STS课最终的阅读书单

这个学期中很多同学管我要过这门课的书单,而我发过去的都是这门课的syllabus。不过这门课很有趣的一件事就是它的syllabus中间经过很多次的修改,尤其是书单的部分。课程中老师和学生们一直对于后面的阅读材料进行对话。而且第9周的书单完全是根据个人的兴趣决定的。不过以下就是我在这门课上读过的完整书单,供有兴趣的同学参考。其中第8周和第9周的内容和information science有非常密切的关系。

#### Week 1: Introduction to STS

Hess, D. J. (2013). Neoliberalism and the history of STS theory: Toward a reflexive sociology. Social Epistemology, 27(2), 177–193.

Fischer, M. M. (2007). Four genealogies for a recombinant anthropology of science and technology. Cultural Anthropology, 22(4), 539–615.

Franklin, S. (1995). Science as culture, cultures of science. Annual Review of Anthropology, 163–184.

Sismondo, S. (2008). Science and technology studies and an engaged program. The Handbook of Science and Technology Studies, 3, 13–32.

#### Week 2: Facts and matters

Fleck, L. (1981). Genesis and Development of a Scientific Fact. University of Chicago Press.

Keller, E. F. (1995). Gender and science: Origin, history, and politics. Osiris, 10, 26–38.

Shapin, S. (1984). Pump and circumstance: Robert Boyle’s literary technology. Social Studies of Science, 14(4), 481–520.

Star, S. L., & Griesemer, J. R. (1989). Institutional ecology, translations’ and boundary objects: Amateurs and professionals in Berkeley’s Museum of Vertebrate Zoology, 1907-39. Social Studies of Science, 19(3), 387–420.

#### Week 3: Actor-network theory

Callon, M. (1984). Some elements of a sociology of translation: domestication of the scallops and the fishermen of St Brieuc Bay. The Sociological Review, 32(S1), 196–233.

Latour, B. (1987). Science in action: How to follow scientists and engineers through society. Harvard university press. (Chapter 1-6)

Latour, B. (1996). On actor-network theory: A few clarifications. Soziale Welt, 369–381.

Law, J. (1992). Notes on the theory of the actor-network: Ordering, strategy, and heterogeneity. Systems Practice, 5(4), 379–393.

Mol, A. (1999). Ontological politics. A word and some questions. The Sociological Review, 47(S1), 74–89.

#### Week 4: Politics & Cyborg

Bijker, W. E. (1987). The social construction of Bakelite: Toward a theory of invention. The Social Construction of Technological Systems, 159–187.

Haraway, D. (2006). A Cyborg Manifesto: Science, Technology, and Socialist-Feminism in the Late 20th Century. In J. Weiss, A. P. J. Nolan, J. Hunsinger, & P. P. Trifonas (Eds.), The International Handbook of Virtual Learning Environments (pp. 117–158). Springer Netherlands.

Hughes, T. P. (1987). “The Evolution of Large Technological Systems”, pp. 51–82 in New Directions in the Sociology and History of Technology. In W. Bijker, and T. J. Pinch. (Eds) The Social Construction of Technological Systems. Cambridge, MA: MIT Press.

Suchman, L. (2007). Human-machine reconfigurations: Plans and situated actions. Cambridge University Press. (page 24-68)

Winner, L. (1980). Do artifacts have politics? Daedalus, 121–136.

#### Week 5: Feminism (Harding, Haraway, Subramanian, Bauchspies & Bellacasa are required)

Bauchspies, W. K., & Bellacasa, M. P. de la. (2009). Feminist science and technology studies: A patchwork of moving subjectivities. An interview with Geoffrey Bowker, Sandra Harding, Anne Marie Mol, Susan Leigh Star and Banu Subramaniam. Subjectivity, 28(2009), 334–344.

Bennett, J. (2009). Vibrant matter: A political ecology of things. Duke University Press. (Chapter 7)

Haraway, D. (1988). Situated knowledges: The science question in feminism and the privilege of partial perspective. Feminist Studies, 14(3), 575–599.

Harding, S. (1992). Rethinking standpoint epistemology: What is“ strong objectivity?” The Centennial Review, 36(3), 437–470.

Subramaniam, B. (2009). Moored metamorphoses: A retrospective essay on feminist science studies. Signs, 34(4), 951–980.

