Интервью с Русланом Гончаровым из Высшей школы урбанистики

Самое важное в любой сфере деятельности – это люди, которые ее реализуют. И для нас особенно ценно, когда появляется возможность пообщаться с человеком напрямую и узнать про личный опыт профессионального развития в деталях и без шаблонных ответов.

Мы провели интервью с Русланом Гончаровым – руководителем Высшей школы урбанистики имени А.А. Высоковского (ВШУ). В неформальной обстановке мы поговорили о профессии и его профессиональном пути, о необходимых навыках для работы с геопространственными данными и инструментарии городского аналитика, а также о том, как отдыхать от рутины. В конце интервью вы найдете блиц-опрос и узнаете, какой совет Руслан дал бы сам себе 10 лет назад.

Географ (который работает с) городскими данными — три слова, остальное в скобках.

В настоящий момент я работаю в Высшей школе урбанистики – подразделении факультета городского регионального развития Вышки. С прошлого года руковожу Школой, в связи с чем спектр моей деятельности максимально разнообразен. Можно выделить несколько ключевых направлений.

Первое – административное: от решения текущих вопросов до формирования стратегии развития. Второе направление, которое мне кажется основным — преподавательское. Я преподаю достаточно много — это как отдельные курсы в магистратуре и бакалавриате, так и допобразование, а также много работаю со студентами. В планах сделать так, чтобы это направление оставалось одним из основных и в ближайшем будущем.

Третье по счету направление — проектное. Сейчас с учетом административного функционала я больше занимаюсь менеджментом проектов. При этом иногда доводится и поработать руками, в том числе в части анализа данных.

Четвертое направление — научно-исследовательское, которое включает проведение исследований, в том числе грантовых, а также подготовку статей по результатам исследований и проектов (когда это позволяет NDA). На это направление остается все меньше и меньше времени, и это печально. Исследования позволяют чуть-чуть заглянуть за горизонт и предложить что-то новое, помогают формулировать новые вопросы к нашей сфере, а еще насыщают преподавание новыми сюжетами.

Эти направления включают все виды деятельности внутри университета. Мы с коллегами часто шутим, что самый точный термин, который описывает наш функционал — академические разнорабочие.

Это все разнообразие проектов, которое связано с городской тематикой. Остановлюсь на проектах, предполагающих анализ пространственных данных. Сильно в конкретику вдаваться я не всегда могу, но обозначил бы несколько ключевых направлений. Первый сюжет, довольно типичный для рынка — это разные проекты, которые связаны с мастер-планами и стратегиями социально-экономического развития. Далее — проекты, связанные с городской аналитикой, то есть когда фокусом становится не сценарий или модель территориального развития, а конкретно работа с данными, от решения ГИС-задач до более сложных проектов на стыке с научно-исследовательской деятельностью. Здесь разнообразие довольно большое. Например, в последние пару лет мы фокусируем внимание на моделях полицентрического развития городов, которые получается применять и в комплексных проектах типа мастер-планов.

Не могу сказать, что в моей деятельности проекты занимают основную долю времени — это не совсем так. Но те проекты, в которых я участвую или которые курирую, обычно весьма разнообразные как по целям, так и по методологии. И это важное преимущество работы в университете – те же проектные задачки не успевают надоедать.

Элементы городской аналитики есть почти в каждом из проектов. В этом смысле компетенции нашей команды аналитиков максимальны востребованы на внутреннем уровне, и не только в ВШУ, но и у других команд факультета. Отличительная черта нашего междисциплинарного факультета — команды, работающие с разными типами данных (пространственными, социологическими, транспортными) умеют работать друг с другом и синхронизироваться по задачам и результатам. Это повышает общую эффективность проектной деятельности.

Путь был долог и тернист... Но фокус городской аналитики, наверное, был предзадан в силу базового образования – ведь я эконом-географ. Я учился на географическом факультете МГУ, и там я впервые познакомился с геоинформационным анализом, когда он еще не был так распространен, и мало кто за пределами геофака знал аббревиатуру «ГИС». Тогда, правда, я применял этот инструментарий к совершенно другой тематике. Потом волею судеб и стечением обстоятельств оказался в Высшей школе урбанистики в команде Александра Аркадьевича Высоковского — это был 2013 год.

