BiasConf — конференция об исследованиях

Про конференцию BiasConf 2026.

Профессиональные конференции нужны для совместного решения проблем, т.е. для поиска неочевидных решений на пересечении разных дискурсивных рамок, когда специалисты смотрят на один и тот же процесс через разные концептуальные оптики, создавая смысловое трение, необходимое для рождения нового знания.

В расцвете технофеодализма, во времена которого мы и живем, таких ситуаций ускользающе мало, потому что внутри профессиональных колодцев границы жестко очерчены и тереться уже нечему. Здесь мыслят не проблемами, а задачами, требующими знания конкретных алгоритмов и фреймворков. Для их освоения нужны не дискуссионные площадки, а курсы повышения квалификации и мастер-классы. Поэтому конференции, так популярные ещё 10-20 лет назад, умирают или превращаются в фестивали с кальянами (и потом тоже умирают) или в рекламу hr-брендов (а потом в фестивали).

Это была бы финальная точка, если бы не одно но. Появившиеся у нас LLM не только ускоряют отдельные операции, они становятся новым способом организации знания внутри организации. А поскольку бизнесы это репрезентации определенных онтологий знаний, роли и отделы их несущие каркасы, то LLM неизбежно будут заставлять менять сложившиеся конвейеры поставки ценности и привычное разделение труда.

Поэтому, если сегодня и делать конференции, то для обсуждения новых профессий и ролей, сути и названий которых мы ещё не знаем. Из-за отсутствия языка для их описания такие площадки приходится называть "междисциплинарными". Это временный костыль, чтобы собрать вместе тех, кто оказался на стыке рушащихся дисциплинарных колодцев.

Мне очень хочется рассмотреть эту новую дисциплинарную матрицу целиком, но сейчас сделать это невероятно сложно, приходится выбирать угол взгляда из уже существующих дисциплин. В прошлом году на BiasConf был взгляд со стороны маркетинга и ресёрча, а в этом году на конференции Joker будет взгляд со стороны разработки.

Две конференции за год с программами, собираемыми в ручном режиме, мы не потянем пока, поэтому в этом году BiasConf не будет. Увы. Но если у вас активный отдел исследований и прошлогодняя конференция резонировала, то можем обсудить небольшой совместный митап. А все, кто подумывал выступить на BiasConf, добро пожаловать на Joker с темами о философии сознания, социологии знания и кибернетике предприятий. Остаемся на связи.

Но мы не прощаемся и остаемся на связи.

Завтра в 19.00 на стрим ко мне придет Илья Смирнов, UX-исследователь в MEDSI, STS-исследователь в EU SP, лектор в DH ITMO. Поговорим, может поспорим, за демократизацию, брифы и культуру исследований. Что- нибудь плохое как обычно скажу про продактов, заходите.

Ссылка на зум в календаре:
google-календарь, ical

Доклад Ильи Смирнова можно посмотреть тут, а обсуждать продолжим завтра в 19.00 там

А если ли еще что-то кроме JTBD...

📺 VK Видео | 😉 YouTube

А тут у нас отличный пример использования языковых моделей не ради моды, а для решения конкретной прикладной задач

📺 VK Видео | 😉 YouTube

А между тем, стрим начинается через 10 минут

Большинство исследований в бизнесе строится на допущении: спроси человека и он расскажет, почему он так думает и делает. Спойлер: нет, не расскажет. Есть целый пласт смыслов, который не проговаривается, но считывается через образы, формы, звуки.

В следующую среду 1.04 в 17:00 с Анной Зуевой будем обсуждать семиотику на практике: как находить и использовать культурные коды в работе с брендом.

Напоминалки, чтобы не забыть гугл-календарь, ics
Встреча будет в зуме.

