, которые интуитивны и субъективны; обеспечивают глубокий доступ к пониманию себя, обнаруживая скрытые паттерны и корреляции; способны мотивировать людей на поведенческие изменения за счет обратной связи; репрезентируют наше истинное «я» (Lupton, 2016 b: 95). Адепты QS полагают, что все может быть представлено как данные, любые аспекты жизни поддаются квантификации и дигитализации.

Эти представления характерны для «датаизма» (van Dijck, 2014) как новой парадигмы знания, основанной на «метризации» человека и социального мира. Если понятие датафикации отражает процесс трансформации качественных аспектов социальной жизни в количественные онлайн-данные (Mayer-Schönberger, Cukier, 2013), то датаизм – своего рода секулярная вера в могущество (больших) данных как инструмента понимания и управления человеческим поведением. Эту веру сегодня разделяют многие социальные акторы, представляющие государство, бизнес и науку. Однако, как мы еще покажем далее, для корпораций «живые данные» имеет несколько другую ценность и применение, чем для индивидуальных пользователей селф-трекинговых технологий.

Безусловно, практика «самопознания через цифры» встречает критику со стороны исследователей (Lupton, 2016 b; Morozov, 2013). Одно из главных обвинений – редукционизм (Sharon, Zandbergen, 2017), сводящий человеческое тело и личность к ограниченному набору данных, произвольно извлеченных из жизненного контекста. Цифровые трекеры претендуют на то, что отслеживают питание, сон, настроение и т. д., а это очень комплексные категории. За исключением медицинских трекеров, популярные мобильные приложения и девайсы не валидированы, нет никаких гарантий, что заложенные в них алгоритмы измеряют заявленные характеристики. Скорее, эти алгоритмы конструируют представление пользователей о том, что есть здоровье, продуктивность и благополучие в датаистской парадигме (Sharon, 2017: 104). Данные селф-трекинга также способны влиять на восприятие людьми своих физических и ментальных состояний: можно субъективно ощущать себя уставшим или энергичным, похудевшим или пополневшим, продуктивным или малоэффективным в зависимости от того, что сообщает гаджет. При этом алгоритмы трекинга воспроизводят доминирующие в обществе стереотипы, включая гендерные. Например, трекинг сексуальных отношений побуждает пользователей-мужчин оценивать свой опыт через количественные показатели частоты и продолжительности, подкрепляя их нормативные представления о «хорошем сексе» (Lupton, 2015). Кроме того, то, какой тип данных генерируется приложением или устройством (и, следовательно, какие типы активности стимулируются для их генерации) может зависеть от целей разработчика. Однако в глазах селф-трекеров данные имеют естественное происхождение (Morozov, 2013: 246), люди редко ставят под сомнение процедуры их производства и интерпретации.

Помимо эпистемологического, есть еще один, онтологический аспект селф-трекинга как технологии датафикации, который редко проблематизируется пользователями. Он связан с тем, что индивидуальные данные о здоровье и поведении генерируются посредством платформ и сервисов крупных корпораций, таких как Apple, Microsoft, Google, Amazon, Facebook, Samsung, Xiaomi и других, включая всех игроков «сектора квантификации социального», обеспечивающих оборудование, софт, дата-центры, дата-аналитику и т. д. (Couldry, Mejias, 2019: xiv–xv). Несмотря на декларируемую политику конфиденциальности, очевидно, что многие IT-компании собирают, обрабатывают и коммодифицируют данные пользователей, превращая их в источник прибыли. Процесс датафикации означает не только конверсию повседневной жизни в (большие) данные, но и создание из них ценности. Это основа «платформенного» (Srnicek, 2016), «надзорного» (Zuboff, 2019) капитализма, в котором человеческий опыт становится бесплатным сырьем для производства данных, используемых для управления и предсказания поведения. Преследуя свои индивидуальные цели, селф-трекеры невольно становятся частью этой системы «колониализма данных»² (Couldry, Mejias, 2019). Мета-данные и данные – это та валюта, которой люди оплачивают свой доступ к коммуникационным сервисам (van Dijck, 2014) и желание стать эффективнее и благополучнее.

