Повышение эффективности анализа сложных социально-экологических проблем через объединение социологических теорий и методов Data Science

Введение

Современный мир сталкивается с комплексом взаимосвязанных социально-экологических проблем, включая стремительное изменение климата, истощение природных ресурсов, сокращение биоразнообразия и насущную необходимость перехода к моделям устойчивого развития. Эти вызовы носят не только технический или естественнонаучный характер – они глубоко укоренены в социальных структурах, культурных практиках, системах ценностей, моделях поведения и существующих формах неравенства. Эффективное реагирование на эти кризисы требует не только понимания экологических процессов как таковых, но и глубокого анализа социальных драйверов и барьеров, определяющих возможности и ограничения для адаптации и трансформации обществ. Недооценка роли человеческого фактора, социальных институтов и культурного контекста неизбежно ведет к разработке неполных или даже контрпродуктивных стратегий, неспособных учесть всю сложность динамики «общество-природа». В этом контексте возрастает потребность в междисциплинарных подходах, способных интегрировать различные уровни анализа и типы данных для формирования целостного видения проблемы.

Традиционные дисциплинарные подходы, несмотря на свои сильные стороны, демонстрируют определенные ограничения при столкновении с масштабом и сложностью современных социально-экологических вызовов. Социология, обладая богатым теоретическим аппаратом для анализа социального поведения, ценностных ориентаций, социальных норм и структурных факторов, обеспечивает глубину понимания механизмов, лежащих в основе отношения общества к природе и экологическим проблемам [20, с. 3-12]. Однако классические социологические методы, такие как опросы на ограниченных выборках или качественные исследования, часто сталкиваются с трудностями при масштабировании анализа на большие популяции, одновременном учете множества взаимосвязанных переменных и верификации теоретических построений на макроуровне [8, с. 48-58; 10, с. 2-12]. С другой стороны, активно развивающаяся область Data Science, оперирующая методами машинного обучения, анализа больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта (AI), предлагает мощные инструменты для обработки огромных массивов информации, выявления скрытых паттернов и построения предиктивных моделей [2; 3, с. 259-271]. Тем не менее применение этих методов в социальных науках сопряжено с риском получения «черного ящика» – моделей, лишенных теоретического осмысления, склонных к выявлению ложных корреляций и игнорированию сложного социального контекста, смыслов и механизмов, стоящих за наблюдаемыми закономерностями [6, с. 179-202; 7, с. 557-572; 15, с. 30-43].

Преодоление ограничений монодисциплинарных подходов и достижение более глубокого и адекватного понимания сложных социально-экологических проблем возможно через интеграцию социологического знания и инструментария Data Science. Целью данной статьи является демонстрация концептуальных и методологических преимуществ такого междисциплинарного синтеза. Для достижения цели статьи решаются следующие задачи:

1. Определяется вклад социологии (теории поведения, социального контекста, ценностей) в анализ социально-экологических проблем;
2. Описываются подходы и методы Data Science для изучения этих проблем;
3. Разрабатывается концептуальная рамка интеграции, включающая итеративный цикл «теория – гипотеза – данные – анализ – интерпретация – уточнение теории»;
4. Обсуждается, как социологическое понимание обогащает интерпретацию количественных паттернов Data Science, способствуя созданию социально релевантных AI-моделей.

Научная новизна исследования состоит в разработке и теоретическом обосновании специфической модели интеграции – структурированного итеративного цикла, который систематически направляет исследовательский процесс от социологической теории к анализу данных и обратно к уточнению теории. Этот подход целенаправленно преодолевает ограничения «черного ящика» Data Science и масштабируемости традиционной социологии, предлагая методологию для генерации более целостного, контекстуально-чувствительного и теоретически обоснованного знания, необходимого для решения современных социально-экологических вызовов.

Материалы и методы

В исследовании особое внимание уделяется источникам, обсуждающим проблемы и перспективы использования больших данных и искусственного интеллекта в социальных исследованиях [1; 6, с. 179-202; 7, с. 557-572; 18, с. 4-21; 24, с. 126-144], а также работам, представляющим опыт применения цифровых методов [11, с. 55-62; 13, с. 93-109; 25, с. 49-59] и анализа больших данных [16; 17, с. 5-10] в изучении общественного мнения, социальных взаимодействий и поведенческих паттернов. В частности, использовались материалы Организации Объединенных Наций, посвященные роли больших данных в достижении Целей устойчивого развития (ЦУР) [16], и данные ВЦИОМ об актуальных проблемах проведения социологических опросов в России [9].

