<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>sci_culture</genre>
   <genre>home</genre>
   <author>
    <first-name>Софи</first-name>
    <last-name>Вудворд</last-name>
    <id>784c70cf-d017-11ea-a2f2-0cc47a5f3f85</id>
   </author>
   <author>
    <first-name>Даниэль</first-name>
    <last-name>Миллер</last-name>
    <id>daeddb3d-450b-11f1-9ed9-ac1f6b0b2fde</id>
   </author>
   <book-title>Джинсы. Искусство обыденности</book-title>
   <annotation>
    <p>Джинсы – один из самых обыденных и универсальных предметов одежды современного человека, настолько распространенный, что ускользает от внимания исследователей моды. С. Вудворд и Д. Миллер рассматривают джинсы с разных ракурсов – с точки зрения этнографии, социологии, антропологии и философии. В своей книге они опираются на полевые исследования – интервьюируя жителей трех лондонских улиц, чтобы понять, как устроены практики ношения джинсов и какой биографический контекст стоит за этим выбором. Отталкиваясь от этнографических наблюдений, Вудворд и Миллер переходят к анализу антропологических теорий и таких, казалось бы, самоочевидных понятий, как комфорт или обыденность. Они стремятся разобраться в двойственном стремлении человека: одновременно быть на виду и не выделяться, следовать нормам и преодолевать их, быть индивидуальностью и чувствовать себя частью глобального мира. Софи Вудворд – социолог, профессор Манчестерского университета. Даниэль Миллер – антрополог, профессор антропологии и директор центра цифровой антропологии Университетского колледжа Лондона.</p>
   </annotation>
   <keywords>стиль и красота,стильная одежда,история моды,культурологические исследования</keywords>
   <date value="2012-01-01">2012</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
   <src-lang>en</src-lang>
   <translator>
    <first-name>Мария</first-name>
    <last-name>Фатеева</last-name>
   </translator>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <first-name></first-name>
    <last-name></last-name>
   </author>
   <program-used> Presto, FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2026-05-01">23.04.2026</date>
   <src-url>http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=73879847</src-url>
   <id>fd9dad13-450b-11f1-9ed9-ac1f6b0b2fde</id>
   <version>1</version>
   <history>
    <p>v1.0 – создание FB2 – Ostermann</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <book-name>Джинсы. Искусство обыденности</book-name>
   <city>Москва</city>
   <year>2026</year>
   <isbn>978-5-4448-2952-3</isbn>
   <sequence name="Библиотека журнала «Теория моды»"/>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="copyright">© D. Miller, S. Woodward, 2012, © М. Фатеева, перевод с английского, 2026, © С. Тихонов, дизайн обложки, 2026, © ООО «Новое литературное обозрение», 2026</custom-info>
 </description>
 <body>
  <title>
   <p>Даниэль Миллер, Софи Вудворд</p>
   <p>Джинсы. Искусство обыденности</p>
  </title>
  <section>
   <p>УДК 687.1:008</p>
   <p>ББК 71.063.2</p>
   <p>М 60</p>
   <p>Составитель серии О. Вайнштейн Редактор серии Л. Алябьева Перевод с английского М. Фатеевой</p>
   <empty-line/>
   <p><strong>Даниэль Миллер, Софи Вудворд</strong></p>
   <p>Джинсы. Искусство обыденности / Даниэль Миллер, Софи Вудворд. – М.: Новое литературное обозрение, 2026. – (Серия «Библиотека журнала „Теория моды“»).</p>
   <empty-line/>
   <p>Джинсы – один из самых обыденных и универсальных предметов одежды современного человека, настолько распространенный, что ускользает от внимания исследователей моды. С. Вудворд и Д. Миллер рассматривают джинсы с разных ракурсов – с точки зрения этнографии, социологии, антропологии и философии. В своей книге они опираются на полевые исследования – интервьюируя жителей трех лондонских улиц, чтобы понять, как устроены практики ношения джинсов и какой биографический контекст стоит за этим выбором. Отталкиваясь от этнографических наблюдений, Вудворд и Миллер переходят к анализу антропологических теорий и таких, казалось бы, самоочевидных понятий, как комфорт или обыденность. Они стремятся разобраться в двойственном стремлении человека: одновременно быть на виду и не выделяться, следовать нормам и преодолевать их, быть индивидуальностью и чувствовать себя частью глобального мира. Софи Вудворд – социолог, профессор Манчестерского университета. Даниэль Миллер – антрополог, профессор антропологии и директор центра цифровой антропологии Университетского колледжа Лондона.</p>
   <empty-line/>
   <p>Фото на обложке: Freepik</p>
   <empty-line/>
   <p>ISBN 978-5-4448-2952-3</p>
   <empty-line/>
   <p>© D. Miller, S. Woodward, 2012</p>
   <p>© М. Фатеева, перевод с английского, 2026</p>
   <p>© С. Тихонов, дизайн обложки, 2026</p>
   <p>© ООО «Новое литературное обозрение», 2026</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Благодарности</p>
   </title>
   <p>Как и всегда в подобных работах, прежде всего мы благодарим участников исследования. Нас неизменно поражает – и мы очень признательны, – когда так много людей соглашаются открыть двери и посвятить нам время, особенно учитывая, что тема денима едва ли может принести им хоть сколько-нибудь непосредственную выгоду. В таких проектах всегда проявляется особое великодушие людей, которое непременно стоит отметить.</p>
   <p>Мы также очень благодарны Алесе Крит и Сабрине Миллер, нашим двум стажеркам. С учетом преподавательской нагрузки и административных обязанностей в университете мы не смогли бы провести это исследование без гранта на расшифровку интервью от Британской академии (номер SG-49624), единственного источника финансирования проекта. Выражаем признательность и Наоми Брейтвейт, которая помогла собрать справочную информацию и систематизировать количественные данные. Ранняя версия седьмой главы была опубликована в журнале American Ethnologist под названием «Антропология джинсов».</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Вступление</p>
   </title>
   <subtitle>Почему именно джинсы?</subtitle>
   <p>Эта книга призвана внести вклад в современные исследования материальной культуры. Опираясь на интервью и наблюдения за тем, как люди выбирают и носят джинсы<a l:href="#n1" type="note">1</a>, мы разрабатываем теорию обыденного и показываем ее место в социальных науках. Эта теория оказывает влияние на понимание таких тем, как иммиграция, идентичность, равенство и повседневные практики. Хотя подобное заявление может на первый взгляд показаться несколько громким, наша цель – прийти к этим теоретическим выводам постепенно, опираясь на сделанные в ходе исследования и затем проанализированные эмпирические наблюдения. Импульсом для реализации такого подхода послужил призыв Клода Леви-Стросса пересмотреть границы антропологии, рассматривая ее как своего рода философию, осуществляемую другими средствами. Книга адресована не только тем, кому интересно, почему люди носят джинсы, но и тем, кто вовсе не интересуется одеждой, ведь исследование темы джинсов, рассмотренной сквозь призму теории обыденного, позволяет внести вклад в решение вопросов, связанных с изучением человечества в целом.</p>
   <p>Намерение авторов состоит вовсе не в том, чтобы напрямую воспроизводить философию. По крайней мере со времен Бертрана Рассела философия признает свою близость к математике в том, что обе дисциплины работают с абстракциями, рассматривая их как отношения между другими абстракциями. Примеры из повседневной жизни используются в них лишь для иллюстрации более абстрактных построений. В отличие от такого подхода, настоящая книга начинается с эмпирического и не стремится потерять связь с повседневностью из‑за чрезмерных обобщений. Антропология признает, что именно люди, которых она изучает, создают с помощью мифов, религии, а также посредством повседневных практик и действий такое упорядочивание мира, которое заменяет им формализованную философию. Утверждение Леви-Стросса можно распространить и на другие социальные науки, а его мысль подтверждается принадлежащими самым разным традициям текстами, в которых утверждается, что банальное и рутинное на вид способно раскрыть глубинное. Однако даже тем, кто сочувствует этой идее, трудно найти баланс между работой с конкретными данными и обобщениями. Так, с одной стороны, труды Джудит Батлер упрекают в том, что ее теории повседневного не опираются на углубленные эмпирические исследования, а с другой – работы Ирвинга Гофмана хвалят за скрупулезность наблюдений, но хотели бы, чтобы в осмыслении философских следствий своих выводов он продвинулся дальше. Установка антропологии на эмпирические исследования описана Миллером: этнографические исследования предполагают, что необходим по меньшей мере год включенного участия в жизнь определенного сообщества. В то же время ученый стремится к обобщениям и теориям, охватывающим человечество в целом (Miller 2010: 6–11). Его исследование отличается от работ среднего уровня, ограничивающихся проверкой гипотез с помощью анкет или фокус-групп.</p>
   <p>Именно такую задачу ставит проект, которому посвящена эта книга. Мы начинаем с пологих склонов этнографического описания, рассказывая о жителях трех улиц в Северном Лондоне и о том, как они относятся к джинсам. Затем поднимаемся на обзорные точки, чтобы рассмотреть аналитические концепции, выведенные из этнографических данных (например, значение понятий «комфорт» и «обыденность»). В заключение мы утверждаем, что полученные результаты имеют значение для фундаментального понимания того, как общества воспроизводят, конструируют и контролируют сами себя, то есть для решения базовых вопросов социальных наук.</p>
   <p>Наш подход не был связан с проверкой заранее сформулированных гипотез: начиная проект, мы не предполагали, в решение каких теоретических вопросов сможет внести вклад наш материал. Исходный вопрос исследования был предельно прост: почему так много людей носят джинсы? Предыдущее этнографическое исследование женских гардеробов в Великобритании, предпринятое Вудворд, показало, насколько часто джинсы надевают в качестве предмета повседневной одежды (Woodward 2007). И все же при том, что исследования, посвященные одежде, как дисциплина бурно развиваются, все еще нет работ, фокусирующихся на дениме или джинсах и объясняющих, почему они стали доминировать в нашем гардеробе. Начав работу в этой области, мы быстро убедились, что тема слишком обширна для нас двоих, учитывая глобальное распространение джинсов. Поэтому мы запустили так называемый Global Denim Project, который должен был побудить других исследователей обмениваться идеями и данными по этой теме.</p>
   <p>К моменту перехода к собственно этнографии, ставшей основой этой книги, у нас появилась идея, что ношение денима может быть связано с состоянием тревожности, и сложилось представление о том, как деним может ее смягчить. Но, как нередко бывает в этнографии, эта линия почти полностью сошла на нет: она просто не соответствовала тому, что мы замечали на улицах. С самого начала было очевидно, что деним можно описать как нечто обыденное. Однако только через шесть месяцев полевой работы мысль об обыденности как ключе к полученным результатам появилась в той форме, в какой она предстает в книге. Признаться, нас даже слегка разочаровывало, что в выводах не оказалось ничего особенно шокирующего или необычного. Поначалу понятие «обыденность» казалось слишком банальным – скорее само собой разумеющимся фоном, нежели венцом завершенного исследования. По той же причине осознание глубины и важности обыденного заняло еще больше времени.</p>
   <p>И все же, оглядываясь назад, мы видим, что приняли несколько решений, которые почти неизбежно вели к ориентации на обыденное. Самое очевидное – выбор темы: деним. Изначально мы почти не употребляли слово «обыденный» даже в наших обсуждениях; вместо него предпочитали чуть более нейтральные «распространенный» и «повседневный». Впрочем, мы еще не знали, какие грани темы джинсов окажутся на первом плане. В зависимости от этнографического материала мы вполне могли сделать акцент на дизайнерских джинсах, разнообразии фасонов, вопросах стиля – короче говоря, на аспектах денима, которые были какими угодно, но не обыденными. Мы могли увидеть в джинсах свидетельство довлеющего конформизма, коммерческой хитрости или глобальной американизации. Исходным основанием выбора денима как предмета стало общее наблюдение об исследованиях одежды и моды: чем реже люди носят тот или иной тип одежды, тем чаще о нем пишут. Публикуются тонны статей о дизайнерах и подиумах, посвященных вещам, которые вы вряд ли встретите за пределами медиа. Собственно дениму посвящено на удивление мало публикаций, хотя именно он составляет основную часть того, что большинство людей носят изо дня в день.</p>
   <p>Чтобы приблизительно оценить масштаб и охват феномена денима, мы начали прикидывать долю людей в джинсах в каждой посещаемой стране: становились на углу улицы и отмечали, что носили первые сто прохожих. Мы обнаружили, что в большинстве стран (кроме Южной Азии и Китая) в любой день примерно половина населения носит деним. Коммерческие исследования показывают, что в мире люди носят джинсы в среднем 3,5 дня в неделю (Global Lifestyle Monitor 2008); максимальная частота в Германии, где джинсы носят 5,2 дня в неделю (а среднее число пар на человека – 8,6). Во всем мире более шести из десяти потребителей (62%) говорят, что им нравится носить джинсы; самый высокий показатель – в Бразилии (72%). Для сравнения, в Индии лишь 27% заявляют, что любят носить джинсы. Согласно недавнему глобальному опросу, 31% опрошенных в странах от США и России до Кореи и Южной Африки владеют тремя-четырьмя парами джинсов; 29% имеют от пяти до десяти пар (Synovate 2008). В Бразилии 14% респондентов имеют десять и более пар, а 40% – от пяти до десяти. Доля людей, не имеющих джинсов вовсе, сравнительно невелика: например, в России без джинсов обходятся 13%, хотя в Малайзии эта цифра достигает 29%. Полагаем, что подобные коммерческие исследования не до конца учитывают огромные сельские районы Китая и Южной Азии, но помимо этого термин «глобальный» представляется вполне оправданным.</p>
