第三个工作层次服务于链接和反思阶段
Posted: Sat Feb 08, 2025 3:36 am
然而，在物理共存的民族志研究中，计算机用于参与观察的潜力和挑战迄今为止很少被讨论。具体而言，迄今为止，文献中主要从数据评估的角度探讨了计算机辅助民族志的“可扩展性”和“多模态性”问题。
可扩展性是指从可见模式和不同数据类型的交织中获取见解的计算能力。
术语“多模态性”描述了计算机辅助对信息进行情境化、嵌入和框架化的可能性，人们可以在数字世界中轻松地在这些信息之间切换。[17]
此外，民族志调查和研究实践的特征和实施方式以及所使用的工具和基础设施在多大程度上发生了变化仍有待探索。关于将数字技术应用于物理共存中的民族志研究，Wendy Hsu率先提出了“增强经验主义”的概念[18] 。它将模拟和数字民族志实践视为相互补充的关系，以扩大和深化知识，从而考虑到模拟和数字实践的不断交织。其旨在利用可扩展性和多模态性来促进和加速异构数据类型的收集、获取和利用，从而扩大实地研究的范围。然而，这并不是试图用程序化的过程取代民族志学者的人性解释或意义赋予。
他们的思考首次为有关在民族志观察实践中使用计算机的后果和效果的辩论做出了贡献，我们在本文中将继续讨论这一问题。下面，我们将介绍我们对民族志实践数字化的创造性贡献。
3. 对民族志实践数字化的创造性贡献
鉴于民族志实践中的这些转变， empiric.assemblage软件旨在提供反映方法论的当代产品。曾经有过一些开发软件的尝试，但这些尝试往往侧重于评估[19]或没有进一步开发[20]，而且不能充分代表探索性的工作过程，或者没有提供足够的开放性和灵活性。在详细介绍该工具本身之前，我们将首先简要描述其开发的背景。
3.1 初始情况：工作场所调查
empiric.assemblage工具是在柏林洪堡大学卓越图像知识设计集群研究项目ArchitekturenExperimente框架内为满足民族志观察的特殊需求而开发的。然而，随着计算时代的到来以及数字化日益重要和无处不在，办公场所的转型也随之而来。
在上述研究项目中，科学家和设计师在一个大型开放空间中的工作实践作为观察的对象。在工作场所的这一特定观察中，在场的每个人都使用计算机和其他数字设备，因此将这种模拟和数字知识实践的连续性用于民族志调查，并在计算机上以数字方式输入民族志观察笔记是有意义的。使用模拟调查方法，这种情况很难捕捉，而且很可能会产生令人困惑的数据。首先，同时观察几种情况、动作序列和互动，并在空间上定位；其次，实验区内的事件是被几位科学家协作观察的，即同时或在不同时间进行观察。数字输入使得处理不同情况的并置以及在不同动作序列之间来回跳跃变得更加容易。empiric.assemblage软件是根据我们研究的具体要求和方法问题开发的。
3.2经验组合
经验集合应该在民族志研究过程的现场/调查阶段所使用的工具结构中找到自己的位置。用户完全可以自由决定是否从一开始就专门使用empiric.assemblage ，或者是否在第一个现场阶段继续使用模拟工具，其结果只有在下一步才能进入数字世界。在设计该软件时，我们特别注意尊重现有的民族志研究实践，而不会忽视它们对认知过程的方法论重要性。因此，我们必须强调，我们并不想取代模拟实践，因为模拟实践具有数字技术难以取代的特殊品质。相反， empiric.assemblage可以嵌入模拟和数字实践中，保留数据的多样性，并简单地在图形用户界面中对收集的材料进行结构化处理。
empiric.assemblage的目的是为用户提供一个清晰、灵活的数字工作空间，该工作空间可在整个观察过程中进行调整，允许他们并行、直接访问数据（来源）及其注释以及反思级别（元评论）。这两个级别可以在软件中组合形成新的单元，也应该能够以这种方式一起处理（例如，以继续映射链接的捆绑导出的形式）。
根据数据收集过程中区分的阶段，该软件试图考虑这些级别的研究工作，并根据各自阶段的要求对其进行相应的支持。此时需要强调的是，我们并不强制严格区分调查阶段。情况恰恰相反：软件允许分离流程步骤，但它们的角色分配和位置由各自的研究人员自行决定。
1. 该软件最初通过提供用户界面服务于第一个工作级别，其中以书面笔记、图像、录音、视频等形式的数据与元数据模式一起以相应的文件格式连续收集。元数据模式由直接链接到源的原始元数据（例如，如果使用单独的相机，则软件会存储相应图像源的元数据）和程序分配给源的元数据组成。
图 1：工作层 1 的数据收集© Own graphic，2017 年。