Несмотря на приведенную критику селф-трекинга с точки зрения эпистемологии и политэкономии, важно избегать однополярных концептуализаций этого феномена. Как показывают этнографические исследования (Gorm, Shklovski, 2019), реальное использование трекеров бывает далеко от ожиданий и предписаний разработчиков или воображаемого «Большого Брата». Люди адаптируют селф-трекинг под свои возможности и нужды, наделяют данные личным смыслом или не придают им особого значения, прерывают и забрасывают самоизмерение. Во многих случаях селф-трекинг действительно становится для пользователей ресурсом, с помощью которого они контролируют важные аспекты своей жизни и решают задачи саморазвития.

Слежение в удовольствие: геймификация селф-трекинга

Для того чтобы мотивировать людей к занятию селф-трекингом и поддерживать в дальнейшем эту мотивацию, разработчики мобильных приложений и фитнес-девайсов применяют геймификацию – использование элементов игрового дизайна в неигровых контекстах (Deterding, Dixon, Khaled, Nacke, 2011). Примером таких игровых механик могут быть очки, уровни, бейджи, значки, аватары, награды, таблицы лидеров, обратная связь, квесты, челленджи и т. д. Предполагается, что позитивный игровой опыт привлекает пользователей и способствует лучшему достижению их целей, то есть изменению поведения, мышления и настроения.

Яркой иллюстрацией такого подхода является популярное геймифицированное приложение для бега Zombies, Run!³, в котором воплощен виртуальный мир зомби-апокалипсиса. Каждая пробежка в наушниках превращается в выполнение миссии, в ходе которой нужно добывать полезные вещи (аптечку, оружие, еду), а после тренировки распределять собранные бонусы среди населения базы. Во время бега приложение записывает ряд метрик: время, скорость, дистанцию, сожженные калории. Другой пример – мобильное приложение для диабетиков MySugr⁴, помогающее контролировать уровень глюкозы в крови. В зависимости от этого уровня меняется внешний вид аватара – «сахарного монстра», за каждый ввод данных пользователь зарабатывает очки. Приложение для повышения концентрации Forest⁵ позволяет вырастить виртуальный лес, получив при этом статистику проведенного вне смартфона времени как в минутах, так и в «деревьях». Многие современные селф-трекинговые технологии используют те или иные игровые элементы, хотя их репертуар и реализация могут отличаться.

В частности, как показывают недавние исследования, геймификация используется в 64% популярных мобильных приложений для здоровья и фитнеса (Cotton, Patel, 2019). Прежде всего, это касается категории приложений, связанных с измерением физической активности и контролем веса (97%), в гораздо меньшей степени геймифицированы приложения, отслеживающие репродуктивное здоровье, медитацию и сон (11%). Надо отметить, что речь идет о 50 топовых бесплатных приложениях, скачанных из App Store. Авторы более раннего и репрезентативного (n=1680) исследования (Edwards, Lumsden, Rivas, Steed at al., 2016) находили, что лишь в 4% случаях приложения этого сегмента (фитнес и здоровье) геймифицированы. Поскольку работ в этой области пока не так много, трудно сказать, произошел ли за это время стремительный прирост геймификации или скорее можно лишь говорить о том, что самые предпочитаемые приложения – это трекеры с игровыми элементами. В любом случае мы наблюдаем интенсивное распространение геймификации во многих сферах жизни: образовании, маркетинге, на рабочем месте и т. д.