   <p>Статистические данные подкрепляют мысль о всемирном распространении джинсов, но сами по себе не объясняют ее. Мы начали собственный проект публикацией «Манифеста к изучению денима» (Miller &amp; Woodward 2007), а затем создали Global Denim Project, у которого появился собственный сайт (<emphasis>www.ucl.ac.uk/global-denim-project</emphasis>) и несколько связанных публикаций (Miller &amp; Woodward 2011; Woodward &amp; Miller 2011). Проект был задуман для того, чтобы на материале денима обсудить вопросы глобализации и локальных различий, а также понять, как социальная наука может изучать специфические местные культурные формы и одновременно иметь дело с вещами, которые распространены во всем мире. Исследования присоединившихся к нам коллег уже дали предварительные ответы на более общий вопрос, почему люди носят джинсы.</p>
   <p>Другие работы охватывают темы, отличные от рассматриваемых в этой монографии, – историю денима, его производство и продажу (например, Chakravarti 2011; Comstock 2011; Pinheiro 2011; Wilkinson-Weber 2011). Эта книга сосредоточена на этнографии обладания и ношения джинсов. И все же центральный вопрос, стоящий за всеми упомянутыми, остается прежним: почему именно джинсы? Для многих естественным будет обратиться к историческому генезису. Действительно, значительная часть литературы о дениме и джинсах относится к области истории (и нередко популярной истории). Сюда входят история индиго и, собственно, тканого денима. В ряде работ прослеживается, как происхождение синего цвета денима связано с простой случайностью: растительный краситель индиго фиксирует цвет на ткани без протравы, то есть без вещества, с помощью которого красители закрепляются на ткани. Именно это сделало индиго одной из ключевых сельскохозяйственных культур с древних времен вплоть до колониальной эпохи (Balfour-Paul 1998; Taussig 2008). Не менее основательно изучена история хлопка, которая вместе с историей индиго позволяет понять многие аспекты истории человечества – от глобальной политэкономической эволюции до моды и стиля в разные периоды практически в любой части света (Riello &amp; Parthasarathi 2009; South Carolina Cotton Museum 2007). Наконец, к сегодняшнему дню сформировалось и устоявшееся представление об истории джинсов – от патентования заклепок Ливаем Страуссом до образов Джеймса Дина, Мэрилин Монро и Джона Уэйна (см.: Sullivan 2006).</p>
   <p>Однако объяснительная сила исторического исследования ограниченна, когда речь идет о современном феномене. Существуют многочисленные продукты и практики с долгой историей – от керамики до птицеводства, – но это вовсе не гарантирует, что сегодня они столь же распространены, как и в доиндустриальные или докапиталистические эпохи. Бывали периоды, когда индиго не занимал видного места в текстильном производстве, а синие джинсы появились уже в конце XIX века. Следовательно, популярность джинсов как современной глобальной формы должна объясняться иными факторами. В социальных науках стало обычным объяснять распространение глобальных товаров утверждением, будто капитализм склоняет людей выбирать все, что способствует максимизации прибыли. Но с коммерческой точки зрения, хотя фирмы и зарабатывают на джинсах, куда больше денег они получили бы от одежды, которая каждый год выходит из моды, реже носится и заметнее меняется со временем. Компании извлекают прибыль из джинсов, но нет оснований полагать, что капитализм как экономическая система благоприятствует именно им; скорее наоборот. Поэтому очевидные объяснения – история джинсов или их коммерческая ценность – недостаточны, если мы хотим понять, почему сегодня деним все больше и больше доминирует на рынке.</p>
   <p>Global Denim Project нацелен на пересмотр этих подходов: мы критикуем ряд исторических построений (Comstock 2011), но прежде всего подходим к теме этнографически – так, чтобы деним не сводился к глобальной гомогенизации или конформизму. У каждого региона – от Бразилии (Mizrahi 2011), Китая (McDonald 2011) и Англии (Woodward 2011) до Германии (Ege 2011), Индии (Miller 2011) и Италии (Sassatelli 2011) – есть собственная локальная конфигурация причин, почему люди носят или не носят джинсы. Существуют и более частные сюжеты – производство (Chakravarti 2011), стилизация (Keet 2011), маркетинг (Wilkinson-Weber 2011), ретейл (Pinheiro 2011) и даже переработка (Olesen 2011). Цель Global Denim Project состояла в том, чтобы и признать важность этих конкретных исследований, и выйти за их пределы, поставив более общие вопросы. Есть и свойства, специфичные именно для денима. Например, по мере ношения он смягчается – процесс, впоследствии имитированный в производстве различными процедурами состаривания (Miller 2009a). Обычно материальные свойства денима анализируют в рамках текстильной технологии и химии красителей, рассматривая характеристики самой ткани (Tarhan &amp; Sarsiisik 2009; Chowdhary 2002). Однако материальные свойства редко исследуют в связке с их социальными следствиями. Так, изучение свойств индиго как красителя и особенностей ткачества денима, определяющих, как ткань смягчается и выцветает, помогает понять, каким образом джинсы «персонифицируются», принимая форму тела конкретного носителя.</p>
   <p>Мы пришли к выводу, что неслучайно именно джинсы люди считают вещью, которая куда сильнее других предметов одежды становится интимной и личной по мере того, как ткань смягчается и подстраивается под конкретное тело. Ношение этого всемирно распространенного предмета одежды неслучайно воспринимается как лучший способ представить себя гражданином мира. Живя с возрастающим ощущением грандиозности и порой чуждости мира, люди хотят заявить о своей принадлежности к нему, но боятся утратить индивидуальность. В этом смысле ценным может оказаться один предмет одежды, одновременно крайне личный и крайне распространенный. Ношение джинсов становится способом разрешить это противоречие – быть одновременно и собой, и частью глобального мира. Парадоксально, но мы обнаружили, что джинсы отзываются на тот академический идеал, с которого мы начинали: связать воедино обобщения философии и конкретность и разнообразие повседневного. Нам удалось ввести в одно уравнение и Ливая Страусса, и Леви-Стросса.</p>
   <p>Global Denim Project оказался весьма успешным проектом открытого типа, объединяющим разнородные исследования: и узкоспециальные, и посвященные джинсам как глобальному феномену (Miller &amp; Woodward 2011; Woodward &amp; Miller 2011). Проект далек от завершения, и мы надеемся, что в ближайшие годы появится еще множество работ, затрагивающих как локальные, так и глобальные сюжеты, связанные с джинсами. Но у нас были основания приблизить тему к дому. Отчасти выбор предмета вырос из наших исследований в Англии. Вудворд защитила диссертацию (впоследствии изданную в виде монографии) о том, как женщины выбирают, что надеть, и пришла к выводу: деним представляет в гардеробе дефолтный режим, ключевой для понимания выбора одежды в целом (Woodward 2007). В результате тщательного этнографического исследования стало понятно, что именно джинсы выступают вещью, которая для многих женщин становится мостом между привычной одеждой (ее всегда можно без колебаний надеть) и непривычной (требуется осознанное усилие), поскольку, по их мнению, деним можно комбинировать с разными предметами одежды. С помощью денима можно создать как повседневный, так и нарядный образ. Миллер, исследовавший вместе с Кларк процесс приобретения одежды, утверждал, что начинать разговор о теории моды следует не с творчества дизайнеров, а с чувства тревоги, которое испытывает множество людей, принимая решение о том, что надеть (Clarke &amp; Miller 2002). Вот почему, расширяя горизонты через Global Denim Project, мы одновременно стремились углубиться в тему и посвятили целое этнографическое исследование джинсам, не выходя за пределы одной территории. Так возникла идея лондонского исследования.</p>
   <subtitle>Аргументация</subtitle>
   <p>Начиная работу над книгой, мы буквально прочно стояли на земле: ведь приходилось беспрестанно ходить вверх-вниз по трем улицам Северного Лондона. Структура книги отражает путь к теории обыденного, обозначенной как конечная цель. Первая глава посвящена этнографии ношения джинсов. Во время каждого интервью мы просили людей рассказать свою биографию через джинсы, а также описать текущие практики ношения. В соответствии с этнографической традицией рассказанное помещалось в более широкий контекст их жизни – работы, отношений и, например, восприятия собственного тела. Следующие три главы, демонстрирующие этнографический подход, рассматривают деним как предмет одежды, отношения людей со своими джинсами, а также траекторию изменений этих отношений на протяжении всей жизни. Среди прочего мы уделяем внимание связям между ношением джинсов, поколениями и этапами жизни респондентов. Затем перспектива расширяется до уровня домохозяйства и роли денима в посредничестве между людьми и конструировании их отношений: между партнерами, друзьями, а также родителями и детьми. Этот раздел завершается главой, посвященной покупке джинсов. В ней также рассказывается, как с их помощью люди упорядочивают и организуют разные аспекты своей жизни. Здесь же обсуждается порой напряженное отношение к моде, показывающее, что джинсы могут одновременно считаться всегда модными, принадлежать моде конкретной эпохи и быть антимодными.</p>
   <p>Следующий раздел сосредоточен на дениме и обыденном: мы начинаем теоретизировать самый распространенный мотив выбора денима – комфорт. Углубляясь в семантику и употребление слова «комфорт», мы показываем, как оно связывает многие ключевые вопросы современной жизни. Сквозь призму комфорта исследуется, почему вопреки общему предположению, будто люди стремятся вырваться из обыденности и стать в чем-то исключительными, наши данные выявляют противоположную тенденцию: многие стараются быть менее заметными и добиваются того, чтобы их воспринимали как обычных. Нам нужно понять, зачем людям культивировать искусство быть обыденными. Исследование начинается с группы, в отношении которой это объяснение понять проще всего: отдельная глава посвящена иммигрантам. Затем, изложив некоторые исходные основания, мы переходим к философскому рассмотрению роли обыденного в представлении о человечестве в целом. Это подводит к разделу, в котором показано, каковы последствия стремления стать обыденным и почему в XXI веке обыденность обрела беспрецедентное значение в самоопределении людей.</p>
   <p>На этом этапе мы временно оставляем этнографические находки и обращаемся к долгосрочным тенденциям и дебатам в социальных науках, в первую очередь в антропологии и социологии. В академическом мире сложилось множество подходов, которые подводят к рассмотрению обыденного с разными импликациями и разнопорядковыми выводами. Наша задача – связать понятие обыденного, восходящее из «приземленных» исследований денима, с понятиями, нисходящими из теории социальных наук. В главе 7 утверждается, что деним бросает вызов не только антропологическому пониманию общества, но и представлениям о его воспроизводстве во времени. Говоря конкретнее, здесь показано, как фокус на обыденном ставит под вопрос принцип нормативности, фундаментальный в антропологии. В заключительной главе мы обращаемся к социологии, прослеживая, как постепенная легитимация повседневности в качестве объекта исследования сместила фокус к практическому сознанию и ежедневным практикам и тем самым открыла путь к изучению материальной культуры того типа, который представлен в этой книге.</p>
   <subtitle>Контекст исследования</subtitle>
   <p>Акцент на обыденном закономерен: он обусловлен как выбором темы – джинсы сами по себе повседневная вещь, – так и местом проведения полевого исследования. Изначально он не казался нам принципиальным и в значительной степени диктовался логистикой. Мы жили в двух весьма отдаленных друг от друга районах Лондона и нуждались в месте, одинаково удобном для нас по транспортной доступности. Мы также хотели избежать крайне богатых и крайне бедных районов. Определив примерный периметр, мы обнаружили удобный кластер из трех связанных между собой улиц. Оказалось, что они представляли собой довольно однородный тип застройки, тогда как Миллер в своих предыдущих лондонских этнографических исследованиях сознательно стремился к смешанным типам жилья (Miller 1998; Miller 2008).</p>
   <p>Два года спустя эти улицы едва ли возможно увидеть иначе, чем сквозь призму почти поразительной обыденности. Помимо небольшого квартирного комплекса на одном углу и магазина на другом, улицы состоят из одинаковых примыкающих друг к другу домов без единого двухквартирного дома. Здесь нет ни паба, ни церкви – ничего, что нарушало бы равномерность застройки. Среди домов есть и относительно облагороженные, и более запущенные, с облупившейся краской на окнах и разросшимся палисадником. Многие жители полностью или частично превратили палисадники в мощеные площадки, чтобы парковать машину на собственной территории, но у большинства из них все же есть какой-то сад, и, как правило, он ухожен. Летом изобилуют розы и типичные для Британии однолетники – петунии и лобелии, а также привычные многолетники – камелии и азалии. У большинства домов есть живые изгороди, но они довольно низкие, так что немногие дома скрыты от посторонних глаз.</p>