Центральным методом исследования является разработка концептуальной рамки интеграции социологического знания и инструментария Data Science. Этот процесс включает, во-первых, систематизацию теоретических положений социологии, которые могут быть операционализированы и использованы для формулирования проверяемых гипотез и обоснованного выбора переменных (features) при построении моделей машинного обучения. Во-вторых, осуществляется анализ возможностей методов Data Science не только для выявления корреляций, но и для масштабной проверки гипотез, рожденных в рамках социологической теории, и выявления неочевидных закономерностей, требующих дальнейшего теоретического осмысления [5, с. 91-93; 8, с. 48-58]. В-третьих, синтезируются подходы, позволяющие выстроить итеративный исследовательский цикл, в котором социологическая теория направляет эмпирический анализ с помощью Data Science, а его результаты, в свою очередь, используются для уточнения и развития теории.

Основное содержание исследования

1. Теоретико-концептуальные основы интеграции

Решение сложных социально-экологических проблем современности, главной из которых является достижение целей устойчивого развития, представляет собой одну из наиболее многогранных задач, требующую глубокого понимания динамики взаимодействия между обществом и природой. Проблемы устойчивости, охватывающие экономические, социальные и экологические измерения, не могут быть адекватно проанализированы в рамках узких дисциплинарных границ. Традиционные подходы, будь то преимущественно экологические или экономические модели, часто упускают из виду важную роль социальных структур, культурных норм, поведенческих паттернов и институциональных механизмов, которые формируют траектории развития обществ и их воздействие на окружающую среду. Как отмечает Игл, анализ таких сложных систем требует междисциплинарных подходов, способных интегрировать разнородные данные и уровни анализа [4, с. 3-5]. Без глубокого понимания социальной составляющей стратегии перехода к устойчивости рискуют оказаться неэффективными или даже контрпродуктивными, не учитывая реальные барьеры и возможности для трансформации. И, как подчеркивает ООН, важнейших данных, необходимых для разработки политики на глобальном, региональном и национальном уровнях, по-прежнему не хватает, особенно в отношении беднейших и наиболее уязвимых слоев населения, что критически важно для достижения цели «не оставить никого позади» к 2030 году [16]. В связи с этим особую актуальность приобретает поиск путей интеграции социологического знания, обеспечивающего теоретическую глубину понимания социальных процессов, и методов Data Science, предлагающих инструменты для анализа масштабных и сложных наборов данных, отражающих эти процессы.

Социология вносит фундаментальный вклад в изучение устойчивости, предоставляя теоретические основы для анализа социальных факторов, определяющих возможности и препятствия на пути к более устойчивым моделям развития. Классические и современные социологические теории позволяют исследовать, как формируются и изменяются ценностные ориентации общества по отношению к природе, как социальные нормы влияют на экологически значимое поведение, и какую роль играют социальные институты в продвижении или торможении устойчивых практик. Работы в области социологии окружающей среды, теории социальных изменений и анализа социальных сетей предлагают концептуальные инструменты для понимания механизмов распространения информации, формирования общественного мнения и коллективных действий в контексте устойчивости. Однако, как указывают исследователи, традиционные социологические методы, такие как опросы или качественные исследования, сталкиваются с ограничениями при анализе крупномасштабных, быстро меняющихся процессов и при работе с новыми типами данных, генерируемых в цифровой среде [8, с. 50-52; 10, с. 8-10]. Сложность верификации теорий на макроуровне и охвата всего многообразия факторов, влияющих на устойчивость, требует дополнения классического инструментария новыми подходами. При этом, как отмечает В. Федоров (ВЦИОМ), сложность заключается не только в сборе данных, но и в их анализе и интерпретации, поскольку общество быстро меняется, а «вектора этих изменений пока не очень понятны и иногда разнонаправлены… разработать или модифицировать какую-то модель устройства общества становится все сложнее» [9].

