Гендер и дисплей: коммуникативные жанры и способы категоризации во взаимодействии с голосовыми ассистентами

Хонинева Екатерина Александровна

ГЕНДЕР И ДИСПЛЕЙ: КОММУНИКАТИВНЫЕ ЖАНРЫ И СПОСОБЫ КАТЕГОРИЗАЦИИ ВО ВЗАИМОДЕЙСТВИИ С ГОЛОСОВЫМИ АССИСТЕНТАМИ

Екатерина Александровна Хонинева*

Европейский университет в Санкт-Петербурге, Санкт-Петербург, Россия

Цитирование: Хонинева Е.А. (2017) Гендер и дисплей: коммуникативные жанры и способы категоризации во взаимодействии с голосовыми ассистентами. Журнал социологии и социальной антропологии, 20(5): 95-112.

Аннотация. В статье с помощью инструментов конверсационного анализа рассматриваются фрагменты коммуникации пользователей с голосовым ассистентом Siri с целью описания тех коммуникативных практик, в которых отражена ориентация на категорию гендера. В ситуации нормальной коммуникации человек располагает множеством ресурсов, позволяющих отнести собеседника к ряду категорий, в том числе и категории пола. Рассматриваемый случай интересен тем, что собеседник оказывается редуцирован до голоса, однозначно определяемого как женский. Не обладая телом для демонстрации каких-либо социально значимых признаков, не предоставляя личной информации, данных о текущих состояниях и намерениях, программа оказывается для человека таким партнером, первичной и по сути единственной характеристикой которого как личности является его гендерная принадлежность. Два заданных в такого рода программах жанра взаимодействия — функциональный и small talk — оказываются противопоставленными друг другу не только по признаку того, какие коммуникативные цели преследует человек, но и того, каким образом в них осуществляется ориентация на гендер. Когда программа используется как инструмент, в частности в тех случаях, когда она выполняет свою функцию неудовлетворительно, гендер оказывается соотнесен с программной реализацией и становится объяснительной категорией для малопонятных системных ошибок в работе технологии. Жанр разговора на произвольные темы характеризуется разнообразными формами заигрывания, оскорблениями сексуального характера, выбором специфично «женских» тем для разговора. Все это оказывается столь распространенным благодаря выявлению разрыва между нечеловеческой природой партнера по коммуникации и тем образом, который для него создан. Поскольку единственное, что человек может знать о своем партнере по коммуникации — его гендер, для поддержания длительного разговора он вынужден привлекать арсенал гендерно-ориентированных практик, в которых обыгрывается стереотипный образ женщины per se.

Ключевые слова: гендерная категоризация, конверсационный анализ, интеллектуальные технологии

* E-mail: ekhonineva@eu.spb.ru ТНЕ JOURNAL OF SOCIOLOGY AND SOCIAL ANTHROPOLOGY

Как-то поздним вечером мне пришлось вызывать такси, чтобы скорее добраться до дома. Водитель проговорил адрес необходимого пункта назначения навигатору — голосовому приложению, установленному на смартфон, и мы отправились в путь, руководимые указаниями синтезированного женского голоса. «Через сто метров поверните налево», — прозвучали слова навигатора, однако никакого поворота налево, судя по карте города, в ближайшие километр или два не предвиделось. «Его тоже слушать, он обманывает.. .не он, вернее, а она. Причем она так упорно не туда ведет и все. Ругаюсь с ней, учу. Женщина, что с нее взять», — заметил водитель такси, нежно улыбаясь своему смартфону. Этот сюжет на первый взгляд может показаться непримечательным, поскольку разнообразные речевые системы уже давно играют небольшую, но заметную роль в повседневном пользовательском опыте, и таксисты — одна из ключевых аудиторий подобных интерактивных технологий. Однако комментарий, брошенный водителем вскользь, дал мне повод задуматься над теми свернутыми и зачастую не рефлексируемы-ми смыслами, формирующими взаимодействие с подобными гендерно маркированными речевыми системами. И эти смыслы мне видятся заслуживающими антропологического объяснения.

В последние десятилетия развитие интеллектуальных технологий сопряжено с тем фактом, что машины начинают демонстрировать поведение, все более напоминающее поведение человека. Одной из таких «человеческих» способностей новых технологий является возможность понимать и синтезировать речь и, соответственно, вести с человеком диалог. Список новых потенциальных партнеров по речевому взаимодействию регулярно пополняется — это разнообразные голосовые приложения, навигаторы, чатботы, виртуальные помощники, голосовые ассистенты, интегрированные в смартфоны, наконец, роботы. При этом в большинстве случаев разработчики стремятся создать однозначно интерпретируемый женский образ искусственной личности: женские имена, женский голос, женский облик и маркируемые как женские шаблоны ответов на реплики потенциальных пользователей. Этот тренд оказывается востребованным и в более специфических контекстах. Постепенно получают широкое распространение специальные программы, созданные непосредственно для флирта и романтических отношений с виртуальной женщиной, а также секс-роботы для более включенного взаимодействия. Похожую тенденцию мы можем обнаружить и в массовой культуре: достаточно вспомнить сюжет о развивающемся романе между мужчиной-пользователем и женщиной-роботом (или ботом), который неоднократно обыгрывался в кинематографе*.