Для изучения корпоративных и территориальных особенностей географии промышленности, в первую очередь нефтегазового комплекса. ГИСы были отличной альтернативой для преодоления распространенного в этой области метода экспертной оценки.

В 2013 году я почти случайно попал в ВШУ, где мне довелось поработать с Александром Аркадьевичем Высоковским. Он сильно предопределил мою дальнейшую профессиональную карьеру, потому что мы с ним работали с моделями пространственного развития агломераций, и тогда я понял, что вот он, стык той самой географии, которой я занимался и учился столько лет, и городских исследований. На мезомасштабном уровне мы можем попробовать спрогнозировать паттерны развития крупного города или его агломераций, при наличии данных постараться отразить соответствующие паттерны в документах. Иными словами, понять, где в городе присутствуют функциональные дисбалансы – например, недостаток объектов обслуживания — и создать условия для их появления в определенной перспективе.

В этом смысле вот он – стык городской микрогеографии и работы с данными и вполне понятного практического применения в области городского развития и градорегулирования. Я бы акцентировал внимание, что все эти пространственные паттерны вскрываются только по объективным данным, которые требуют обработки, верификации и всяческого приведения в порядок — в общем всего того, что мы любим и что занимает уйму времени.

С тех пор все время я был связан с ВШУ, постепенно продвигался по темам, связанными с моделями пространственной структуры. Занимался преподаванием и «обрастал» новыми интересами вроде арктической урбанизации. В какой-то момент пришел к текущему функционалу.

Да, действительно приходил я как научный сотрудник. Потом по стечению обстоятельств преподаватель, который читал курс по пространственному анализу, ушел из Школы, и в 2014 году Александр Аркадьевич за пару месяцев до старта нового учебного года сообщил мне примерно следующее: «Так, ты же у нас работаешь с данными, ну вот тогда и будешь курс читать».

Первый год реализации курса по методам пространственного анализа — а это был 2014 год — стал интересным опытом. Постепенно я стал и научным сотрудником, и преподавателем. В 2016 году я защитился и постепенно полностью переключился на преподавательский трек. Сейчас я доцент и, с точки зрения формальной логики, научным сотрудником давно не являюсь, но, учитывая вышкинские реалии, все доценты так или иначе включены либо в проекты, либо в научную деятельность. В этом плане и с учетом административной функции я вовлечен и в то, и в другое.

Я бы сказал, какие навыки нужны для работы в области городской аналитики, потому что здесь оказывает влияние специфика конкретной отрасли. Например, при работе с физико-географическими данными специфика будет здорово отличаться. Она будет похожей с точки зрения инструментов, но не основных методик.

Специалист, профессионально работающий с городской аналитикой, должен хорошо понимать возможности и, самое главное, ограничения каждого набора данных и инструментов. Все данные социально-экономического характера обладают своей спецификой и своей «кривизной», о каком бы наборе данных мы ни говорили. Нет идеального набора данных, который может считаться максимально достоверным, верифицированным, полным и так далее.

Особое значение с точки зрения инструментов и навыков имеют навыки добывания и обработки данных, навыки взаимной верификации, взаимного дополнения, уточнения, оценки рисков достоверности и правильной интерпретации тех пространственных закономерностей, которые вы получаете в конце.

В работе с городскими данными, как ни странно, очень важным скиллом становится здравый смысл. Вы можете получить вроде как идеальную модель, но при этом проверку на здравый смысл она не проходит. Поэтому, наверное, городской аналитик должен не только быть хорошим аналитиком с точки зрения работы с данными и владения техническими навыками, но и иметь хорошую теоретическую базу для того, чтобы провести финальную проверку результата на адекватность. Как показывает наша практика, без экспертной верификации не обходятся никакие результаты более-менее сложного пространственного анализа. Пространственная аналитика и всякие разные модели облегчают профессиональную жизнь, но ни в коем случае не могут заменить экспертное мнение.

Думаю, это и формирует необходимый набор навыков: с одной стороны – технические навыки, с другой — широкая теоретическая база, понимание возможностей и ограничений данных и инструментов. А также умение поставить вопросы к данным и интерпретировать полученные результаты.