   <p>Это «правильные» улицы: они просматриваются от одного конца до другого, и почти всегда кто-то попадается на глаза. Дети играют на тротуарах в сравнительной безопасности, поскольку это изолированное место, которое никуда особенно не ведет. Водители не используют улицы для объезда, чтобы срезать путь и избежать пробок или светофоров. Нигде нет бесплатных общественных парковочных мест. Одна из самых привычных картин – водители-ученики с инструкторами: похоже, это идеальное место для спокойного знакомства с вождением. У большинства домов есть маленькие прихожие с двустворчатыми дверями, где хозяева хранят резиновые сапоги и другую обувь. Некоторые фасады отделаны штукатуркой с каменной крошкой. Люди, кажется, кивают друг другу и иной раз здороваются, но долгие беседы между соседями – редкость.</p>
   <p>К моменту завершения полевой работы мы стали называть этот район молчаливым сообществом. Причиной тому послужили летние наблюдения за палисадниками: канны здесь встречаются заметно чаще, чем обычно в Англии, и располагаются не случайно. Они как будто образуют скопления у некоторых групп домов. Мы провели более систематический осмотр фасадов и отметили, что и другие элементы, скажем, сигнализация, явно распределены не случайно – они группируются примерно тем же образом. Мы пришли к выводу, что подобный эффект эмоционального заражения, по всей видимости, типичен для современных жилых районов. Дело не в том, что соседи много разговаривают друг с другом. Респонденты признаются, что обычно все общение сводится к дружелюбному, но поверхностному приветствию. При этом они краем глаза следят за поведением соседей, пусть и молча. И если те меняют газон на плитку или устанавливают прихожую, это влияет на вероятность того, что они поступят схожим образом. «Не отставать от Джонсонов» в данном случае вопрос не статуса, а уважения к разумным решениям и поддержания соседского единообразия (ср. McCracken 1989).</p>
   <p>В одном из разговоров участник исследования прямо сформулировал это следующим образом: «Мне кажется, тут есть негласный дух общности: люди толком не разговаривают друг с другом, но замечают, что делают и о чем думают остальные». Отсюда и «молчаливое сообщество»: место, где от людей ожидают, что они узнают и приветствуют соседей, но вовсе не обязаны по-настоящему их знать. Привычка соседей присматривать за улицей помогает восприятию района как относительно безопасного и спокойного. Удивительно, но у многих домов нет звонков, и почти ни у кого нет домофона. На большинстве входных дверей сделаны вставки с имитацией витража. Явных знаков идентичности немного: изредка встречаются дома с английским флагом, еще реже – с религиозной символикой (ислам или индуизм). Единственные заметные домашние атрибуты – таблички на крыльце или на передних окнах с шутками о доминировании женщин, например: «Мужское логово, пока жена не вернется домой».</p>
   <p>Хотя здесь можно встретить и садовых гномов, и даже геральдических животных, сами улицы настолько лишены каких-либо признаков подлинного богатства, что не возникает ощущения, будто подобные украшения сочтут вульгарными. Вульгарность подразумевает стремление выделиться или стать выше своего положения, а любой, кто, живя в этом районе, будет демонстрировать хоть каплю «крутости», уедет отсюда как можно быстрее, что проявляется и в жилищных практиках: лишь 3% участников исследования жили в съемном жилье, деля дом или квартиру с друзьями, – необычно низкая доля для Лондона. Напротив, 80% жили с семьей (и из них всего 4% только с партнером). Возраст варьируется от семнадцати-девятнадцати до восьмидесяти и старше. Наибольшая группа наших собеседников (28%) – люди сорока – сорока девяти лет; почти столько же (25%) – в возрасте от шестнадцати до двадцати; старше пятидесяти только 19% опрошенных. Разумеется, статистика учитывает тех, кто согласился на интервью, а не все население трех улиц. Та же особенность присуща и гендерному распределению информантов: 64% опрошенных – женщины, они чаще соглашались участвовать в исследовании.</p>
   <p>Многие из молодых участников интервью продолжают жить с родителями. У нас сложилось впечатление, что даже подростки не стали бы здесь хулиганить – тут просто не на кого производить впечатление нарушающей нормы бравадой. Вместо этого люди обустраиваются во внутренних пространствах, которые куда разнообразнее фасадов. Мы встречали и эстетичный минимализм почти без личных вещей и декора, и минимализм бедности, но чаще всего сочетание подчеркнутой респектабельности с непринужденным беспорядком. Гостиные нередко организованы вокруг постоянно включенного большого телевизора с плоским экраном. Эта обыденность может доводить некоторых молодых людей до белого каления, пока они выжидают момент съехать, но, вероятно, именно она притягивает семьи иммигрантов: район представляется им идеальным, безопасным и надежным местом для того, чтобы пустить корни рядом с исконными семьями (а те в ответ на появление новичков вывешивают в палисадниках английские флаги).</p>
   <p>Мы начали полевую работу с того, что разнесли листовки, сообщающие о проекте, по всем трем улицам, а затем стали обходить дома, договариваясь об интервью в более удобное время. Основная работа пришлась на лето 2007 и 2008 годов. Летом люди казались дружелюбнее, да и нам попросту было легче стоять на улице, когда нас не пускали внутрь. Многие отказывались, кое-кто хотел побеседовать сразу же. К некоторым – особенно к мужчинам, менее расположенным обсуждать одежду, чем женщины, – приходилось приходить несколько раз. В итоге в исследовании согласились участвовать немного меньше половины тех, кого мы приглашали. Это меньшая доля, чем в исследовании Миллера в южном Лондоне (Miller 2008), но деним менее привлекателен, чем его прежняя тема – утрата. Большинство интервью мы проводили вдвоем, часть – поодиночке. Нам повезло и с двумя стажерками, работавшими в разные годы: в первый год Алеся Крит, позднее ставшая аспиранткой кафедры антропологии Университетского колледжа Лондона, а во второй – Сабрина Миллер, племянница Дэнни, изучавшая антропологию в Калифорнии.</p>
   <p>В итоге мы насчитали шестьдесят семь человек, которых относим к информантам. Из них 58% родились в Соединенном Королевстве, хотя белыми британцами являются лишь 42%: родители многих информантов, родившихся в стране, изначально были иммигрантами. 34% родились в Лондоне, причем примерно половина из них коренные жители района. Чуть более четверти участников из семей южноазиатского происхождения, но это вовсе не означает однородности: среди них индийцы, приехавшие через Восточную Африку, пакистанцы, пенджабцы, бенгальцы; среди вероисповеданий – индуизм, ислам и сикхизм. Происхождение остальных демонстрирует широкий спектр: есть несколько человек из Восточной Европы и Западной Африки, а также по одному-двум из самых разных мест – Южной Америки, Карибского бассейна, Гонконга, Сомали, Кипра и т. п. Это означает, что почти две трети участников исследования – иммигранты первого или второго поколения, хотя многие из них, например из южноазиатских семей, родились уже в Британии. Таким образом, жители улиц варьируются от буквально родившихся здесь до тех, кто рассматривает это место как долгосрочное жилье, соответствующее их иммигрантскому статусу. Кроме того, встречаются и «транзитные» мигранты – например, молодые австралийцы, останавливающиеся здесь во время путешествия по Европе.</p>
   <p>Мы всегда начинали со стандартного опросника примерно на десять минут, который позволял собрать персональные сведения (возраст, пол, место рождения) и данные о джинсах – например, сколько пар есть у участника. Опросник был полезен прежде всего тем, что помогал людям расслабиться и давал исходную информацию для дальнейшей беседы. Затем мы просили информанта рассказать свою биографию сквозь призму ношения джинсов. Этот прием обычно располагал людей к разговору и, что важно, помогал понять, как складывались их отношения с одеждой. Стремясь придать исследованию более этнографический характер, мы старались, где было возможно, включать в выборку нескольких человек из одного и того же домохозяйства, поскольку на целевых улицах нередко оказывались дома, принадлежавшие родственникам. Благодаря этому часто появлялись поводы вернуться или хотя бы перекинуться парой слов на улице, так что наше представление об информантах не сводилось к одному интервью. Во многих случаях участие действительно ограничивалось одной беседой. Однако поскольку она проходила дома, мы получали информацию сверх интервью (Hockey 2002): из разговоров вокруг формальной части, по виду интерьеров и из общения с другими членами семьи, присутствовавшими при беседе. «Этнографическое» измерение обеспечивалось не только контекстом домашнего пространства и семейной жизни, но и самим нашим присутствием: два лета подряд мы ежедневно ходили по этим улицам, что помогло острее почувствовать место. Мы нередко сталкивались с участниками исследования на улице и становились для них относительно привычными фигурами, так что могли даже остановиться и перекинуться парой слов.</p>
   <p>В проекте участвовали семьи, прожившие здесь или поблизости всю жизнь. По их свидетельствам, район изначально представлял собой муниципальную застройку конца Второй мировой войны. В словах респондентов звучит ностальгия по как будто бы большей дружелюбности района в то время – с огородными участками поблизости и сильным чувством соседства. Иногда упадок соседства связывают с ростом доли иммигрантских семей, но в основном люди относятся к нарастающему космополитизму достаточно спокойно либо нарочно говорят что-то хорошее в адрес семей иммигрантов. В нынешнем «молчаливом сообществе» видно совсем немного свидетельств утраченного духа соседства. Единственное событие, которое вспомнило немало людей, – публичное празднование юбилея королевы: муниципалитет согласился перекрыть оба въезда, чтобы исключить автомобильное движение, и в тот памятный день на улицах поставили батуты и раздавали капкейки.</p>
   <p>Сегодня район сохраняет следы муниципальной застройки: среди участников исследования были те, кто до сих пор снимает жилье у местного совета или в жилищных ассоциациях. Но заметно выросла доля частной аренды и недвижимости. В одной части района ощутимее присутствие выходцев из Южной Азии: чаще двери открывали люди, не говорившие по-английски. Если жители улицы и знакомы друг с другом, то почти всегда через детей, которые ходят в одну начальную школу или играют в футбол перед домом; район явно предпочитают семьи с маленькими детьми – здесь тихо и безопасно. Если говорить о «типичной» занятости, то это работа продавцом в одном из крупных торговых центров поблизости. Также встречаются учителя, сотрудники школьных столовых, полицейские, дизайнеры, исследователи, но чаще всего представители рабочего класса: строители и офисный персонал. Большинство семей иммигрантского происхождения сосредоточены на том, чтобы дети получили университетское образование, и в основном им это удается. Но есть и транзитные мигранты – например, приезжие из Восточной Европы в поисках сезонной работы. Цены на дома здесь заметно, хотя и не кардинально, ниже средних по Лондону.</p>
   <p>Некоторые не согласны с распространенной ностальгией по прошлому и утверждают, что район, если уж на то пошло, стал дружелюбнее и безопаснее, чем был. Порой вспоминают одну-две «проблемные» семьи, но в основном в прошедшем времени. «Молчаливое сообщество», возможно, отражает постепенный рост доходов, связанное с ним накопление имущества и ослабление жестких классовых границ. Пожалуй, самым неожиданным наблюдением можно назвать провинциализм некоторых семей, живущих здесь с момента заселения улиц: для них любая вылазка дальше местного паба все еще ощущается как приключение; они говорят «ехать в Лондон», имея в виду центр города. Но, помимо нескольких прихожан одной и той же церкви, даже эти семьи не образуют сколько-нибудь сплоченного сообщества.</p>
   <p>Люди сетуют на отсутствие паба или иного центра публичной жизни. Если и есть тенденция, которую оценивают особенно отрицательно, то это рост числа домов, покупаемых специально под сдачу. Считается, что они притягивают людей, не заинтересованных в развитии района. В целом же это место, где люди предпочитают держаться особняком, и дружелюбной улыбки здесь вполне достаточно. Считается, как и везде, что не следует провоцировать воровство, а сами кражи здесь скорее случайные, нежели систематические. Пожилые – а их немало – кажутся особенно уязвимыми. И все же на практике нас удивило, что многие на весь день оставляют дома пустыми с открытыми окнами. Мы можем подтвердить общий консенсус: это вполне приятный район.</p>
   <p>Завершая вводную главу описанием контекста, мы тем самым фиксируем, что исследование по своей сути этнографично. Описав собранный материал и проанализировав его, мы выдвинем ряд радикальных тезисов, в частности, что синие джинсы (как следует из названия книги) воплощают стремление к обыденности. Однако с самого начала важно оговорить: этнография всегда должна осторожно относиться к обобщениям. Мы изучали джинсы на трех улицах и не знаем, насколько они типичны для Лондона. Более того, как только что было показано, у них есть целый ряд весьма специфичных характеристик, как и у любых других трех улиц в любой другой части города. В этом смысле совокупность объектов, которые изучает этнография, нельзя смешивать с понятием выборки в естественных науках. Мы не предполагаем, что обыденное играет ту же роль в других частях Соединенного Королевства или в других странах. Напротив, материалы Global Denim Project показывают совершенно разное значение джинсов в разных регионах мира. Ничто из этого, однако, не умаляет нашего убеждения, что все обнаруженное на конкретных трех улицах имеет большое значение для осмысления базовых понятий социальных наук. Следовательно, обобщения в главах 7 и 8 – это обобщения, которые делаются в рамках социальных наук, а не наук естественных: они носят философский характер и не сводятся к эмпирическим утверждениям о том, как обстоят дела с джинсами во всем мире, что является предметом сравнительной антропологии и дальнейших исследований.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 1</p>