* Попытка прочертить линию преемственности между образами киборгов, представленными в массовой культуре ХХ века, и современными виртуальными ассистентами с женской личностью была предпринята в (Bergen 2016).

Строго говоря, если посмотреть на более широкий спектр технологических артефактов, мы можем видеть, что гендерно маркированными могут быть отнюдь не только речевые системы, выступающие от лица некого человека того или иного пола. Гендерные репрезентации, вшитые в артефакт дизайнерами в процессе его проектирования и создания (gender scripts), определяют восприятие технологии конечным пользователем как преимущественно «женской» и для женщин или же «мужской» и для мужчин. Классический пример таких репрезентаций — бритвенные станки, дизайн которых (цвет и форма) намекает на то, кому — женщине или же мужчине — данный инструмент телесной эстетики предназначен (Van Oost 2003). Это открытие спровоцировало бум исследований, нацеленных на пересмотр гендерно-стереотипизированного подхода к проектированию технологий, которые зачастую выступают под общей маркой феминистской критики дизайна (к примеру, Rommes, Bath, Maas 2012). Подобная критика затрагивает среди прочего и область так называемой социальной роботики, специалисты которой в своей попытке наделить проектируемых роботов социальными характеристиками и эмоциональными способностями зачастую прибегают к использованию стереотипного женского образа (Weber 2005). Но если в работах по реконструкции логики дизайнеров и разработчиков, стоящих за созданием «женственных» искусственных личностей, нет недостатка, то внятное и обстоятельное описание того, как гендер актуализируется в реальной ситуации взаимодействия с технологией, все еще остается лишь заделом на будущее. Попытке посмотреть на проблему под таким углом и посвящена данная статья.

Хотя голосовые ассистенты по своим интеллектуальным и коммуникативным способностям не могут сравниться с возможностями собеседников-людей, скорее этой технологии пользователь будет склонен приписывать человеческие черты и умения, нежели иным интерактивным артефактам. Разумеется, человек может наделять и немой компьютер личностными характеристиками: называть его по имени, самозабвенно ругать его в случае сбоев и хвалить в случае успешных результатов. Однако способность новых речевых систем вступать в продолжительную вербальную коммуникацию открыла принципиально иное измерение во взаимодействии человека и технологии. Такие программы могут имитировать реакцию, адекватную социальным действиям пользователя, будь то приказ, просьба, прощание, извинение, ругательство, вопрос, что позволяет человеку демонстрировать социальное поведение, наиболее для него привычное. Механизмы, стоящие за действиями такого артефакта, недоступны человеку, однако чем более это поведение напоминает человеческое, тем выше вероятность, что пользователь будет интерпретировать действия со стороны технического устройства в «человеческих» терминах — терминах намерений, ожиданий, эмоциональ-

ных и интеллектуальных состояний*. Более того, наделив программу женским или мужским голосом и соответствующими речевыми паттернами, дизайнеры предоставляют пользователю возможность обращаться не к безликой совокупности «железа» и алгоритмов, а к собеседнику или собеседнице.

Для понимания того, что происходит между человеком и наделенной гендером машиной в процессе взаимодействия, недостаточно учитывать лишь те коммуникативные действия программы, которые репрезентируют тот или иной пол. Цель данной работы — описать, как человек категоризи-рует по гендерному признаку своего нетипичного партнера и ориентируется на эту категорию на каждом шаге взаимодействия. С помощью инструментов конверсационного анализа у нас есть возможность проследить, как ген-дер — категория, закрепленная в социальном воображении за человеком — проникает в диалог с искусственной личностью и становится заметной и обсуждаемой (Hopper, LeBaron 1998). В коммуникации, которая будет рассмотрена в данной работе, человек вступает в диалог с Siri — голосовым ассистентом, доступным на устройствах компании Apple, который может помочь пользователю с реализацией разнообразных функций смартфона (будь то сообщение информации о погоде или предстоящих встречах, установка будильника) или же поддержать неформальный разговор. В отличие от, скажем, англоязычного варианта, на момент сбора материала русскоязычная версия этого помощника не предоставляла пользователю возможность выбора между мужским и женским голосом. Последний являлся параметром по умолчанию, поэтому человек сталкивался с необходимостью ориентироваться на собеседника женского пола. В работе использовался материал из корпуса, содержащего порядка 200 фрагментов диалогов пользователей с голосовыми ассистентами. Материал был получен непосредственно от самих информантов — пользователей данной технологии, которые записывали на диктофон один рядовой день, в течение которого обращались к Siri по той или иной причине. На момент сбора данных возраст информантов варьировался от 10 до 31 года, из них 12 женщин и 10 мужчин. Все информанты на момент участия в исследовании жили и живут в Санкт-Петербурге, для всех единственный родной язык — русский.