Стремительное развитие Data Science и вычислительных методов открывает новые горизонты для социальных наук, в том числе для исследования устойчивости. Мир стремительно движется к тому, чтобы стать полностью цифровым обществом. По прогнозам, объем данных на глобальном уровне увеличится более чем в пять раз – с 33 зеттабайт в 2018 году до 175 зеттабайт к 2025 году, при этом ожидается, что 49% из них будут храниться в публичных облаках, а количество устройств, подключенных через Интернет вещей (IoT), достигнет примерно 75 миллиардов [16]. Эта «революция в сфере данных», включающая свободное движение данных, рост краудсорсинга, новые средства сбора и появление искусственного интеллекта [16], приводит к изменениям в жизни общества. Методы машинного обучения, анализа больших данных (Big Data), обработки естественного языка и сетевого анализа предоставляют возможности для обработки и анализа огромных массивов информации из разнообразных источников – от социальных сетей и данных мобильных операторов до транзакционных данных и сенсорных сетей [2, с. 25-30]. Как подчеркивает Чоффи-Ревилла, вычислительная социальная наука (Computational Social Science) позволяет выявлять сложные паттерны и динамические процессы в социальных системах на ранее недоступных масштабах [3, с. 259-260].

Практическое применение анализа больших данных для целей устойчивого развития уже демонстрируется ООН: например, анализ данных мобильных платежей может служить индикатором уровня дохода (ЦУР 1), краудсорсинг или отслеживание цен на продукты онлайн – мониторингом продовольственной стабильности (ЦУР 2), данные с GPS-устройств – основой для оптимизации транспортных систем и контроля движения (ЦУР 9), анализ сообщений в соцсетях – для оценки общественного мнения об эффективном управлении и оказания социальных услуг (ЦУР 16), а спутниковые снимки в сочетании с краудсорсингом и открытыми данными – для отслеживания темпов обезлесения (ЦУР 13) или состояния общественных земель (ЦУР 11) [16]. Другие примеры включают использование сенсоров для контроля доступа к чистой воде (ЦУР 6), данных «умных счетчиков» для оптимизации энергопотребления (ЦУР 7), анализ онлайн-покупок для оценки перехода к энергоэффективным продуктам (ЦУР 12) и мониторинг соцсетей для поддержки при стихийных бедствиях (ЦУР 15) [16]. Эти методы могут быть использованы для моделирования распространения устойчивых практик, анализа общественного дискурса об устойчивом развитии, выявления факторов, влияющих на энергопотребление или транспортное поведение, и оценки эффективности различных политик. Тем не менее исследователи предостерегают от чисто технических подходов, указывая на риски получения моделей-«черных ящиков», лишенных теоретического осмысления и не учитывающих социальный контекст, что может вести к выявлению ложных корреляций и неверным интерпретациям [15, с. 38-41]. Социологическая критика применения AI также указывает на необходимость анализа социальных последствий и встроенных предпосылок этих технологий [6, с. 190-193; 7, с. 558-561].

Преодоление ограничений монодисциплинарных подходов и реализация потенциала новых источников данных для анализа устойчивости требуют целенаправленной интеграции социологической теории и методов Data Science. Социологическое знание, как утверждают сторонники междисциплинарности в цифровой среде [18, с. 8-10; 24, с. 128-130], должно направлять исследовательский процесс: от постановки теоретически обоснованных вопросов об устойчивости до выбора релевантных данных, операционализации понятий и интерпретации результатов анализа. Теории социального поведения, социальных сетей или институциональных изменений могут подсказать, какие переменные (features) являются необходимыми для построения моделей машинного обучения, прогнозирующих, например, принятие технологий возобновляемой энергетики или участие в программах переработки отходов. Социологическая интерпретация помогает понять социальные механизмы, стоящие за выявленными количественными паттернами, и оценить их значимость в конкретном контексте. С другой стороны, методы Data Science предоставляют социологии инструменты для эмпирической проверки и уточнения теорий на больших данных [5, с. 92-93], выявления ранее неизвестных взаимосвязей и изучения динамических аспектов социальных процессов, связанных с устойчивостью, с большей точностью и детализацией [11, с. 58-60; 13, с. 100-102].

Концептуальная рамка такой интеграции может быть представлена как итеративный цикл взаимодействия между теорией и эмпирическим анализом данных. Этот цикл, развивающий идеи вычислительной социальной науки [3, с. 268-269] и методологии смешанных методов [22, с. 6-8], предполагает постоянный диалог. Социологическая теория (например, теория практик применительно к устойчивому потреблению) формулирует гипотезы и направляет выбор данных (включая большие данные [16]) и методов анализа. Методы Data Science используются для анализа данных и проверки гипотез или exploratory data analysis. Полученные результаты (паттерны, корреляции, предсказания) интерпретируются с точки зрения исходной социологической теории и контекстуальных знаний. Эта интерпретация ведет к подтверждению, уточнению или пересмотру теории, что, в свою очередь, ставит новые вопросы для следующего этапа эмпирического исследования [8, с. 56-58; 25, с. 53-55]. Такой подход позволяет объединить теоретическую глубину социологии с аналитической мощью Data Science для построения более полных, объясняющих и прогностически ценных моделей социальных аспектов устойчивости, способствуя разработке научно обоснованных и социально приемлемых решений.

