Pasaules kvantificēšana
Intervija ar mākslinieci Mimi Onuohu
Mimi Onuoha (Mimi Ọnụọha) ir nigēriešu izcelsmes amerikāņu jauno mediju māksliniece, kura savos darbos risina tādus jautājumus kā sociālās attiecības, varas dinamika un citi neredzami spēki, kas slēpjas aiz datu vākšanas fenomena. Viņas uzmanības centrā ir pasaule, kas arvien lielākā mērā tiek pārstrādāta par datiem – bieži vien mums pilnīgi nezināmu iemeslu dēļ. Daudzi no mums par informācijas vākšanu domā kā par bezpersonisku statistiku, taču Onuoha vērš mūsu uzmanību uz slēptajiem motīviem, kas nosaka šajā bieži vien šķietami sausajā un garlaicīgajā procesā izmantotās metodes un izdarītās izvēles. Viņa veido darbus, izmantojot tādus medijus kā iespiedtehnika, kodēšana, instalācija un video, lai parādītu, kā dažādas marginalizētas grupas bieži vien tiek maldīgi pārstāvētas ‒ vai vispār pilnībā ignorētas ‒ sociotehniskajās un tehnoloģiskajās sistēmās.
Sākotnēji mākslinieces interešu un pētījumu centrā bija tehnoloģiju – īpaši jauno tehnoloģiju ‒ antropoloģija, tas, “kā jaunās tehnoloģijas mainās, kā tā darbojas, pārklājoties ieradumiem un paražām, kas pastāv jau kopš mūžseniem laikiem”. Taču pēc studijām Prinstonas Universitātē, kur viņa saņēma bakalaura grādu antropoloģijā, Onuoha juta, ka, lai gan uzkrātas vērā ņemamas zināšanas par jauno tehnoloģiju sistēmām, viņai tomēr “trūkst izpratnes par to, ko īsti nozīmē pašai tās radīt”. Un tā nu viņa nonāca ITP ‒ Ņujorkas Universitātes Interaktīvo telekomunikāciju maģistrantūras programmā, kas apvieno mākslu, dizainu un tehnoloģiju. Mākslinieces interese par datu vākšanas metodēm aizsākās ‒ un pirmie tām veltītie darbi tapa ‒ aptuveni 2013. gadā, pēc kādas īpatnējas vasaras, par kuru viņa pastāsta šajā intervijā.
Mimi Onuoaha dzīvo un strādā Ņujorkā ‒ Bruklinā. Viņas darbu portfolio pieejams mākslinieces tīmekļa vietnē - mimionuoha.com.
Kā jūs nonācāt pie tā, ar ko tagad nodarbojaties?
Es esmu mediju māksliniece, un praktiski viss mans darbs saistīts ar to, ko nozīmē pasaules pārstrādāšana datos. Gandrīz viss, ko es daru, ir saistīts tieši ar to, kā arī ar citiem radniecīgiem jautājumiem: kas izjauc šo procesu, kas to veicina, ko tas iespaido, kādos dažādos veidos tas iespaido dažādus cilvēkus un kas paveras, kad mēs sākam domāt par to, ko nozīmē ņemt šo pasauli, kurā mēs šodien dzīvojam, un izlaist to caur šīm datu vākšanas formām. Tas arī paskaidro, kā es nonācu līdz MI vai tādai lietai kā mašīnmācīšanās, jo liela daļa no tā, ko cilvēki šodien saprot ar MI, var piederēt vienkārši pie mašīnmācīšanās. MI ir tā paša procesa ‒ nepieciešamības pārvērst pasauli datos ‒ blakusprodukts. Mums ir MI sistēmas, kas apstrādā šos datu un ģenerē dažādas prognozes par pasauli. Vienkārši nopietna interese par procesu, kura gaitā pasaule kļūst par datiem, paver durvis uz tādām lietām kā MI, mašīnmācīšanās, uz datiem pakārtotas XYZ koordinātu sistēmas, lielie dati un tamlīdzīgas lietas. Mana izglītība apvieno tehnoloģiju antropoloģiju un telekomunikāciju dizainu, tāpēc es gluži saprotamā kārtā jau krietnu laiku interesējos par šīm lietām. Taču ir vēl kāds cits stāsts, kas varbūt labāk paskaidro, kas mani savulaik pamudināja sākt domāt konkrēti par to, kā mēs vācam informāciju. Vai palīdzētu, ja es par to pastāstītu?
Mana izglītība apvieno tehnoloģiju antropoloģiju un telekomunikāciju dizainu, tāpēc es gluži saprotamā kārtā jau krietnu laiku interesējos par šīm lietām.
Domāju, ka palīdzētu gan, jā.
Tātad notika tāda lieta... Tas bija laikam 2013. gadā, ap to laiku. Es dzīvoju Bruklinā, un es atceros... Tā bija vasara; es daudz staigāju pa pilsētu, un... Nezinu, kādā mērā tā notiek arī Latvijā; iespējams, ka tas ir raksturīgs tieši konkrētām pilsētām. Garāmgājēji man veltīja ļoti daudz provokatīvas dabas komentāru un uzsaucienu ‒ catcalls. Jūs saprotat, par kāda tipa piezīmēm es runāju?
