在这个学期STS理论课（参见本人之前的一则读书笔记）即将完成的时候，我读了Paul N. Edwards写的《大机器：计算机模型、气候数据以及关于全球变暖的政治》（A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming）一书 (Edwards, 2010)。Edwards教授在密歇根大学信息学院和历史学院任教，他的研究领域包括计算机、信息基础设施、以及全球气候科学的历史、政治和文化研究，这本书是他最有名的作品之一，也完全涵盖了他上述所有的研究领域。
这本书很符合STS领域一以贯之的研究路线：对于技术物（technical artifact）的社会构建属性的分析。这本书里面最主要的分析对象就是气候数据——一种我们一般所谓的研究数据。作者从两个角度讨论了数据的社会构建属性：从数据到科学知识之间的过程并不是客观的或者自然的，对于数据的分析涉及很多人为的、主观的因素；甚至于数据本身也并不是客观的或者自然的，数据并不是对于自然现象的客观记录，我们所谓“收集数据”的过程也涉及到了许多人为的、主观的。
本书中的第一个角度也是上一篇读书笔记中Fleck的论点之一，他强调的是知识共同体对于知识产生的决定性的作用。在本书中，作者特别强调了计算机模型（作为一种并不那么客观的技术物）对于从数据中提取知识的重要性。从全球、使用各种方式和设备收集来的数据，只有被“规训”（使用福柯的术语）在某个框架下才能被理解、才能被转变为知识。而这个规训的过程，实则充满了各种社会的和政治的因素。作者在书中说：
Virtually everything we call ‘global data’ is not simply collected; it is checked, filtered, interpreted, and integrated by computer models. (page 188)
在上面提到的第二个角度上，作者提到知识的收集过程也并不如传统的科学主义叙事那样客观的，这尤其体现在不同设备（尤其是不同时代的设备）获取数据的翻译问题、以及现在越来越流行的使用模拟方法来收集数据——而模拟的方法则需要在软件中提供一系列的参数来代表世界的运行。
不过作者也提到，数据和模型的关系并不能简单的用单一的决定论来概括，二者互相依赖、互相影响，因而其实并不存在单纯的数据或者单纯的模型。而作者把这种数据和模型相互依赖的状态称之为“模型-数据共生” (model-data symbiosis)。
Thus, in global climate science, neither pure data nor pure models, exist. Not only are data ‘theory-laden’; models are ‘data-laden’. (page 284)
本书中提到的另外一个重要的概念是“科学摩擦力” (science friction) 的概念——作者在本书中也提到了这个概念在其他方向上的扩展，比如数据摩擦力、计算摩擦力、和元数据摩擦力——它们归根结底指得都是这些技术物在跨越社区和个人边界传播的过程中，会造成额外的时间和工作上的负担，比如一个科学家拿到了另外一个科学家分享的研究数据，但是他需要花费时间来理解数据和处理数据。而在作者和其他人合作的另一篇文章中 (Edwards et al., 2011) 指出，作为终端产品的元数据标准很容易产生这样的摩擦力，因为元数据标准的使用和制定往往是停留在本地的、而成为文档的元数据（虽然其用意在于促进数据的传播），也并不容易被读者所理解，甚或产生误解。
“摩擦力”的概念显然受到了行动者网络理论 (Actor-Network Theory, ANT) 的影响，这是STS领域里面影响力最大的一个理论。它关注人类和非人类的actor（为了照顾非人类的对象，actor往往被称作actant）如何组成社会关系的网络而发挥作用。比如使用本书中的例子，国际气象组织 (World Meteorological Organization) 在制定数据和元数据的国际标准的时候，需要参考现在使用的标准、以及标准应用的信息对象。这些曾经的标准和信息对象都是这个行动网络中的actants，而在这个过程中这些actors或者actants往往需要被重新定义才能嵌入到网络中，而当它们进入网络中的时候，它们也就失去了自己的权利，而把网络的行动主体作为代言人——从而网络的行动主体获得了更大的话语权力。ANT关注权力在微观层面的运作，它假定更为常见的权力模式只是微观的权力模式得到了扩展和复制——而这些模式扩展的政治机理也是ANT研究关注的对象之一。本书的理论脉络受到了ANT的强烈影响——“摩擦力”的概念只是表现之一，它可以看作是对于科学数据在社会网络中被运作的一个很好的个案研究。
参考资料
Edwards, P. N. (2010). A vast machine: Computer models, climate data, and the politics of global warming. Mit Press.
Edwards, P., Mayernik, M. S., Batcheller, A., Bowker, G., & Borgman, C. (2011). Science friction: Data, metadata, and collaboration. Social Studies of Science,