Чем же типичный заметковед занимается, когда работает со своими записями? Типизация деятельности заметковеда

Чем же типичный заметковед занимается, когда работает со своими записями? Типизация деятельности заметковеда

Где-то с месяц я вынашиваю план исследования, с помощью которого хочу оценить эффект практики заметковедения на профессиональную и личную деятельность человека. И каждый раз, как я подходил к этому «снаряду», люди, чье мнение имеет значение, задавали мне вопрос: а что такое заметковедение?

Всякая попытка объяснить разбивалась о стену непонимания. Мои собеседники своими вопросами и комментариями демонстрировали растерянность. В конечном итоге говорили, что им непонятно, и мне приходилось думать дальше. В попытке разобраться, что же такое заметковедение, я изучал свои записи, которых очень много в моей базе, спрашивал участников нашего сообщества, разговаривал с профессионалами из разных областей.

Каждый человек, когда я интересовался у него относительно того, как он ведет свои личные и профессиональные записи, отвечая, описывал технические особенности приложений и сервисов, или начинал душнить¹, или говорил, что он записывает в приложении и «потом» разбирает, без уточнения, что значит «разбирает» и когда это «потом» наступает.

В общем, мне показалось, что имеется очевидная проблема с операционализацией понятия «заметковедение», как, собственно, и задачеделания, и творчества, и любого иного «сложного слова», требующего интерпретации. Тем не менее я не прекращал поиска определения заметковедению, однако найти формулировку, которая вбирала бы весь спектр заметковедческой деятельности, не получалось.

В какой-то момент мне подсказали, что можно сделать, а именно объяснили, как операционализировать понятие «заметковедение», спросив, что люди делают, когда им приходит идея, попросив описать то, как они «потом» разбирают свои записи, и что происходит при процессе «вдумчивого» обучения.

Как это сделать?

Стучаться всем в личку и спрашивать: «Что вы делаете, когда пишете заметки?» Я попробовал, честно — так себе идея оказалась. Получался прежний, не помогающий разобраться в понятии «заметковедение» бред, только теперь мне приходилось еще по несколько минут, а иногда и дней разговаривать в переписке. В общем, от идеи личного общения я отказался и немного приуныл, пока меня не познакомили с подходом «обоснованная теория».

Оказывается, что есть и такое.

В соответствии с этой теорией, при поиске ответа, что же такое заметковедение, мне следует начинать не с гипотезы, а с чистого листа. То есть с состояния, в котором я ничего не знаю о том, как работать с заметками. У меня нет никаких предположений о процессе. Я должен забыть, что знаком с работами Зонке, и не знаю, кто такой Луман. Вместо того, что я «знаю», я собираю свидетельства и изучаю то, что мне «говорят» данные, и от этого уже строю гипотезы и формирую мнение на основе увиденного/прочитанного.

Остался вопрос: как «увидеть» заметковедение другого человека?

В школе или университете с этим не возникло бы проблем: я бы поставил задачу детям, отошел бы в сторону и внимательно следил, записывал свои мысли относительно увиденного и фиксировал шаблонные действия. А тут как?

И в этот момент у меня на стол «упала» книга «Гарри Поттер и методы рационального мышления», которую притащил ребенок после «уборки» в своей комнате. «Вот оно!» — подумал я.

У Юдковского одним из персонажей была репортерша, которая оборачивалась в муху (или кого-то иного, но тоже маленького) и наблюдала в этой форме за всеми интересными ей событиями. Вот и я решил использовать этот образ — стать мухой.

И создал опросник с тремя характерными ситуативными вопросами:

Проектируя вопросы, я старался создать контекст, в котором респондент вынужден будет описать то, как действует в разных условиях: быстро на ходу, у компа и когда учится, а не просто расскажет, как что-то записывает, а объяснит. Мне удалось собрать 185 ответов, теперь с ними предстояло «поработать».

Ключевая проблема, которую мне необходимо было решить, – это как в опечатках, разговорном сленге и неологизмах разобраться и прийти к каким-то выводам. Предстояла огромная, незнакомая мне работа по декодированию лингвистических конструкций, о ней и пойдет рассказ далее.

Архитектура исследования

При обработке данных я не занимался гаданием и не просил ИИ провести анализ за меня, а использовал комбинированный подход, при котором оценивал количественные и качественные параметры.

А начнем мы с того, как я извлекал данные. Повторюсь, я не скармливал ИИ ответы и не просил провести анализ. В таком сценарии результаты были бы для нас продуктом деятельности «черного ящика», а нам это не нужно. Вместо этого мы создали 4-этапный фильтр.

Нормализация

Естественный язык «грязный», компьютер не понимает, что войс, голосовуха и аудиосообщение являются одной сущностью, поэтому с помощью скрипта на Пайтоне мы создали карту регулярных выражений и унифицировали данные. Вот пример трансформации:

• Входные данные: «Кидаю войс в телегу»
• Трансформация: s/телег[а-я]*/телеграм/, s/войс/голосовое_сообщение/
• Чистые данные: «Кидаю голосовое_сообщение в телеграм»
• Зачем нам это нужно: без подобной «чистки» подсчет глаголов и объектов действий (напомню, мы пытаемся понять, что такое заметковедение и с какими действиями оно ассоциируется) будет невозможным, мы просто размоем данные разговорными словечками и ничего не узнаем.

Токенизация (атомизация)

Далее мы атомизировали ВСЕ 185 ответов до отдельных слов (токенов). Составили список «стоп-слов», состоящий из предлогов, местоимений (хотя потом заметил, что не все местоимения «застопил»), изолировали глаголы и существительные. В результате у нас получилось 2000+ уникальных слов (токенов).