In Absentia (2019). Instalācija
Jā. Man šķiet, tā notiek ne tikai atsevišķās pilsētās.
Nu tātad, man nācās uzklausīt daudz šādu komentāru, un man bija vēlēšanās kaut kā atbildēt šiem cilvēkiem, kuri pie manis tādā veidā vērsās. Taču reāli sarunāties ne ar vienu negribējās. Es gribēju, lai man ir iespēja šiem cilvēkiem kaut ko pateikt, taču vienlaikus ne ar vienu nekontaktēties. Un man ienāca prātā, ka tā patiesībā ir ideāla situācija, lai radītu zināmu tehnoloģisku sistēmu, kas ļautu to darīt. Es atgādināšu, ka tas bija vēl pirms čatbotiem. Es izstrādāju sekojošo sistēmu: ja kāds pie manis vērsās ar šāda tipa piezīmi, es gāju viņam klāt un iedevu lapiņu ar telefona numuru. Tad šie cilvēki man sūtīja īsziņu ‒ ja viņi zvanītu, neviens neatbildētu ‒, un es šo numuru biju pievienojusi serverim. Tas rakstītājam nosūtīja kādu nejauši izvēlētu atbildi. Tātad saruna notika, bet tā, kas sarunājas, nebiju es; no manas puses viss bija jau iepriekš ieprogrammēts – taču šiem cilvēkiem par to nebija ne jausmas. Šādā veidā es to piekopu veselu vasaru: ik reizi, kad man kāds attiecīgā garā kaut ko uzsauca, es viņam iedevu lapiņu un tūlīt aizgāju. Vēlāk, mājās, es datorā pieslēdzos pašas uzstādītajam serverim un redzēju, kāda ir reakcija. Tas bija ļoti skaidri formulēts process, un tas man radīja pilnīgi citu sajūtu: es varēju vienlaikus risināt sarunu, bet arī saglabāt distanci. Bet vasaras beigās es sapratu, ka negribot esmu radījusi kaut ko pilnīgi neplānotu: manā rīcībā tagad bija vesela datu kopa ar “pakaļsaucēju” telefona numuriem. Man tas likās ārkārtīgi interesanti. Tas ir tikai tāds neliels pusprojekts, tas nebija īsts darbs, jo es ar šiem telefona numuriem neko tā arī neuzsāku. Taču man personīgi tas daudz ko mainīja; tas man lika saprast, ko tas varētu nozīmēt – izveidot šādu telefona numuru datu bāzi, kurā pārstāvētie cilvēki to it kā brīvprātīgi izvēlējušies, bet vienlaikus tomēr arī nē. Apmēram tāpat, kā es pati vienlaikus gan biju, gan nebiju izvēlējusies kļūt par šo uzsaucienu un piezīmju objektu. Man bija datu kopa ar telefona numuriem, taču pats tās eksistences fakts neko nepastāsta par datu vākšanas procesu, kura dēļ tā vispār pastāv. Un tas neko nepastāsta par to, kā es jutos, ejot klāt cilvēkiem un dodot viņiem telefona numuru. Par to, cik dīvaina sajūta tā bija ‒ tas viss kopumā vienkārši likās pavisam savādi. Nekas no tā visa neparādās gala produktā ‒ datu kopā. Un tas man lika aizdomāties ‒ paga, bet es ar to varu tik daudz izdarīt! Taču process, kas to visu radīja, ir padarīts neredzams, novākts no acīm. Nozīme ir tikai pašam artefaktam. Un es sāku domāt – es to varu kaut kā izmantot, domājot par plašākām datu vākšanas sistēmām. Par attiecībām starp to, kurš mēģina kaut ko vākt vai kaut ko tādu izdomājis, un to, vai šis vācējs to vispār vēlējies panākt. Galu galā jau pats artefakta eksistences fakts sniedzas tālāk par jebkādiem vākšanas iemesliem un it kā padara tos nebūtiskus. Un tālāk viss aizgāja pa spirāli ‒ ko tas dod? Ko nozīmē šāda vākšanas iespēja? Kāda ir dažādu kompāniju un organizāciju pieeja šim pašam procesam? Kādi ir tā noteikumi? Pateicoties šai vienai konkrētajai situācijai, man sākās īsta apsēstība ar datu vākšanas procesiem, kādi tiek piekopti šodienas pasaulē.
In Absentia (2019). Instalācija
Jūs bieži lietojat frāzi “pārstrādāt pasauli datos”. Varbūt jūs varētu to mazliet atšifrēt? Liekas mazliet miglaini.
Jā, lieliski. Es mīlu šo frāzi, es to visu laiku lietoju. Tas, par ko es runāju, ir vesela plejāde kompāniju, cilvēku, organizāciju, ieinteresēto pušu un sistēmu, ko izmanto tikai tam, lai vāktu no pasaules datus. Es runāju par demogrāfiskiem datiem, iedzīvotāju datiem, par to, kā ikviena atsevišķā Facebook “ielaikošana” ir avots datiem par to, kam jūs pievēršat uzmanību. Par visām šīm lietām. Es runāju par faktu, ka visas šīs ārkārtīgi vienkāršās darbības, šie procesi mūsdienās jau automātiski ģenerē dažādas datu kopas, datu punktus. Ko šis fakts nozīmē? Kāpēc tā ir? Nav jau tā, ka to kāds būtu spiests darīt. Kāpēc tiek radītas šīs datu kopas? Kam tās tiek izmantotas?