Гендер и взаимодействие: перспектива конверсационного анализа

Механизмы категоризации членства позволяют участникам взаимодействия соотносить группы людей или членов группы с теми или иными категориями, придавая этим осмысленность происходящему в текущем разго-

* Обзор идей, лежащих в основе исследований взаимодействия человека и интерактивных технологий, см. (Утехин 2012).

воре. При этом каждой категории может соответствовать определенная деятельность (category-bound activity), понимаемая как обязательная и характерная (подробнее об этом, например, Stokoe 2012: 281). В перспективе целей данной статьи наибольшей интерес представляет механизм категоризации пола, который позволяет «естественным образом» соотнести собеседника с необходимой категорией (чаще всего одной из двух — мужчина или женщина).

Методологическая позиция, которая отличает конверсационный анализ (и родственный ему анализ категоризации членства) от других подходов к исследованию гендера и коммуникации, может быть сформулирована следующим образом: гендер становится предметом для исследования тогда, когда сами участники диалога демонстрируют в своих коммуникативных действиях ориентацию на эту категорию (Stokoe, Smithson 2001). Такая постановка проблемы требует тонкой работы исследователя над пониманием того, что именно считать ориентацией на гендер, какие именно практики показывают нам, что эта категория оказывается релевантной для участников разговора, а также каковы могут быть контекстуальные критерии убедительности выдвигаемых исследователем версий. Ведь далеко не всегда эксплицитные референции к гендеру (на лексическом уровне, то есть те слова, которые индексируют гендер) (Ochs 1992) являются гарантом того, что для участников диалога эта категория релевантна. Можно вообразить и обратную ситуацию, в которой на первый взгляд гендерно нейтральные компоненты диалога (Weatherall 2000: 287-288), как, например, интонационный контур, специальные обращения, подбор слов, способ построения реплики — все то, что емко включает в себя понятие recipient design, оказываются важными локусами демонстрации ориентации на гендер. Разработки в данной области исследований свидетельствуют об удивительном разнообразии способов, с помощью которых участники разговора могут приписывать друг другу тот или иной гендер, и действий, через которые эта категория становится важной, если не ключевой для построения общего смысла коммуникативного взаимодействия*.

За редкими исключениями участники коммуникации успешно справляются с задачей гендерной категоризации — благо, социальная компетенция включает в себя навыки считывания как наблюдаемых биологических половых признаков, так и культурных признаков, включая одежду, телесные практики и коммуникативный стиль. Во взаимодействии, о котором далее пойдет речь, специфический партнер по коммуникации не демонстрирует привычный для человека набор гендерных признаков. У голосового помощ-

* Подробный обзор работ, посвященных гендеру и коммуникации, см. в (Speer, Stokoe 2011).

ника Siri нет ни реального тела, ни его визуальной репрезентации. Однако речевое поведение программы вкупе с запрограммированным женским голосом дает пользователю достаточно оснований, чтобы взаимодействовать с ней как с собеседником женского пола.

Гендерная категоризация во взаимодействии с голосовыми ассистентами

Коммуникация с голосовыми ассистентами, рассматриваемая в данной работе, разительно отличается от повседневного общения между людьми. Роли участников взаимодействия распределены таким образом, что человек и программа не просто используют разные ресурсы, но изначально неравноценны — технология может сделать только то, что в нее заложено дизайнерами в качестве возможности. В общем виде можно выделить два основных шаблона в коммуникации человека с голосовыми ассистентами — это взаимодействие в рамках решения одной из набора функциональных задач (поиск информации, построение маршрута, управление сервисами смартфона) и собственно разговор в жанре small talk (неформальный «разговор ради разговора»).* Однако специфичность коммуникации между человеком и машиной не ограничивается техническими характеристиками. Два заданных в такого рода программах жанра оказываются противопоставленными друг другу не только по признаку того, какие коммуникативные цели ставит перед собой человек во взаимодействии с программой, но и того, каким образом в них осуществляется ориентация на гендер.

В ситуации нормальной коммуникации человек располагает множеством ресурсов, позволяющих отнести собеседника к ряду категорий, в том числе и категории пола. Рассматриваемый случай интересен тем, что собеседник оказывается редуцирован до голоса, причем такого, который однозначно соотносится с молодой женщиной. Отнести собеседника к категории «женщина» позволяют также и некоторые запрограммированные коммуникативные паттерны**. На гендерную принадлежность указывает тот факт,

* Особенность устройства шаблонов голосовых ассистентов состоит в том, что каждому из коммуникантов предоставляется определенное количество времени на реплику, контролируемое специальными сигналами (что вызывает ироническую ассоциацию с формой взаимодействия на ток-шоу, где говорить нужно только по звуковому сигналу, а одновременное говорение исключено). В отличие от коммуникантов-людей система отключает слушание вне момента времени, ограниченного сигналами, соответственно в момент собственного говорения она не слушает собеседника.