Является ли популярность геймифицированных QS-технологий показателем их большей эффективности? На этот вопрос нет единого ответа, как нет и единого подхода к пониманию и измерению «эффектов». Для разработчиков эффективность может измеряться объемом скачиваний, продаж и длительностью потребления, для пользователей – вкладом в поддержание мотивации и достижение целей. Исследователи чаще оценивают способность геймифицированных систем стимулировать поведенческие, когнитивные и аффективные изменения. В одном из обстоятельных обзоров эмпирических исследований геймификации в области здоровья и благополучия (Johnson, Deterding, Kuhn, Staneva at al., 2016) было выявлено, что более чем в половине случаев использования игровых механик наблюдались позитивные эффекты (59%), в остальных – нейтральные или смешанные. Работа геймификации неравномерна: игровые элементы сильнее привлекают тех, кто мотивирован на развлечение, но селф-трекеры, ориентированные на самооптимизацию (von Entreß-Fürsteneck, Gimpel, Nueske, Rückel et al., 2019) или социальное признание (Tu, Hsieh, Feng, 2019) менее подвержены влиянию игрофикации. Проблема «действенности» геймификации также связана с тем, что за редким исключением дизайн мобильных приложений не обоснован научно. Исследователи, позитивно оценивающие потенциал подобных трекинговых технологий, призывают к тесной коллоборации между разработчиками, представителями поведенческих наук, общественного здравоохранения и других экспертных областей (Edwards, Lumsden, Rivas, Steed at al., 2016).

Социальная критика игрофицированных QS-инструментов во многом сопутствует критике датафикации, поскольку два этих аспекта нераздельно связаны. Геймификация доставляет удовольствие, но это технология слежения и надзора (Whitson, 2013), побуждающая пользователей мониторить свою повседневную жизнь и конвертировать ее в количественные данные. Геймификацию можно представить как децентрализованную, распределенную «фабрику», вовлекающую людей в добровольную работу по производству данных, которые затем используют третьи лица (Till, 2014). В этом контексте геймификация становится условием формирования неолиберального «предпринимательского я» (Brökling, 2016), которое нужно постоянно улучшать. И значит, непрерывно отслеживать себя посредством QS-технологий. Но игра заканчивается, как только ее участники осознают, что трудятся, поэтому, например, попытки работодателей геймифицировать рабочие места периодически терпят фиаско (Whitson, 2013). Еще один критический аргумент отсылает нас к пониманию того, что цифровые игры, в отличие от традиционных, – это «алгоритмические машины» (Whitson, 2013). Их «беспристрастные» алгоритмы скрыты и непонятны, для пользователей это «черный ящик». Не ясно, почему одни типы действий вознаграждаются, а другие нет; «спрятанные» правила не являются результатом взаимной договоренности и не подлежат оспариванию. Поэтому особое значение для исследователей селф-трекинга имеет «распаковка» этих игровых алгоритмов и лежащих в их основе социальных кодов.

Селф-трекинг как технология автоматизации субъекта

Будучи алгоритмическими технологиями, селф-трекинговые девайсы и приложения обладают свойством автоматизации, то есть способны после запуска функционировать без регулярного вмешательства человека и контроля с его стороны (Gillespie, 2014). В этом смысле их можно отнести к широкой категории «автоматизированных медиа» (Napoli, 2014), куда также включают поисковые системы, социальные сети, агрегаторы контента, коммуникативных роботов (Hepp, 2020 a) и т. д.

Некоторые приложения-трекеры для здоровья и формирования привычек встроены в мобильную операционную систему: например, программа «Здоровье» установлена на iPhone по умолчанию⁶. Если пользователь не желает отслеживать шаги или расходуемые калории, он/она должен отключить функцию «Движение и фитнес» вручную: вмешательство здесь требуется уже не для активации автоматического процесса, а для его приостановки. Вероятно, подобные возможности пассивного трекинга, не требующего осознанного участия человека (и даже знания о самом факте трекинга), со временем будут получать все большее развитие. Кроме того, уже сейчас контроль и управление за определенными видами активности отчасти может делегироваться искусственному интеллекту. Упомянутое приложение «Здоровье» от Apple, как описывают сами разработчики, «с помощью машинного обучения определяет, какие показатели для вас наиболее важны, и на их основе создаёт подборки с ключевыми данными»⁷. Другой пример – «умный» фитнес-инструктор Vi от компании LifeBEAM⁸, представляющий собой наушники с биодатчиками и голосовым помощником, который дает рекомендации в режиме реального времени тренировки. Совсем недавно запустилось дорогостоящее российское фитнес-приложение для iOS Champions Fitness Center⁹ с видеоуроками от известных отечественных спортсменов, оснащенное системой распознавания движений и технологией дополненной реальности. Два последних случая иллюстрируют тенденцию роботизации фитнеса и спорта, когда функции «живого» тренера начинает выполнять цифровой трекер активности.