Es runāju par demogrāfiskiem datiem, iedzīvotāju datiem, par to, kā ikviena atsevišķā Facebook “ielaikošana” ir avots datiem par to, kam jūs pievēršat uzmanību.
Viens no piemēriem, kas man patīk un kas, manuprāt, ļoti daudz par to pasaka, ir Roomba putekļusūcēji. Tie ir apaļi, tie ir piemīlīgi, tie vienkārši iztīra jums istabu. Brīnišķīgi. Un kaut kādā brīdī pirms vairākiem gadiem Roomba paziņoja, ka patiesībā šie putekļusūcēji nevis vienkārši iztīra telpas, bet arī, būdami savienoti ar internetu, piefiksē arī jebkura dzīvokļa vai jebkuras mājas plānu. Tā nu šīs kompānijas rīcībā ir milzīga datu kopa, un viņi tā arī pateica: mums ir šādi dati, un mēs vēlamies tos pārdot Apple. Tas ir labs piemērs ‒ lieta, kam nebija nekādas vajadzības notikt, taču tā ir notikusi, un tā pārstrādā zināmu daļu no pasaules par datiem, jo no tā iespējams kaut ko iegūt. Man tas šķiet fascinējoši. Šajā gadījumā ‒ labi, no tā var gūt kaut kādu finansiālu labumu. Bet ne jau vienmēr tā ir! Reizēm ir vajadzība izveidot datu kopu iejaukšanās nolūkos, lai pateiktu ‒ skatieties! Lūk, pierādījums tam, par ko jūs sakāt, ka tas nenotiek. Mēs savāksim datus un uzskatāmi parādīsim, ka notiek gan. Tam ir daudzi un dažādi iemesli. Tas stāsta par to, ka jūs vēlaties kaut ko pierādīt vai nopelnīt naudu, vai tikt par kaut ko skaidrībā. Un viss šis tīkls ir lieta, kas mani ļoti interesē.
Vai jūs lietojat vārdu “dati” pašā plašākajā izpratnē?
Jā un nē. Runājot par datiem, es pieturos pie divām definīcijām. Pirmās autors ir austrāliešu pētnieks Mičels Vaitlovs (Mitchell Whitelaw). Viņš saka: dati ir mērījumi, kas iegūti no reālā plūsmas. Tāda ir viņa definīcija.
Kāpēc “no plūsmas” ‒ kāpēc ne vienkārši “no reālā”?
Viņš ar to domā ‒ mērījumi, kas tiek iegūti no kaut kā tāda, kas maina pasauli, vienalga kādā veidā. Tāda ir viņa definīcija, ko māca dažādās universitātēs. Un arī es šo definīciju bieži izmantoju, runājot ar saviem studentiem, taču man ir arī vienkāršāka, sadzīviskāka definīcija, kas man patīk un ko es regulāri izmantoju. Tā ir šāda: dati ir vienkārši lietas, kas mums rūp un ko mēs mērām. Vai kas mums rūp pietiekami, lai mēs tās mērītu. Šī ir samērā plaša izpratne. Bet izšķirošais ir kvantificēšana un vēlēšanās kaut ko kvantificēt. Kaut kāda iemesla dēļ. Taču man atkal jāsaka ‒ interesantā kārtā kvantificēšanas iemeslam kvantificēšanas laikā nebūt vēl nav jāpastāv. Un tomēr man liekas svarīgi uzsvērt, ka iemesls tik un tā ir.
The Library of Missing Datasets (2016). Instalācija
Viens no jūsu slavenākajiem darbiem ir “Trūkstošo datu kopu krātuve” (The Library of Missing Datasets). Vai jūs par to nedaudz nepastāstītu un nenosauktu dažus iespaidīgākos trūkstošo datu kopu piemērus – un kāpēc to trūkst?