2. Социологические теории и методы Data Science в анализе проблем устойчивости

Для операционализации предложенного в предыдущем разделе интегративного подхода и эффективного анализа многомерных проблем устойчивости необходимо детально рассмотреть специфические теоретические инструменты, предоставляемые социологией, и релевантные методы, предлагаемые Data Science.

Центральное место в социологическом анализе устойчивости занимают теории, объясняющие индивидуальное и коллективное поведение в экологическом контексте. Классические модели, такие как теория запланированного поведения, акцентируют внимание на роли установок, субъективных норм и воспринимаемого поведенческого контроля в формировании намерений и последующих действий (например, сортировки мусора или энергосбережения). Более поздние концепции, вроде теории ценностей-убеждений-норм (Value-Belief-Norm Theory), стремятся связать глубинные ценностные ориентации индивидов с их экологическим сознанием и про-экологическим поведением. Особый интерес представляет теория социальных практик, смещающая фокус с индивидуальных аттитюдов на укорененные в культуре рутины, включающие материальные артефакты, необходимые компетенции и разделяемые смыслы (например, практики мобильности или питания). Эти теоретические подходы незаменимы для идентификации переменных (социально-демографических характеристик, ценностей, норм, знаний, элементов практик), которые могут быть использованы при построении моделей с помощью методов Data Science [20, с. 7-9]. Они позволяют формулировать проверяемые гипотезы о факторах, способствующих или препятствующих распространению устойчивых моделей поведения в различных социальных группах.

Не менее важным является вклад социологии в понимание роли социального контекста, структурных факторов и институтов в формировании траекторий устойчивого развития. Социологический анализ подчеркивает, что индивидуальное поведение всегда встроено в более широкие социальные структуры и сети взаимодействий. Исследования диффузии инноваций и теория социальных сетей помогают понять, как новые устойчивые практики (например, использование возобновляемых источников энергии) распространяются в обществе через межличностные контакты и влияние лидеров мнений [13, с. 96-99]. Институциональный анализ фокусируется на роли формальных (законы, политики) и неформальных (нормы, конвенции) правил, которые формируют возможности и ограничения для действий акторов (индивидов, организаций, государств) в сфере устойчивости. Критически важным является также социологическое исследование аспектов социального неравенства и экологической справедливости – как выгоды и издержки перехода к устойчивости распределяются между различными социальными группами, и как существующие властные отношения влияют на принятие экологически значимых решений. Учет этих контекстуальных и структурных факторов, как показывают Волков и др. на примере другой области, необходим для адекватной интерпретации количественных данных, получаемых методами Data Science, и для построения моделей, обладающих реальной объяснительной силой [8, с. 53-55].

Со стороны Data Science, первым шагом является работа с разнообразными источниками данных, которые могут отражать социальные аспекты устойчивости. Сюда относятся как традиционные данные опросов (хотя их охват и частота могут быть ограничены – например, по данным ВЦИОМ, в России наблюдается снижение готовности граждан участвовать в опросах, поскольку, по словам генерального директора В. Федорова, «люди не очень понимают, что они получат за участие в опросах, стали менее альтруистичны, менее склонны надеяться на то, что их участие в опросе может изменить к лучшему жизнь страны» [9], также растет ценность времени респондентов, что сокращает возможное количество вопросов [9; 10, с. 3-4]), так и новые виды «больших данных» (Big Data), актуальность которых растет по мере проникновения интернета [21] и цифровизации общества [23, с. 118-132].

Анализ текстов из социальных медиа, новостных порталов и официальных документов с помощью методов обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) позволяет изучать общественный дискурс об устойчивости, выявлять темы, настроения и фреймы [15, с. 35-37]. Данные геолокации с мобильных устройств или транспортных карт могут использоваться для анализа паттернов мобильности и их экологического следа. Данные с умных счетчиков (smart meters) предоставляют детализированную информацию об энергопотреблении домохозяйств. Данные онлайн-платформ могут отражать потребительские предпочтения и практики. Важной задачей на этом этапе является не только сбор, но и предварительная обработка данных, включая очистку от шума, агрегацию, а также критическую оценку потенциальных смещений (bias) и проблем репрезентативности, присущих многим источникам больших данных [2, c. 40-45; 14], а также решение вопросов доступности данных [14]. Более того, сами методы сбора данных эволюционируют: тестируются интернет-опросы и роботизированные опросы, хотя их научная валидность и репрезентативность, по мнению ВЦИОМ, пока остаются предметом дискуссий и экспериментов, требующих отработки для превращения в «подлинно научные, репрезентативные опросы» [9].