    <p><emphasis>Жизнь</emphasis></p>
   </title>
   <p>Если бы мы просто подходили к людям и просили рассказать их о джинсах, то, вероятно, отклик был бы вялым. Возможно, те, кто особенно внимательно относится к одежде или следит за модой, с энтузиазмом ухватились бы за шанс обстоятельно обсудить свой гардероб или взгляды на стиль и моду. Но все остальные, особенно мужчины, почувствовали бы себя скованно и неестественно, предпочитая воспринимать одежду как то, что просто носят, а не как тему для разговора. Быть может, некоторым пожилым мужчинам никогда прежде не предлагали обсудить одежду, а уж тем более джинсы. И действительно, фокус на дениме кажется необычным уже потому, что джинсы заурядны и вездесущи. По сравнению с более индивидуальной или «особой» одеждой деним выглядит откровенно неинтересной темой. Кажется, само собой разумеется, почему люди носят эту одежду. У нас сложилось такое впечатление: большинство участников проекта едва ли думали о своих нынешних джинсах хотя бы еще раз после первоначального решения о покупке.</p>
   <p>И все же один из посылов книги заключается в том, что отсутствие вербализованных дискурсов о джинсах вовсе не означает их незначительности. Напротив, мы воспитаны на работах Бурдьё и полагаем, что повседневные и вездесущие объекты, ставшие для нас «второй натурой», оказываются значимее вещей, важность которых мы постоянно осознаем (Bourdieu 1972). Слабо отдавая себе отчет в этих материальных фреймах (Гофман 2004), мы менее склонны оспаривать их роль в структурировании нашей жизни и ожиданий. Это утверждение заметно отличается от теоретических идей, характерных для социальных наук, восходящих, в частности, к Рикеру (Ricoeur 1987) и развиваемых позднее Лоулером (Lawler 2002). В соответствии с ними рассказывание жизни – неотъемлемая часть ее осмысления, и подобные нарративы играют важнейшую роль в процессе придания смысла собственному опыту. Как отмечала Вудворд, подобные представления недооценивают, насколько отношения людей с одеждой на протяжении жизненного пути во многом можно назвать воплощенными и материальными, и потому их сложно вербализировать (Woodward 2010). Особенно ярко это проявляется в случае джинсов – вещи, воспринимаемой как должное, чье присутствие не требует слов.</p>
   <p>Вот почему первые интервью начинались не с разговоров о джинсах, а со сжатого, но широкого по охвату рассказа о самом человеке. Неудивительно, что на это большинство охотно откликалось: в повседневной жизни у людей редко находится собеседник, готовый терпеливо их слушать, не говоря уже о том, чтобы постоянно побуждать продолжать рассказ. При этом мы мягко направляли повествование к интересующим нас темам: общей истории отношений человека с одеждой и месту джинсов в ней. В итоге даже те, кто поначалу скептически заявлял, что у них нет времени, в конце концов получали удовольствие и подолгу беседовали с нами.</p>
   <p>В процессе полевой работы все яснее становилось, что чередование разговора о биографии с более конкретным разговором об одежде и джинсах как будто естественнее резонирует с информантами. Даже вне контекста интервью стиль одежды становится способом, которым люди отмечают для себя отдельные периоды и эпизоды собственной жизни. В результате нарративного поворота усилился интерес к биографиям, помещенным в более широкий социальный контекст (Gullestad 1996; Allan &amp; Jones 2003; Gilleard &amp; Higgs 2005). Разумеется, одежда не единственный материальный маркер, играющий здесь очевидную роль (см. об автобиографии и вещах шире: Hoskins 1998; Löfgren 1994), но, вероятно, самый важный. Достаточно вспомнить, как мы обращаем внимание на стиль одежды, чтобы примерно датировать семейную фотографию или контекстуализировать фильм. Особые отношения одежды со временем во многом объясняются ее тесной связью с модой и темпоральностью стиля, что делает ее эффективным временным маркером. Постепенно мы выстроили технику интервью в соответствии с этой связью между одеждой и этапами жизни, и, похоже, она хорошо работала для информантов.</p>
   <p>Если внимательно прислушаться к подобным нарративам, становится ясно, что дело не ограничивается общим представлением об одежде как маркере дат и событий – простой подменой времени. Кроме того, учитывая, что речь идет о джинсах, рассказ редко сводился к тому, в какой мере люди чувствовали себя модными. Напротив, одежда здесь принимает более абстрактную, аналитическую роль: она выступает как общий индикатор того, что люди носили в определенный период. Как мы увидим, ключевой категорией, фиксирующей связь между биографией и одеждой, является понятие поколения, особенно для родившихся в Великобритании.</p>
   <subtitle>Мода, публичные нарративы и личная биография</subtitle>
   <p>Потенциальный резонанс между автобиографией и историей джинсов, в частности, хорошо иллюстрирует интервью с Эриком, которому сейчас за семьдесят: он вспоминал, как в середине 1940‑х годов получил пару джинсов от американского солдата. В то время появление джинсов в Соединенном Королевстве было тесно связано с присутствием американских военных, дислоцированных в Британии во время войны. Дело было не в том, что он искал чего-то особенно американского: Эрику нравилась мысль, что в джинсах он будет выглядеть по-другому. Со временем этот эффект стал чрезмерным, и он перестал носить джинсы, почувствовав, что они придают ему чудаковатой вид. Баланс по-прежнему важен для Эрика: и сегодня он старается выделяться, но не слишком сильно – например, надевая эксцентричные галстуки и, что примечательно, сознательно избегая джинсов в неформальных ситуациях, когда знает, что остальные будут в них. Итак, хотя этот подарок пришелся на время, когда джинсы стали появляться в Соединенном Королевстве, для него самого они были лишь мерилом отличия от сверстников. И если перевернуть рассуждение, становится понятно: какой бы личной ни была эта траектория, она все же формировалась под влиянием общественной реакции на джинсы в тот исторический момент. Еще яснее эта тенденция проявляется в истории другой нашей собеседницы: она рассказала о родственнице, которая в 1958 или 1959 году была одной из первых женщин в округе, решившихся надеть джинсы. Ее тут же избили за дерзость. В подобные моменты мысль о согласовании личного рассказа с публичной историей кажется особенно уместной.</p>
   <p>Куда более типично и куда менее драматично то, как преобладающие стили и мода служат удобной опорой для структурирования автобиографии. Сьюзен родилась и выросла в этом районе Лондона, в основном работала в ретейле, сейчас живет с мужем и свекровью. Впервые она надела джинсы в середине 1960‑х годов в подростковом возрасте. Женщина рассказывает о детстве, пришедшемся на 1950‑е годы: «Мама никогда не разрешала мне носить брюки. Я всегда ходила в платьях. Она страшно хотела девочку и, когда я появилась, решила, что брюк у меня не будет». По словам Сьюзен, она стала одной из тех «девочек в отделанных оборками платьях с бантом на спине». Она говорит, что была одета так же, как все остальные. При этом ее братья, наоборот, носили джинсы. Респондентка помнит, как старший брат в одиннадцать лет «до отчаяния хотел джинсы. Помню, как у него появилась пара, и он носил ее с тем самым „змеиным“ ремнем… Так тогда ходили все мальчишки». Это было в середине – конце 1950‑х, «когда только начиналась эпоха рок-н-ролла». Даже сегодня джинсы возвращают ей чувство подъема, относящегося к поре, которую мы ретроспективно считаем началом современной поп-культуры.</p>
   <p>Воспоминания Сьюзен в основном связаны с предметами одежды, бывшими в моде в тот или иной момент. Когда она впервые надела джинсы, «они как раз были в моде». До этого она носила стрейч-брюки, потому что «джинсы поначалу не были особенно модными. Лишь к концу поздних шестидесятых джинсы стали модными и для девушек». Ее первая пара была синей, хотя «мода меняется так быстро, правда? Сначала они были синие, но, может, уже через год стали другого цвета».</p>
   <p>Отношение Сьюзен к джинсам можно сформулировать как стремление соответствовать моде: «Знаете, джинсы были тем, что носили все люди. Когда ты подросток, ты носишь то, что носят все остальные… вот я и носила джинсы». Мода диктовала не только что носить, но и как и когда. Джинсы стали повседневной одеждой; «когда мы шли куда-то… мы наряжались и надевали платья. Ты девушка, и ты должна быть при параде». Источниками знаний о моде оказывались культовые фильмы 1950‑х или 1970‑х годов и Твигги, знаковая модель 1960‑х. Постепенно стало понятно, что Сьюзен важно было вписываться в общество, а мода служила главным объяснением и оправданием ее выбора одежды. Сьюзен воплощает классическую амбивалентность моды, о которой еще в 1904 году писал Георг Зиммель (Зиммель 1996): напряжение между желанием выделиться и желанием слиться с другими, между стремлением быть замеченным и стремлением носить то же, что и все. Сьюзен вспоминает, что в юности была любительницей покрасоваться и, нарядившись на выход, хотела, чтобы на нее смотрели и восхищались, когда она входит в комнату. При этом она точно следует нормам заданного стиля и старается носить то же, что и остальные. В способности помочь человеку одновременно выделиться и слиться джинсы идут еще дальше, чем другая одежда: маркируют принадлежность к моде и при этом остаются предметом одежды, к которому Сьюзен, по ее собственному выражению, безразлична. Для нее джинсы – форма отказа от моды, позволяющая не привлекать внимания. Эта тема будет развиваться на протяжении всей книги.</p>
   <p>Одежда Сьюзен отражает разные периоды ее жизни. В подростковом возрасте и в двадцать лет для нее первостепенным было безоговорочное желание следовать моде. Значимый поворот произошел, когда Сьюзен вышла замуж в 1970 году и через три года родила сына. Сначала она по-прежнему носила юбки, а джинсы оставляла для неформальных случаев, но потом перестала ходить на дискотеки и увлеклась ездой на велосипеде и кемпингом. В этот момент джинсы стали базовой одеждой, в которой она проводила большую часть времени. К 1980‑м годам Сьюзен совсем перестала носить юбки. Теперь она рассматривала джинсы как практичную вещь, подходящую для ее насыщенной жизни и идеальную для случаев, когда женщине было все равно, как выглядеть. В 1990‑х годах, однако, она перестала носить деним и перешла на брюки из хлопкового твила, но объяснить эту перемену не может ничем иным, кроме удобства и привычки.</p>
   <p>В жизни Сьюзен не было периода, когда она считала бы джинсы чем-то особенно важным для себя (что характерно и для многих других интервьюируемых). Значение имели мода, разные занятия в ее жизни (например, пойти на дискотеку), а джинсы появлялись в ее рассказе для того, чтобы объяснить, почему какие-то вещи перестали почти или совсем привлекать внимание или значить меньше, чем прежде. В рассказе Сьюзен джинсы фигурируют, чтобы продемонстрировать отказ от привязанности к моде и переключение на простую повседневную одежду. Они вышли на первый план, когда с появлением мужа и ребенка героиня нашего рассказа почувствовала изменение приоритетов. Однако, если проанализировать рассказ информантки, можно утверждать прямо противоположное: именно джинсы сыграли ключевую роль в способности осуществить эти трансформации. Они стали инструментом, с помощью которого Сьюзен могла выйти из модных циклов или стать безразличной к одежде, оставаясь, разумеется, одетой. Так что в каком-то смысле чем меньше джинсы значили как элемент моды, тем больше они значили как инструмент повседневной сарториальной практики: позволяли смешаться с окружением, быть незаметной и не заботиться о внешнем виде, или, по крайней мере, выглядеть так, словно ей все равно.</p>
   <p>И снова мы видим соответствие между ролью джинсов в нарративах участников исследования и их историями. Если бы мы настаивали на том, чтобы джинсы заняли центральное место в их историях, это выглядело бы неестественно и неловко. Напротив, принятие этого предмета одежды как фона или контекста для обсуждения моды, кажется, отражает опыт и в конечном счете подлинную значимость джинсов.</p>
   <p>Часто между мужчинами и женщинами можно заметить различие в том, как соотносятся одежда и периоды жизни. Именно потому, что в рассказе Тома нет явной связи с модой, о которой говорит Сьюзен, для него джинсы – не просто «противоположность» моде; это означает, что его связь с самими джинсами более позитивна и различима, чем у Сьюзен. Том родом с севера Англии, но последние пятнадцать лет живет в Лондоне. Он работает учителем, живет с женой и маленькой дочерью и носит джинсы с четырнадцати лет. Хотя его родители никогда не носили джинсы, мать покупала их мальчику. Надев джинсы впервые, Том почувствовал, что ему нравится, потому что они выглядят модно. Джинсы отличались от школьных брюк и были тем, «что тогда носили все». Позже он уточнил свою позицию, говоря, что не был модником в том смысле, что не следовал трендам. При этом он отмечает: «…в то время никто ничего другого не носил… все носили джинсы». У Тома, как и у многих информантов мужского пола, амбивалентность по отношению к джинсам имеет несколько иной характер, чем у Сьюзен. Его меньше заботили отношения с модой. Для Тома, типичного мальчика-подростка, первоочередной задачей было просто вписываться в окружение. Мать покупала ему Levi’s, и долгое время он надевал их по привычке. Он носил клеш, а потом джинсы прямого кроя, «самого обычного» стиля.</p>