Noteikti. Tas ir darbs, ko veido nu jau divas dažādas instalācijas, kā arī izpētes projekts un – reizēm ‒ projekts, kura ietvaros es sadarbojos ar dažādām grupām. Taču viss sākās 2015. gadā, pāris gadus pēc manas atskārsmes par to, cik interesanta lieta ir datu vākšanas metodes. Es atgriezos Ņujorkā pēc vairākiem projektiem Lielbritānijā un sāku strādāt Datu un sabiedrības izpētes institūtā. Man likās ļoti uzkrītošs fakts, ka telpās, kur tiek savākts milzīgs datu kopums, var ļoti skaidri ieraudzīt kaut kādas tukšās vietas, kas nepārprotami izlaistas ‒ it kā tas būtu kaut kas vienkārši neeksistējošs. Un pirmoreiz es par to aizdomājos saistībā ar policijas vardarbību. 2015. gadā bija kārtējais vilnis, kad policisti nogalināja daudzus melnos iedzīvotājus. Tolaik nebija nekādu datu kopumu par policistu nogalinātām civilpersonām. Nekas tāds neeksistēja. Taču visi zināja, ka tas notiek, un par daudziem šādiem gadījumiem rakstīja un stāstīja ziņās. Un tomēr apkopotu datu nebija. Taču par ļoti daudzām citām lietām, kas saistītas ar policiju, tiesu sistēmu, noziedzību un cietumu industriālo kompleksu, ir savāktas datu kopas. Tās ir jomas, kam veltīts daudz uzmanības ASV publikācijās, universitātēs ‒ visur. Taču par šo konkrēto jautājumu nebija atrodams nekas. Un man tas likās ārkārtīgi fascinējoši. Daudzi mani darbi sākas tieši ar šādu jautājumu vai intuīcijas spērienu ‒ “Kāpēc?”. Kāpēc tā ir? Es nesaprotu! Tā nu es sāku rakt mazliet dziļāk un pievērsu uzmanību arī citiem laukiem, kuros tiek vākti lieli datu daudzumi. Un atkal es ik pa laikam uzgāju šādus nelielus pleķīšus, kur nebija pilnīgi nekā. Teiksim, tiesu un cietumu sistēmā. Dažās no Ņujorkas ieslodzījuma vietām ir datu bāzes, kurās ļoti skaidri reģistrēti cietumnieku vai notiesāto savstarpējās vardarbības incidenti. Ir dati par cietumnieku vardarbību pret cietumsargiem. Bet nav datu par cietumsargu vardarbību pret cietumniekiem. Viss ir, bet pēkšņi vienas lietas vienkārši nav. Kāpēc tā ir? Mana pieeja bija vienkārši vākt datus pašai un runāt ar daudziem cilvēkiem. Es jautāju, vai kāds man var kaut ko pastāstīt ‒ vai ir zināmi kādi citi piemēri? Es sāku plašu izpēti, daudz lasīju, runāju ar dažādām grupām un sāku pati apkopot šādus sarakstus, šādas datu kopas. Trūkstošās datu kopas. Lietas, kas it kā vienkārši neeksistē; lietas, par ko datus nevāc. Iesākumā es visu uzmanību veltīju tieši tam ‒ šo datu kopu veidošanai. Taču atcerieties ‒ man jau bija projekts, kurā datu kopas artefakts izvirzās priekšplānā, atstājot ēnā iemeslus, kāpēc tas vispār eksistē. Un es iedomājos ‒ kāpēc gan nepagriezt to otrādi? Es varētu nevis koncentrēties uz datu kopām, bet padomāt par to, kāpēc zināmi dati vispār netiek vākti. Un es sāku šīs uzmanības nepievēršanas iemeslus saukt par “iztrūkuma modeļiem” (patterns of absence). Tātad ‒ kādi ir šie modeļi? Es noformulēju četrus; tie neizsmeļ visu, taču likās, ka tie apraksta visu, ar ko es konkrēti saskāros. Četri iemesli, kāpēc netiek vākti dati.
Daudzi mani darbi sākas tieši ar šādu jautājumu vai intuīcijas spērienu ‒ “Kāpēc?”. Kāpēc tā ir? Es nesaprotu! Tā nu es sāku rakt mazliet dziļāk un pievērsu uzmanību arī citiem laukiem, kuros tiek vākti lieli datu daudzumi.
Pirmais: reizēm pastāv nesamērīga proporcija starp cilvēkiem, kuriem ir līdzekļi datu savākšanai, un tiem, kuriem ir motivācija tos vākt. Labs piemērs tieslietu jomā ir manis jau pieminētie policijas vardarbības gadījumi. Likumsargājošās iestādes pavisam vienkārši būtu varējušas savākt datus par civiliedzīvotājiem, ko nogalinājuši policisti. Vismaz ASV šos datus būtu pavisam vienkārši apkopot un nosūtīt uz vienu centralizētu vietu ‒ kā tas tiek darīts ar cita veida datiem. Tātad tas būtu varējis notikt, taču nav motivācijas to darīt, jo tas neizskatās glīti. Viņi to nedara, jo viņiem nav iemesla to darīt. No otras puses, mēs redzam cilvēkus, kuriem ir pamudinājums šos datu vākt, taču viņiem ir grūtāk atrast tam resursus. Domāju, ka konkrētā datu kopa ir tam labs piemērs. Jo tagad jau mēs zinām, cik ASV civiliedzīvotāju gājuši bojā konfliktos ar likumsargājošo iestāžu aģentiem; tagad šāda datu bāze pastāv, taču tā eksistē, pateicoties darbam, ko paveikuši dažādi organizētāji, aktīvisti, žurnālisti, zinātnieki un atsevišķi pilsoņi, kuri darbojas savās kopienās. Sadarbojušās daudzas un dažādas grupas, un cilvēki, kuri centušies šos datus savākt, paveikuši milzu darbu. Taču citos ceļos tos varēja savākt pavisam viegli. Tātad tas ir viens iemesls ‒ motivācijas un resursu nesakritība.