图 1：工作层 1 的数据收集© Own graphic，2017 年。
这样，工作过程的不同时间层次就变得可见了。软件分配给数据的元数据包括日期、时间、作者和位置。通过集成适当的 API（应用程序编程接口），可以根据问题单独补充这些内容。例如，可以将温度、气压和噪音水平等相关环境数据纳入元数据结构中。此外，还可以实现地图或数据 3D 模型上的自动和手动定位。
2. 第二阶段是记录和评论数据的阶段。在这里，收集的数据可以被口头描述、注释、评论和用关键词标记。该软件允许用户创建在工作过程中不断发展的单独关键词，以及导入固定词汇。
图 2：工作级别 2 上的数据的注释、评论和关键字© Own graphic，2017 年。
图 2：工作级别 2 的数据注释、评论和关键字© Own graphic，2017 年。
通过这种方法，我们希望确保研究过程的开放性，特别是在观察的早期阶段。不应因为软件的逻辑而强迫用户使用关键词。相反，软件应该支持用户在此过程中逐步发展他们的概念和相关的组织结构。
图 3：工作层面 3 的链接和更高层次的反思© 自己的图形，2017 年。
图 3：工作层面 3 的链接和更高层次的反思© 自己的图形，2017 年。
用户在这里不断地写下对所有数据的想法和评论。这是对所观察到的事物进 委内瑞拉电报数据 行语言表达、方法论自我反思和内容分析考虑的地方。尽管该工作层独立且连续运行，但它可以链接到此工具中的数据层。元级别的内容，例如文本部分，可以以可变且可见的方式与源级别的内容链接。
在整个项目的元评论这一领域中，应该可以进行后续或连续的主题细分和分组。该工具还应提供单独设计的思维导图，其中的关键词可以相互关联，并且特定的星座可以图形方式表示。
4. 第四级工作是“日志”级，软件内的所有活动都会被记录下来。
图 4：访问和搜索工作级别 4 中的所有条目（“日志”）© Own graphic，2017 年。
图 4：访问和搜索工作级别 4 中的所有条目（“日志”）© Own graphic，2017 年。
这为用户提供了整个过程的完整概述以及其调查阶段的时间顺序。他/她可以跟踪该过程的动态，并了解他/她团队中的研究人员对数据所做的任何更改，例如关键字（类似于 github）。此外，可以通过日志将数据或选定的数据导出为不同的格式（CSV、Excel、MaxQDA）。
5. 第五级工作是监督，这被理解为对一个人自身研究实践的（自我）控制的辅助。
可扩展性是指从可见模式和不同数据类型的交织中获取见解的计算能力。
术语“多模态性”描述了计算机辅助对信息进行情境化、嵌入和框架化的可能性，人们可以在数字世界中轻松地在这些信息之间切换。[17]
此外，民族志调查和研究实践的特征和实施方式以及所使用的工具和基础设施在多大程度上发生了变化仍有待探索。关于将数字技术应用于物理共存中的民族志研究，Wendy Hsu率先提出了“增强经验主义”的概念[18] 。它将模拟和数字民族志实践视为相互补充的关系，以扩大和深化知识，从而考虑到模拟和数字实践的不断交织。其旨在利用可扩展性和多模态性来促进和加速异构数据类型的收集、获取和利用，从而扩大实地研究的范围。然而，这并不是试图用程序化的过程取代民族志学者的人性解释或意义赋予。
他们的思考首次为有关在民族志观察实践中使用计算机的后果和效果的辩论做出了贡献，我们在本文中将继续讨论这一问题。下面，我们将介绍我们对民族志实践数字化的创造性贡献。
3. 对民族志实践数字化的创造性贡献
鉴于民族志实践中的这些转变， empiric.assemblage软件旨在提供反映方法论的当代产品。曾经有过一些开发软件的尝试，但这些尝试往往侧重于评估[19]或没有进一步开发[20]，而且不能充分代表探索性的工作过程，或者没有提供足够的开放性和灵活性。在详细介绍该工具本身之前，我们将首先简要描述其开发的背景。
3.1 初始情况：工作场所调查
empiric.assemblage工具是在柏林洪堡大学卓越图像知识设计集群研究项目ArchitekturenExperimente框架内为满足民族志观察的特殊需求而开发的。然而，随着计算时代的到来以及数字化日益重要和无处不在，办公场所的转型也随之而来。
在上述研究项目中，科学家和设计师在一个大型开放空间中的工作实践作为观察的对象。在工作场所的这一特定观察中，在场的每个人都使用计算机和其他数字设备，因此将这种模拟和数字知识实践的连续性用于民族志调查，并在计算机上以数字方式输入民族志观察笔记是有意义的。使用模拟调查方法，这种情况很难捕捉，而且很可能会产生令人困惑的数据。首先，同时观察几种情况、动作序列和互动，并在空间上定位；其次，实验区内的事件是被几位科学家协作观察的，即同时或在不同时间进行观察。数字输入使得处理不同情况的并置以及在不同动作序列之间来回跳跃变得更加容易。empiric.assemblage软件是根据我们研究的具体要求和方法问题开发的。
