百工裡的人類學家：「厚數據」與「轉譯者」

 

⋯⋯「受過人類學訓練」而在學界以外運用人類學能力的人，以及「沒受過人類學訓練」卻在做和人類學一樣工作的人，都可稱之為「百工裡的人類學家」。——《百工裡的人類學家》

追蹤臉書的粉絲頁「百工裡的人類學家」已有段時日，但真正仔細閱讀這一本書，以及作者宋世祥老師的第二本書《厚數據的創新課》（皆用簡稱），就是在這個夏天拾起細讀。

讀了這兩本書後，我得到最核心的概念就是「厚數據」以及「轉譯者」。「厚數據（thick data）」對應的是「大數據（big data）」，與搜集大量樣本數字的大數據不同，厚數據是「運用人類學觀察與訪談方法所得到的資料，可以稱之為『厚數據』，它呈現具體的情感、故事和意義，幫助產業在創新的過程中洞察人與市場的需求，進而讓設計師與研發人員發產出讓人驚艷的設計」（《百工裡的人類學家》）。

而書中還提及「厚數據的厚，是來自於人類學家克利佛德・紀爾茲（Clifford Geertz）提出的厚描法（thick description），強調對於眼前現象意義的掌握，要具有對於其背後文化厚度的理解」（《百工裡的人類學家》）。依據於此，書中透過「鍛鍊你的人類學之眼」，說明諸如「中介」、「文化震驚」、「互惠」、「展演」、「倫理消費」、「民族誌田野調查」等觀念，接著用具體的人物故事，闡述如何透過這些觀點，去發展自己的專業或事業。

 

觀念與實作連結在一起，看起來非常實用，至少是頗具啟發性，所以就算不深究每個觀念的來源和意義，也能像看一個一個案例故事，去思考自己應該如何藉由這些方法去實踐自己想做的事。

而這些人都有一個特質，就是他們是很好的「轉譯者」。「人類學家並不是報導人本身，需要盡力蒐集完整的資料，也需要針對這些資料做詮釋，或是將田野得到的資料和自己的生命經驗做比較」（《百工裡的人類學家》）。身為研究生的我，也在思考應該如何做好「轉譯者」的角色，畢竟研究並非蒐集了田野的資料就完成工作了，而是需要針對這些資料做分析與詮釋。

接著讀《厚數據的創新課》，作者試圖建構一套「有效挖掘厚數據」的方法和系統，讓大眾可以參考。以下是我自己覺得重要的要點。

掌握厚數據創新思維六大重點

1. 以「人」為本

2. 善用不同學門的質性研究方法

3. 以創新為目的

4. 從元問題出發

5. 以洞察引導創新

6. 有效完成資料的轉譯與交付

五個田野調查技巧

1. 做一個好的轉譯者

2. 捕捉在地的語言與觀念

3. 從陌生人變自己人

4. 掌握全貌觀，捕捉脈絡化意義

5. 習以不為常，理所不當然

元問題＝問題背後的問題＝對自身思考歷程的批判性檢驗

問對元問題

1. WHAT：發生了什麼現象？

2. HOW：這個現象是如何發生的？

3. WHY：這個現象為什麼會發生？

厚數據創新的五個心法

1. 解構（deconstruct）：看見構成元素與可能性

2. 換位（empathize）：主動切換到不同角色的位置來思考

3. 翻轉（reverse）：在現有結構的基礎上進行反向思考

4. 修補拼貼（bricolage）：不預設立場的隨意連結

5. 融合（fuse）：連結不同的厚數據資料，發展新的系統

這些具體的方法，對一個田野新手的我來說，十分有用且能時時提醒自己，應該要注意的方面。而後文以烤肉、手搖杯、交換禮物、寶可夢、Line與微信等例子與作者觀察到的意義，還有參考書目，也很有意思，除了個人的心理，還添增了環境、文化、歷史等脈絡，看待這些現象，再以文字描繪出來，這是值得學習的。姑且不論是否贊同書中的看法（例如我不覺得在台灣慶祝萬聖節有其意義及必要），但也能有新的角度去看待事情。

這兩本書，除了厚數據和轉譯者的概念，給了我一些提醒和想法以外，還有一個很大的收穫是從作者的文章觀察他如何說明觀念、詮釋現象，利用理論、引述、實際故事等，充實自己的觀點。當然，讀書只是起點，更重要的是自己到田野實作以後，如何說出一個有趣、有價值的內容，才是關鍵。

2020/09/03