Понимание форсайта

Как насчет интуиции? Всегда есть элемент неожиданности, нечто непредсказуемое. Если мы не будем предвидеть непредвиденное и ожидать неожиданное в мире бесконечных возможностей, то окажемся во власти явлений, которые не поддаются классификации и объяснению – Фокс Малдер, X-Files

Мне давно хотелось написать свои размышления и ощущения от отечественных форсайтов. Я принимал участие в технологических форсайтах, организованных АСИ, плавал на Форсайт-флоте в 2015 году, наблюдал за распространением этой практики в среде юных сторонников проекта Сколково. У меня постоянно оставалось море вопросов к организаторам/методологам, мне многое чего не нравилось и многие принципы мне казались неверными. Я понимаю, что в то время нужен был инструмент, который бы приносил какой-то результат, как минимум, собирал людей вокруг АСИ, да и вообще, кто я такой чтобы судить. И тогда я обратился к литературе. Немного отечественной, немного зарубежной. Сразу бросилась в глаза разница подходов. При этом я не могу сравнить эти подходы. В том смысле, что это как сравнивать теплое и мягкое. Манчестер с его Делфи и отечественная школа игропрактик - это вообще про разное. Но есть общее - должно быть какое-то понимание будущего и влияние этого понимания на методологию. И для понимания, структурирования, ощущения форсайта, мне помогла статья Denis Loveridge <<Ignorance and uncertainty: influences on future-oriented technology analysis>>. Дэнис стоял, и, наверное, все еще стоит у истоков форсайт исследований (точнее Future Technology Analysis - FTA, зонтичное понятие, включающее в себя множество методов работы с будущем) в Манчестере (Manchester Institute of Innovation Research). Стратегическое развитие Британии так или иначе завязано на исследованиях Манчестера, да и не только Британии (например, еще Японии). При этом, что мне очень нравится, в Манчестере не только занимаются форсайтом как практикой, но и стараются изучить феномен. Так вот, статья Дэниса околофилософская, посвящена пониманию <<неопределенностей>> – тому, что мы можем найти при работе с будущим, а чего не можем. Кроме того, исходя из этого понимания, он описывает то, что мне совершенно не нравится в конкретных форсайт практиках.

Вот абстракт этой статьи:

Future-oriented Technology Analysis (FTA) deals in phenomenological ignorance of three kinds (known unknowns, unknown knowns and unknown unknowns) that give rise to its basis in subjective opinion. These invade both the qualitative and quantitative information co-joined to create outcomes for policy and management in all the STEEPV (Social, Technological, Economic, Ecology, Politics and Values and Norms) themes. FTA then becomes an imaginative projection of current knowledge in which formal methods/techniques play a subsidiary role following Wittgenstein’s dictum that ‘methods pass the problem by’. These contentious matters form a platform for discussion, concluding that FTA’s practical outcomes are underlain by human behaviour, subsumed under subjective opinion in many dimensions and will be more so as FTA becomes involved with technologies of great social and commercial complexity.

Дэнис задается обычными на первый взгляд вопросами: что, собственно, собой представляет будущее, где оно находится, где проходит граница между прошлым и настоящим, настоящим и будущем. Что мы можем вообще о будущем сказать? Для описания своего понимания будущего и для поиска ответов на эти вопросы, Дэнис использует метафору <<черной>> и <<серой>> дыры. Если мы смотрим на черную дыру в телескоп, то мы ничего не видим – черная дыра не отпускает свет. И в этом смысле мы не можем ничего сказать о будущем – оно не отпускает от себя ничего. И это понимание будущего без форсайтов. Другое дело, если дыра <<серая>>. То есть дыра черная, но все же в ней можно что-то разглядеть, ведь она отдает какой-то свет. Собственно, FTA техники и предназначены для понимания того, какой свет отпускает будущее.

Дэнис говорит, что будущее неопределенно и эту неопределенность можно описать через <<known>> и <<unknown>>. То есть, знание и не знание чего-то. Эти два слова дают четыре комбинации, которые Дэнис и использует для классификаций неопределенностей.

Собственно, можно озвучить основной тезис Дэниса: <<known known>> – это не про FTA, безусловно, это про классическое планирование. <<Known unknown>>(<<KU>>) и <<Unknown known>> – это про FTA. При работе с этим видом неопределенности можно получить результат, если придерживаться некоторых принципов при разработке методологии FTA. C <<unknown unknowns>> метода работы нет вообще. Всегда есть <<unknown unknowns>>, и приготовиться к ним мы не можем. Я думаю, что переход из <<unknown unknowns>> в KU или UW происходит в тот момент, как только мы называем этот UU (как демона!). Как только мы называем, мы уже имеем какое-то представление об этом, и это уже не UU.