На этапе анализа данных методы Data Science предоставляют инструменты для выявления закономерностей и построения моделей. Методы машинного обучения (Machine Learning, ML) находят здесь широкое применение. Например, алгоритмы классификации могут использоваться для предсказания вероятности принятия индивидом про-экологического поведения на основе его характеристик (выявленных с помощью социологических теорий), а алгоритмы кластеризации – для идентификации различных сегментов населения со схожими паттернами потребления или отношения к устойчивости. Сетевой анализ позволяет визуализировать и анализировать структуры социальных взаимодействий, выявлять влиятельных акторов и пути распространения информации или практик в сообществах, работающих над проектами устойчивого развития [13, с. 103-105]. Все большее значение приобретают методы агент-ориентированного моделирования (Agent-Based Modeling, ABM), которые позволяют, опираясь на социологические теории индивидуального поведения и взаимодействий, симулировать возникновение макро-уровневых социальных феноменов, связанных с устойчивостью (например, динамику перехода к низкоуглеродной экономике) [3, с. 267]. Эти методы не только позволяют тестировать социологические гипотезы на больших данных [5, с. 92], но и обнаруживать неочевидные взаимосвязи и динамические эффекты, которые могут потребовать дальнейшего теоретического осмысления социологами [25, с. 56-58].

3. Обоснование и разработка интегративной рамки

Необходимость интеграции социологического знания и методов Data Science для изучения сложных проблем устойчивости остро ставится в современной научной литературе. Исследователи отмечают, с одной стороны, беспрецедентные возможности, которые открывают большие данные и вычислительные методы для анализа социальных аспектов устойчивости в невиданных ранее масштабах [2, с. 18-22; 3, с. 259-261; 16]. С другой стороны, высказываются серьезные опасения относительно рисков поверхностного анализа, игнорирования теоретического контекста и получения артефактов при некритическом применении этих методов в социальной сфере. Так, Одинцов предостерегает от превращения анализа больших данных в «data dredging» – слепой поиск корреляций без теоретического обоснования [15, с. 33], а Волков и др. указывают на опасность получения «черных ящиков» – моделей, лишенных объяснительной силы [8, с. 51]. В работах Вулгара и Шварца, посвященных социологическому осмыслению AI, подчеркивается необходимость понимания социальных предпосылок и последствий применения вычислительных технологий [6, с. 190-193; 7, с. 568-570]. В связи с этим авторы, работающие на стыке дисциплин, такие как Шульц и др. или Щекотин, подчеркивают важность разработки осознанных методологических подходов, которые бы позволили гармонично сочетать глубину социологического анализа и мощь Data Science [24, с. 128-130; 25, с. 51-53]. Изучение этих дискуссий позволяет выявить ряд методологических принципов и этапов, которые способны лечь в основу такой интеграции.

Прежде всего, в литературе настойчиво звучит мысль о примате теории при работе с большими и сложными данными в социальных науках. Чтобы избежать упомянутого риска «data dredging» и обеспечить содержательность исследования, анализ должен направляться четко сформулированными теоретическими вопросами и гипотезами [8, с. 57; 15, с. 40-42]. Резаев и Трегубова при обсуждении «искусственной социальности» имплицитно подчеркивают важность концептуального определения перед эмпирическим анализом [18, с. 8-10]. Шульц и др. прямо указывают на необходимость решения теоретико-методологических проблем как основы цифровой социологии [24, с. 129-131]. Таким образом, анализ источников указывает на необходимость выделения в качестве первого, отправного этапа интегративной рамки.

Далее, исследователи подчеркивают сложность и важность перехода от теоретических конструктов к эмпирическим данным, особенно при использовании новых источников информации. Толстова обсуждает общие проблемы сопряжения социологии и компьютерных технологий [22, с. 8], а Резаев и Трегубова – вопросы операционализации понятий в цифровой среде [18, с. 11-12]. Важность теоретически обоснованного выбора переменных (признаков) для построения моделей машинного обучения, чтобы они отражали релевантные социальные факторы, а не случайные шумы, также отмечается в работах, посвященных применению Data Science в социальных науках. Одновременно указывается на необходимость критической оценки качества, полноты и репрезентативности данных, особенно «больших данных», которые часто бывают смещенными или неполными [2, с. 60-65; 14]. Следовательно, вторым необходимым этапом концептуальной рамки должен стать этап «Операционализация, выбор данных и признаков (features)», где происходит обоснованный переход от теории к эмпирике с учетом специфики доступных данных.