Otrs iemesls ir tāds, ka reizēm ar vākšanu saistīts zināms apgrūtinājums, un šis apgrūtinājums netiek atzīts par līdzvērtīgu ieguvumam, ko dotu datu kopas izveidošana. Daži cilvēki teiktu ‒ jā, šo datu savākšana maksātu dārgi, taču tas ir tā vērts. Taču citi uz to raugās citādi. Šim gadījumam daudz piemēru var atrast starp cilvēkiem, kuri strādā ar seksuālas uzmākšanās un seksuālas izmantošanas jautājumiem. Arī tas ir visai interesanti; liekas, ka kopš tiem laikiem, kad es tam pievērsos, šajā kontekstā notikušas zināmas izmaiņas ‒ vismaz vietās, kur es esmu bijusi. Daudzi cilvēki, kuri cietuši no seksuālas izmantošanas, nelabprāt par to runāja, jo viņiem likās ‒ tas neko neatrisinās, bet man personīgi visu tikai sarežģīs. Un tas nozīmē arī, ka mani iekļaus šajā upuru jeb cietušo datu bāzē... Tam visam līdzi nāk zināma maksa. Un tas kaut kādā ziņā tomēr ir mainījies. Ir interesanti ar šādu projektu nodarboties ilgāku laiku, jo tad var ievērot, cik lielā mērā te runa ir par kontekstu vai apstākļiem, ne tik daudz par pašu uzbrukuma faktu vai datiem. Taču šādu datu vākšana ir saistīta ar krietnu apgrūtinājumu.
Daudzi cilvēki, kuri cietuši no seksuālas izmantošanas, nelabprāt par to runāja, jo viņiem likās ‒ tas neko neatrisinās, bet man personīgi visu tikai sarežģīs. Un tas nozīmē arī, ka mani iekļaus šajā upuru jeb cietušo datu bāzē... Tam visam līdzi nāk zināma maksa.
Trešais iemesls ir tāds, ka zināmas lietas vienkārši grūti kvantificēt. Tās lāgā neiekļaujas mērvienību izteiksmē. Viens no piemēriem, ko es šajā sakarā mēdzu izmantot, ir raksts, kas tapa pirms daudziem gadiem, kad es strādāju par žurnālisti. Tas bija par vietām, kuras neparādās Google kartēs, un lietām, kas tām visām ir kopīgas. Viens šāds piemērs ir daudzas no Brazīlijas favelām, arī dažas ezera kopienas Lagosā, Nigērijā ‒ tas mani īpaši interesēja, jo es pati esmu nigēriete. Vēl ir šādas kopienas nomaļākajos Mongolijas nostūros, dažās Čadas daļās un citur. Tās ir vietas, kurās grūti nonākt vai kuras ir visai neformālas apmešanās vietas, kas pat netiek iekļautas kartēs. Tas vienkārši izriet no to atrašanās vietas un veidiem, kādos mēs vācam ģeogrāfiskus datus; šīs vietas neiekļaujas datu vākšanas sistēmās. Šīs sistēmas nav izstrādātas, domājot par šādām vietām.
The Library of Missing Datasets (2016). Instalācija
Bet satelītuzņēmumos taču tās parādās, vai ne?
Tās vienmēr redzamas satelītuzņēmumos; tieši tā jau mēs zinām, ka tās vispār pastāv. Tās parādās astrodatos. Taču vektoru datos, tādās kartēs, kādas mēs izmantojam, kad kaut kur braucam, tās neparādās. Viena lieta, kas likās interesanta, domājot par šo tēmu, bija automātiskās pašvadības automašīnas. Mēs runājam par jaunajām tehnoloģijām, un bieži vien liekas, ka tās ir kaut kas pilnīgi šķirts no visa, kas noticis pagātnē. Taču šī nepakļaušanās metrifikācijai ‒ tā ļoti bieži ir cieši saistīta ar vēsturi, ar pagātnes dzīvi. Favelas, par kurām es rakstīju, ir reālas; tā ir reāli eksistējoša pilsēta. Taču tolaik tikai 2 % no reāli pastāvošajām favelām bija atspoguļotas kartēs. Un runa jau nav tikai par kartēm. Cilvēkiem šajās favelās nebija pasta adrešu. Viņi bija palikuši ārpus vesela klāsta valsts sistēmu. Un tāpēc diezgan saprotami, ka viņi palika arī ārpus daudzām digitālajām sistēmām, kas uzbūvētas uz to pamata. Tāds ir trešais modelis.
Favelas, par kurām es rakstīju, ir reālas; tā ir reāli eksistējoša pilsēta. Taču tolaik tikai 2 % no reāli pastāvošajām favelām bija atspoguļotas kartēs. Un runa jau nav tikai par kartēm. Cilvēkiem šajās favelās nebija pasta adrešu.
Varbūt varētu lūgt vēl kādu piemēru?