   <p>Том рассказывает, что любил джинсы и со временем начал воспринимать их более лично: «Я чувствовал, что они мои». Изначально на него влияли сверстники – все, кто их носил, – а также дядя на десять лет старше. Позже он выработал идентичность через бо́льшую индивидуальность в одежде. Он сместился от простого соответствия нормам к поиску собственной ниши: «Я всегда отставал от моды. В эпоху панка у меня были длинные волосы. В эпоху новых романтиков я носил гранж. Я всегда сильно отставал. Я не переживал из‑за внешнего вида».</p>
   <p>Хотя Том утверждает, что внешность ему безразлична, это безразличие относится, скорее, к одежде и внешнему виду других. Напротив, ему было важно, чтобы его джинсы соотносились с музыкальными вкусами – например, с любовью к Led Zeppelin, – даже если это выглядело анахронично: «Когда я учился в университете в восьмидесятых, сказать, что тебе нравится Pink Floyd, было неверным шагом. Все увлекались новыми романтиками. Pink Floyd определенно были не в тему». Точно так же его джинсы-клеш, которые казались уместными, когда он слушал такую музыку, явно вышли из моды: «Я носил клеш, пока надо мной не стали смеяться на улице… Помню, как ходил в университете в клеше, и какие-то местные ребята смеялись, когда я проходил мимо».</p>
   <p>Этот опыт, по-видимому, стал для него переломным. Том купил джинсы прямого кроя и перестал носить клеш. При этом тема джинсов явно вторична по отношению к его глубоким отношениям с музыкой. Он говорит, что хотел бы родиться на пятнадцать лет раньше: «Я не пытался выделяться нарочно. Я просто знал, какая музыка мне нравится».</p>
   <p>Представляется неверным рассматривать опыт Тома в координатах какого-то общего чувства моды. Постоянной остается его забота о том, чтобы вписываться в общество. Сначала это внутреннее противоречие выражалось желанием выглядеть подобающе для небольшой группы людей с похожими музыкальными вкусами; затем он все острее чувствовал расхождение между нею и всеми остальными, что в итоге вылилось в насмешки на улице – и в тот момент он вернулся к конформизму по отношению к более широкому кругу людей. Аналогичным образом, начав работать учителем, герой нашего рассказа стал носить вельветовые брюки вместо джинсов (на работе они запрещены). Причем Том охотно принял эти изменения, поскольку стал ощущать себя более взрослым. Перестав носить джинсы, он стал считать деним слишком жестким, а покрой джинсов – чрезмерно стесняющим тело. Теперь он носит только брюки-чинос.</p>
   <p>Если для Тома посредником между джинсами и определенным периодом жизни выступает музыка, то для большинства участников интервью таким посредником служит, скорее, широкое и размытое общее чувство моды. Иными словами, они не выстраивают специфические связи с джинсами. Гораздо чаще прошлое вспоминается как возрастной диапазон, ассоциирующийся с тем или иным десятилетием. Том рассказывает, что он, как и многие другие, носил клеш в 1970‑х годах или карго – свободные хлопковые брюки в военном стиле с большими карманами – в 1990‑х. Подобным же образом он структурирует и свои музыкальные воспоминания – по десятилетиям; другие информанты столь же естественно выстраивают свои сарториальные биографии с точки зрения модной одежды 1960‑х или 1990‑х годов.</p>
   <p>Если обобщить информацию, полученную от Тома и многих других участников интервью, можно сказать, что джинсы включаются в нарративы, построенные на общем соответствии (а порой и несоответствии) смене стилей во времени. Ключевое понятие здесь – поколение. Вокруг него не стихает широкая академическая дискуссия: например, Аллан и Джонс предпочитают термин «когорта» (cohort), поскольку понятие поколения связано с родством (Allan &amp; Jones 2003). Однако с использованием термина «когорты» возникают свои трудности, к тому же это менее употребляемое слово. Как принято в этнографии, мы включаем в поколение не только всех родившихся примерно в одно время, но и людей со схожими привязанностями и коллективной памятью, особенно в отношении музыки и одежды (см. также: Corsten 1999). Речь идет не просто о стилях: важно, как люди вели себя, существенны и более широкие социальные изменения и устремления. Именно это позволяет Тому считать, что по-настоящему он принадлежит скорее к другому поколению, нежели к тому, к которому относится биографически. Важно не то, что опрошенные нами люди непременно носили одинаковую одежду в одно и то же время, а то, что у них был общий референт – понимание нормы, характерной для того или иного периода.</p>
   <subtitle>Кризис и консерватизм</subtitle>
   <p>Отсюда следует, что даже если людям нет дела до одежды или отношений с ней, они в целом способны и рассказать личную сарториальную историю, и вписать ее в общую сарториальную историю эпохи. Последняя, в свою очередь, говорит о широких социальных переменах и о сдвигах в их жизни. В одних случаях, особенно это характерно для женщин, она может опираться на представления о моде; в других – как в рассказе Тома – основана прежде всего на стремлении вписываться в общество. Еще одно измерение этих рассказов – переходы между периодами консерватизма или консолидации и периодами разрыва и перемен. Здесь в игру вступают частные обстоятельства, например телесные изменения или ключевые взаимоотношения. Имеющиеся данные в значительной степени согласуются с выводами более раннего этнографического исследования женских гардеробов, выполненного Вудворд. Его автор показывает, как люди приходят к ощущению того, кто они и что значит быть собой, через экстернализацию себя как эстетической формы (Woodward 2007). У одних самоощущение продолжает меняться на протяжении жизни, у других возникает куда более четкое чувство стабильности: стиль одежды становится устойчивым по мере взросления и воплощения зрелого образа себя.</p>
   <p>Этот процесс можно описать как непоколебимый консерватизм во вкусах, что можно проиллюстрировать двумя примерами. Фарид, тридцатилетний мужчина индийско-иранского происхождения, говорит: «Я навсегда застрял в шестидесятых». Он вырос на фильмах с Майклом Кейном, Стивом Маккуином и Шоном Коннери и в результате сильно привязался к стилю модов – популярной в 1960‑х годах субкультуры. Примерно половину времени он носит джинсы, но они почти всегда черного цвета, что, по сравнению с синими, встречается не так часто. Фарид предпочитает зауженный силуэт, соответствующий стилю модов. Здесь заметно сходство с Томом, который тоже выбрал манеру одеваться, ассоциирующуюся с другим поколением. Однако, в отличие от Тома, стиль Фарида не считается немодным и остается относительно немаркированным и неприметным. Стиль модов может восприниматься как разновидность классики – источник, к которому мода регулярно возвращается, хотя на практике, как и большинство «классических» стилей, он каждый раз меняется, когда его возрождают.</p>
   <p>Более выраженный консерватизм заметен в случае Дилипа, которому сейчас за семьдесят: он носил джинсы лишь недолгое время в юности. К тому моменту, как они стали модными, у него уже были жена, дети и «небольшой животик». Несмотря на то что он живет в Великобритании с 1952 года, его стиль – коричневые брюки и белая рубашка – мгновенно узнает любой, кто провел в Индии хоть какое-то время. И Дилип, и Фарид выработали манеру одеваться в молодости и затем сохранили ее на долгие годы. Мысль, что человек достигает своего рода плато, становящегося сарториальной основой его дальнейшего «я», чаще верна по отношению к людям старше сорока, но встречается и у более молодых участников исследования. Разновидностью этой идеи можно считать смену стилей у Тома – от клеша к прямым джинсам, затем к вельветовым брюкам и, наконец, к брюкам-чинос; она проистекает из представления респондента о том, какой стиль одежды соответствует тому или иному возрасту. Считается нормальным (или, по крайней мере, ожидаемым), что в юности люди экспериментируют с одеждой, совершая большинство модных промахов именно тогда. Гораздо менее определенна сарториальная норма на последующих этапах: сюда может входить дальнейшее, но более сдержанное экспериментирование, поддержание общей сопричастности широким трендам либо полный отказ от какого-либо резонанса с меняющимся миром моды.</p>
   <p>Джинсы могут воплощать консерватизм и устойчивость стиля, позволяя человеку оставаться относительно незаметным, но они же способны стать и средством разрыва со сложившимся образом. Подходы к одежде, на которые мы опираемся, не сводят ее к семиотике, то есть отражению чего-то, касающегося человека, или к актам репрезентации (Miller 2010: 12–41; Woodward 2007). В исследованиях материальной культуры одежда понимается прежде всего как действующий агент или инструмент – средство, с помощью которого люди решают разные задачи, включая преодоление сложных ситуаций, а порой и как катализатор, запускающий дальнейшие перемены. Наиболее наглядно это проявляется в тех эпизодах жизненных нарративов, где джинсы выступают своеобразным ресурсом, помогающим ответить на кризис или пережить крупный жизненный поворот. Пример – рассказ Полин, жены Тома, о разводе родителей. Когда девочка росла, родители не надевали джинсы, хотя их друзья носили этот предмет одежды: «Но позже у отца случился поворотный момент – он пережил джинсовую фазу. Сейчас он уже вернулся к тому, что носил прежде. Эта фаза пришлась на время после ухода мамы, тогда было очень тяжело». В тот момент ему было за сорок: «Это был крайне нестабильный период его жизни». Полин думает, что, возможно, джинсы купила «его новая женщина». Полин отмечает и другие новшества: отец стал ездить в отпуск, «чего никогда не делал с мамой». Теперь он снова перестал носить джинсы. Полин описывает почти как подростковый бунт эту «фазу» отца, в которой джинсы выглядят актом сопротивления или, по крайней мере, тем, к чему обращаются в момент кризиса. Аналогично ее мать впервые надела джинсы после разрыва: они с Полин вместе ходили покупать их в Debenhams, так как мать заболела и похудела. Там она примеряла и другие вещи, которые никогда прежде не носила. По словам Полин, мать «снова проживала молодость». Для родителей Полин джинсы связаны не со стабильностью, а с поворотными моментами жизни. В этих случаях джинсы не оставались немаркированными и не помогали оставаться незаметными, а скорее становились средством, позволявшим вновь сделаться видимыми. Особенно примечательно, что эти двое, никогда не носившие джинсы, теперь видели в них знак молодости, а та, в свою очередь, ассоциируется с переменчивостью и частой сменой стилей.</p>
   <p>Дополнительное различие между историей родителей Полин и другими примерами состоит в том, что разрыв с прежним стилем одежды произошел у них из‑за крупного поворота в личных отношениях, а не через какую-то более общую связь со стилем, эпохой или музыкой. Так бывает часто, но не всегда. Люди могут говорить о разрыве и радикальной перемене в стиле и тогда, когда все остается в рамках личного становления, в связи с общими изменениями жизненных обстоятельств или с фоновой сарториальной культурой. Дэвид жил в Брикстоне до шестнадцати лет, а затем переехал на одну из наших улиц и с тех пор живет здесь. Его родители – выходцы из Гонконга. В юности он носил свободные джинсы в хип-хоп-стиле и пропадал на улице с друзьями, среди которых преобладали темнокожие. Гоняя на BMX, он культивировал образ плохого парня. Но после переезда на север Лондона и перехода в другую школу, где было больше британских китайцев, а также после поездки в Гонконг, который очень ему понравился, Дэвид стал в большей степени ощущать связь со своим китайским наследием и гордиться им. Он начал носить «обычные» облегающие джинсы. Специально «китайский» стиль одежды он не искал, поскольку продолжал определять себя как британца, но подбирал то, что соответствовало его ощущению британско-китайской среды. С тех пор он остается верен джинсам, составившим основу его повседневного гардероба (хотя время от времени конкретные фасоны джинсов меняются). Для Дэвида джинсы оказались средством, с помощью которого он мог демонстрировать перемены в видении себя по отношению к другим, а также способом выразить чувство принадлежности определенной среде и более глубокое самоощущение.</p>
   <subtitle>Тела и биография</subtitle>
   <p>Изменения отношения Дэвида к джинсам были вызваны его окружением. Напротив, для многих женщин они гораздо больше связаны с телом – с «проблемами», как они их называют, которые возникли или с которыми приходится мириться. Хороший пример – сама Полин. Информантка рассказывает, что носила джинсы, пока не поправилась, после чего они стали менее удобными: «Я всегда носила их в детстве, а затем и в университете. Наверное, главная перемена пришлась как раз на момент устройства на работу. Одновременно с началом работы я и набрала вес». Теперь размеры 10 и 12 кажутся ей прекрасными, а размер 18 – совсем нет. Многие женщины, с которыми мы говорили, а также некоторые мужчины рассказывали похожие истории, как, достигнув определенного веса, переставали носить эту одежду. Для других именно похудение позволяло вернуться к дениму. Микала – стройная женщина, которой нет еще и тридцати. Она замужем, и у нее есть маленький ребенок. Микала родилась в Лондоне, в семье филиппинки и белого англичанина, и в детстве не носила джинсы, потому что была «довольно пухлым ребенком». Она начала носить их только тогда, когда появились заниженные посадки и когда она похудела.</p>