Селф-трекинговые системы автоматизируют процессы отслеживания, генерации, визуализации, агрегации и передачи биометрических и поведенческих данных. Тем самым автоматизируются коммуникации (с гаджетом, самим собой, другими людьми) и практики контроля за определенными видами деятельности, включая трудовую. Селф-трекинг применяется не только в индивидуальных целях, его используют работодатели как инструмент оценки продуктивности, здоровья и благополучия сотрудников (Moore, 2018; Moore, Piwek, 2017; Orave, 2020). Согласно исследованию фонда Kaiser Family Foundation 2019 г., 11% американских работодателей, реализующих корпоративные велнес-программы, собирают данные о здоровье своих сотрудников с помощью мобильных приложений и носимых устройств¹⁰. Предполагается, что энергичные и счастливые работники будут более продуктивны, что отразится на ряде показателей эффективности: количестве решаемых задач, затраченном на их выполнение времени и т. д. Однако значимых научных доказательств такой корреляции пока не обнаружено. Исследователи замечают, что квантификация рабочих мест и применение автоматизированных систем рейтингов и метрик приводят к дегуманизации и прекаризации людей-работников, которые теперь конкурируют с машинами (Moore, 2018: 2). Машины (алгоритмы) к тому же наделяются властью менеджеров, калькулирующих и оценивающих человеческую деятельность. В то время как машины занимают человеческие позиции, люди машинизируются, и селф-трекинговые технологии есть часть этого процесса.

В критической литературе существуют и более радикальные трактовки селф-трекинга в контексте автоматизации. В частности, британский исследователь Кристофер Тилл (Till, 2019) рассматривает селф-трекинг как «психотехнологию», средство программирования «автоматического субъекта», основанное на принципе захвата и контроля внимания. Селф-трекинговые девайсы подобны «индустриальным темпоральным объектам» Бернара Стиглера (Stiegler, 2001), таким как музыкальные или телевизионные шоу, способным привлекать и «замыкать» внимание потребителя. Но вместо глубокого внимания, требующего длительной концентрации на одном стимуле, цифровой капитализм и его продукты поощряют множественные поверхностные вовлечения и переключения между стимулами, что формирует не рефлексивного, а «реактивного» субъекта, открытого для когнитивных манипуляций. В идеальной модели корпоративного селф-трекинга «реактивные субъекты» лишены осознанности и просто реагируют на стимулы автоматически, не задействуя критическое мышление. Благодаря своему «эмоциональному дизайну» селф-трекинговые устройства направляют внимание пользователей и оживляют либидинальную энергию, которая канализируется в нужное русло – формирование полезных привычек, вхождение в «поток» и выполнение производственных задач. Для «экономики внимания» важно уже не накопление тел, а накопление сознания, и с этой точки зрения селф-трекинг предстает скорее как технология психовласти (Stiegler, 2010), а не как инструмент биополитики (Foucault, 1990).

В самом QS-дискурсе автоматизация ассоциируется с симбиозом человека и биосенсорных трекинговых технологий, усиливающих возможности людей к самопознанию и самооптимизации (Lupton, 2016 b: 70–72). Экран мобильного гаджета с биометрическими и поведенческими данными воспринимается как «дисплей» человеческого тела, отражающий его текущее состояние. Пространства, в которых мы находимся, – дома, автомобили, общественные места – также все больше сенсоризуются и могут реагировать на нас, автоматически генерируя данные. Оснащенные QS-технологиями люди представляются узлами в интернете вещей, которые могут обмениваться данными с другими людьми, объектами и материальной средой. Тело здесь концептуализируется как «умная машина», связанная с другими «умными машинами» в закодированных пространствах (Swan, 2012). Эти технологические тренды на автоматизацию, сенсоризацию и метризацию социальной жизни манифестируют эпоху глубокой медиатизации и задают в определенной мере сценарии ближайшего будущего.