Labi. Cilvēkiem reizēm ir zināmas grūtības to saprast. Es sazinājos ar ASV Federālās rezervju sistēmā strādājošajiem statistiķiem; viņi strādā ar datiem, kas saistīti ar ASV valūtu. Un viņi runāja par to, ka reāli nav nekāda priekšstata par to, cik liela daļa no ASV valūtas ‒ skaidrā naudā ‒ atrodas ārpus Savienotajām Valstīm. Statistiķi ir ļoti palīdzīgi cilvēki, kad jārunā par trūkstošiem datiem, jo pats statistiķa darbs būtībā ir mēģināt tikt skaidrībā par šo iztrūkumu, izmantojot modelēšanas metodi. Ir vesela komanda, kuras pienākums ir tikt skaidrībā, kur, visticamāk, ASV valūta (skaidrā naudā) atrodama ārpus pašām Savienotajām Valstīm; to viņi dara, pamatojoties uz datiem par visa šī laika gaitā iespiesto naudu un to, cik lielus daudzumus mēs redzam apgrozāmies dažādās jomās. Kur šī nauda ir ‒ kur atrodas lielākā daļa no tās? Šie cilvēki paveic lielu darbu, bet tik un tā īsti nevar pateikt. Skaidrā nauda ir ļoti interesanta no datu un metrifikācijas viedokļa. Salīdzinājumā ar skaidras naudas darījumiem, kredītkaršu transakcijas ir vienkārši ideāls datu avots. Visam tiek izsekots. Vienmēr redzams, uz kurieni vai pie kā nauda aizceļo. Bet skaidra nauda ‒ pilnīgas šausmas. Tā pazūd vienā acumirklī. Tu nezini, no kurienes tā nākusi vai cik tās ir kādam konkrētam cilvēkam. Šodien tik daudz kur var redzēt šo pāreju uz bankas kartēm ‒ tik daudz kur uzreiz pasaka, ka skaidru naudu vispār nepieņem, tikai kredītkartes. Tas ir lielākoties datu izsekošanas apsvērumu dēļ.
Ir vesela komanda, kuras pienākums ir tikt skaidrībā, kur, visticamāk, ASV valūta (skaidrā naudā) atrodama ārpus pašām Savienotajām Valstīm; to viņi dara, pamatojoties uz datiem par visa šī laika gaitā iespiesto naudu un to, cik lielus daudzumus mēs redzam apgrozāmies dažādās jomās.
Dolārs savā ziņā ir kultūras artefakts. Vismaz mūsu reģionā daudziem mājās stāv kāda viena dolāra banknote - kā tāds mājsaimniecības objekts, bez jebkāda nodoma to jebkad iztērēt. Apmēram tā: forši, man mājās ir dolārs. It kā tā būtu kaut kāda sena monēta vai kaut kas tamlīdzīgs. To droši vien nekad tā arī neizmantos kā maksāšanas līdzekli.
Tieši tā. Un kā šādu naudu saskaitīt? Runa jau tiešām nav tikai par naudu, ko cilvēki tērē vai krāj; reizēm viņiem tiešām vienkārši patīk kaut ko tādu paglabāt. Tātad tas ir vēl viens labs piemērs lietām, kas nepakļaujas metrifikācijai. Un tas ir problemātiski, jo cilvēki grib, lai skaidro naudu būtu iespējams saskaitīt. Taču grūti noskaidrot, kur tā ir un cik liela daļa no tās ir ārpus ASV. Tie ir pirmie trīs iemesli, kāpēc trūkst zināmu datu kopu.
Pēdējais iemesls ir tāds, ka reizēm vienkārši pastāv zināma motivācija nepieļaut noteiktas datu kopas pastāvēšanu. Un tas ir nedaudz āķīgi, jo vispār jau es domāju, ka vienmēr ir kāds, kurš kaut ko iegūst no tā, ka datu kopa nepastāv. Pat ja tas ir bez šāda nolūka. Tomēr ir zināmas situācijas, kad cilvēki, kuri ir nelabvēlīgos apstākļos, kuriem zināmā kontekstā nav tik daudz varas kā citiem, var pateikt ‒ nē, mēs nevēlamies, lai šie dati eksistē. Un man ir daži piemēri. Viens, ko samērā viegli saprast ASV politiskajā kontekstā, ir tāds: Savienotajās Valstīs ir diezgan pieklājīgs skaits nedokumentētu cilvēku; viņiem nav nekādu papīru, kas vispār ļautu legāli eksistēt šajā valstī. Un tomēr diezgan daudzas ASV pilsētas izdarījušas tādu lietu ‒ izsniegušas municipālās personas identifikācijas kartes. Daļēji tas ir tādēļ, lai nodrošinātu zināmas priekšrocības saviem iedzīvotājiem. Taču daudzas pilsētas šīs ID kartes izsniegušas tieši nedokumentētajiem cilvēkiem. Tāpēc, ka citādi šiem cilvēkiem nav nekāda cita veida ID apliecības. Un ja tev nav nekādu dokumentu, tev ir grūti integrēties zināmā sistēmā. Tāpēc radītas šādas pilsētas mēroga ID kartes, un iespēja to saņemt ir nodrošināta pilnīgi visiem pilsētas iedzīvotājiem. Tev tikai jāpierāda, ka tu tur dzīvo, bet tev nav jāpierāda savs imigrācijas statuss. Tā izdarījušas daudzas pilsētas. Viena no tām ir Ņujorka, arī Sanfrancisko, arī Ņūheivena Konektikutas štatā. Taču vienā lietā starp pilsētām, kuras tā izdarījušas, ir atšķirība. Dažas no tām, savākušas no cilvēkiem datus, glabā tos savās datu bāzēs; tātad viņi zina visus, kas šādu karti saņēmis. Taču citas savāc pietiekami informācijas, lai varētu karti izsniegt, bet pēc tam to novāc. Tās atbrīvojas no šiem datiem. Un tas tiek darīts, lai šos cilvēkus pasargātu. Tāpēc, ka pilsētas saprot ‒ ja šī informācija tiek saglabāta un ja ir šī datu bāze, kurā ir visi kartes saņēmēji, tad to var salīdzināt ar datiem par citām identifikācijas formām un konstatēt, kuri ir nedokumentētie cilvēki. Un tad, ja kāds vēlētos, teiksim, deportēt nedokumentētos cilvēkus, tad šim nolūkam varētu izmantot pilsētas datu kopu.
