{"word_count": 769, "character_count": 5704}
Splichal, Slavko (2019)Javnost - The Public. Journal of the European Institute for Communication and Culture, 26:sup1, S1-S22.ABSTRACT“V prispevku so obravnavane poglavitne spremembe v rekonceptualizacijah javnega mnenja skozi tri temeljna zgodovinska obdobja in v njih prevladujoče paradigme: (1) zgodnje obdobje javnega mnenja kot normativne utopije, ki so jo kmalu začele razjedati ekonomske spremembe, ki so spremenile družbeno vlogo tiska, in empirične sociološke analize »latentnih« (dis)funkcij javnega mnenja; (2) obdobje empirične substitucije javnega mnenja z mnenjskimi poizvedbami, oprtimi na kvantitativne metode sistematičnega zbiranja in statistične analize podatkov ter »teorijo prima facie« permanentnega referenduma, ki jo je postavil Gallup; (3) obdobje velikega podatkovja, v katerem sistematično »merjenje mnenj« z zbiranjem podatkov v obliki odgovorov na vprašanja vse bolj nadomešča permanentno avtomatizirano ugotavljanje in napovedovanje mnenjskih in vedenjskih vzorcev posameznikov iz (meta) podatkov, ki jih pretežno nevede generirajo in puščajo v socialnih omrežjih, in v katerem ideje zgodnje normativne kritike družbeno nadzorovalne disfunkcije javnega mnenja aktualizira kritična analiza korporativnih praks panoptičnega podatkovnega nadzorovanja (»dataveillance«). Ključno vprašanje pri tem je, ali pojmi javnost, javno mnenje in javna sfera v dobi »upodatkovljenja javnega mnenja« še (lahko) ohranjajo zgodovinsko kritično družbeno ost.”EXTRACTS“Družboslovne vede so se v prizadevanjih za družbeno in institucionalno uveljavitev zavestno zgledovale po kvantifi kaciji, ki je vladala v naravoslovnih vedah. Kvantifi kacija je pogosto veljala za dokaz znanstvenosti družbenih ved in njihove primerljivosti z naravoslovnimi vedami (Desrosières 2016, 183). Povezovala se je tudi z zahtevo po objektivnosti raziskav: družboslovci so v želji po objektivnosti postopoma odpravljali lastno (subjektivno) presojo in jo nadomeščali z (»objektivnimi«) kvantitativnimi podatki in statističnimi postopki. V kvantifi kaciji so mnogi videli rešitev za preseganje omejitev kvalitativne analize, kot sta nenatančnost in arbitrarnost (Lasswell 1949). Čeprav je bila stroga kvantifi kacija pogosto obravnavana kot znak ali celo dokaz znanstvene veljavnosti raziskovanja, nobeno področje družbenih ved ni »ponotranjilo« kvantitativne paradigme do te mere, da bi bili drugi pristopi v celoti preseženi ali delegitimirani; je pa bistveno prispevala k nastajanju prepada med »akademiki« in »tehniki« v družbenih vedah (Lynd 1939/1970, 1). Vrsta in količina zbranih podatkov o posameznikih, organizacijah in družbi ter načini in smotri njihove obravnave so se spreminjali, bistvo kvantifi kacije pa je danes enako kot pred dvema stoletjema. Kvantifi kacija, katere pomemben del je merjenje, pomeni »v številkah izraziti tisto, kar je bilo prej izraženo z besedami« (Desrosières 2016, 184), torej »upodatkoviti « tisto, kar je bilo poprej običajno, ali sploh mogoče le ubesediti. Kvantifi kacija zahteva najprej dogovor o pravilih, izbiri predmetov preštevanja in načinih določanja (računanja) njihove (ne)enakosti, tj. iz konceptualizacije izpeljano operacionalizacijo pojmov s kvantitativnimi kazalniki, ki – sicer podobno kot kvalitativni kazalniki – zmanjšujejo kompleksnost proučevanih pojavov in napravijo vidne njihove značilnosti, ki sicer neposredno niso vidne (Bartl, Papilloud in Terracher-Lipinski 2019, 9). Šele na temelju postavljenih pravil in dogovorov, ki se med različnimi družboslovnimi področji in disciplinami pomembno razlikujejo, je mogoče izvajati ustrezne merilne operacije. […] tem smislu so pomembna sodobna prizadevanja za decentralizacijo interneta ter demokratično nadzorovanje in omejitev množičnega zbiranja podatkov, še posebej zato, ker se večina uporabnikov sicer že zaveda njegovih daljnosežnih negativnih posledic, a se vse manj zanimajo za to, kdo, kako, za katere namene in katere podatke o njih zbira in analizira. »Nezanimanje« je v veliki meri posledica vse zapletenejših postopkov in vse večje delitve dela v verigah ustvarjanja, zbiranja in analize podatkov ter kompleksnosti vključenih tehnologij za proizvodnjo podatkov (Diaz-Bone 2019, 78), predvsem pa dejstva, da algoritmi upodatkovljenja in analize podatkov uporabnikom niso vidni.” (pp. 4/18)Datafication of Public Opinion: From Normative Utopia to Algorithmic DystopiaABSTRACT“The paper discusses major changes in the reconceptualisations of public opinion across three fundamental historical periods and their dominant paradigms: (1) the early period of public opinion as a normative utopia soon to be crumbled by the economic changes that transformed the social role of the press, and empirical sociological analyses of “latent” (dis)functions of public opinion; (2) the period of empirical substitution of public opinion by opinion polls based on quantitative methods of systematic data collection and statistical analysis, and Gallup’s “prima facie” theory of permanent referendum; (3) a period of big data in which systematic “opinion measurement” by collecting interview response data is increasingly being replaced by the permanent, automated identification and prediction of opinion and behavioural patterns of individuals from (meta) data they largely unknowingly generate and place in social networks, and in which the ideas of early normative critique of social control dysfunction of public opinion are updated by a critical analysis of corporate practices of panoptic data surveillance. The key question here is whether the notions of public, public opinion and the public sphere in the era of “datafication of public opinion” still (can) sustain a historical critical engagement.”