Заключение

Мы рассмотрели практику селф-трекинга в контексте четырех концептов – глубокой медиатизации, датафикации, геймификации и автоматизации. Практически любой анализ селф-трекинговых технологий так или иначе актуализирует эти понятия, описывающие ключевые характеристики квантифицированного самоизмерения.

При этом проблематизация этих аспектов селф-трекинга может происходить по-разному, в зависимости от специфики дисциплинарной области и теоретических оптик. Исследования в рамках поведенческих и компьютерных наук больше фокусируются на прикладных задачах, прежде всего повышении эффективности систем персональной аналитики и их адаптации для разных сфер (здоровья, медицины, спорта, образования, работы). Социокультурные и медиаисследования тяготеют к критическим подходам, хотя используется и феноменологическая перспектива, избегающая разговоров о нормативности. К примеру, геймификация QS-систем может проблематизироваться с точки зрения (не)эффективности мотивационного дизайна для достижения личных целей или как технология соблазна и «колонизации», вовлекающая пользователей в процесс датафикации.

Академическая дискуссия о цифровом селф-трекинге заметно поляризована, и сам предмет этой рефлексии предстает как амбивалентный по целому ряду оснований. С одной стороны, селф-трекинг рассматривается как инструмент самопознания и саморазвития, способствующий расширению человеческого опыта, оздоровлению и благополучию людей. С другой стороны, он осмысляется как технология биополитики и психовласти, продукт системы надзорного капитализма, «перерабатывающего» человеческие жизни в данные. Главное противоречие связано с тем, что всякий раз, когда люди используют цифровые технологии для своих целей, эти технологии используют людей. – для своих. Это касается не только селф-трекинга, но и применения любых платформ и сервисов, где мы оставляем цифровые следы. Дилемма кажется неразрешимой, и даже откровения Джона Сноудена, раскрывшего масштабы цифрового слежения государств за гражданами, не подорвали доминирующий дискурс «надзорного реализма» (Dencik, 2018). Этот дискурс нормализует и натурализует ситуацию, когда доступ к цифровым благам оплачивается персональными данными – во имя безопасности (например, защиты от угрозы терроризма) или удобства потребителей (чтобы компании наилучшим способом продвигали свой товар к аудитории). Возможно, текущая ситуация пандемии с новой силой актуализирует вопросы о допустимых границах цифрового мониторинга и использования его данных третьими лицами, пусть с самыми благими намерениями. И даст возможность людям более активно воображать и продвигать альтернативные концепции использования платформ и цифровых устройств, включая QS-технологии.

Будущее селф-трекинга и дата-технологий не предопределено. Когда мы говорим, что цифровые технологии и платформы не нейтральны, это означает, что в алгоритмах внедрены определенные социальные представления и ценности, а также властные отношения. Поэтому обнаружение и публичное обсуждение этих ценностей и отношений, в частности исследователями медиа, вносит свой вклад в понимание того, чем является «хорошая жизнь» (Hepp, 2020 b: 176–179) в условиях глубокой медиатизации.

Благодарность

Статья подготовлена в сотрудничестве с Лабораторией геймификации Сбербанка.

Примечания

¹ Как сообщает Википедия, в ранних колофонах Wired канадский теоретик медиа Маршал Маклюен был назван «святым покровителем» журнала, см.: https://en.wikipedia.org/wiki/Wired_%28magazine%29#cite_note-4 (дата обращения: 30.06.2020).

² В своем развернутом интервью онлайн-журналу «Нож» Улисес Мехиас объясняет, в чем суть концепции колониализма данных, которую они развивают совместно с Ником Коулдри, и почему речь идет именно о новом колониализме, а не о капитализме: см.: Муравьев Д. Вернуть себе наше пространство и наше время: интервью с Улисесом Мехиасом о колониализме в эпоху больших данных // Нож. 2019. Сент., 10. Режим доступа: https://knife.media/data-colonialism/ (дата обращения: 05.09.2020).