Savienotajās Valstīs ir diezgan pieklājīgs skaits nedokumentētu cilvēku; viņiem nav nekādu papīru, kas vispār ļautu legāli eksistēt šajā valstī.
Tātad savā ziņā pašvaldības pasargā savus nedokumentētos iedzīvotājus no federālās valdības.
Tieši tā. Dažas pašvaldības, ne visas. Tas ir pats interesantākais ‒ 2016. gadā, kad pie varas nāca Tramps, piepeši valstī bija ievērojami konservatīvāka valdība, un viena no pirmajām lietām, kas notika, bija prasība tām pilsētām, kuras šīs datu bāzes saglabājušas, nodot šo informāciju federālajai varai. Ņujorkā tas kļuva par nebeidzamu cīņu: mēs negribam atdot informāciju, bet mums tā ir jāatdod – ko lai iesāk? Un tā bezgalīgi. Viss beidzās labi; vietējā vara informāciju neatdeva ‒ tai izdevās procesu novilcināt. Viss nokārtojās. Taču tas ir interesants šādas aizsargāšanas piemērs: šo personu aizstāvēšanas nolūkos mēs likvidēsim datu kopu, tādējādi iestājoties par viņu interesēm ‒ pretējā gadījumā tam varētu būt negatīvas sekas.
2016. gadā, kad pie varas nāca Tramps, piepeši valstī bija ievērojami konservatīvāka valdība, un viena no pirmajām lietām, kas notika, bija prasība tām pilsētām, kuras šīs datu bāzes saglabājušas, nodot šo informāciju federālajai varai.
Starp jūsu darbu tādā formā, kā tas skatāms izstādēs, un ar to saistītajiem stāstiem ir visai interesanta atšķirība. Cits, nesenāks jūsu darbs, video “Nākotne ir klāt” (The Future Is Here), ciktāl es to saprotu, veltīts roku darbam, kas slēpjas aiz mašīnmācīšanās. Kā jūs pie tā nonācāt?
Ak jā! Tas ir par to darbu, kas tiek veikts, lai nodrošinātu milzīgas datu kopas. Tas lielākoties tiek izmantots tādā jomā kā uzraudzītā mašīnmācīšanās: cilvēkam jāievada sistēmā apmācības dati, un tā tad tiek par tiem skaidrībā. Laikam jau mani pie šīs tēmas aizveda jautājums... Redziet, es pastāvīgi uzturos tādās vietās, kur cilvēki spriež par MI vai mašīnmācīšanos un arī māca par to studentiem. Cilvēkiem bieži ir priekšstats, ka mašīnmācīšanās ir pilnībā automatizēts process. Apmēram tā: tie datori, tas tik ir kaut kas! Tie ierodas, iemācās un pieņem lēmumus ‒ viss! Un tu domā ‒ jā, tā ir nākotne, tas ir fantastiski. Un man likās ārkārtīgi interesanti, ka patiesībā šīs mašīnmācīšanās sistēmas, kas darbojas, un šie dati, kas tajās nonāk, var pastāvēt tāpēc, ka ir cilvēki, kas sēž un dara šo ārkārtīgi specifisko un apnicīgo darbu, anotējot datus, sakārtojot tos pareizajā formā, lai tos varētu ievadīt sistēmā. Un sabiedrības priekšstatos par mašīnmācīšanos nekas tāds vispār neparādās. Es vienkārši aizdomājos ‒ bet ko tas nozīmētu, ja visa šī lielā darbaspēka nebūtu? Un tā es veltīju tam veselu projektu. Es apmeklēju attiecīgās tīmekļa vietnes un tēloju divas lomas ‒ cilvēku, kas dara šādu darbu, un personu, kas cilvēkus pieņem darbā. Bet, pieņemot darbā cilvēkus, es viņiem uzreiz pateicu: es esmu māksliniece un strādāju pie šāda projekta. Es, protams, jums samaksāšu, bet vai jūs nevarētu man vienkārši atsūtīt fotogrāfiju ar savu darbavietu? Ne ar sevi pašu ‒ es gribu zināt, kur jūs strādājat. Un foto, ko man atsūtīja ‒ tie redzami šajā projektā ‒, pārsvarā ir no Venecuēlas, kas tolaik bija visai saprotami šīs valsts politiskās situācijas dēļ. Tur bija spēcīga vidusšķira ar piekļuvi datortehnikai, un šiem cilvēkiem tobrīd bija nepieciešami papildus ienākumi.