** К примеру, реакция Siri на обсценную лексику может быть следующая: «Я бы покраснела, если бы могла».

что в самой программе используются языковые формы, индексирующие женский пол. Таким образом разработчики создали для пользователя возможность представлять своего собеседника в образе женщины, а не как набор алгоритмов. При этом ресурсы информации о партнере, которые оказываются доступны человеку в процессе взаимодействия, ограничены. Не обладая телом для демонстрации каких-либо социально значимых признаков, не предоставляя личной информации, данных о текущих состояниях и намерениях и будучи способной выполнять лишь ограниченный круг задач из одного поля деятельности, программа оказывается для человека таким партнером, первичной и по сути единственной характеристикой которого является его гендерная принадлежность.

И в коммуникации с человеком, и в коммуникации с искусственной личностью свойство индексальности русского языка вынуждает говорящего определить для себя пол собеседника, выбрав ту или иную языковую форму. В подавляющем большинстве случаев обращение к голосовым ассистентам характеризуется использованием слов, отсылающим к женскому полу собеседника. Более редкие случаи использования форм мужского рода в диалоге могут представлять собой локусы для дальнейшего согласования категоризации и последующей коррекции. Это замечание возвращает нас к случаю с водителем такси, который использует самопоправку (self-initiated self repair) и исправляет местоимение «он» как универсальную форму generic he (Stringer, Hopper 1998) на более специфичную, соотнося тем самым программу с соответствующей гендерной категорией. Это позволит ему впоследствии объяснить «глупость» программы, апеллируя к ее женской природе. Следующий пример диалога также призван проиллюстрировать неоднозначность гендерной категоризации во взаимодействии с программой и ее обсуждаемость.

Коммуникация с голосовой технологией в присутствии других людей может быть общением между людьми, куда встраивается общение с системой, а может быть общением с системой в присутствии сторонних наблюдателей, что связано с необходимостью включать других в согласование общего фона. В приведенном примере Юля (Ю) разговаривает с голосовым ассистентом Siri (S) в присутствии Риты (Р), которая в свою очередь дала подруге попробовать пообщаться со своим смартфоном.

Пример 1.

1. Ю: тебе нравятся тощие модели?

2. (2.57)

3. S: вы можете () о мой повелитель () но не я

4. (2.49)

5. Ю: ты больной?

6. (2.16)

7. 8: вы определенно имеете право на это мнение

8. (1.11)

9. Р: почему ты её- к ней об//ращаешься в мужском

10. Ю: //добавляй О мой повели:тель

11. (1.88)

12. 8: итак () вот что=

13. Ю: = ((КНОПКА))

14. Р: >Почему ты к ней обращаешься //в мужском роде?<

15. Ю: //обращайся ко мне на- на вы=

16. 8: =простите. я сомневаюсь () что правильно поня=

17. Ю: = ((КНОПКА))я хочу, чтоб ты был мужчина((усмехается))

18. (1.58)

19. 8: сожалею () о мой повелитель () это единственный голос, которым я располагаю в настоящий момент

Юля взаимодействует с подобной технологией впервые, и ей не удается категоризировать собеседника в соответствии с ожиданиями окружения. В качестве реакции на реплику Юли, где она обращается к Siri в мужском роде (строка 5), Рита оперативно инициирует поправку (other repair), встраивая свою речь в поток взаимодействия подруги с ассистентом с целью согласования общей интерпретации гендерной принадлежности программы. На-хлест реплик Юли и Риты, стремящейся указать на ошибку подруги, служит наглядной иллюстрацией того, как быстрая реакция на возникшую в диалоге проблему чаще всего не воспринимается участниками как перебивание и грубость, поскольку служит первоочередной задаче согласования общего фона (Schegloff 2000: 36) — в данном случае единодушного согласия с тем, что голосовой ассистент именно женского пола. Юля, осознав, по-видимому, несоответствие собственной категоризации ожиданиям Риты, объясняет свое намерение использовать формы мужского рода, обращаясь непосредственно к Siri, а не подруге (реплика 17). Рассматриваемый пример показателен в том смысле, что здесь можно наблюдать эксплицитную референцию к гендеру, поскольку эта категория оказывается центральной темой обсуждения.

Во взаимодействии релевантность принадлежности голосовой технологии к определенному полу можно наблюдать отнюдь не только на уровне лексем. Помимо того, что в большинстве случаев исследователю приходится работать с имплицитными референциями к полу, актуализация гендерной категории в диалоге человека с машиной может быть зафиксирована в различных практиках также в зависимости от того, в каком из двух жанров — функциональное взаимодействие или small talk — этот диалог получает свое развитие.