Дальше Дэнис рассуждает о том, каким образом в FTA мы работаем с KU и UK. Что конкретно мы делаем, и какое это имеет влияние на идентификацию KU и UK.

Во-первых,

инструмент. Отсылая в абстракте к Витгенштайну через <<methods pass the problem by>>, Дэнис говорит, что инструмент - FTA методология - формирует убеждение в том, что метод работает у тех, кто его использует. Но люди, которые занимаются разработками методов FTA, и те, кто их используют, зачастую разные люди, которые редко пересекаются и вообще могут друг о друге не знать. Кроме того, у меня сложилось ощущение, что Дэнис вообще противопоставляет этих людей, поскольку у них совершенно разные цели – изучение феномена <<FTA>> и зарабатывание денег/использования методов FTA.

Во-вторых,

evidence and objectivity. Мы не можем научно доказать, что метод работает. Как и во многих (если не всех) социальных науках, мы не можем быть уверенными, что есть причинно-следственные связи между каким-то поступками в прошлом и результатом в настоящем. И чем сложнее события, тем меньше шансов нам выявить эту связь и тем более логически обосновать. Для получения большего количества мнений мы пытаемся использовать инструменты работы с обществом – давно уже никто не делает соц. опросы по принципу <<чем больше участников, тем лучше>>. У социологов - репрезентативные выборки, построенные на гендере, возрасте, социальном положении, etc. Но такая специализация и группировка участников приводит к третьей проблеме.

В-третьих,

язык. Те, кто участвуют в мероприятиях, прекрасно знают, что первые N минут любого эвента должны быть потрачены на выработку общего языка. Я за всю свою жизнь не видел ни одного мероприятия, где этого этого не происходило бы. Даже маленькие совещания в офисе всегда сопровождаются пятиминутной вводной, где люди подшучивают друг над другом, спрашивают как дела и прочее. В этот момент идет коррекция социальных представлениях о друг друге, вспоминается <<общий>> язык. А в больших мероприятиях, где люди совершенно разные и первый раз видят друг друга, это требует существенно больше времени и не гарантирует результат. Ведь социальный handshake приводит к выстраиванию некой социальной пирамиды, на основе которой распределяется ценность слов и внимание. Демократия у нас только в конституции, в жизни мы слушаем и доверяем или тому, кто больше всех кричит, или тому, кого мы знаем, или кто кажется умнее и занимает какие-то позиции в известных нам социальных структурах. Фаза знакомства, так необходимая для выработки языка, совершенно все портит в плане равенства и ценности мнения. Как-то раз я принимал участие в форсайте на первом или втором educamp и попал в группу, где был директор школы, завуч и пара преподавателей. Они не были знакомы, но очень быстро выстроили иерархию. Учителя всегда молчали, а завуч смотрела на директора каждый раз перед тем, как начать говорить, ожидая его реакцию. Директор не услышал/не понял задание, и когда я обратил на это внимание, учителя и завуч сразу встали на его сторону, дескать, вы говорите что-то сложное, давайте лучше сделаем то, что предлагает условный Владимир Петрович. Но если убрать этот компонент, то люди вообще не будут доверять или слышать чужое мнение.

В-четвертых,

специализация. Можно набрать лучших ученых, и они будут рассуждать о научной компоненте и state-of-the-art. Они профессионалы и знают, о чем они говорят. Но есть миллион примеров, что технологии не являются прикладной наукой, не являются прямым следствием научных исследований и вообще не порождаются (формируются, шейпятся) обществом. В этом случае супер-ученые не увидят ни технологий ни социального фактора, а слушать других, кто может представить этот социальный фактор, им трудно – смотри предыдущий пункт.

В-пятых,

отсутствие специализации (низкое качество знаний). Можно набрать людей с улицы, и они породят форсайт, основанный на устаревших представлениях о будущем. И эта картина может быть сколь угодно красивой, согласованной, все найдут общий язык и успешно поработают. Но результат будет бесполезным: люди будут базировать свои измышления о будущем на своих устаревших знаниях о технологиях (или социальных явлениях).

