목축 이동성과 인간 이주를 자세히 살펴보면 방법론적 접근 방식을 개선하고 표준적 프레이밍을 깨는 데 도움이 되는 통찰력이 드러납니다. 그러나 불확실성과 복잡성이 오늘날 사회를 형성하는 방식에 대한 합의가 높아지고 있지만 "방법론적 인프라", 즉 표준 분석 도구와 관행은 뒤처져 있습니다. 이로 인해 격차가 생겨 부적절한 정책 권장 사항과 프레임워크가 생깁니다. 그렇다면 불확실성, 복잡성 및 "혼란"의 맥락에서 마주치는 방법론적 과제는 무엇일까요? 비선형성을 받아들이고 실시간으로 작동하며 적응을 장려하는 새로운 방법론적 관행은 종종 기관적 대응을 구조화하는 표준 시스템의 유산과 양립할 수 없습니다(Bowker & Star, 2000 ). 목축과 마찬가지로 이주를 다루는 정책 기관은 평형을 가정하고 안정성을 향해 노력하며 예측과 계획을 추진하는 틀에서 벗어나기 어렵다는 것을 알게 됩니다. 데이터 수집은 종종 순차적이고 순서가 있으며, 우연과 유연하고 적응적인 학습에 개방하기보다는 명확한 숫자를 얻는 데 중점을 둡니다. 나타나는 지표는 범위보다는 평균에 초점을 맞추고, 종종 가변성과 이질성을 숨긴다. 데이터를 분석할 때, 출처, 목적지, 경로, 복도와 같은 범주가 사용되어 모호성을 숨기고 특정 프레임을 부과한다. 이동성에 매우 중요한 에믹(emic), 경험적, 정서적, 체화된 지식과 같은 보다 우연적이고 가변적인 관행은 따라서 시야에서 감춰진다. 그 다음에 나오는 권장 사항은 규제하고 통제하려는 특정한 추진력에 의해 강화된다. 따라서 지식은 특정하고 강력하며 제도화된 정치적, 사회적 질서와 공동으로 구성되고, 합의가 유지된다(Jasanoff, 2004 ). 효성cms