А тем кому доклада недостаточно, 1.04 в 17:00 будет стрим в зуме с Аней о семиотике на практике

Большинство исследований в бизнесе строится на допущении: спроси человека, и он расскажет, почему он так думает и делает. Спойлер: нет, не расскажет. Есть целый пласт смыслов, который не проговаривается, но считывается через образы, формы, звуки, культурные коды.

📺 VK Видео | 😉 YouTube

Философия и бизнес ближе, чем кажется

📺 VK Видео | 😉 YouTube

Почему люди в интервью так уверенно говорят о вещах, которых на самом деле не делали? В этом докладе Тамара Кулинкович разбирает феномен мнимой экспертности, когда информант звучит убедительно, но опирается не на реальный опыт, а на мнения, предположения или социально желательные ответы.

📺 VK Видео | 😉 YouTube

Скачать презентацию с сайта BiasConf

Доклад Ильи Ляшко о том, где исследования незаметно переходят от «сбора фактов» к философии: почему факт никогда не бывает «чистым», как выбранный метод и язык меняют объект, где заканчивается объективность и начинается оптика, и зачем исследователю вообще рефлексировать связку «субъект—объект—инструмент».

Через ход от позитивистской веры в данные к кантовской идее априорных структур мышления доклад показывает, как мы постоянно балансируем между генерализацией и детализацией, зачем нам нужны «большие идеи» для понимания локальных находок и как не перепутать фреймворк с реальностью.

📺 VK Видео | 😉 YouTube

Скачать презентацию с сайта BiasConf

Закон Гудхарта как неизбежность экономики управляемой тревоги

Человек труслив и больше всего боится неопределённости. Видя что-то новое, он пытается это себе объяснить и, только построив в голове некую модель причин и следствий, успокаивается. Особенно трусливые на этом не останавливаются и концепты пытаются превратить в конкретные цифровые показатели, чтобы создать иллюзию объективности своих моделей. Так появляется мысль: если измеряешь, значит управляешь. Но любая метрика это знак, то есть упрощённая репрезентация сложного явления. Невозможно, например, измерить «мотивацию сотрудника» напрямую, приходится изобретать «линейку мотивации» (меряем в написанных строках кода, в количестве закрытых задач и т. д.). Но упрощение это ещё полбеды. В социальных системах участники знают, что их измеряют, и меняют своё поведение из-за этого. То, что для менеджера является линейкой, для сотрудника, мотивацию которого измеряют, и есть реальность, которая определяет его зарплату, отношения с начальником и т. д. Поэтому в своей работе он начинает оптимизировать именно тот показатель, на который «смотрит» начальник. И чем пристальнее начальник «смотрит», тем старательнее сотрудник пытается его «взломать», даже не думая, а зачастую и не зная, зачем этот показатель вводили.

Но если с сотрудниками, которые действуют в рамках оформленных доменов знаний, это приводит к вариации итальянской забастовки («я формально выполнил все твои KPI, но по факту всё равно занимался ерундой»), то в случае с сотрудниками, работа которых связана с конструированием новых систем знаний и производством смыслов, такое отношение приводит фактически к профанации самой работы как таковой. Нельзя операционализировать, то есть превратить в показатели, то, чего ещё нет. Неизвестно, как и когда творчество или исследование принесёт пользу. А если известно, то, видимо, в этом уже нет ни творчества, ни исследования.

В масштабе всей бизнес-среды позднего неолиберализма этот способ борьбы с тревожностью приводит к тому, что любая работа над стратегией тяготеет к созданию талмуда на сто листов с чётким планом внутри, бренд-менеджеры воспринимаются как креативщики для рекламных роликов, HR и DevRel — как массовики-затейники, а в области исследований при прочих равных выбираются стандартизированные анкетные опросы вместо интерпретативных качественных подходов — феноменологических, нарративных или дискурсивных, — поскольку результаты последних трудно превратить в однозначные управленческие рекомендации, обещающие гарантированный результат. Спрос рождает предложение, что ждут компании, то учатся делать отдельные сотрудники и целые ресерч-агентства и консалтинговые компании. И спираль обмена тревоги на иллюзию контроля закручивается сильнее.