3.2经验组合
经验集合应该在民族志研究过程的现场/调查阶段所使用的工具结构中找到自己的位置。用户完全可以自由决定是否从一开始就专门使用empiric.assemblage ，或者是否在第一个现场阶段继续使用模拟工具，其结果只有在下一步才能进入数字世界。在设计该软件时，我们特别注意尊重现有的民族志研究实践，而不会忽视它们对认知过程的方法论重要性。因此，我们必须强调，我们并不想取代模拟实践，因为模拟实践具有数字技术难以取代的特殊品质。相反， empiric.assemblage可以嵌入模拟和数字实践中，保留数据的多样性，并简单地在图形用户界面中对收集的材料进行结构化处理。
empiric.assemblage的目的是为用户提供一个清晰、灵活的数字工作空间，该工作空间可在整个观察过程中进行调整，允许他们并行、直接访问数据（来源）及其注释以及反思级别（元评论）。这两个级别可以在软件中组合形成新的单元，也应该能够以这种方式一起处理（例如，以继续映射链接的捆绑导出的形式）。
根据数据收集过程中区分的阶段，该软件试图考虑这些级别的研究工作，并根据各自阶段的要求对其进行相应的支持。此时需要强调的是，我们并不强制严格区分调查阶段。情况恰恰相反：软件允许分离流程步骤，但它们的角色分配和位置由各自的研究人员自行决定。
1. 该软件最初通过提供用户界面服务于第一个工作级别，其中以书面笔记、图像、录音、视频等形式的数据与元数据模式一起以相应的文件格式连续收集。元数据模式由直接链接到源的原始元数据（例如，如果使用单独的相机，则软件会存储相应图像源的元数据）和程序分配给源的元数据组成。
图 1：工作层 1 的数据收集© Own graphic，2017 年。
图 1：工作层 1 的数据收集© Own graphic，2017 年。
这样，工作过程的不同时间层次就变得可见了。软件分配给数据的元数据包括日期、时间、作者和位置。通过集成适当的 API（应用程序编程接口），可以根据问题单独补充这些内容。例如，可以将温度、气压和噪音水平等相关环境数据纳入元数据结构中。此外，还可以实现地图或数据 3D 模型上的自动和手动定位。
2. 第二阶段是记录和评论数据的阶段。在这里，收集的数据可以被口头描述、注释、评论和用关键词标记。该软件允许用户创建在工作过程中不断发展的单独关键词，以及导入固定词汇。
图 2：工作级别 2 上的数据的注释、评论和关键字© Own graphic，2017 年。
图 2：工作级别 2 的数据注释、评论和关键字© Own graphic，2017 年。
通过这种方法，我们希望确保研究过程的开放性，特别是在观察的早期阶段。不应因为软件的逻辑而强迫用户使用关键词。相反，软件应该支持用户在此过程中逐步发展他们的概念和相关的组织结构。
图 3：工作层面 3 的链接和更高层次的反思© 自己的图形，2017 年。
图 3：工作层面 3 的链接和更高层次的反思© 自己的图形，2017 年。
用户在这里不断地写下对所有数据的想法和评论。这是对所观察到的事物进 委内瑞拉电报数据 行语言表达、方法论自我反思和内容分析考虑的地方。尽管该工作层独立且连续运行，但它可以链接到此工具中的数据层。元级别的内容，例如文本部分，可以以可变且可见的方式与源级别的内容链接。
在整个项目的元评论这一领域中，应该可以进行后续或连续的主题细分和分组。该工具还应提供单独设计的思维导图，其中的关键词可以相互关联，并且特定的星座可以图形方式表示。
4. 第四级工作是“日志”级，软件内的所有活动都会被记录下来。
图 4：访问和搜索工作级别 4 中的所有条目（“日志”）© Own graphic，2017 年。
图 4：访问和搜索工作级别 4 中的所有条目（“日志”）© Own graphic，2017 年。
这为用户提供了整个过程的完整概述以及其调查阶段的时间顺序。他/她可以跟踪该过程的动态，并了解他/她团队中的研究人员对数据所做的任何更改，例如关键字（类似于 github）。此外，可以通过日志将数据或选定的数据导出为不同的格式（CSV、Excel、MaxQDA）。
5. 第五级工作是监督，这被理解为对一个人自身研究实践的（自我）控制的辅助。