Функциональное взаимодействие

Шаблон, лежащий в основе жанра функционального взаимодействия, предполагает обмен репликами между человеком и программой для получения первым какого-то видимого результата — поиска и выдачи информации в ответ на запрос или выполнения команды, то есть решения голосовыми ассистентами тех базовых задач, ради которых они и создаются. Когда целью коммуникации становится выполнение некоторого указания, адресованного программе, первичной оказывается функция помощника, в то время как гендерная категория при первом приближении оказывается в рецессивном положении. Однако в регулярных случаях, когда программа не справляется со своими задачами, объяснение ее неудачи оказывается гендерно ориентированным. Несовершенство программного обеспечения интерпретируется как интеллектуальное несовершенство женщины-собеседника («Женщина, что с нее взять», как выразился наш герой-водитель). Столкнувшись с необходимостью восстановления нарушенного порядка взаимодействия, человек осмысляет своего искусственного собеседника не как абстрактный технологический артефакт (а его ошибки — не как сбои в системе), но как личность, ответственную за коммуникативную неудачу. Этому способствует как сама форма взаимодействия — устная разговорная речь вместо более распространенного для взаимодействия с интеллектуальными технологиями языка запросов, редуцированных до ключевых слов для ввода в поисковую строку, так и репрезентация программой женского образа. Категория пола и «алгоритмическая кухня», стоящая за интерфейсом программы, в воображении пользователя становятся единым целым, и метакомментарии, относящиеся к текущим состояниям программы, оказываются адресованы человеку, воспринимаемому как женщина.

Пример 2

1. 8: прошу прощения () Олег () возникли трудности () будьте любезны повторить запрос

2. (1.75)

3. А: смотри () она значит может говорить «будьте любезны», а твое «б-будьте любезны» она не понима:ет

4. О: шлюха

В этом примере Siri, не сумев проанализировать запрос Олега (О), адресует ему запрос на уточнение и использует этикетную конструкцию «будьте любезны». Однако в предыдущих итерациях взаимодействия, когда Олег использовал ту же конструкцию в качестве подтверждения своего запроса, голосовой помощник не справился с пониманием прагматики этой реплики. Наблюдатель за происходящим Андрей (А) обращает внимание на это несо-

ответствие (реплика 3), на что Олег отвечает многозначным, но неизменно адресуемым женщине оскорблением в отношении программы.

5. О: ПРИВЕ//Т СИРИ () который ч//ас?

6. S: //((гудок)) //((гудок))

7. О: коза бл*дь, как она меня зае*ала

8. А: (( // смеется ))

9. О: // привет сири

10. (1.07)

11. S: ((гудок)) да?((гудок))

12. О: который час?

13. (1.06)

14. S: ((гудок))(1.27) сейчас () девять часов девятнадцать минут() до:брое утро

15. А: с*ка е*аная

16. О: ((смеется))=

17. А: =вот надо ж// такой с*кой быть

18. О: // и правда

К этой ситуации необходим комментарий. Олег и его сосед по комнате Андрей потратили на развлечения всю ночь и наконец-то ложатся спать в полдесятого утра. Поскольку Олег уже лежит в кровати, а его телефон стоит на зарядке, он может управлять его функциями только посредством голоса. Однако необходимую задачу удалось решить не без затруднений, которые Олег комментирует, не скупясь на обсценную лексику. В строке 14 Siri, с одной стороны, справилась с задачей, с другой — ее ограниченный доступ к контексту породил комичную ситуацию (ведь молодые люди только отправляются спать, но Siri любезно желает им доброго утра, четко следуя запрограммированным правилам). Строки 4, 7, 15 и 17 являются комментариями к исполнению программой роли ассистента, однако адресованы они не собственно уровню «железа» и алгоритмов, стоящими за функциональными возможностями программы, но, скорее, к личности адресата, причем содержательно эти комментарии отсылают к тем оскорблениям, которые обычно употребляются в контексте взаимодействия с женщинами.

Любопытно, что сам формат взаимодействия с программой-ассистентом и консультантом может способствовать тому, что такое взаимодействие приобретает гендерный оттенок. В социальном воображении профессии, связанные с ассистированием (в частности профессия секретаря), включены в сферу сугубо женской занятости (Pringle 1989; Gustavsson 2005: 402). Подобная работа предполагает исполнение таких функций и характеристик, как забота, управление персональными делами начальника, эмоциональная

вовлеченность, поддержание иерархии. Ровно тот же шаблон функций закладывается дизайнерами и в голосовых помощников, большинство из которых на рынке такой продукции воплощены в женском образе. Получается, что здесь приходят в соответствие категория гендера и деятельность, связанная с этой категорией (category-bound activity) — мы можем вступать в коммуникацию с женщиной, находящейся в подчиненном положении и помогающей в организации и решении наших личных повседневных задач.

