Михаил Мягков: гуманитарии и математики должны решать общественные проблемы сообща

Михаил Мягков: гуманитарии и математики должны решать общественные проблемы сообща
11.06.2021
Михаил Мягков: гуманитарии и математики должны решать общественные проблемы сообща

Архангельск в очередной раз посетил научный руководитель лаборатории наук о больших данных и проблемах общества ТГУ, профессор университета штата Орегон Михаил Мягков. САФУ имени М. В. Ломоносова является участником и одним из основателей консорциума исследователей больших данных, который возглавляет Михаил Георгиевич. Это объединение занимается вопросами цифровизации науки и образования в РФ. Михаил Мягков в интервью рассказал о реализации ключевых проектов консорциума.

Вы отметили, что консорциуму нужны не только специалисты в сфере IT, но и экономисты, политологи, социологи. Чем конкретно они могут помочь?

Они играют самую главную роль, а именно – роль постановщиков задач. В связи с задачами анализа больших данных важно понимать, что в подавляющем большинстве случаев они нацелены на решение каких угодно проблем, но только не математических. Все модные словосочетания вроде «машинное обучение», «искусственный интеллект», «нейронные сети» – все это красиво звучит, но это лишь инструментарий, с помощью которого решаются другие, общественные проблемы. И ни один математик не сможет правильно поставить нужные задачи, как это сможет сделать, например, политолог. Поставить задачу – это значит создать модель, на основании которой уже с помощью математических и статистических методов можно делать определённые выводы и предсказания. Сейчас внутри консорциума у нас есть большой проект, связанный с измерением качества жизни, в котором используются данные социальных сетей. Как вы думаете, что в нем самое трудное?


Наверное, нужно понять, что такое качество жизни и по каким критериям его оценивать?

Совершенно верно! Самое сложное, это создать модель качества жизни, понять, что это такое. И вот как вы думаете, кто лучше может создать эту модель – математик или гуманитарий? Естественно, гуманитарий. Например, социолог. Качественные и хорошие проекты по использованию данных для решения какой-либо проблемы всегда требуют эклектичного, междисциплинарного подхода.

Но специалисты гуманитарных наук в таких проектах должны на каком-то уровне разбираться информационных технологиях?

Вы же водите машину? Вы разбираетесь, как она устроена внутри? Вам это нужно? Не думаю. Главное, что вы умеете ее водить. То же самое и здесь. Социологу, например, важно понимать, что модель качества жизни состоит из потребительской корзины, качества образования, здравоохранения. Дальше он обсуждает со специалистом по большим данным, как собрать эту модель в информационном плане. Понимать социологу, на каком принципе работает нейронная сеть, совсем не обязательно.

Сейчас много говорят о том, что важно иметь навыки в сфере IT представителям любых отраслей знания. Так ли это?

Люди должны заниматься своим делом. И человек, который занимается общественными науками, самое главное, должен понимать, как жизнь транслируется в некие модели. Но для этого не нужно быть математиком, информатиком. Он просто должен понимать, какие существуют инструменты, программное обеспечение, которые могут ему помочь. Но когда ему необходимо использовать данные на высоком уровне, ему конечно нужна помощь специалиста в сфере IT. Поэтому в серьезных проектах должны участвовать ученые из разных отраслей знания. И самая главная ценность нашего консорциума в том, что мы учим разговаривать друг с другом математиков, гуманитариев и наших индустриальных партнеров. То есть людей из абсолютно разных областей, которые говорят на разных языках.

Расскажите подробней о проекте по измерению качества жизни. В чем его суть?

Все просто. Государство измеряет качество жизни в регионах, используя доступные данные. Чаще всего это сухие статистические выкладки. Собираются эти данные редко, примерно раз в год. Формируются отчеты, которые, пожалуй, мало кто читает. Идея нашего проекта в том, чтобы сопоставить то, что мы измеряем по официальным каналам с тем, что мы находим в социальных сетях. И понять, есть ли между этим какая-то связь, корреляция. Сейчас мы построили модель, собрали данные и тестируем их. В этом проекте работают экономисты, социологи, математики.

К каким предварительным выводам по проекту вы пришли?

Пока предварительные выводы таковы, что такие измерения качества жизни возможны и могут быть полезными. Мы абсолютные первопроходцы такого рода исследований, и не только в России, а во всем мире. Это возможно в частности потому, что Россия одна из немногих стран, где достаточно просто получать доступ к данным соцсетей.

Также вы говорили об исследовании цифрового следа дистанционного обучения в пандемию. Этот проект закончен или еще продолжается?

Мы получили одобрение Министерства образования и науки на продолжение этого проекта. И САФУ будет в нем участвовать. Это будет второй этап проекта. Вывод пока такой, что полного возвращения к тому типу обучение, который был до пандемии, уже не будет. И так или иначе обучение будет гибридным. Второй вывод, что с уходом пандемии количество проблем у студентов не уменьшается, а возникают новые проблемы. И те технологии мониторинга, которые мы развили сейчас, можно применять и для задач, не связанных с пандемией.

А какие проблемы у студентов в пандемию вы выделили как главные?

Мы боялись, что будут всякие технические проблемы, проблемы с интернетом – но ничего подобного. Единственная реальная проблема - чисто психологическая. Это проблема отсутствия реального социального общения. Всем хотелось сидеть на лекциях с друзьями и подружками, вечером ходить вместе в кафе. И воссоздание это социальной среды – одна из главных задач сегодня.

Возврат к списку