#### Week 6: the Third Wave

Collins, H. M., & Evans, R. (2002). The third wave of science studies studies of expertise and experience. Social Studies of Science, 32(2), 235–296.

Collins, H. M., & Evans, R. (2003). King Canute Meets the Beach Boys: Responses to“ The Third Wave.” Social Studies of Science, 33(3), 435–452.

Jasanoff, S. (2003). Breaking the waves in science studies: Comment on HM Collins and Robert Evans,’The third wave of science studies’. Social Studies of Science, 33(3), 389–400.

Rip, A. (2003). Constructing expertise: in a third wave of Science Studies? Social Studies of Science, 33(3), 419–434.

Wynne, B. (2003). Seasick on the third wave? Subverting the hegemony of propositionalism: Response to Collins & Evans (2002). Social Studies of Science, 33(3), 401–417.

#### Week 7: Race (Read Foucault and two other pieces)

Braun, L. (2014). Breathing Race into the Machine. University of Minnesota Press. (Introduction)

Chow-White, P. A. (2012). The informationalization of race: Communication, databases, and the digital coding of the genome. Genetics and the Unsettled Past: The Collision of DNA, Race, and History, 81–103.

Foucault, M. (2007). Security, territory, population. Springer. (Chapter 1-5 and 13)

TallBear, K. (2013). Genomic articulations of indigeneity. Social Studies of Science, 0306312713483893.

Yaszek, L. (2006). Afrofuturism, science fiction, and the history of the future. Socialism and Democracy, 20(3), 41–60.

#### Week 8: Information infrastructure and big data

Bowker, G. C., & Star, S. L. (2000). Sorting things out: Classification and its consequences. MIT press. (page 1-50)

Edwards, P., Mayernik, M. S., Batcheller, A., Bowker, G., & Borgman, C. (2011). Science friction: Data, metadata, and collaboration. Social Studies of Science.

Nelson, D. M. (2015). Who Counts?: The Mathematics of Death and Life after Genocide. Duke University Press. (Page 7-92)

Schüll, N. D. (2016). Data for life: Wearable technology and the design of self-care. BioSocieties. Retrieved from http://link.springer.com/article/10.1057/biosoc.2015.47

#### Week 9: Choose your own adventure week (My reading is assigned by the professor based on my interests in Week 8)

Edwards, P. N. (2010). A vast machine: Computer models, climate data, and the politics of global warming. Mit Press.

Fortun, K., Fortun, M., Bigras, E., Saheb, T., Costelloe-Kuehn, B., Crowder, J., … Kenner, A. (2014). Experimental Ethnography Online. Cultural Studies, 28(4), 632–642. https://doi.org/10.1080/09502386.2014.888923

Poirier, L., DiFranzo, D., & Gloria, M. J. K. (2014). Light structure in the Platform for Experimental Collaborative Ethnography. In Web Science 2014 Workshop Interdisciplinary Coups to Calamities.

#### Week 11: Experiment and design

Fortun, K. (2009). Scaling and visualizing multi-sited ethnography. Multi-Sited Ethnography: Theory, Praxis and Locality in Contemporary Research, 73–86.

Kelty, C., & others. (2009). Collaboration, Coordination, and Composition: Fieldwork after the Internet. Fieldwork Is Not What It Used to Be, 184–206.

Murphy, K. M., & Marcus, G. E. (2013). Epilogue: Ethnography and design, ethnography in design… ethnography by design. Design Anthropology: Theory and Practice, 251–268.

Reinberger, H.-J. (1994). Experimental systems: Historiality, narration, and deconstruction. Science in Context, 7(01), 65–81.

STS课期末作业:理论的时间胶囊

之前的好几篇博客文章都在讨论这个学期(其实已经是上个学期了)的STS理论课。这篇文章要讨论一下这门课的期末作业。

在课程开始的时候,这门课的期末作业是每个人都完成一个模拟的STS博士生资格考试(qualification exam):在7天的时间里用课程里面所有的阅读材料回答2、3道问题,字数不低于10000字。不过在期末周之前,老师突然征求所有人的意见,愿不愿意做一个不同的期末作业。这个新作业的点子来自于她这个学期参加的一些实验设计项目。她希望我们全班利用我们这门课的阅读材料、一部电影(最后选的是《机械姬》)、以及我们使用这些材料进行的讨论来共同制作一个时间胶囊。以及她在邮件里写的一句话让我非常赞叹:

“Research and scholarship should be experimental rather than reproductive.” (研究和学术应当是实验性的,而不是复制性的。)

这个作业用了两次课的时间(一共6个小时)完成。首先所有人都要从这门课的所有阅读材料里面挑出20条引文。以及所有人都需要看《机械姬》这部电影,并且从这部电影里面挑出10个片段来在课堂上讨论。

在第一节课上,我们班分组在规定时间里讨论了各自收集的电影片段,并且把这些电影片段和我们每个人挑出来的引文组合成了一个完整的叙事。我们小组的叙事讨论了AI的社会构建性,比如AI如何体现了性别的社会价值并且映射了人类的思考方式。《机械姬》这部电影在这两点上都有很直接的情节。(比如在电影中,两个男主角对于AI和性别的关系有过一段很深入而且有趣的讨论,而且显然,里面所有的AI都是女性,而且继承了我们社会中对于女性形象的期待。在第二点上,AI的发明者Nathan的一句话闪闪发光:搜索引擎的背后并不是人类思考的内容,而是人类如何思考。而在他的发明中,搜索引擎就是AI的软件。Ava最后也选择了成为人类。)这两点——可以一并归结为技术物的社会性——都是STS领域很重要的主题。而在这两个主题之后,福柯和监视(surveillance)无所不在。

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上面就是我们第一节课完成的故事。

在第一节课之后,我们每个小组需要写一个对于第一节课的总结和反思。并且在第二节课之前,针对我们完成的叙事收集课堂引文、电影片段、和其他所有有关的概念和各种媒体的资源来建立一个“数据库”。(作为一个information science的从业者,我一直都对她使用的“数据库”这个词表示困惑,但是她的大意就是让我们收集这些资源本身,但是并不需要特别关注对于资源的描述。)

在第二节课上,每个小组则需要根据各自的叙事,从自己的数据库、以及这个老师临时拿过来的许多物品之间选择,来制作一个时间胶囊,送给下次上这门课的同学。每个时间胶囊都需要有一致的主题,而且需要和《机械姬》电影以及这门课的内容有直接的联系。

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上面就是我们最后完成的时间胶囊。里面的物品(artifact)如下:

题为Haraway Reader的书:Donna Haraway是我们这门课上涉及的一名很重要的研究者,她最著名的研究讨论了科学和技术如何沿袭并且重新生产了历史长达几千年的经典的“真实和虚假”以及“身体和精神”这些著名的二元论。她站在女性主义的立场上,用重新发明叙事规则的方式,提出了对于这些传统价值的更彻底的批评。而她的看法,则毫无疑问是对于《机械姬》电影中把AI技术构建在现有的性别价值这件事的有力批判。

空瓶:就像上面的性别讨论所表明的,AI(以及任何的技术发明)不可避免的映射了发明者所在的社会的价值。这个STS的基本观点是对于一个更经典的对于科学和技术的看法的反动:科学和技术是超越于社会的,而且价值无涉的。这种天真的看法就像给小孩子介绍空瓶一样:这个瓶子是空的。但其实里面充满了我们无时无刻不在呼吸的空气。

题为Objectivity的书和花:AI技术毫无疑问挑战了人类的认识论的边界。比如在电影中,AI的测试者Caleb如何知道Ava的想法到底如何呢?以及到底对于她想法的哪个阐释(Ava自己给出的以及Nathan给出的)才是对的呢?以及AI是否具有如人类一样的感情和认知呢?在不同的认识论下面,人类和AI所具有的知识也会有本质的不同吧(这是STS领域重要的预设之一:认识论立场的不同决定了不同的知识再生产)。AI将和我们有不同的对于“客观性”的定义。而任何知识,都将像这束不知真假的花一样,处于永恒的不确定的状态。

这个作业最后以一个更完整的个人反思作为结束。

我之所以专门写一篇流水账来描述我们的期末作业,最重要的原因是我觉得这个老师有着一颗课程创新的心。以及,虽然我对于这个期末作业并不是没有我自己的批评——比如虽然这是一场实验,但这其实也是一种或许更加隐秘的知识再生产的方式,而其后的预设更不容易被看到罢了——但是我依然觉得这个作业是很有效的学术训练。对我来说,这里面最重要的训练就是理论化的能力:如何把对象和理论联系到一起。这一部分让我感到特别紧张,也同时让我受益颇丰。