³ См.: https://zombiesrungame.com (дата обращения: 05.09.2020).

⁴ См.: https://www.mysugr.com/en/ (дата обращения: 05.09.2020).

⁵ См.: https://www.forestapp.cc (дата обращения: 05.09.2020).

⁶ См.: https://www.apple.com/ru/ios/health/ (дата обращения: 05.09.2020).

⁷ См. там же: https://www.apple.com/ru/ios/health/ (дата обращения: 05.09.2020).

⁸ См.: https://vitrainer.com (дата обращения: 05.09.2020).

⁹ См.: https://champions.fitness (дата обращения: 05.09.2020).

¹⁰ См.: http://files.kff.org/attachment/Report-Employer-Health-Benefits-Annual-Survey-2019 (дата обращения: 12.06.2020).

Библиография

Ajana B. (ed.) (2018) Self-Tracking: Empirical and Philosophical Investigations. Cham: Palgrave Macmillan. DOI: 10.1007/978-3-319-65379-2

Andersen J., Lomborg S. (2019) Self-tracking and metric codification in digital infrastructures for scholarly communication. The Information Society 36 (1): 43–52. DOI: https://doi.org/10.1080/01972243.2019.1685039

Brökling U. (2016) The Entrepreneurial Self. Fabricating a New Type of Subject. London: Sage.

Campbell S. W. (2013) Mobile media and communication: A new field, or just a new journal? Mobile Media & Communication 1 (1): 8–13. DOI: https://doi.org/10.1177/2050157912459495

Campbell S. W. (2018) From frontier to field: Old and new theoretical directions in mobile communication studies. Communication Theory 29 (1): 46–65. DOI:10.1093/ct/qty021

Cotton V., Patel M. S. (2019) Gamification use and design in popular health and fitness mobile applications. American Journal of Health Promotion 33 (3): 448–451. DOI: 10.1177/0890117118790394

Couldry N., Hepp A. (2016) The Mediated Construction of Reality. Cambridge; Malden: Polity Press.

Couldry N., Mejias U. A. (2019) The costs of connection: How data is colonizing human life and appropriating it for capitalism. Stanford University Press.

Crawford K., Lingel J., Karppi T. (2015) Our metrics, ourselves: A hundred years of self-tracking from the weight scale to the wrist wearable device. European Journal of Cultural Studies 18 (4–5): 479–496. DOI: https://doi.org/10.1177/1367549415584857

Dencik L. (2018) Surveillance realism and the politics of imagination: Is there no alternative? Krisis: Journal for Contemporary Philosophy 1: 31–43. Available at: https://krisis.eu/surveillance-realism-and-the-politics-of-imagination-is-there-no-alternative/ (aссessed: 30.06.2020).

Deterding S., Dixon D., Khaled R., Nacke L. (2011) From game design elements to gamefulness: defining gamification. In Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference: Envisioning Future Media Environments. ACM. Pp. 9–15. DOI: 10.1145/2181037.2181040

Edwards E. A., Lumsden J., Rivas C., Steed L. at al. (2016). Gamification for health promotion: Systematic review of behaviour change techniques in smartphoneapps. BMJ Open 6 (10): e012447. DOI: https://doi.org/10.1136/bmjopen-2016-012447

Farman J. (ed.) (2016) Foundations of Mobile Media Studies. Essential Texts on the Formation of a Field. London: Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315646664

Foucault M. (1990) The History of Sexuality 1: The Will to Knowledge. London: Penguin Books.

Frith J., Özkul D. (2019) Mobile media beyond mobile phones. Mobile Media & Communication 7 (3): 293–302. DOI: https://doi.org/10.1177/2050157919850405

Gerhard U., Hepp A. (2018) Appropriating Digital Traces of Self-Quantification: Contextualizing Pragmatic and Enthusiast Self-Trackers. International Journal of Communication (12): 683–700.