   <p>В начальной школе Микала носила платья, которые покупала ей мать (та «обожает ужасные платья с цветочными принтами»), и прошла этап легинсов. Джинсы она начала носить по окончании средней школы, когда поступила в колледж. Она помнит Мэрайю Кэри в клипе «Heartbreaker» в джинсах с заниженной талией: «И я подумала: „О боже, если они выглядят вот так!..“» В этот период Микала стала сама покупать одежду – отличную от той, какую мать носила бы или купила бы для нее. Как это часто бывает у подростков, деньги с первых подработок Микала тратила, чтобы утвердить свою независимость через отказ от материнского вкуса. По ее словам, сначала она «похудела, но все еще была слегка пухлой, так что не носила джинсы „сексуально“, просто надевала их с футболками». Изначально она предпочитала черные джинсы, но постепенно похудела еще больше и теперь носит еще и синие. Она утверждает, что синие джинсы делают ее более заметной: «Я буквально жила в Jane Norman… Мне нравилось, как у них сидят джинсы и все такое. Когда я ходила в New Look, у них были какие-то странные размеры. Не нравился их крой. Еще River Island. Я остановилась на них».</p>
   <p>Теперь, когда у Микалы есть ребенок, женщина больше не ходит в клубы и все время носит джинсы. Ее размер уменьшился до шестого, потому что она постоянно бегает за малышом. Теперь многие джинсы на ней не сидят: «У меня нет попы, так что нужно, чтобы одежда ее формировала», – говорит она; иначе она ощущает себя ужасно. Ее беспокоит чрезмерная худоба: «Мне нравятся облегающие джинсы, потому что в широких я выгляжу худой и странной. Я всегда беру довольно узкие джинсы». Кроме того, она рассказывает:</p>
   <cite>
    <p>Если я надену юбку, то кажется, будто у меня вообще нет попы. Я беру джинсы в правильных магазинах, типа Jane Norman: у них заниженная посадка, и… они создают ту форму тела, которой у тебя нет… Для меня попа важнее всего. Я не куплю джинсы, если они делают ее плоской. Столько моделей просто сплющивают ее, терпеть не могу, как это выглядит… Я всегда проверяю, как моя попа смотрится в джинсах: у многих марок все портится сзади. На мне они часто просто висят.</p>
   </cite>
   <p>Из слов Микалы ясно, что она видит тесную связь между джинсами и изменениями в теле; со временем именно телесные изменения начинают полностью определять ношение джинсов. Как видно из этих фрагментов, дело не всегда в том, чтобы найти джинсы под свое тело; чаще она чувствует, что само тело должно соответствовать джинсам. Этот предмет одежды оказывается и мерилом ее тела, и порой даже наградой за правильную форму. Возможно, такое отношение к джинсам нетипично, но точно и не уникально. Многие информанты считают, что для джинсов нужно достаточно стройное тело. А если оно есть, то ожидается, что джинсы должны что-то делать для их обладателя – придавать объем бедрам или скрывать живот. Джинсам приписывается своего рода магическая агентность. Хотя в Лондоне такое восприятие встречается реже, Сассателли, работая в Милане, обнаружила тесную связь между понятием посадки (то есть правильных отношений между джинсами и телом по степени облегания или свободности) и тем, как в этом процессе одетое тело сексуализируется (Sassatelli 2011).</p>
   <subtitle>Заключение</subtitle>
   <p>В первых беседах мы просили участников исследования кратко рассказать о своей жизни и в этой главе рассмотрели, как джинсы «работают» внутри таких рассказов. Ключевым здесь стало понятие поколения в отношении сарториальных практик в определенные периоды жизни и представления о моде в ту или иную эпоху. Переживание жизненных перемен и то, каким образом люди помещают себя в более широкий социальный контекст, для многих опосредуется через музыку и одежду. Поэтому джинсы можно рассматривать как связующее звено между индивидом и более широкими социальными группами и временными периодами, а также сдвигами в сарториальной культуре. Внутри этих биографий джинсы соотносятся и с самовосприятием: с переживаемыми отрезками времени и вытекающими из них ощущениями стабильности, перемены или разрыва, а также с более широкими отношениями – к стилю в целом, к другим людям и, наконец, к собственному телу.</p>
   <p>Для одних джинсы – постоянная величина; в жизни других бывают целые периоды, когда их вовсе не носят. Джинсы занимают, на первый взгляд, противоречивое положение между изменением и непрерывностью: одним они помогают поддержать устойчивую идентичность, для других ношение или отказ от джинсов становится инструментом смены статуса или изменения представления о себе. Для некоторых джинсы – способ справляться с переменами, то, к чему обращаются в моменты кризиса. На данном этапе исследования возникает довольно запутанная картина того, какое место занимает этот предмет одежды в биографии человека. Уже очевидно: простого и однозначного ответа на вопросы, что значат джинсы и какую роль они играют в жизни людей, не будет. Мы увидели множество примеров, когда с джинсами связана амбивалентность и противоречивость.</p>
   <p>Все эти линии будут развиваться дальше на протяжении книги. Главной остается тема поколения и значение поколенческого аспекта в том, как люди переосмысляют одежду, которую они носили на разных этапах своей жизни. Нам было ясно, что джинсы входят в гораздо более широкий контекст. Сюда относятся и музыка, и одежда вообще, и другие маркеры, например популярные телесериалы тех лет. Мы могли бы ожидать, что связь с эпохой проявится прежде всего через моду. Конечно, респонденты могли рассказать о конкретных фасонах джинсов, которые они носили в то время, например джинсы-клеш или джинсы-дудочки. Но хотя речь шла о преобладающих стилях одежды, само понятие <emphasis>моды</emphasis> или идея моды не стали главным связующим звеном между джинсами и тем или иным периодом. Похоже, моде отведена другая роль; в главе 3 мы подробнее рассмотрим отношения между модой, личным стилем и джинсами.</p>
   <p>Еще одна, пока предварительная, тема – амбивалентность, сопровождающая ношение джинсов. Показателен вопрос о том, насколько они важны для информантов. Многие вспоминают, что надевают джинсы чаще всего тогда, когда не думают об одежде. Если из‑за других дел нет возможности придумать, что надеть, джинсы становятся идеальным вариантом, чтобы просто заниматься своими делами. Для другой, менее многочисленной группы респондентов, интервью стало поводом осознать, что джинсы были чрезвычайно значимы на отдельных этапах жизни. Сам факт, что это признание возникло в процессе интервью, подтверждает общее впечатление о джинсах не более как о фоне жизни информантов.</p>
   <p>В соответствии с идеей Бурдьё люди осознают, что нечто сыграло существенную роль в их жизни, чаще всего постфактум, вслед за изменением практик, а не благодаря преднамеренной стратегии. Если считать джинсы фоном, становится объяснимым кажущийся парадокс: большинство людей носили и продолжают носить их, мало об этом заботясь и редко задумываясь над своими действиями.</p>
   <p>Тем самым джинсы становятся вещью одновременно безличной, универсальной, позволяющей ускользать от внимания, растворяться в окружении, и в то же время удивительно личной. Поэтому просьба рассказать о своем жизненном пути выводит людей к аспектам их отношений с джинсами, тесно сопряженным с личным становлением. Значительная часть этого становления встроена в отношения с другими – как с конкретными людьми, так и с более широкими социальными движениями и трендами. Далее будем двигаться от рассмотрения конкретного индивида к исследованию более широких связей: в следующей главе – через призму межличностных отношений и внутри домохозяйства, в других – через моду и различные формы мобильности, включая опыт миграции.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 2</p>
    <p><emphasis>Отношения</emphasis></p>
   </title>
   <p>В предыдущей главе было показано, что биография, которую человек рассказывает через одежду, никогда не бывает целиком личной. Она всегда обусловлена отношениями с другими людьми: родителями, братьями и сестрами, а также сверстниками. Другие люди присутствуют в этих рассказах и как часть общего жизненного контекста, и через конкретные истории, взаимодействия и воспоминания. Особенно заметны две точки персонального взаимодействия с другими: истории о том, как одежду дарят, берут взаймы или отдают (Clarke 2000; Corrigan 1995; Woodward 2007), а также постоянные отсылки к мнению окружающих о том, как человек выглядит в своей одежде. В случае с Дэвидом, одним из героев прошлой главы, отмечалось, что влияние разных компаний друзей меняло его самовосприятие и отношение к джинсам.</p>
   <p>Хотя многие интервью начинались с просьбы рассказать личную историю, мы также стремились придать исследованию трех лондонских улиц, где большинство жителей не знают своих соседей, более выраженный этнографический характер. Вот почему в ходе работы состоялись интервью с девятью группами людей, живущих в одном домохозяйстве и/или связанных друг с другом. Среди них – три гетеросексуальные супружеские пары, три пары мать и дочь, одна – мать и сын, а также одна группа отец и двое сыновей и пара друзей, живущих вместе (мы также поговорили с их домовладельцем, которому принадлежало несколько домов на улице). В одну из групп мать и дочь входила также золовка, а в другую – двоюродная сестра, жившая в другом доме на той же улице. Таким образом, нам удалось охватить широкий спектр типов отношений и связей, что позволяло одному и тому же человеку появляться в рассказах разных информантов (одна из определяющих особенностей классической этнографии). Указанные связи и выбор информантов складывались вполне естественно – кто-то рекомендовал расспросить друга или родственника по мере того, как мы лучше узнавали людей.</p>
   <p>Эту главу мы начнем с рассмотрения ключевого для домохозяйств влияния родителей на детей. Затем обратимся к другим отношениям (в парах, дружеское общение)<a l:href="#n2" type="note">1</a>. Анализируемые сюжеты продолжают и развивают тему присутствия джинсов в гардеробе их обладателя на протяжении жизни, но также вводят новые измерения отношений людей с этим предметом одежды. Особенность нашей оптики в исследованиях материальной культуры состоит в стремлении избегать предустановленных предположений о значимости социальных параметров, таких как класс, этничность или гендер. Существует риск: если целенаправленно искать нужные социальные категории, то последующее утверждение их значимости почти ничего не доказывает. Мы предпочитаем ожидать, что подобные различия могут оказаться несущественными для нашего предмета. Разумеется, мы признаем их значимость там, где это подтверждается данными. Что касается темы второй главы, вопросы гендера оказались особенно важны в контексте отношений. Мы обнаружили, что отношения, которые конструируются и поддерживаются через одежду, в решающей степени строятся и через гендер: либо посредством гендерной дифференциации или комплементарности, либо через градации – например, степень маскулинности, определяемой внутри группы друзей.</p>
   <subtitle>Родители и дети</subtitle>
   <p>Одно из преимуществ исследований материальной культуры заключается в том, что отношения нередко проступают при наблюдении за людьми и их одеждой, даже когда сами информанты молчат, потому что либо не осознают влияния этих отношений, либо предпочитают его не признавать. Особенно отчетливо это проявляется в тонких, часто напряженных отношениях между родителями и детьми. Так, отец живет со своей новой партнершей и одним из двоих сыновей; другого, Даррена, мы интервьюировали во время его визита в родительский дом. У Даррена поразительное внешнее сходство с отцом не только в чертах лица, но и в манере держаться и поведении. Во время нашей встречи на нем были выцветшие черные джинсы и красная футболка, одолженная у отца. Сейчас ему восемнадцать, и джинсы он носит как повседневную одежду. Даррен рассказал историю своей первой пары, купленной в подростковом возрасте: это были Levi’s за 89 фунтов при том, что он зарабатывал тогда всего 50 фунтов в неделю на подработке. Как это обычно бывает с подростками, экспериментирующими с одеждой, он прошел через разные стили, пробовал более узкие джинсы скинни, а теперь носит просто «обычные» джинсы. За последние пару лет его гардероб в целом изменился: выходя куда-нибудь, он все чаще надевает костюм. Даррен связывает эти изменения со своей любовью к свинговой музыке 1950‑х годов (например, к Фрэнку Синатре или Бобби Дарину).</p>
   <p>Даррен понимает, что костюм делает его заметным. Он говорит: «Я знаю, что это не совсем нормально». Относительно неконформистская сторона его сарториальной жизни, вероятно, и объясняет нынешнюю склонность к «обычным» джинсам, создающую своего рода общий баланс. Поэтому его джинсы нужно рассматривать в соотношении с остальным гардеробом: разные категории и типы одежды выполняют в жизни Даррена разные функции. Понятие «гардероб» будет играть важную роль на протяжении всей этой главы, поскольку причины, побуждающие людей носить джинсы, всегда связаны с выбором других вариантов одежды, доступных им. Случай Даррена типичен для многих мужчин: значимость джинсов для него проявляется по контрасту с другой одеждой, проистекает из различий, которые помогают разграничивать сферы жизни. Это ясно видно на следующем примере: когда он впервые встретил нынешнюю девушку, то был в спортивной форме, потому что возвращался с футбола. На второе свидание он пришел в джинсах, а на третье – в костюме. Девушка сказала, что костюм ей нравится больше всего. Ее одобрение укрепило привязанность Даррена к костюмам на выход (хотя теперь он может пойти на вечеринку в пиджаке от костюма с джинсами, предварительно «утвердив» такую комбинацию у подруги). Отец объясняет эту перемену во вкусе сына собственными музыкальными предпочтениями и, в частности, произошедшей около трех лет назад совместной поездкой на Фуэртевентуру (Канарские острова). У него есть друг – певец свинг-джаза, и сыну очень понравился сопутствующий стиль: черные брюки, черные туфли, черная рубашка с белым галстуком, белые подтяжки.</p>