Small talk

Взаимодействие в рамках жанра small talk имеет заметные отличия от коммуникации, целью которой является получение некоторого результата от программы (выдача необходимой информации, выполнение той или иной функции). Можно сказать, что перед нами возникает игровой жанр, «разговор ради разговора», когда взаимодействие с технологией служит для развлечения. В таких частных случаях даже ошибки программы и ситуации непонимания приносят скорее удовольствие, нежели разочарование и желание что-то исправить. В особенности этот игровой жанр взаимодействия с голосовыми ассистентами проявляется в присутствии других людей, когда они вместе могут создавать новые сюжеты.

Поскольку принадлежность к определенной категории пола оказывается единственной характеристикой искусственного собеседника, во многих случаях темы разговоров с программой, которые выбирает человек, оказываются гендерно специфичными. Релевантность гендерной категории проявляется в первую очередь в дизайне вопросов, адресованных машине.

Пример 3

1. Л: ((смеется)) а ты любишь готовить () Сири?

2. (3.16)

3. S: я предпочитаю не говорить об этом () Лиза

4. (1.39)

5. Л: у тебя есть парень?

6. (2.99)

7. S: мне приятно () что вас это интересует () чем я могу вам помочь?

В этом примере Лиза (Л), ориентируясь на Siri как женщину, инициирует диалог о деятельности, зачастую ассоциируемой с женским опытом — готовке (строка 1), а также о ее романтическом гетеросексуальном статусе (строка 5). Коммуникация оказывается замкнута на гендер голосового ассистента: реплики человека оформляются с ориентацией именно на собеседника-женщину, выбираются соответствующие «женские темы» для разговора. Релевантность этой категории становится отчетливой для исследователя

также и в тех случаях, когда ядром коммуникации является развлекательный компонент, а сама коммуникация в большей степени ориентирована на аудиторию, а не на искусственного собеседника.

Пример 4

1. В: может быть пойдем на свидание?

2. А: ((смеется)) идеальная женщина

3. 8: //вот что мне удалось=

4. А: //((смеется))

5. В: =((КНОПКА))ты любишь вино?

6. (2.61)

7. 8: вот что мне удалось найти=

8. В: =((КНОПКА))ты любишь вино?

9. (2.59)

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

10. 8: вы можете, но не я

11. (1.49)

12. А: то есть то, что тебе нравится, понравится и ей, да? ((смеется))

13. (1.08)

14. В: ты красивая, Сири

15. (2.65)

16. 8: я не понимаю, почему все так говорят () но всё равно спасибо

17. А: она скро:мная

18. В: это был комплимент, Си:ри

В приведенном фрагменте мы можем видеть, как на перерыве между парами в университете Вадим (В) развлекает своих одногруппниц (из них Аня (А) активно включается в разговор) тем, что можно было бы интерпретировать как заигрывание с Siri. Он делает комплименты ее воображаемой привлекательной внешности, приглашает ее на невозможное свидание, интересуется ее предпочтениями в вине. Свидетели этого разговора вовлечены в интерпретацию реплик ассистента, чтобы те максимально соответствовали заданной рамке шутливой игры во флирт. Аня называет Siri идеальной женщиной, и мы можем лишь предполагать, какой смысл она вкладывает в это замечание. Выбор такого сексуально ориентированного формата взаимодействия может быть обусловлен во многом тем, что основная задача голосового ассистента — слушать своего пользователя и исполнять его требования. Программа не может быть не в настроении, у нее не может болеть голова, программа не может отказать, и к тому же ее всегда можно отключить за ненадобностью — эти характеристики сугубо технического свойства вкупе с характерным для молодой (а значит сексуально компетентной) женщины голосом и гендерно маркированным речевым поведением создают

образ безропотной барышни и специфическую конфигурацию отношений власти и подчинения между ней и пользователем.

Сексуальные домогательства к голосовым ассистентам — довольно популярный жанр взаимодействия*, широко представленный в сети Интернет (в виде скриншотов диалога или же видеороликов). К примеру, в одном из таких фрагментов видео мужчина среди прочего просит Siri «поднять юбочку», называет «сучкой», уточняет, «красивая ли у нее попа» и так дальше, что вызывает оживленную реакцию наблюдателя за этой игрой**. (Гетеро)сексу-альность голосового ассистента не ставится под сомнение, а воспроизводится как параметр по умолчанию в разнообразных дискурсивных практиках (Kitzinger 2005). Будь то безобидные вопросы о бойфренде Siri или же различные недвусмысленные предложения сексуального характера — весь этот набор реплик создает комичность ситуации именно благодаря пониманию того, что если этот голосовой помощник и женщина, то все-таки ненастоящая. Это согласованное понимание создает также возможность для пользователя безнаказанно с точки зрения социального окружения оскорблять голосовую программу в терминах сексуальности. Программе можно адресовать гендерно маркированные вопросы и замечания, а она может давать на них подходящие ответы, также интерпретируемые как специфически женские. Такое поведение оказывается легитимным благодаря сознательному разграничению «человеческой» характеристики, приписываемой программе и позволяющей обращаться к ней как к реальной женщине, и ее онтологического статуса — статуса машины, лишь имитирующей социальную реакцию***, но неспособной быть униженной и оскорбленной в действительности.