Потенциал самих методов Data Science для анализа социальных данных широко обсуждается в литературе. Чоффи-Ревилла описывает возможности вычислительной социальной науки для моделирования сложных систем [3, с. 265-267]. Кинг подчеркивает способность новых методов проверять гипотезы на больших массивах данных [5, с. 92]. Возможности машинного обучения, NLP, сетевого анализа для выявления неочевидных паттернов, кластеризации, прогнозирования и моделирования динамических процессов активно демонстрируются в различных приложениях [2, с. 25-30; 11, с. 55-62; 13, с. 93-109]. Волков и др. видят в этих методах инструмент для решения задач, ранее труднодоступных для социологии [8, с. 55-56]. Это указывает на то, что анализ данных с использованием методов Data Science должен быть включен в рамку как этап, позволяющий реализовать аналитический потенциал этих инструментов для решения теоретически поставленных задач.

Однако сами по себе результаты вычислительного анализа, как настойчиво подчеркивается, не являются конечным продуктом социального исследования. Критика «черного ящика» [8, с. 51] и указания на необходимость социологической интерпретации [6, с. 188-190; 7, с. 563-565] означают, что количественные паттерны должны быть осмыслены в рамках теоретических концепций и конкретного социального контекста. Шульц и др., а также Резаев и Трегубова указывают на необходимость превращения данных в знание через теоретическую рефлексию и понимание социальных механизмов [18, с. 19-21; 24, с. 139]. Поэтому социологическая интерпретация и контекстуализация результатов должна быть выделена как неотъемлемый этап, обеспечивающий содержательное наполнение и социальную релевантность выводов.

Наконец, многие авторы рассматривают взаимодействие теории и эмпирики как циклический, итеративный процесс. Татарова говорит об интеграции знания как о постоянном процессе [20, с. 10-11]. Кинг указывает на возможность использования данных для уточнения теорий [5, с. 93]. Волков и др., а также Щекотин говорят о том, что результаты анализа данных могут и должны использоваться для пересмотра, развития и уточнения исходных теоретических положений, что, в свою очередь, ставит новые вопросы для исследования [8, с. 57-58; 25, с. 58]. Это обосновывает необходимость включения в рамку механизма итеративного уточнения теории и постановки новых вопросов, который замыкает цикл и обеспечивает кумулятивное развитие знания.

Таким образом, анализ актуальной научной литературы по проблемам интеграции социологии и Data Science позволяет выстроить концептуальную рамку, основанную на итеративном цикле, включающем последовательность теоретически обоснованных этапов: от постановки теоретической проблемы и гипотез, через операционализацию и анализ данных с помощью методов Data Science, к глубокой социологической интерпретации и последующему уточнению теории. Важно отметить, что предложенная рамка, фокусируясь на интеграции социологической теории и количественного анализа больших данных средствами Data Science, не исключает, а напротив, может быть эффективно дополнена классическими качественными методами социологии. Глубинные интервью, фокус-группы, этнографические наблюдения или кейс-стади способны встроиться на различных этапах цикла. Например, качественные исследования незаменимы для глубокой интерпретации и контекстуализации паттернов, выявленных методами Data Science, помогая понять социальные механизмы и смыслы, стоящие за количественными закономерностями. Они также могут служить источником для формулирования гипотез на начальном этапе исследования, основанных на детальном понимании конкретного социального контекста, или использоваться для валидации выводов, полученных на основе больших данных.

Результаты и обсуждение

Преимущества, вызовы и перспективы интегративного подхода

Предложенная концептуальная рамка интеграции социологических теорий и методов Data Science, основанная на итеративном цикле «Теория – Данные – Анализ – Интерпретация», открывает значительные перспективы для повышения эффективности анализа сложных проблем устойчивости. Ее основное преимущество заключается в возможности преодоления ограничений монодисциплинарных подходов путем объединения их сильных сторон. Как отмечалось ранее, традиционная социология, обладая глубоким теоретическим аппаратом для понимания социальных механизмов [20, с. 3-12], часто сталкивается с трудностями при работе с большими, динамичными данными и масштабировании анализа [8, с. 49-51; 10, с. 5-7]. С другой стороны, Data Science, предоставляя мощные инструменты для обработки таких данных [2, с. 15-20], рискует остаться на уровне выявления корреляций без должного теоретического осмысления и понимания социального контекста [7, с. 560-563; 15, с. 33-35]. Предлагаемая рамка позволяет использовать социологическую теорию для направления анализа данных и интерпретации результатов, а методы Data Science – для эмпирической проверки, уточнения и развития социологических теорий устойчивости на новых масштабах [5, с. 93; 18, с. 10-12]. Такое взаимное обогащение способствует формированию более целостного и многогранного понимания взаимосвязей в сложных социально-экологических системах [4, с. 12-15], что является необходимым условием для разработки эффективных стратегий перехода к устойчивому развитию [16].