   <p>Влияние отца на Даррена простирается дальше музыки и одежды. Сын недолгое время увлекался мотоциклами – давней страстью отца. Отец Даррена вырос в Уотфорде. Во времена его молодости все носили джинсы. Он ездил в джинсах на мотоцикле, потому что тогда не мог позволить себе профессиональные кожаные штаны. В повседневной жизни он тоже носил джинсы, кожаную куртку и белую футболку. Он говорит о влиянии музыки (например, Led Zeppelin и Whitesnake) и «рокерского» образа. Сами по себе джинсы его мало волновали, лишь бы не выглядели новыми и были слегка потертыми. На какое-то время он превратил страсть к мотоциклам в работу: обслуживал мотоциклы показательной команды Royal Automobile Club. Начав зарабатывать, смог позволить себе полноценную мотоэкипировку из кожи.</p>
   <p>Итак, хотя между Дарреном и его отцом есть явные различия – например, Даррен не носит кожаную мотоэкипировку (он никогда не относился к этому настолько серьезно), – между ними сохраняется преемственность. По словам отца, когда его сын куда-нибудь идет, то выделяется среди друзей. С его точки зрения, Даррен «может показаться немного странным, но при этом он моя точная копия… хотя я сам так далеко не зайду, я оденусь чуть иначе». Это значит, что и отец Даррена в свое время был готов выделяться из общего ряда, пусть и в определенных пределах. Он вспоминает, как надевал синие джинсы и синий джинсовый жилет поверх черной кожаной куртки. Для отца контраст денима с остальной одеждой был способом создавать альтернативные образы. Вот почему его отношение к джинсам не такое, как у сына. Для Даррена деним – средство не выделяться среди других или показывать равнодушие к одежде. Значение джинсов для отца иллюстрирует его фраза: «Это такой мощный посыл: „Я иду на рок-концерт, еду на мотоцикле с байкерами“». Он видит в сыне продолжение собственной склонности выглядеть иначе. Однако признает, что Даррен заходит дальше – не намеренно, а просто потому, что винтажные стили на молодом человеке смотрятся более броско, чем на представителе старшего поколения. Для отца деним был способом создать идиосинкратический облик, тогда как для сына это знак конформности. Отец считает, что деним, позволяя вписаться в общество, в определенных сочетаниях дает возможность и отличаться от других. (К этому вопросу мы еще вернемся.) Все вышеизложенное становится понятно из бесед с отцом Даррена; сам Даррен отцовское влияние не упоминает. Однако наблюдения за его гардеробом это явно подтверждают.</p>
   <p>Еще более разительное сходство между родителем и ребенком проявилось в случае Хемы и ее матери, которой сейчас сорок восемь. Она родилась на Шри-Ланке, но переехала в Великобританию, чтобы выйти замуж. Мать живет на этой улице двадцать один год вместе с двумя детьми, мужем и свекровью. Кроме того, на улице или неподалеку живут и другие члены семьи. Мы брали интервью у матери и дочери вместе – так им было удобнее, к тому же Хеме всего шестнадцать. Их близость была очевидной: они держались за руки или приобнимали друг друга. Хема довольно застенчива и иногда произносит лишь одно слово-подсказку; мать договаривает фразу, а Хема кивает в знак согласия. Они и внешне очень похожи – обе необычайно миниатюрные.</p>
   <p>Обе постоянно носят джинсы; мать Хемы предпочитает их любым другим вещам. И это не просто выбор по умолчанию, как у многих других людей, – она действительно к ним неравнодушна. Мать росла на Шри-Ланке среди шестерых братьев; ей приходилось носить платья, но мечтала она о брюках. По-настоящему она начала носить джинсы около двадцати лет назад, а в последние десять лет буквально живет в них и надевает сари только по очень торжественным поводам. Как для Даррена, так и для матери Хемы джинсы приобретают особый смысл за счет контраста с другими вещами в гардеробе. Как показала Вудворд в детальном исследовании женских гардеробов, виды одежды обретают значение через соотнесение с прочими предметами гардероба (Woodward 2007). Это может происходить через контраст, когда джинсы ощущаются более комфортной и повседневной одеждой по сравнению с выходной нарядной. У многих людей есть несколько пар джинсов, что расширяет возможности сочетаний и контрастов. Вудворд утверждала, что они становятся посредником между привычной и непривычной одеждой: женщины чувствуют себя в них комфортно и одновременно используют их как базу для экспериментов. Из более широкого этнографического исследования отношений людей с джинсами видно, что они варьируются в широком диапазоне. Некоторые люди ценят джинсы исключительно за то, что их можно носить, вообще не думая об одежде.</p>
   <p>Но вернемся к матери Хемы: она всегда одевается модно. Прямые джинсы она терпеть не может – они же «вышли из моды». Носит скинни, хотя и признается, что в них у нее «ноги как у курочки». По ее словам, братья и другие родственники часто тяжело вздыхают, давая понять, что она одевается не по возрасту. На большинство вечеринок она без колебаний идет в джинсах, сочетая их, например, с топом-халтером – точно такой на те же мероприятия надевает ее племянница-подросток. Хема примечает, что и как носит мать, что висит у нее в шкафу. Она отмечает, какие вещи ей нравятся, и иногда мать затем покупает такие же дочери, только на размер меньше. Это не всегда просто, потому что у Хемы размер 4 или 6. У них есть одинаковые топы в бельевом стиле, один черный, другой белый; обе не против носить их одновременно на одно и то же мероприятие. Мать Хемы отмечает, что порой приходится слышать комментарии: «Мне говорят: „Тебе пора повзрослеть, нельзя носить одежду дочери…“ Почему бы и нет?» Она утверждает, что и сама Хема однажды сказала: «Мам, ты должна выглядеть как мама». Но тут Хема вмешалась: «Однажды мама оделась по возрасту, собрала волосы в пучок. Это выглядело просто ужасно». На деле Хема предпочитает, чтобы мать выглядела чуть моложе, и говорит, что еще два года мать может одеваться «по-молодежному», но после того, как Хеме исполнится восемнадцать, должна прекратить. Мать быстро парирует: «Это только Хема так думает!» Очевидно, это часть повседневного дружеского подтрунивания между особенно близкими людьми. Но Хема все же чувствует амбивалентность: с одной стороны, ей нравится, что мать выглядит молодо, и ей не очень хочется привыкать к «старой» или даже просто «одетой по возрасту» маме; с другой – она становится все более чувствительной к нормативным ожиданиям того, как должна выглядеть и вести себя мать. Ее беспокоит, что такое переопределение может изменить и даже нарушить их отношения.</p>
   <p>В целом мать и дочь считают, что их вкус в одежде отражает общую близость: они вместе ходят по магазинам и проводят досуг. Хотя родственники из Канады присылают Хеме джинсы, она отказывается их носить – говорит, что не любит такие фасоны: «Мне нужно самой посмотреть и выбрать». В отличие от матери, она не надевает то, что сейчас в моде, и не станет носить скинни или что-то слишком броское. Вопреки распространенному сценарию, когда за модой следит именно молодежь, в их паре о моде больше заботится мать. Хема же подчеркивает практичность джинсов и стремится сохранить свои любимые пары как можно дольше. Она с грустью вспоминает одну пару, в которой буквально жила, пока они не порвались у ширинки. Хема хотела, чтобы мать их починила, но та сказала, что не сможет: «Нужна подходящая игла… и просто так вручную не прошьешь, надо через машину… и нужна правильная нитка».</p>
   <p>Обе эти истории типичны для детско-родительских отношений: они по-разному отражают амбивалентность между преемственностью и сепарацией, признанием и отвержением (подробнее см.: Miller 1997). Вот почему нам столь же важно внимательное наблюдение за одеждой, как и любые слова. В случае Хемы в детско-родительских отношениях акцент сделан на добродушном подшучивании и взаимной симпатии, но в других семьях мы наблюдали напряжение и даже давление, проявляющие общие проблемы подросткового возраста, когда происходит борьба за автономию. Впрочем, в истории был период, когда джинсы стали квинтэссенцией именно этой напряженности, что демонстрирует ставшая культовой манера носить эту одежду кинозвездами Джеймсом Дином и Марлоном Брандо.</p>
   <p>Большее напряжение в подобных отношениях иллюстрирует случай Фатимы. Она уроженка Пакистана, младшая из трех сестер и пяти братьев, и, по собственным словам, росла пацанкой. Когда ей исполнилось восемнадцать лет, мать стала говорить, что ее беспокоит слишком узкий фасон джинсов Фатимы: «Она не хотела, чтобы я носила слишком откровенные вещи: у меня начали полнеть бедра». Сначала мать уговаривала Фатиму одеваться поскромнее. В итоге один из братьев сказал: «Ты становишься слишком крупной. Тебе не стоит носить очень узкие джинсы». На самом деле она перестала носить их только после того, как в двадцать четыре вышла замуж и муж сказал ей: «В них ты выглядишь очень плохо». Его влияния оказалось достаточно, чтобы она окончательно отказалась от джинсов.</p>
   <p>Мы социологи, а не психологи, но вполне возможно, что между этими источниками внешней дисциплины и последующими, часто почти навязчивыми переживаниями по поводу тела, особенно у женщин, существует связь. Фатима свободно говорит о своем размере и его влиянии на выбор вещей, которые она может носить. Это постоянная тема ее беспокойства и обсуждений с двумя сестрами, живущими неподалеку. Она говорит, что никогда особо не нуждалась в подругах, потому что у нее всегда были сестры и они до сих пор очень близки. Они постоянно обсуждают свои связанные с телом заботы, особенно невозможность носить одежду, в которой ходили раньше. Все три борются с лишним весом, и никто из них не чувствует, что может носить джинсы. Одна до сих пор хранит у себя в шкафу джинсы восьмого размера (сейчас у нее четырнадцатый) и говорит, что они – награда за похудение. Пример Фатимы показывает, насколько трудно провести четкую границу между индивидуальными предпочтениями (о чем шла речь в предыдущей главе) и внешним влиянием на тот или иной выбор (на чем мы делаем акцент в этой главе). Это подтверждает тезис, общий для психологии и антропологии: индивидуальное предпочтение часто оказывается интериоризированным авторитетом других людей или, шире, социальных норм.</p>
   <p>В предыдущих случаях речь шла либо о родительском контроле, либо о родительском влиянии, усиленном братьями и сестрами. Но есть и иное измерение внутрисемейных отношений – прямая передача или совместное использование одежды в домохозяйстве. Дженис родом из Уэльса; она одна из одиннадцати детей. До переезда в Лондон в подростковом возрасте она, по сути, жила в деревне. В их семье одежда постоянно переходила от старших к младшим; у Дженис было шестеро старших братьев и сестер, и джинсы доставались ей только от сестер. Она объясняет, что считает себя сорванцом, потому что всегда любила активную загородную жизнь, лазала по деревьям и каталась на скутере. После школы Дженис переодевалась в джинсы, а первую собственную пару купила в шестнадцать лет, когда начала работать. Теперь у нее две взрослые дочери, и джинсы достаются ей от одной из них – двадцатидвухлетней девушки, с которой у них совпадают размеры. Дочь покупает «дорогие» джинсы примерно за 60 фунтов. Но Дженис говорит, что не различает их и собственные более дешевые. «Джинсы – это просто джинсы», – утверждает она, не видя существенной разницы между парами разной цены и качества.</p>
   <p>Один из информантов-мужчин рассказал, что, купив несколько новых пар, он вскоре так поправился, что был вынужден отдать их сыну, к великой радости мальчика, которому они как раз подошли. Люди часто вспоминают такие истории из юности. Например, Пегги, которой сейчас шестьдесят, помнит, как они с подругами носили джинсы своих друзей-парней. Насколько ей известно, это не было какой-то особой модой времени – просто способом выглядеть по-другому. Джинсы являлись всего лишь повседневной одеждой. Выходя куда-то, девушки из компании Пегги надевали юбки, так что они не воспринимали деним как явный вызов гендерным нормам или женственности. Скорее, как и в ряде эпизодов, описанных в предыдущей главе, так выражалось стремление отвергнуть навязанные родителями представления о должном. Чаще всего оно проявлялось как отказ от «девчачьей» или «женственной» одежды, которую матери подбирали для дочерей. Примером служит Радка, молодая чешка, проживавшая летом на улице в совместно арендованном доме, чтобы подкопить денег на учебу. Девушку воспитывала бабушка (родители развелись), заставлявшая носить внучку очень «девчачью» одежду. Теперь Радка всегда носит мешковатые или свободные джинсы и заявляет, что терпеть не может розовый цвет. Нередко подобная борьба продолжается даже после того, как дети покидают родительский дом. Вудворд анализировала современное явление, когда женщины носят джинсы своих парней как способ отразить в одежде отношения с другими людьми и иногда как средство, с помощью которого женщины могут осмыслять хрупкость этих отношений (Woodward 2011). В нашем исследовании мы с таким феноменом не встретились. Но очевидна преемственность между этим явлением и различными случаями передачи и совместного использования джинсов.</p>
   <subtitle>Создание домохозяйств</subtitle>