Gillespie T. (2014) The relevance of algorithms. In T. Gillespie, P. Boczkowski and. K. Foot (eds.) Media Technologies. Cambridge: Massachusetts Institute of Technology. Pp. 167–194.

Gorm N., Shklovski I. (2019) Episodic use: Practices of care in self-tracking. New Media & Society 21 (11–12): 2505–2521. DOI: https://doi.org/10.1177/1461444819851239

Hepp A. (2020 a) Artificial companions, social bots and work bots: Communicative robots as research objects of media and communication studies. Media, Culture & Society 42 (7–8): 1410–1426. DOI: https://doi.org/10.1177/0163443720916412

Hepp A. (2020 b) Deep. mediatization. London; New York: Routledge. DOI: https://doi.org/10.4324/9781351064903

Heyen N. B. (2020) From self-tracking to self-expertise: The production of self-related knowledge by doing personal science. Public. Understanding of Science 29 (2): 124–138. DOI: https://doi.org/10.1177/0963662519888757

Jasanoff S., Kim S.-H. (eds.) (2015) Dreamscapes of modernity: Sociotechnical imaginaries and the fabrication of power. Chicago: University of Chicago Press.

Johnson D., Deterding S., Kuhn K.-A., Staneva A. et al. (2016) Gamification for health and wellbeing: A systematic review of the literature. Internet Interventions (6): 89–106. DOI: https://doi.org/10.1016/j.invent.2016.10.002

Lupton D. (2015) Quantified sex: a critical analysis of sexual and reproductive self-tracking using apps. Culture, Health & Sexuality 17 (4): 440–453. DOI: 10.1080/13691058.2014.920528

Lupton D. (2016 a) Personal data practices. in the age of lively data. In. J. Daniels, K. Gregory, T. McMillan Cottom (eds.) Digital Sociologies. Bristol: Policy Press. Pp. 339–354.

Lupton D. (2016 b) The Quantified Self: A Sociology of Self-Tracking. Malden: Polity. DOI: https://doi.org/10.1111/1467-9566.12495

Lyall B., Robards B. (2018) Tool, toy and tutor: Subjective experiences of digital self-tracking. Journal of Sociology 54 (1): 108–124. DOI: https://doi.org/10.1177/1440783317722854

Madianou M. (2014) Smartphones. a. polymedia. Journal of Computer-Mediated Communication 19 (3): 667–680. DOI: https://doi.org/10.1111/jcc4.12069

Mayer-Schönberger V., Cukier K. (2013) Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. New York: Houghton Mifflin Harcourt. DOI: https://doi.org/10.1093/aje/kwu085

Minca C., Roelofsen M. (2019) Becoming Airbnbeings: on datafication and the quantified. Self in tourism. Tourism Geographies. DOI: https://doi.org/10.1080/14616688.2019.1686767

Moore P. V. (2018) The quantified self in precarity: work, technology and what counts. London; New York: Routledge.

Moore P., Piwek L. (2017) Regulating wellbeing in the brave new quantified workplace. Employee Relations 39 (3): 308–316. DOI: 10.1108/ER-06-2016-0126

Morozov E. (2013) To Save Everything Click Here. London: Allen Lane.

Napoli P. (2014) Automated media. Communication Theory 24 (3): 340–360. DOI: https://doi.org/10.1111/comt.12039

Neff G., Nafus D. (2016) Self-Tracking. Cambridge; London: MIT Press. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/10421.001.0001

Nim E. (2019 a) Digital self-tracking among Russian students: practices and discourses. NRU. Higher School of Economics. Series SOC “Sociology” WP BRP91/SOC/2019. Available at: https://wp.hse.ru/data/2019/12/12/1524270491/91SOC2019.pdf (aссessed: 30.06.2020).

Nim E. (2019 b) Self-tracking as a Practice of Quantifying the Body: Conceptual Outlines. Forum for Anthropology and Culture 15: 137–152.