Заключительные замечания

Дизайнеры пытаются создать антропоморфный образ искусственного интеллекта, наделив его женским голосом и необходимыми речевыми шаблонами. Обеспечило ли это возможность для человека разговаривать

* Исследователи в области взаимодействия человека и компьютера объясняют это возможностями обращения с интерактивным артефактом, заложенными в него и зависящими от приписываемого ему гендера — gender affordances. В серии экспериментов обнаружилась довольно интересная закономерность. Различные сексуальные оскорбления и приставания были адресованы чатботам с женским образом значительно чаще, чем тем же чатботам, но выступающим от лица мужчины (Brahnam, De Angeli 2012).

** Видео доступно по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=lbZU-f-EdBI

*** Что характерно, разработчики подобных программ интегрируют в них соответствующие ответы на приставания и оскорбления сексуального характера, предвосхищая логику пользователя.

с программой привычным для него образом? И да, и нет. В повседневном общении для нас, скорее всего, будет важно, что наш партнер — женщина, как минимум, для того, чтобы корректно к ней обратиться. Иное дело, что помимо гендерной принадлежности для нас будет также актуален ряд других категорий, с которыми может быть соотнесена наша собеседница. В отличие от не чувствительной к контексту речевой системы, люди к тому же имеют возможность отсылать к общему фону, что создает потенциально бесконечное число возможных тем и жанров разговора. Диалог же с голосовыми ассистентами отличается характерной неравноценностью партнеров и средств, которые они могут использовать для организации диалога и согласования общего фона. Причины такой интеллектуальной и коммуникативной неравноценности прозрачны, однако то, какие оттенки приобретает это отношение в рамках взаимодействия с технологией, ставит новые вопросы о неравенстве иного рода. Навигатор, интеллектуальные способности которого критикует (точнее, сознательно не критикует) таксист, из возможных "женских" характеристик получил от разработчиков только голос. Но уже этого оказывается достаточно, чтобы пользователь мог осмыслять его действия в гендерных терминах. Иными словами, работа дизайнеров по созданию гендера технологии оказывается не столь значительной, как обычно полагается, в сравнении с тем коммуникативным творчеством, которое демонстрируют сами пользователи во взаимодействии с "женственными" интерактивными артефактами. Ведь, как ни странно, единственное, что пользователь знает о своем искусственном собеседнике как о человеке, это то, что перед ним женщина. И именно этим знанием он и руководствуется в попытках поддержать продолжительный разговор с программой, используя для этого свой багаж гендерно маркированных паттернов речевого поведения, который, возможно, так и остался бы нетронутым, если бы не Siri.

При этом мы вряд ли можем подозревать в искренности того, кто предлагает голосовому ассистенту вступить в законный брак или половую связь. Разнообразные формы заигрывания, оскорбления сексуального характера, иными словами, проигрывание распространенного в массовой культуре стереотипа о женщине — все эти формы речевой агрессии оказываются столь распространенным и столь востребованными публикой (а чаще всего подобный перформанс происходит в присутствии и с ориентацией на сторонних наблюдателей) благодаря разграничению нечеловеческой, технологической природы адресата и той личности с женским обликом, которую он имитирует. Скорее всего, подобное поведение с женщинами в обычных обстоятельствах было бы осуждено. По большому счету такое взаимодействие представляет собой экспериментирование с интеллектуальными возможностями новой технологии, нацеленное в том числе и на проверку соот-

ветствия или несоответствия технологии гендерным ожиданиям, причем самым стереотипным. И в связи с этим осмысленной будет перспектива дальнейшего исследования гендерного аспекта во взаимодействии человека с речевыми технологиями параллельно развитию их интеллектуальных возможностей. Высока вероятность, что, когда речевые системы будут предоставлять пользователю больше ресурсов для категоризации, разговор между ними станет менее однообразным. А пока мы можем наблюдать, как пользователи обыгрывают гендер технологии в самых, казалось бы, гендерно нейтральных ситуациях и показывают себя как компетентных носителей гендерно ориентированных жанров.

Литература

Утехин И.В. (2012) Взаимодействие с «умными вещами»: введение в проблематику. Антропологический форум, 17: 134-156.

Bergen H. (2016) 'I'd blush if I could': Digital assistants, disembodied cyborgs and the problem of gender. Word and Text: A Journal of Literary Studies and Linguistics, 6(1): 95-113.

Brahnam S., De Angeli A. (2012) Gender affordances of conversational agents. Interacting with Computers, 24(3): 139-153.

Gustavsson E. (2005) Virtual servants: Stereotyping female front-office employees on the Internet. Gender, Work and Organization, 12(5): 400-419.

Hopper R., LeBaron C. (1998) How gender creeps into talk. Research on Language and Social Interaction, 31: 59-74.