Но еще есть третий блок навыков! Это навыки креатива – какой бы мы проект ни взяли, даже максимально типовой, все равно что-то пойдет не так с точки зрения данных. Какие-то данные не предоставит муниципалитет, каких-то данных просто физически не найдется. То есть все время нужно придумывать и креативить способы выхода из ситуаций. Это точно не дает заскучать.

Это очень зависит от профиля самого аналитика. Наш опыт подготовки городских планировщиков, городских исследователей, транспортных планировщиков, регионалистов показывает следующее — неизвестны случаи, когда человек виртуозно и одновременно владеет социологическим инструментарием, пространственным анализом и финансовыми моделями. С пространственной аналитикой примерно то же самое.

Аналитик часто сфокусирован на каких-то определенных видах деятельности. Это может быть визуализация, подготовка и обработка данных, применение моделей машинного обучения, хотя это более редкие случаи опять же в силу качества данных. В зависимости от этого фокуса, связанного с тем, что интересно и что получается, и будет формироваться набор инструментов.

Если говорить про классического аналитика, ГИС-специалиста, — в идеале это уверенное владение геоинформационной системой, которая ему больше нравится и которая доступна. Так сложилось, что в нашей области это в первую очередь QGIS. Еще иногда используют MapInfo, хотя сейчас все реже и реже. ArcGIS используется редко, в том числе, из-за его платности и наличия определенных институциональных барьеров. И нужны базовые навыки Python или R, потому что некоторые операции лучше и бодрее проводятся не в ГИСах.

Если человек занимается визуализацией, то это тоже ГИСы, программные средства вроде Adobe Illustrator и аналогов для работы с графикой. Это тоже зависит от предпочтений специалиста, потому что у дизайнера, работающего с пространственными данными, доступный инструментарий широк. В том числе в части небольших специализированных приложений – например, для визуализации рельефа с отмывкой.

Если есть фокус в сторону обработки данных и работы со сложными моделями, то ГИСы скорее нужны на более простом уровне, а основным инструментом становится Python или R. В том числе они нужны для массового парсинга и обработки, подготовки более сложных скриптов и т. д., это зависит уже от ситуации.

Так или иначе ГИСы — это универсальный инструмент, основная задача которого – быть платформой для взаимодействия всех участников, которые работают с данными в рамках проекта. От дизайнеров и визуализаторов до аналитиков и их коллег, которые занимаются машинным обучением: ГИСами по большому счету могут пользоваться все. Как минимум, для того, чтобы открыть и посмотреть целостность данных, понять, насколько они адекватны, и поставить задачи, в том числе друг другу, обсудить результаты. Поэтому еще один и абсолютно универсальный навык — это умение общаться даже внутри среды аналитиков. Руководителю проекта мало поставить задачу аналитикам, необходимо наладить взаимодействие всех со всеми.

Да, ГИСы в этом случае объединяют.

Разнообразие активностей и общение с единомышленниками, студентами, экспертами, коллегами.

Каждый проект, каждая преподавательская задачка, каждый научный грант будут заметно отличаться. В связи с тем, что мы находимся в университете, поступающие к нам задачи максимально разнообразны. И это здорово — с одной стороны, это не дает расслабиться, потому что нет такого понятия, как «конвейер». С другой стороны, это не успевает наскучить. Постоянно происходит что-то новое, к чему ты не готовился, и опять все бегают по кругу и решают какую-то новую и интересную задачу.

Переключаюсь на другую рабочую задачу (шутка). Лучший отдых — это смена деятельности, и в первом предложении есть доля правды, только надо убрать слово «рабочую». Ну а так, конечно, я все-таки географ, поэтому смена места очень помогает. Куда-то поехать на несколько дней — отличный отдых.

Не ленись и больше времени уделяй научной деятельности, потому что чем дальше, тем меньше времени на это будет оставаться. Или даже не столько времени, сколько гибкости ума и сил, которые подпитывают исследовательский креатив.

Силы уходят на административные и организационные преподавательские процессы, и на научный креатив их остается немного. Научная деятельность протекает медленнее, требуется выделение отдельных дней, что не всегда возможно. Статью невозможно написать между двумя парами или совещаниями – она требует психологической настройки.