The Future Is Here! (2019). Video
Ēģipte arī bija plaši pārstāvēta. Tās bija tās divas lielākās vietas, kur tobrīd darīja šo darbu. Projekta vajadzībām es uzņēmu video un vienkārši rādīju arī cilvēku iesūtītās fotogrāfijas, bet citur tās parādījās arī stilizētā veidā, kā ilustrācijas. Un es gribēju, lai tie ir ar roku zīmēti attēli, jo es apspēlēju ideju par šo mehanizēto roku darba versiju, priekšstatu par automatizācijas un roku darba pretstatu ‒ par monotono roku darbu, kas jāiegulda automātiskā procesā. Es attēloju fotogrāfijās redzamo telpu ar roku zīmētās ilustrācijās ‒ tā, lai tas gandrīz atgādinātu komiksu, un tad pievienoju citātus par to, kas ir nākotne un kas ir īstie varoņi. Es to apspēlēju video. Naratīvs te ir ‒ tas, kā par šo jautājumu mēdz runāt, pretstatā tam, kas norisinās patiesībā. Un tas, kas notiek realitātē, ir daudz interesantāk, svarīgāk un smeldzīgāk, daudz ciešākā saistībā ar citiem, garākiem stāstiem. Tas nav nekas tik šaurs, plakans un seksīgs kā mīts, kas tiek piedāvāts ‒ kā daudzu cilvēku priekšstats par šiem procesiem. Par to ir šis darbs.
Ja es pareizi saprotu, patlaban top jūsu darbs “Atteikuma protokols” (The Protocol of Refusal)?
Jā, tas būs gatavs pavisam drīz.
Par ko tas būs?
Tas saistīts ar eseju, ko es sarakstīju grāmatai, kura tikko nākusi klajā ‒ “Nenoteiktie arhīvi” (Uncertain Archives). Tas ir apgāda MIT Press izdevums, kurā savu ieguldījumu devuši daudzi cilvēki. Katrs no autoriem ņēma savu terminu, kas saistīts ar datiem un tehnoloģiju, un mans vārds bija “dabisks” ‒ es to pati izvēlējos, jo, kā jau teicu, mani interesē ideja par pretstatu starp to, ko mēs uztveram kā “normālu” un “dabisku”, un to, kā viss ir patiesībā. Un tāpēc es tam veltīju eseju ‒ rakstiskā formā, taču tam visam pa vidu izkaisīts arī fotogrāfiju cikls. Projekts gala rezultātā sastāvēs no virknes fotogrāfiju, ko es uzņēmu kādā datoru centrā – servera telpā, kura vairs neeksistē. Te es apspēlēju divus pavedienus ‒ viens ir jautājums par melnumu, melnajiem cilvēkiem un datiem par melnajiem cilvēkiem ‒ es jau pieminēju šo saikni starp melno cilvēku iespēju kontrolēt procesu un to, kas ar to visu notiek. Es daudz runāju par to, kāpēc ir ērtāk pārvērst cilvēkus iesaldētā datu kopā un turēt savās rokās kontroli pār noteikumiem, kas to visu regulē. Tātad fotogrāfiju cikls ir par to, bet vienlaikus otra lieta, ko es apspēlēju, ir tāda, ka (tas arī saistīts ar jautājumu par kontroli un to, kuram ir iespēja diktēt noteikumus) normālā dzīves dibenplānā patlaban klusi risinās kāds stāsts. Tas attiecas uz faktu, ka 50., 60. un 70. gados daudzviet, daudzām lielām institūcijām bija pašām savas serveru telpas. Šajās telpās glabājās liela daļa no viņu informācijas, un tās atradās turpat netālu, tajā pašā pilsētā. Un tas ir mainījies. Daudzas no šīm telpām lielās mākoņdatošanas dēļ tagad tiek slēgtas. Taču mākoņdatošana nozīmē vienkārši to, ka jūs datus pārceļat uz citurieni, nevis glabājat tuvumā, kur jums pašiem jāuztur savs serveris. Jūs atdodat datus Google, pārsvarā Amazon, un tagad viņiem ir savas gigantiskās datu fermas, un jūsu datus viņi glabā pie sevis. Tā nu es aizgāju (nezinu, kā mani tur ielaida) uz vienu no šīm serveru telpām un uzņēmu tajā šo fotogrāfiju ciklu. Es savā ziņā iespaidojos no melnās britu mākslinieces Ingrīdas Polardas; viņa ir fotogrāfe, kura daudz runājusi par melnajiem cilvēkiem un to, kur Anglijā viņiem bija atļauts atrasties. Tā nu es apspēlēju visas šīs trīs lietas kopā, jo tām visām kopīgs jautājums par kontroli ‒ kam tā pieder, kur kas drīkst atrasties un kam ir iespēja kontrolēt naratīvu, stāstu, datu kopu. Es projektu rādīšu izstādē, kam jānotiek, šķiet, septembrī. Ja covid labpatiks. Redzēsim.
Mimi Onuoha
