PL EN


Journal
2018 | 1 (14) Przyszłość w naukach społecznych | 17-39
Article title

Prévoir - Savoir - Pouvoir czyli od przewidywania do wiedzy i władzy

Selected contents from this journal
Title variants
EN
Prévoir, savoir, pouvoir – from Forecasting to Knowledge and Power
Languages of publication
PL
Abstracts
PL
Zdaniem autora panuje niewiara w możliwość przewidywania przeszłości, ponieważ z reguły nie udaje się jej przewidzieć. Wymyślano w przeszłości wiele scenariuszy, aby obniżyć barierę postrzegalności nowych zjawisk. Im więcej scenariuszy, tym większe prawdopodobieństwo, że jeden z nich okaże się trafiony, ale tym większa niepewność, który. Socjologia pomna swych porażek w przeszłości utraciła wiarę w swój potencjał predykcyjny, utożsamiając predykcję ze spekulacją. Narasta przekonanie, że sami data scientists sobie poradzą, mając do dyspozycji wielkie złoża Big Data. Nie potrzeba im socjologów ani innych specjalistów dziedzinowych, bo sami uporają z interpretacją danych, i potrafią dostarczyć odpowiednich policy czy business oriented recommendations. Autor sądzi, że socjologia ma nadal niebagatelne zasoby, ale musi przekonać, także samą siebie, że bez niej nie poradzą sobie data scientists. Ten potencjał socjologii dostrzegają niektórzy przedstawiciele nauk ścisłych, zdaniem których nauki społeczne przestaną być „ubogim krewnym”. Coraz więcej badań socjologicznych przynosi interesujące rezultaty, także w sferze przewidywania zachowań społecznych.
EN
There is less and less faith as to the possibility of forecasting since the rules of doing this are increasingly fallible. In the past many scenarii have been conceptualised in order to lower the barier of perception of the new phenomena. The more such scenarii are applied the bigger is the plausibility that one of these might be true, yet the more uncertainty which one. Sociology aware of its defeats in the past lost its faith in predictive potential to avoid repproach of being speculative. There is an increasing conviction that data science and scientists will manage to do it having Big Data at their disposal. Data scientists believe that neither socologists nor any other field experts in social sciences are necessary as data scientists themselves will do to interpret data and succeed in delivering appropriate and relevant policy and business oriented recommendations. The author claims our discipline is still in possession of important resources but sociologists should persuade themselves, the data science can do little without their assistance. The potential of sociology in forecasting is being confirmed by some „hard” scientists. More and more sociological research bring interesting and promising results in forecasting the social behaviour.
Journal
Year
Pages
17-39
Physical description
Contributors
References
  • Anderson Ch. 2009. Long Tail. Why the Future of Business is Selling Less of More, Hyperion.
  • Attali J. 2007. Une breve histoire de l’avenir, Fayard.
  • Barabási A.L., Jeong H., Néda Z., Ravasz E., Schubert A., Vicsek T. 2002. Evolution of the social network of scientific collaborations, „Physica A: Statistical Mechanics and its Applications”, t. 311, nr 3–4.
  • Barabási A.L. 2010. Bursts. The Hidden Pattern Behind Everything We Do, Penguin Group.
  • Barber B. 2007. Dżihad kontra McŚwiat, tłum. H. Jankowska, WWL MUZA.
  • Barney D.D. 2008. Społeczeństwo Sieci, tłum. M. Fronia., Sic!.
  • Baudrillard J. 2001. Rozmowy przed końcem, tłum. R. Lis, Sic!.
  • Beck U., Giddens A., Scott L. 2009. Modernizacja refleksyjna, tłum. J. Konieczny, Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Beniger J. 1986. The Control Revolution. Technological and Economic Origins of the Information Society, Harvard University Press.
  • Carmeli A., Schaubroeck J. 2008. Organisational Crisis-Preparedness: The Importance of Learning from Failures, http://www.sciencedirect.com/science?; dostęp: 17.03.2008.
  • Bobryk J. 2014. Transhumanizm, cognitive science i wyzwania dla nauk społecznych, „Studia Socjologiczne”, nr 3(214), s. 9–27.
  • Brockman J. i in. 2005. Nowy renesans. Granice nauki, tłum. P.J. Szwajcer, A. Eichler, CiS.
  • Buchanan M. 2010. Social Networks. The Great Tipping Point Test, „Social Scientist, Magazine Issue”, 2770, 26 of July.
  • Castells M. 2006. Społeczeństwo sieci, tłum. M. Marody, Wydawnictwo Naukowe PWN.