Почему в исследованиях и социальной политике формальные процедуры всё чаще оказываются важнее реальности, а данные описывают мир, которого на самом деле не существует? Дмитрий Рогозин на конкретных примерах показывает, как культ объективности и доказательности приводит к производству удобной, но искусственной реальности, из которой исчезают опыт людей и ответственность исследователя.

📺 VK Видео | 😉 YouTube

В докладе Михаил Руденко разбирает, почему в бизнесе «все говорят об одном», но договорённости не складываются: руководители, разработчики, маркетологи, HR и клиенты описывают одну и ту же ситуацию разными языками: метрик, технологий, сегментов или повседневных проблем. В качестве ответа предлагается модель ДКЦП как общий каркас, позволяющий привести эти разрозненные описания к структуре обмена ценностью.

📺 VK Видео | 😉 YouTube

Конференция BiasConf 2025 прошла. А вопросы остались:
1. Что останется от исследовательской профессии, когда сбор, обработка и первичный анализ данных полностью автоматизируются? Превратятся ли ресёрчеры и маркетологи в операторов GPT-агентов или смогут стать архитекторами того, что бизнес вообще будет называть проблемами?
2. Кто будет производить и нести ответственность за смысл в бизнесе, где фактов станет больше, чем людей, а алгоритмы будут быстрее и убедительнее в их интерпретации, чем человеческое мышление?
3. Какими станут критерии легитимности знания в бизнесе будущего? Что будет считаться обоснованием для принятия решения: данные, алгоритмы или версия используемого GPT-агента?

Мы начинаем выкладывать доклады BiasConf 2025 в открытый доступ. Следите за публикациями, разговор только начинается.

📺 VK Видео | 😉 YouTube

Эмоциональность как женская черта — это социальный конструкт, которому всего лет 300. Еще в 17 веке считалось нормальным, если мужчина публично рыдает от переполняющих его чувств.

Детство как сакральный период игр и невинности — конструкт, которому чуть больше века. До этого были люди и младенцы, еще не совсем люди, которые пока бесполезны и часто мрут.

А тому, что ты называешь своей профессией и яростно споришь о том, чем на самом деле должны заниматься ее представители, — скорее всего не больше 20-40 лет. Хотя слова, используемые для ее обозначения, могли встречаться и до этого на рынке труда, конечно.

Дилемма корабля Тесея — это классический философский парадокс об идентичности и изменении.
Представьте: есть корабль. Его доски постепенно заменяются новыми, и в какой-то момент не остаётся ни одной оригинальной.
Вопрос: остаётся ли это тем же самым кораблём?

С профессиями в нашей индустрии происходит похожее. Возьмём для примера продакт-менеджеров.

1970–80-е Продакт-менеджером называли того, кого сегодня мы скорее отнесли бы к бренд-менеджерам в FMCG. Основной фокус был на рекламе, упаковке и продвижении товаров на рынок.

1990-е Продакт-менеджером называли того, кого сейчас мы скорее назвали бы бизнес-аналитиком. Их работа заключалась в сборе требований, написании объёмной документации и переводе бизнес-языка на язык инженеров.

2000-е На волне роста доткомов и популярности Кремневой долины продакт-менеджером называли того, кого можно сравнить с внутренним стартапером. Он сам проводил исследования как умел, сам придумывал новые функции и старался убедить команду или инвесторов, что именно это нужно рынку.

2010-е На фоне популярности data-driven подходов и взлёта научпоп-блогеров, которые транслировали культ экспериментов, продакт-менеджером называли того, кого сегодня мы скорее назвали бы продуктовым аналитиком. Всё крутилось вокруг деревьев метрик, A/B-тестов, конверсий и удержания.

А кого сегодня называют продакт-менеджером, как вы думаете?