Для атомизации мы использовали морфологическую библиотеку Пайтон pymorphy2 — русскоговорящий «робот», который автоматически определяет корни всех слов и приводит слова к базовой форме. Мы «ручками» прогоняли слова через «робота», и если он видел, например, корень «пис», то автоматически классифицировал слова «писал», «пишу», «запись» как «пис». Наверное, можно было бы как-то более элегантно это сделать, но я не понимаю как.

Облака понятий и кластеризация

what is note-taking word cloud.jpg

В этом месте мы и обратились к «обоснованной теории»: ничего сами не категоризировали, а просто наблюдали, какие слова, в каком контексте чаще остальных появлялись, анализировали соотношение глаголов и подлежащих, которые в нашей картине мира и этом конкретном опросе соотносились с инструментом/действием. Мы ручками «посмотрели» на контекст для первых десяти наиболее популярных понятий и создали «словарь»², который соотносил синонимы. Но нам этого было недостаточно.

Нам еще нужно было как-то понять, какие слова к какому действию относятся, так родилась мысль об «архетипах» заметковедов. Например, группа слов [удалить, мусор и очистить] соответствовала архетипу «Чистильщик».

Всего мы типизировали 15 архетипов³. Каждому типу характерно соответствующее поведение, отдельные действия, ключевые слова и базовое заметковедческое действие (которое мы используем в следующем исследовании, сейчас показывать не буду):

При этом типы не уникальны, то есть у одного человека может присутствовать некоторое множество. Вот, для примера, как получилось у моего друга Димы Лаухина:

В этом месте уместно сделать очень важное уточнение об ограничениях подобной типизации: робот, которого мы «собрали», видит только то, чему мы его научили видеть. Если кто-то будет записывать свои мысли нетипичным способом, например, маркером на предплечье, робот «пропустит» и отправит этого «заметковеда» в группу «неклассифицированные» (которых, кстати, было 88 человек, но мы с ними тоже разобрались и описали, не буду утомлять вас деталями).

Вторым недостатком такой типизации является слепота робота к контексту: он видит ключевые слова, а не намерение, он не может понять, что имелось в виду, когда Дима написал «копирую» на этапе обработки. Вот что сказал мне Дима, когда я показал ему табличку с архетипами:

Весьма вероятно, что если кто-то в ответе напишет, что он ненавидит Obsidian, наш робот увидит только слово Obsidian и отнесет этого респондента в Архитекторы.

Я, конечно, ручками пробежался, тем не менее в таком объеме (около 2000+ слов), скорее всего, что-то пропустил, но это и неважно, потому что целью данного исследования было найти шаблонные действия, а не достичь высокой точности типизации.

Ну и заключительный риск связан с характером данных: мы не смотрели на то, что люди делают, а спросили. В этой ситуации человек, как правило, описывает «идеального» себя, то есть может думать, что он структуралист⁴, а на самом деле, если анализировать деятельность, — коллекционер⁵.

Тегирование

После того как мы создали словари под каждый архетип, мы запустили скрипт, который «просмотрел» и классифицировал все ответы. Сначала у нас было какое-то количество неклассифицированных, но мы «натянули сову на глобус», и каждый ответивший получил категорию.

Что дальше и что делать, если вы не верите мне на слово?

Чтобы «доказать», что все сказанное — не выдумка, ниже я приложу ссылки, как это делал уже с прошлым исследованием. По ссылке вы сможете найти все исходники, команды, использованные в Пайтоне, чистые и грязные данные и т.д.

В качестве заключительного личного комментария: у меня есть ощущение, что благодаря этой работе мне удалось немного лучше понять, что такое заметковедение. Мне кажется, что я смог создать понятийную карту (так это называется в науке) того, что такое заметковедение. Ну и еще: на следующей неделе я запущу новый опрос.

Результатом проделанной выше работы стал список из полутора десятков утверждений⁶ (под каждый архетип), которые характеризуют нас как заметковедов. Мне очень интересно посмотреть, как описанные в утверждениях действия коррелируют с тем, как долго мы занимаемся заметковедением, нашей профессией, успехами и неудачами. Об этом и будет опрос на следующей неделе.

Ссылки, адреса, пароли и явки

Вот тут грязные данные со всеми ответами + каждый респондент типизирован под соответствующий архетип, можете найти себя и проверить, насколько справедливо вам присвоен архетип. А вот остальные данные7 — чтобы не заморачиваться с ссылками на отдельные файлы, предлагаю забрать их с моего облачного сервера.

---

BIO

🧠 theBrain mapping

ID: 202512201445 Source:: Friend:: Child:: Next:: What does a typical Note-crafter actually do. A Typology of Note-taking Activities

Footnotes

1. За что этим людям огромное спасибо, без их душноты не получилось бы, то что вы сейчас читаете ↩

2. С помощью того же pymorphy2 ↩

3. Можно было и меньше, я потом еще раз прошелся по всему алгоритму, но уже не в Jupyter Notebook, а в Marimo Notebook и там получилось собрать 11 архетипов, но в Маримо я работал “горизонтально”, то есть по процессу одного человека, а в Юпитер, про всему процессу, то есть по действиям в определенном контексте (захват, обработка, изучение) всех 185 респондентов. Последнее мне показалось более уместным, так как мы все-таки операционализируем деятельность ↩

4. Линейное мышление. Любит списки, буллиты и четкую иерархию ↩

5. Собиратель. Выделяет важное цветом и сохраняет цитаты. ↩

6. Я их умышленно не публикую в этом исследовательском отчете, чтобы не “настроить” предварительно тех, кто решится пройти следующий опрос ↩

7. Я не поставил SSL сертификат и сервер будет ругаться, “типа” на безопасность, нажмите “все равно продолжить” и вы попадете в мой nextcloud. ↩