Nalsi的读书笔记:《大机器:计算机模型、气候数据以及关于全球变暖的政治》

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,

Nalsi的读书笔记:《科学事实的产生和发展》

本学期修了我们学校科学技术研究(Science and Technology Studies,简称STS)专业的一门“科学、技术和社会理论”(Science, Technology and Society Theories)的课。这门课的老师很棒,阅读量很大,讨论很哲学,以及作业很多。但是作为本人有史以来上过最理论、最学术的一门课,我真心觉得受益良多。

所以未来3个月,我可能会把这门课上读到的几本书做一下最基本的读书笔记。

第二周我们要求读了Ludwik Fleck在1935年出版的《科学事实的产生和发展》(Genesis and Development of a Scientific Fact)。这本书实则是STS专业非常传奇的一本书。它往往被看作是STS领域的第一本著作、在30多年前就使用了社会建构主义(social constructionism)的视角来分析对于科学的认识论、以及它直接影响了托马斯·库恩在1962年写出了那本更有名的《科学革命的结构》(虽然两本书讨论的主题几乎一样)。

本书的主旨:科学事实是由社会结构和历史共同构建的,因而永远不存在在认识论上客观的事实。科学社区中存在称之为“智力共同体”(intellectual collective)的社会结构,在同一个共同体中,科学家享有同样的“思维风格”(thought style)。而正是这样的“超越个人”的思维风格,而不是科学家本人,决定了一个社区构造概念的方式。另一方面,我们当下的研究也总是收到之前研究的影响,而在这个意义上,也并不存在决然的对和错的结论。

作者Ludwik Fleck是波兰的医学从业者,也曾经在1930年代写过这本书为代表的一些科学认识论的作品。他在二战以及战后有过更为有趣的个人经历,不过各位可以参考此处所附的维基百科的页面。作者在1930年代深受涂尔干(Emile Durkheim)的功能结构主义社会学的影响(虽然后续的研究证明他对于社会学的认识是很初级、而且只是用于证明他的论证),所以本书的主旨中包含着深厚的社会结构超越于个人的味道,而这本书也在1960年代被莫顿(Roland Merton)和库恩重新发现之后,又影响了库恩那一代的STS研究者。

本书讲述了梅毒研究的发展史,以及华氏测验(Wassermann Reaction)的产生历史。和当时(甚至于现在)人们对于科学的看法相反,作者试图论证这两个科学的发展都并不是直线的、进步的。欧洲中世纪以来对于梅毒的经典看法毫无疑问的影响(作为一个中性词)了现代的科学发展;科学的发展也受到了科学家在“智力共同体”中的位置的影响;而且,在前一个时代被看作是错误的结论,随着新技术的发展,也往往被发现其实是有道理的(相反,我们在随着一个思路前进的时候,也会往往放弃掉很多本来可能也是正确的思路)。

如果说只能选这本书里面我最喜欢的一点,那就是作者说,任何单个实验都无法自动的导向结论,因为里面存在无数科学家的判断:某个证据是错的、是噪音、还是需要解释的真实?所以从观察乃至于实验得出的证据导向某些具体的结论,其实是需要研究者本人大量的主观意志的(而这种主观意志,根据作者的看法,又受到了科学共同体的集体意志的强烈影响)。作者反过来说,最开始的实验一定是无法自动说明任何结论的,而一旦任何一个实验能够自动的说明任何结论,那么这个实验也就必然失去了任何证明的意义,而只是为了向人展示罢了。

这本书给我最大的感受就是,和作者所说的“科学家无法超越共同体”,以及“科学界总是只能证明已有的看法,而并不是提出新的看法”的思路颇为不同,一些人(比如Fleck本人)是能够在一些特定的理论框架下提出新的、截然不同的看法的。比如虽然作者的社会学和哲学的框架都是当时存在的,但是一般看法认为作者的认识论框架是非常有独创性的——虽然也必然受到了当时波兰或者欧洲某些特定的影响,但是对于这一部分影响的追溯是并不太明确的。从这本书反过来说,科学的发展,着实是一件既简单又复杂的事情。