Kitzinger C. (2002) Doing feminist conversation analysis. In: McIlvenny P. (ed.) Talking Gender and Sexuality. Amsterdam: John Benjamins: 49-79.

Kitzinger C. (2005) "Speaking as a heterosexual": (How) does sexuality matter for talk-in-Interaction? Research on Language and Social Interaction, 38(3): 221-265.

Ochs E. (1992) Indexing gender. In: Duranti A., Goodwin C. (eds.) Rethinking Context: Language as an Interactive Phenomenon. Cambridge: Cambridge University Press: 335-358.

Oost E. van (2003) Materialized gender: How shavers configure the users' femininity and masculinity. In: Oudshoorn N., Pinch T. (eds.) How Users Matter: The Co-Construction of Users and Technology (Inside Technology). Cambridge, MA: MIT Press: 193-208.

Pringle R. (1989) Secretaries Talk: Sexuality, Power; and Work. Sydney: Routledge; Chapman and Hall.

Rommes E., Bath C., Maas S. (2012) Methodology for intervention: Gender analysis and feminist design of ICT. Science, Technology, and Human Values, 37(6): 653-662.

Sacks H., Schegloff E.A., Jefferson G. (1974) A simplest systematics for the organization of turn-taking for conversation. Language, 50(4): 696-735.

Schegloff E.A. (2000) Overlapping talk and the organization of turn-taking for conversation. Language in Society, 29(1), 1-63.

Speer S.A. (1999) Feminism and conversation analysis: An oxymoron? Feminism and Psychology, 9(4): 417-478.

Speer S.A., Stokoe E. (2011) An introduction to conversation and gender. In: Speer S.A., Stokoe E. (eds.) Conversation and Gender. Cambridge: Cambridge University Press: 1-27.

Stokoe E. (2012) Moving forward with membership categorization analysis: Methods for systematic analysis. Discourse Studies, 14(3): 277-303.

Stokoe E., Smithson J. (2001) Making gender relevant: Conversation analysis and gender categories in interaction. Discourse and Society, 12(2): 217-244.

Stringer J.L., Hopper R. (1998) Generic he in conversation? Quarterly Journal of Speech, 84: 209-221.

Weatherall A. (2000) Gender relevance in talk-in-interaction and discourse. Discourse and Society, 11(2): 286-288.

Weber J. (2005) Helpless machines and true loving care givers: A feminist critique of recent trends in human-robot interaction. Journal of Information, Communication and Ethics in Society, 3(4): 209-218.

GENDER AND DISPLAY: COMMUNICATIVE GENRES AND WAYS OF CATEGORIZATION IN INTERACTION WITH VOICE ASSISTANTS

Ekaterina Khonineva*

European University at Saint Petersburg, St. Petersburg, Russia

Citation: Khonineva E.A. (2017) Gender i dispLey: kommunikativnyye zhanry i sposoby kategorizatsii vo vzaimodeystvii s goLosovymi assistentami [Gender and Display: Communicative Genres and Ways of Categorization in Interaction with Voice Assistants]. Zhurnal sotsiologii i sotsialnoy antropologii [The Journal of Sociology and Social Anthropology], 20(5): 95-112 (in Russian).

Abstract: This article focuses on the ways in which orientation towards the category of gender is displayed by interactions with the voice assistant Siri, supported on the products of Apple, Inc. Using analytical instruments of conversation analysis, the author explores the practices through which a person makes the program as feminine and heterosexual. Gender categorization, that is of paramount importance for successful communication, is not limited to particular words, indexing male or female gender of the artificial interlocutor. The two basic genres of interaction with voice assistants — functional interaction and small talk — are contrasted with each other not only by the communicative aims of the users, but by the ways the users make the gender of technology relevant in the dialogue. In the case of functional interaction, particularly when the voice assistant accomplishes its functions in insufficient way, the gender category proves to be naturally related to the software and becomes an explanatory model for obscure errors in the program's work. The genre of small talk is characterized by use of various forms of flirtation, sexual harassment, specific 'female' topics selection, in other words, by female gender stereotype performing. These practices turn out to be widespread and solicited by the audience in consequence of distinction between the inhuman nature of addressee and that personality with female gender that voice assistant imitates. As far as the gender is the only personal characteristic of the program a user knows about, for keeping longstanding dialogue he or she uses a set of gender-oriented practices and thus forms a stereotypical image of a woman per se. Keywords: gender categorization, conversation analysis, intelligent technologies

References

Bergen H. (2016) 'I'd blush if I could': Digital assistants, disembodied cyborgs and the problem of gender. Word and Text: A Journal of Literary Studies and Linguistics, 6(1): 95-113.

Brahnam S., De Angeli A. (2012) Gender affordances of conversational agents. Interacting with Computers, 24(3): 139-153.

Gustavsson E. (2005) Virtual servants: Stereotyping female front-office employees on the Internet. Gender, Work and Organization, 12(5): 400-419.

* E-mail: ekhonineva@eu.spb.ru