Итеративный характер предложенного цикла обеспечивает динамическое взаимодействие между теорией и данными, способствуя кумулятивному накоплению знания. Социологическая теория не просто задает первоначальное направление, но и постоянно корректируется и обогащается под влиянием эмпирических данных, полученных с помощью Data Science. Выявленные паттерны, кластеры или предиктивные связи, даже если они изначально не предполагались теорией, проходят через этап социологической интерпретации [24, с. 139], что позволяет понять их социальный смысл и интегрировать в существующие или новые теоретические построения [25, с. 58]. Например, анализ больших данных о мобильности может выявить неочевидные связи между социальным статусом, городским пространством и транспортным поведением, что потребует уточнения социологических моделей мобильности и их экологических последствий. В свою очередь, уточненная теория будет направлять последующий сбор и анализ данных, возможно, с акцентом на выявленные механизмы. Этот непрерывный диалог помогает строить не просто статистически робастные, но и теоретически обоснованные и объясняющие модели социальных аспектов устойчивости.

Вместе с тем реализация предложенной интегративной рамки сопряжена с рядом существенных вызовов и трудностей. Во-первых, это проблемы, связанные с самими данными, особенно с «большими данными». Как отмечают Чен и др. [2, с. 60-65], а также Одинцов [14], вопросы доступности, качества, полноты, репрезентативности и этичности использования таких данных требуют постоянного внимания и критической рефлексии. И, как подчеркивает ООН, при реализации возможностей больших данных критически важно обеспечить защиту основных прав и свобод человека, соблюдать принципы конфиденциальности и этики. Значительная часть данных собирается пассивно («цифровые следы») и анализируется алгоритмами, что несет риски категоризации, потенциального вреда отдельным лицам или группам, дискриминации и предвзятости. Должны быть приняты надлежащие меры защиты данных, чтобы предотвратить их неправильное использование или обращение [16]. Существует реальная опасность углубления цифрового разрыва и формирования нового неравенства – «новой границы неравенства: теми кто обладает информацией и кто ею не обладает» – между теми, кто имеет доступ к информации и может ее использовать, и теми, кто лишен такой возможности по причинам языковых барьеров, бедности, отсутствия образования, технологической инфраструктуры, удаленности, предрассудков или дискриминации [16]. Этот разрыв особенно сильно сказывается на развивающихся странах, препятствуя их интеграции в глобальную экономику [16].

Вызов заключается в том, что данные из социальных сетей или мобильных приложений могут содержать систематические смещения (bias), отражая поведение только определенных групп населения, что необходимо учитывать при интерпретации результатов. Во-вторых, существуют методологические сложности, связанные с интеграцией качественно различных типов знания и методов. Соединение глубины качественного социологического понимания с масштабностью количественного анализа Data Science требует развития и адаптации подходов смешанных методов (mixed methods) [22, с. 6-8] к новым условиям цифровой среды. В-третьих, серьезным вызовом является необходимость эффективного междисциплинарного взаимодействия. Социологи и специалисты по Data Science часто обладают разными эпистемологическими установками, терминологией и набором компетенций. Преодоление этих барьеров требует взаимного уважения, готовности к обучению и развитию «общего языка». Как отмечает Татарова, говоря о «методологической травме» социолога [20, с. 3], интеграция требует усилий по преодолению дисциплинарных границ. Это также поднимает вопрос о необходимых компетенциях: либо социологам нужно приобретать базовые навыки работы с данными и вычислительными методами [12, с. 17-26; 25, с. 49-59], либо необходимо формировать эффективно работающие междисциплинарные команды. Также сохраняется вызов интерпретации: даже при наличии теоретической рамки существует риск чрезмерно упрощенных или неверных трактовок сложных паттернов, выявляемых алгоритмами [7, с. 565-567]. Требуется постоянная методологическая рефлексия и проверка выводов.