Oravec J. A. (2020) Digital iatrogenesis and workplace marginalization: Some ethical issues involving self-tracking medical technologies. Information, Communication & Society. DOI: https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1718178

Rettberg J. W. (2018) Apps as Companions: How Quantified Self Apps Become Our Audience and Our Companions. In B. Ajana (ed.) Self-Tracking: Empirical and Philosophical Investigations. Cham: Palgrave Macmillan. Pp. 27–42. DOI: 10.1007/978-3-319-65379-2

Richardson S., Mackinnon D. (2018) Becoming your own device: Self-tracking challenges in the workplace. Canadian Journal of Sociology 43 (3): 225–250. DOI: https://doi.org/10.29173/cjs28974

Rooksby J., Rost M., Morrison A., Chalmers M. C. (2014) Personal Tracking as Lived Informatics. In Proceedings of the 32nd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems. New York: ACM. Pp. 1163–1172. DOI: http://dx.doi.org/10.1145/2556288.2557039

Ruckenstein M., Pantzar M. (2017) Beyond the Quantified Self: Thematic exploration of a dataistic paradigm. New Media & Society 19 (3): 401–418. DOI:https://doi.org/10.1177/1461444815609081

Selke. S. (ed.) (2016) Lifelogging. Digital self-tracking and Lifelogging – between disruptive technology and cultural transformation. Wiesbaden: Springer VS. DOI: 10.1007/978-3-658-13137-1

Sharon T. (2017) Self-tracking for health and the Quantified Self: re-articulating autonomy, solidarity, and authenticity in an age of personalized healthcare. Philosophy & Technology 30 (1): 93–121. DOI: https://doi.org/10.1007/s13347-016-0215-5

Sharon T., Zandbergen D. (2017). From data fetishism to quantifying selves: Self-tracking practices and the other values of data. New Media & Society 19 (11): 1695–1709. DOI: https://doi.org/10.1177/1461444816636090

Srnicek N. (2016) Platform Capitalism. Cambridge; Malden: Polity Press.

Stiegler B. (2001) New Industrial. Temporal Objects. In R. A. Earnshaw, R. A. Guedj, A. Dam, J. A. Vince (eds.) Frontiers of Human-Centered Computing, Online Communities and Virtual Environments. London: Springer. Pp. 445–460. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-0259-5_32

Stiegler B. (2010) Taking Care of Youth and the Generations. Stanford: Stanford University Press.

Swan M. (2012) Sensor mania! The Internet of things, wearable computing, objective metrics, and the Quantified Self 2.0. Journal of Sensor and Actuator Networks 1 (3): 217–253. DOI: https://doi.org/10.3390/jsan1030217

Till C. (2014) Exercise as Labour: Quantified Self and the Transformation of Exercise into Labour. Societies (4): 446–462. DOI: 10.3390/soc4030446

Till C. (2019) Creating ‘automatic subjects’: Corporate wellness and self-tracking. Health 23 (4): 418–435. DOI: https://doi.org/10.1177/1363459319829957

Tu R., Hsieh P., Feng W. (2019) Walking for fun or for “likes”? The impacts of different gamification orientations of fitness apps on consumers’ physical activities. Sport Management Review 22 (5): 682–693.

van Dijck J. (2014) Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology. Surveillance &. Society 12 (2): 197–208. DOI: https://doi.org/10.24908/ss.v12i2.4776

von Entreß-Fürsteneck, Gimpel, Nueske, Rückel et al. (2019) Self-Tracking and Gamification: Analyzing the Interplay of Motivations, Usage and Motivation Fulfillment. Available at: https://www.researchgate.net/publication/331320665_Self-Tracking_and_Gamification_Analyzing_the_Inte... (aссessed: 30.06.2020).

Whitson J. R. (2013) Gaming the Quantified Self. Surveillance & Society 11 (1–2): 163–176. DOI: https://doi.org/10.24908/ss.v11i1/2.4454

Zuboff S. (2019) The Age of Surveillance Capitalism. London: Profile Books.

Поступила в редакцию 25.07.2020