  • Deleuze G., Guattari F. 1987. A Thousand Plateaus. Capitalism and Schizophrenia, University of Minneapolis Press.
  • Dijk J. 2010. Społeczne aspekty nowych mediów, tłum. J. Konieczny, PWN.
  • Flusser V. 1987. How we are programmed, za P. Wiatr: Viléma Flussera teoria kultury: komunikacja, media społeczeństwo, praca doktorska w Maszynopisie, UMCS, Lublin 2017.
  • Frase P. 2016. Four Scenarios. Life After Capitalism, Verso.
  • Fukuyama F. 2009. Koniec historii, tłum. T. Bieroń, M. Wichrowski, Znak.
  • FuturICT Project. 2016 http://www.futurict.eu/the-project; dostęp: 17.09.2016.
  • Gibson W. 2005. Pattern recognition, Berkley Publishing.
  • Gladwell M. 2002. The Tipping Point: How Little Things Can Make a Big Difference, Back Bay Books.
  • Harari N.Y. 2016. On Homo Deus, immortality, Dataism and health, the „infinite market”, wywiad dla DW Made for Minds, http://www.dw.com/en/harari-on-homo-deus-immortality-dataism-and-health-the-infinitemarket/a-19523293; dostęp: 7.02.2018.
  • Harari Y.N. 2017. Dataism Is Our New God, „New Perspective Quarterly”, 15.05.2017.
  • Huxley J. 1935. Can sociology become a science?, „Saturday Review of Literature”, nr 12 (13), s. 3–4, 14–15.
  • Huntington S. 2008. Zderzenie Cywilizacji, tłum. H. Jankowska, WWL Muza.
  • Gartner Report. 2016, http://www.computerworld.pl/news/403534/Gartner.zapowiada.nadejscie.nowego.modelu.gospodarczego.html; dostęp: 16.05.2016.
  • Kahn H., Wiener A. 1967. The Year 2000: A framework for speculation on the Next Thirty-Three Years, Collier Macmillan Ltd.
  • Krzysztofek K. 2016. Sprawczość ludzka, transludzka i postludzka w społeczeństwie nasyconym technologicznie, [w:] Moc sprawcza ludzi i organizacji, red. L.W. Zacher, Poltext sp. z o.o.
  • Kwon D. 2018. Samouczące się roboty, „Świat Nauki”, kwiecień, nr 4(320).
  • Latour B. 1996. On Actor Network Theory. A Few Clarifications, „Soziale Welt”, t. 47, nr 4.
  • Lem S. 2009. Fantastyka i Futurologia, t. 1, Agora.
  • Marody M., Rafałowicz M. 2007. Sieć z dużymi dziurami, http://technopolis. polityka.pl/2007/rozmowa-z-miroslawa-marody-o-spoleczenstwieinformatycznym; dostęp: 08.06.2014.
  • Meadows D.H., Meadows D.L., Randers W.J., Behrens W. 1973. Granice wzrostu, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne.
  • Mayer-Schoenberger V., Cukier K. 2013. Big Data. A Revolution that will Transform how we live, work and think, Eamon Dolan/Mariner Books.
  • Mitroff I.I., Alpaslan M.C. 2003. Przygotuj się na katastrofę, „Gazeta Wyborcza”, 17.11.2003.
  • Morin E. 1981. Pour sortir du XXe siècle, Seuil.
  • Morozov E. 2013. To Save Everything, Click Here: Technology, Solutionism, and the Urge to Fix Problems that don’t Exist, Allen Lane.
  • Pentland A. 2015. Social Physics: How Social Networks Can Make Us Smarter, Penguin Books.
  • Postman N. 2001. W stronę XVIII stulecia. Jak przeszłość może doskonalić naszą przyszłość, tłum. R. Frąc, PIW.
  • Rifkin J. 2001. Schyłek siły roboczej na świecie i początek ery postrynkowej, tłum. E. Kania, Wydawnictwo Dolnośląskie.
  • Rychard A. 1998. Ewolucja od zorganizowanego bezładu do niezorganizowanego ładu, [w:] Do i od socjalizmu, red. A. Siciński, IFiS PAN.
  • Salganik M.J., Watts D.J. 2009. Web-Based Experiments for the Study of Collective Social Dynamics in Cultural Markets, „Topics in Cognitive Science”, nr 1(3), s. 439–468.
  • Simon J. 1981. The Ultimate Resource, Princeton University Press.
  • Sitaram A., Huberman B.A. 2010. Predicting the Future with Social Media, http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/1003/1003.5699v1.pdf; dostęp: 7.03.2018.
  • Snow Ch.P. 1993. The Two Cultures, Cambridge University Press.
  • Taleb N.N. 2015. Czarny łabędź. O skutkach nieprzewidywalności zdarzeń, tłum. O. Siara, Kurhaus Publishing.
  • Touraine A. 2013. La fin des sociétés, Seuil.
  • Weinberger D. 2003. Small Pieces Loosely Joined: A Unified Theory of the Web, Basic Books.
  • World Economic Forum, 2015. Deep Shift. Technolog y Tipping Points and Societal Impact, https://www.weforum.org/reports/deep-shift-technologytipping-points-and-societal-impact; dostęp: 28.01.2018.
  • Wójcik A. 2018. Gdzie się podziało moje ciało. O zapomnianej/zagubionej somie, http://www.anthropos.us.edu.pl/anthropos2/texty/wojcik.htm; dostęp: 14.01.2018.
Document Type
Publication order reference
Identifiers
YADDA identifier
bwmeta1.element.mhp-7a757739-791d-4b4f-8d72-0225992d2c82
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.