Сети города. Люди. Технологии. Власти

Помимо того, что данные всегда политизированы, доступ к ним зачастую ограничен, а предметный охват узок, необходимо признать, что существует ряд технических сложностей, снижающих познаваемость городов и возможность их контролировать. Производство данных – это всегда открытый процесс. Подходы, методологии, процедуры, стандарты и оборудование проектируются, испытываются, обсуждаются и становятся предметом споров. Производимые данные зависят от технических средств, протоколов, научных норм, поведения ученых, организационных процессов – а значит, они содержат технические и человеческие ошибки и искажения. Более того, создание данных всегда включает процесс абстрагирования (извлечения конкретных параметров из суммы всех возможных данных), репрезентации (перевода того, что измерялось, в доступную для прочтения форму – цифры, волновой график, диаграмму рассеяния, поток двоичного кода и т. д.) и нередко обобщения (например, в виде списка категорий) или уточнения показаний (преобразуемых для устранения предполагаемой ошибки/искажения). Таким образом, для любого массива данных правомерна постановка вопроса о достоверности данных и их качестве, о том, насколько точно и верно данные представляют то, что должны (особенно при использовании выборки или замещающих переменных), насколько они являются чистыми (без ошибок и пробелов), заслуживающими доверия (без искажений), последовательными (низкое количество несоответствий) и надежными (измерительный прибор последовательно выдает результаты одного и того же качества)[147]. Более того, поскольку данные генерируются огромным количеством способов, с использованием многообразных инструментов и стандартов, сохраняются сложности при попытке свести их воедино для получения более целостной картины. Поэтому невозможно узнать «правду» о городах: мы всегда получаем лишь неполные, избирательные образы, наблюдаемые под специфическим углом зрения. И эти образы могут быть результатом махинаций, манипуляций и фальсификаций.

Кроме того, модели для получения данных о городе конструируются определенным образом, а не существуют сами по себе «в природе»; аналитические инструменты отбираются, различные параметры вводятся и корректируются, применяются протоколы. Таким образом, возможны вопросы о точности моделей и аналитики, а также о том, до какой степени от них зависит получаемый результат. Мы признаем, что городская информатика и «точная наука о городе» стремятся к возможно более глубокому и максимально аргументированному пониманию города и что они производят действительно полезные знания. Однако создаваемый ими образ города и способы его объяснения все же предвзяты. Более того, результаты, которые они производят, могут неправильно интерпретироваться и приводить к экологическим просчетам. Так, в отношении городов одним из наиболее распространенных типов таких экологических просчетов является проблема изменяемых единиц площади[148], когда инструменты статистической географии, используемые для отображения агрегированных данных, могут иметь заметное влияние на наблюдаемые явления, а значит, и на итоговые выводы. Сходные последствия может иметь изменение границ классификации или числа классов. Способ систематизации данных и масштаб их представления, таким образом, существенно влияют на то, как мы понимаем город, и на то, как это понимание используется в управлении. Хотя ученые-статистики хорошо осведомлены о подобных эффектах, политики редко имеют об этом представление, и в прикладных исследованиях влияние таких искажений в основном недооценивается или игнорируется.

* * *