В-четвертых,

специализация. Качество результата, как мне кажется, в большей степени зависит от качества материала порождаемого участниками (ну и самими методологами, способными вытащить этот материал). Если вы берете с улицы средних специалистов, то и картина будущего будет построена среднего качества. И не страшно, если картина будет слишком футуристичной или фантастичной, куда более драматично, если картина будет построена на устаревших представлениях о технологиях (или каких-то социальных явлениях). Кстати о картине. На основе одних и тех же фактов может быть сформировано огромное количество сценариев, обращает внимание Дэнис, и шанс, что именно ваш сценарий сработает ничтожно мал. На каком основании люди утверждают, что именно этот план сработает? Есть два ответа на этот вопрос. Одни говорят: вот смотрите, мы посчитали модели и говорим, что в будущем будет вот так. Но простите, прошлое не определяет будущее, успех в прошлом не определяет успеха в будущем (но факт влияния никто не отрицает). И кроме того, если у нас модель и мы <<все знаем>>, то мы точно ничего не знаем об <<unknown unknowns>>, ведь их нет в модели. Другие говорят: нет проблем, нам наплевать на модели, мы формируем это будущее сами, как мы сейчас договоримся, так и будет! Но опять же, мы не можем договориться о том, чего мы не знаем. Кто-то может сказать: ну мы всегда в форсайте используем <<черных лебей>> или <<wild cards>> для обозначения того, чего мы не знаем. Но <<черные лебеди>> - это <<unknown knowns>>, но не <<unknown unknowns>>!

Последнее,

мое любимое – субъективизм. Вы набираете людей, вы берете тех, с кем вам приятно работать, с кем вы общались, кого вы знаете лично, кого вы считаете экспертом. Это субъективная оценка. Вы не берете тех, кто плохо отозвался о вас, кто вас критикует, потому что вы обижены, и это опять субъективизм. Кроме того, этот субъективизм проявляется не только на этапе формирования группы, но и в процессе работы. Подготовка анкеты: вы заранее пишете то, что считаете нужным. Вы обрабатываете материал: вы отсеиваете чушь, потому что вы так считаете. В конце концов, вы можете сделать кучу моделей, вы можете провести игры, анкеты, собрать уйму материала. Но последний шаг – компиляция финального документа на основе raw data делается человеком или небольшой группой лиц. Этот процесс субъективен по определению. И вся объективность, достигаемая групповой работой, слепым анкетированием и т.д. исчезает!

Как Дэнис предлагает решать все эти проблемы. По факту решений нет. Серебряной пули нет и не будет, но есть некоторый набор практик, которые могут быть использованы для уменьшения субъективности процесса и при этом бездоказательно претендуют на способность идентифицировать <<known know>>, <<known unknowns>> и <<unknown knowns>>. По мнению Дэниса решение большей части проблем лежит в процессе выбора участников. Он, в первую очередь, считает, что в целом модель должна комбинировать в себе как качественные, так и количественные методологии. Перекос в каждую из сторон негативно влияет на объективность и контекстуальность процесса и результата. Так же он расписывает конкретные роли участников, разделяя их на generalists, people of thought, people of present и future actions. Он не вдается глубоко в анализ, но я подозреваю, что из этого можно вытащить его представления о технологии коллективного мышления. Во-вторых, он, видимо, сторонник разной <<стоимости слов>> и предлагает взвешивать все оценки на основе заранее указанной степени профессионализма участников. То есть на то, на сколько человек знаком с топиком, на столько его оценки и должны быть более значимы. В-третьих, в процессе отбора необходимо уделять важное внимание следующим качествам в людях: воображение, способность оценить (себя, других, качественно, количественно), специализации, способности думать вслух (рассуждать) на заданную тему. Последнее мне кажется очень важным и интересным для методологий коллективной генерации знаний.

Мне сложно дать оценку его предложениям, они кажутся здравыми, как и множество других подходов и методов, используемых в разных методологиях. Я согласен с автором, что в идеале well prepared group can identify known known, unknown knowns and known unknowns. Все же приятнее думать, что будущее формируемо, и мы имеем над ним власть. С другой стороны, в FTA практиках такое огромное количество субъективных компонент (что, собственно, представлено даже в методе отбора Institute For the Future), что я не берусь говорить о том, что форсайт хоть что-то действительно говорит о будущем. Скорее форсайт говорит о том, что люди думают о будущем, об их страхах и проблемах. Но никак ни о самом будущем. Собственно, вывод озвученный авторами, правда в отношении unknown unknowns, для меня остается в силе: foresight does not and cannot say anything about the future.