Успешная реализация интегративного подхода также во многом зависит от развития партнерств, в том числе между государственными структурами и частными компаниями, которые собирают значительную часть («большая часть крупных данных, которые могут быть использованы для общественного блага, собираются частными кампаниями» [16]) потенциально полезных для общественного блага данных [16]. Инициативы вроде Global Pulse ООН, работающие над «филантропией данных» (например, партнерство с Twitter/X) и создающие коллаборации (Data Collaboratives), а также Всемирный форум данных ООН, способствующий диалогу и выработке планов действий (Кейптаунский план, Дубайская декларация, Бернский договор, Ханчжоуская декларация), показывают примеры такого взаимодействия, направленного на безопасное и ответственное использование данных для устойчивого развития [16].

Несмотря на эти вызовы, потенциальные преимущества интегративного подхода для исследований устойчивости представляются весьма значительными. Способность анализировать большие объемы данных в динамике позволяет лучше понять сложные процессы социальных изменений, связанные с переходом к устойчивым практикам (например, диффузию инноваций, изменение потребительских моделей, реакцию общества на экологическую политику). Возможность строить более точные и детализированные модели социальных систем, учитывающие гетерогенность населения и контекстуальные факторы, может повысить эффективность прогнозирования и оценки последствий различных стратегий устойчивого развития. Поскольку большие данные часто собираются на уровне отдельных лиц, их анализ может «пролить свет на перекосы в обществе, которые ранее были скрыты» [16], что позволяет более полно оценивать социальные последствия экологических трансформаций и разрабатывать более справедливые решения, учитывая интересы уязвимых групп (например, женщин, чьи интересы часто не учитываются в традиционных данных [16]). В конечном счете, предложенный подход, способствуя более глубокому и операциональному пониманию роли социальных факторов в проблемах устойчивости, может внести существенный вклад в разработку научно обоснованных и социально приемлемых путей к достижению целей устойчивого развития.

Заключение

В условиях нарастающей сложности и взаимозависимости глобальных социально-экологических проблем, особенно в контексте достижения целей устойчивого развития, традиционные монодисциплинарные подходы демонстрируют свою ограниченность. Настоящая статья была посвящена исследованию потенциала и разработке методологических основ для интеграции социологических теорий и методов Data Science с целью повышения эффективности анализа этих комплексных вызовов. Было показано, что изолированное применение социологии, несмотря на ее теоретическую глубину в понимании социальных механизмов, и Data Science, несмотря на ее мощь в обработке больших данных, не позволяет достичь необходимого уровня понимания динамики «общество – природа».

Результатом исследования является разработка и теоретическое обоснование концептуальной рамки интеграции, построенной на итеративном цикле «Теория – Данные – Анализ – Интерпретация». Эта рамка предлагает структурированный подход, позволяющий органично соединить объяснительный потенциал социологических теорий с аналитическими возможностями Data Science. Было аргументировано, что именно теоретически-ориентированный подход к использованию данных и методов Data Science, где социологическое знание направляет исследовательский процесс от постановки гипотез до интерпретации результатов, позволяет избежать рисков поверхностного эмпиризма и построить модели, обладающие не только статистической значимостью, но и реальной объяснительной силой и социальной релевантностью.

Обсуждение показало, что предложенный интегративный подход обладает значительными преимуществами. Он способствует формированию более целостного и глубокого понимания социальных драйверов и барьеров устойчивого развития, позволяет эмпирически проверять и развивать социологические теории на новых масштабах и типах данных, а также повышает точность и прогностическую ценность моделей социально-экологических систем. Вместе с тем, были признаны и существующие вызовы, связанные с качеством и доступностью данных, растущим цифровым разрывом, этическими рисками и необходимостью защиты данных, методологическими сложностями интеграции, необходимостью развития междисциплинарных компетенций и коммуникаций, а также важностью создания эффективных партнерств для использования данных, и рисками неверной интерпретации результатов.

В заключение следует подчеркнуть, что преодоление этих вызовов и последовательное применение интегративного подхода, объединяющего социологию и Data Science, является перспективным направлением для дальнейших исследований. Такой синтез способен не только обогатить методологию социальных наук, но и внести существенный вклад в разработку научно обоснованных, эффективных и социально справедливых стратегий перехода к устойчивому будущему. Продвижение в этом направлении требует дальнейшей методологической рефлексии, апробации предложенной рамки на конкретных эмпирических исследованиях и развития междисциплинарного сотрудничества для решения наиболее актуальных проблем современности.