   <p>Переход из-под родительского контроля к более широкой общественной конформности выражается не только в самодисциплине, но и во все более важной роли отношений со сверстниками. В одежде, как и в других сферах, предполагаемые эксперименты подростковых лет одновременно отмечены высоким уровнем конформности. Когда Джанин куда-нибудь идет, она почти всегда сперва заходит к подруге, чтобы собраться вместе: они с подругами оценивают наряды друг друга – юбки и платья на выход. Мать все еще высказывает свое мнение, но все чаще Джанин обращается к подругам: «Они – те самые… Ведь именно они будут тебя оценивать… те, с кем ты собираешься общаться». Подруги Джанин работают в индустрии красоты, что усиливает ее доверие к их суждениям. У нее есть одна близкая подруга со схожим вкусом; о других девушка говорит как о «реально крутых»: одна одевается сдержанно, другая – «чудаковато», третья – «ретро из восьмидесятых», четвертая – «панкуха». Она описывает широкий спектр стилей, но добавляет: «Я не отношу себя ни к какой группе… У меня смешанный стиль. Поэтому сегодня могу надеть джинсы с кроссовками, а в другой день – скинни с рокерскими кедами… но джинсы всегда со мной, как бы я ни одевалась». Здесь проступает закономерность: джинсы помогают балансировать между стилем и конформностью, экспериментом и безопасностью. Это балансирование сохраняется даже тогда, когда круг сверстников расширяется и начинает включать людей, принадлежащих к таким разным субкультурам, как, например, чавы и готы: все они носят джинсы как основу, от которой можно оттолкнуться, чтобы попробовать менее привычные элементы этих групп<a l:href="#n3" type="note">2</a>. Неудивительно, что высокая ориентированность на друзей и ровесников особенно характерна для подростков. Так, шестнадцатилетняя Чез живет с матерью (родители в разводе). Влияние ровесников проявляется не только в ее словах, но и в наряде, в котором она пришла на первое интервью: скинни-джинсы и угги, точь-в-точь как сейчас одевается большинство ее сверстниц.</p>
   <p>По мере взросления круг общения подростков может становиться разнообразнее. При этом еще больше внимания уделяется созданию индивидуального стиля, который тем не менее остается вписанным в более широкую общую норму. Это видно на примере Джо и Джорджа – двух девятнадцатилетних австралийцев, снимающих дом вместе. Они сетуют, что район далек от той «тусовочной» жизни, которую им хотелось бы вести. Но все же им удается воспроизвести атмосферу непринужденного студенческого жилья, заваленного разрозненными вещами. Они учились вместе в начальной школе и вместе переехали в Англию. В Австралии они в основном носили шорты. Джо впервые надел джинсы примерно в двенадцать лет – это были широкие мешковатые штаны под рок-звезду, потому что от родителей он унаследовал любовь к рок-н-роллу. Родители носили классические прямые джинсы. Во время разговора Джо неусидчив: он подпрыгивает, вертит в руках разные предметы. У него взъерошенные кудри до плеч; сейчас он работает на стройке и одет в выцветшие запачканные синие джинсы с небольшими разрывами. У него четыре пары джинсов – черные, две пары серых и синие; «на выход» он обычно надевает более узкие джинсы-стрейч. Свой «выходной» комплект он описывает так: черные «конверсы», узкие джинсы и свободная (но не слишком) рубашка. Так он одевается последние четыре-пять лет. В центр Лондона Джо ездит, «если играет группа или намечается концерт». Одевается он в этом стиле и чтобы привлекать девушек, и чтобы просто «хорошо себя чувствовать».</p>
   <p>Его сосед Джордж заметно выше (шесть футов шесть дюймов) и очень ощущает свой рост. Он носит джинсы прямого кроя: «Не люблю узкие джинсы. Но и слишком мешковатые не люблю». Покупать себе джинсы Джордж начал примерно в четырнадцать. Он не гнался за каким-то особым образом: «У меня не было своей тусовки. Мне не нравятся узкие джинсы, как у Джо. И мешковатые. Люблю просто прямые… Когда я был младше, мешковатые, кажется, были довольно популярны. Типа на размер больше. Но мне это не нравилось. И я не хотел носить узкие джинсы, просто не нравится, как это выглядит. Наверное, мне бы они и не пошли. Но вообще мне просто не нравится». Он тщательно избегает крайностей в одежде, как будто компенсируя свой рост. О джинсах-дудочках говорит: «Честно, на Джо они смотрятся нормально. Просто сам я не хотел бы так одеваться». При этом он называет такой вид метросексуальным, а потом отказывается от этого ярлыка. Сам себя метросексуалом он не считает, говорит, что никогда в жизни не наденет ничего розового и не хочет выглядеть человеком, который зациклен на одежде: «Мне важно, как я выгляжу, но в меру». Он хочет выглядеть так, как будто вообще не думает об одежде: «Потому что так и есть. Я не трачу уйму времени на одежду, не раздумываю над ней. Просто открываю шкаф, хватаю что-нибудь чистое… и вперед». Во многом он пытается выглядеть типичным парнем и разыгрывает эту нормативную позицию. Он как будто стремится к неприметности, которая совпадает с представлением о «естественной» маскулинности: не обсуждать одежду и не показывать, что тратит на нее хоть сколько-то времени и сил. Он явно противопоставляет свой стиль стилю Джо, который «носит повязки на голову, у него кудри, и он привлекает к себе массу внимания. Да и характер у него такой – притягивать внимание. Он не раз был на грани того, чтобы получить по шапке. Мы все время говорим ему: „Джо, остынь“. Он потом ничего не помнит. Он из тех людей, за которыми нужно приглядывать. Только не говорите ему, что я так сказал».</p>
   <p>Этот и другие примеры показывают, как гендер определяется и частично конструируется в отношениях. Сам по себе гендер не был явным образом в фокусе нашего внимания, но по мере работы он становился все значимее, особенно как аспект отношений, например в предыдущем обсуждении связки родители— дети, когда дети социализируются на фоне жестких гендерных норм (Holland &amp; Adkins 1996; Mann 1996), против которых они часто бунтуют, отвергая, например, «девчачью» одежду.</p>
   <p>Гендер явным образом присутствует и в отношениях между гетеросексуальными парами. В то же время на примере Джо и Джорджа видно, что они выстраивают разные, но взаимодополняющие образы маскулинности, измеряя их через дружбу. Существует обширная литература о гендерной специфике потребления, в частности моды, в силу ее исторической феминизации и современного наследия (Bell &amp; Hollows 2005; De Grazia &amp; Furlough 1996; Hollows 2000; Lury 1996). В более поздних работах утверждается, что в последние два десятилетия XX века усилилась связка разных форм маскулинности с потреблением и удовольствием (Edwards 2005; Mort 1996).</p>
   <p>Случай Джо и Джорджа показывает, что дело не обязательно в прямой самоидентификации мужчин с модой или в чрезмерной заботе о внешности. Одежда все равно становится важным способом воплощать и практиковать маскулинность. Многие авторы говорят о множественных вариативных «маскулинностях» (Connell 2005; Haywood &amp; Mac an Ghaill 2003; Whitehead &amp; Barrett 2001). Образ Джо может быть своеобразным, почти эксцентричным, но при этом остается в рамках, которые задают джинсы, – так что его по-прежнему воспринимают как «обычного парня». Контраст стал особенно заметен, когда мы поговорили с домовладельцем (он не живет на наших улицах, но согласился на интервью). Он гораздо прямолинейнее стремится выглядеть «по-мужски»: флиртует с Софи и Сабриной, добивается от нас подтверждения, что его жена «секси». Джо и Джордж явно смущены этой грубоватой демонстративностью. Они рассматривают свои сарториальные практики как более тонкий и действенный способ создать пространство для индивидуальности и различий внутри более свободного – а потому более эффективного – гендерного стиля.</p>
   <p>В целом мы видим движение от родительского и внутрисемейного влияния на детей к закреплению гендерных стереотипов среди подростков, для которых особую значимость приобретает мир ровесников. Следующий этап – все более явная ориентация на привлечение партнера, что ведет к образованию пар и созданию новых домохозяйств. На этой стадии проявляется закономерность: взаимодополняемость внутри пары становится ключевой и определяет, будут ли люди подстраиваться под большую однородность стиля или, напротив, уходить в более индивидуальный, идиосинкратический стиль. Феминистские подходы, трактующие гендер как реляционный (возникающий из конкретных контекстов людей и отношений) и, в частности, как выражение различия, были раскритикованы Джудит Батлер, утверждавшей, что такая перспектива предполагает «оппозициональную гетеросексуальность» (Батлер 2022: 77). В этой книге мы не строим теорию гендера; оставаясь верными этнографическому подходу, используем материал, чтобы понять, как гендер функционирует на наших улицах. Полученные данные показывают, что представление о нем как о реляционном имеет объяснительную силу. Более того, анализируемый материал позволяет понять в реляционных терминах и саму концепцию Батлер, согласно которой «„бытие“ гендера – это эффект» (там же: 93), то есть гендер конституируется через перформативные практики. Мы работали с двумя супружескими парами, которых интервьюировали вместе. Клэр (ей за тридцать) и Макс (ему за сорок) только что стали родителями. В юности Клэр почти не носила джинсы – родители их не одобряли (считали «дешевкой»), так что они никогда не были для нее базовой вещью. Она стала носить джинсы в двадцать с лишним лет. Макс вспоминает, что при знакомстве его привлекло в Клэр именно то, что она носила юбки и другую «женственную» одежду, благодаря чему выделялась среди других девушек: «Она выглядела очень женственно. В начале отношений, кажется, я месяцами не видел ее в брюках. Это ей шло, было частью образа и выделяло среди девушек в мешковатых свитерах и джинсах». Он охотно советуется с ней насчет покупок, шутит: «Мужчину одного в магазин пускать нельзя. Нужна либо мама, либо партнерша». В отличие от Клэр, он регулярно носит джинсы на работу и во многом воплощает типичную для многих мужчин на этой улице манеру одеваться так, чтобы быть незаметными. Их первоначальное взаимное притяжение строилось на стремлении поддерживать гендер как различие, и это по-прежнему важно для их отношений.</p>
   <p>Супругам Эрику и Маргарет, вместе присутствовавшим на интервью, за семьдесят. Первую пару джинсов Эрик получил от американского солдата (см. главу 1). Маргарет почти не носила джинсы: ее юность пришлась на время, когда большинство женщин ходили в юбках и от них ожидали женственности. Эрик же всегда носил джинсы как повседневную одежду. Оба любят приодеться, когда куда-то идут. Но на контрасте с Клэр и Максом, чье простое следование гендерному различию делает их довольно конвенциональными в публичном пространстве, Эрик иногда одевается очень заметно. Его выбор галстуков и рубашек (часто диссонирующих по рисункам и цветам) создает довольно эксцентричный образ. Для этого важно не надевать джинсы, ведь именно их обычно носят его друзья (тоже в основном семидесятилетние), когда идут в местный паб. По воскресеньям его жена наряжается в церковь, а он в тот же день может нарочито ярко одеться, чтобы провести время в пабе.</p>
   <p>Третий вариант того, как отношения в паре соотносятся с более широкими гендерными отношениями, – это пример Полин и Тома, о которых шла речь в предыдущей главе. Их уместнее описывать в терминах гендерной комплементарности, а не гендерной оппозиции. Никто из них никогда не говорил, что его привлекла в другом именно женственность или мужественность. Единственное пространство, где всплывают гендерные стереотипы, – когда Полин рассказывает, что ненавидит ходить по магазинам с подругами и чувствует себя «как мужик». Тем не менее героиня нашего интервью хочет, чтобы ее дочь была женственной – это выражается в одежде, которую Полин для нее покупает. По словам Полин, оглядываясь на свои детские фотографии в платьях, она думает, что выглядела мило, хотя ей никогда не нравилось так одеваться. И все же именно в отношении дочери женщина говорит: «Я хочу, чтобы она могла быть девочкой-девочкой». Ни Том, ни Полин не тратят много времени на заботу о внешности, оба как будто культивируют идею не быть на виду. Хотя у каждого из них был период увлечения джинсами, сейчас они эту одежду не носят. Полин часто надевает темно-синие повседневные брюки, а Том – чинос и рубашки коричневых и бежевых тонов. Это ощущение скрытого различия – такого, которое родители почти не выражают в собственной одежде, но именно поэтому яснее проецируют на детей, – типично для матерей в Лондоне (Miller 1997). Иными словами, мы начинали с простой картины: подростки отвергают навязанную родителями идентичность, – а приходим к куда более сложной динамике проекций и интроекций: родители не в меньшей степени движимы воспоминаниями о собственном прошлом, косвенно проживаемыми благодаря детям.</p>
   <subtitle>Заключение: гендер, конформизм и индивидуальность</subtitle>
   <p>В этой главе мы расширили тему предыдущего разговора о джинсах как о составляющей биографии, рассмотрев их место в отношениях между людьми. Сначала мы фокусировались на отношениях внутри домохозяйства – в тех случаях, когда удавалось пообщаться с несколькими людьми из одной семьи. Затем мы перешли к отношениям за пределами кровного родства, включая образование пар, что, в свою очередь, ведет к созданию новых домохозяйств. Полученные данные во многом подтверждают житейскую интуицию: дети достигают момента, когда отвергают родительское влияние, больше опираясь на мнение ровесников, а затем – на предпочтения партнера. На практике, однако, все выявленные этапы оказываются и сложными, и вариативными.</p>
   <p>На всех стадиях этого движения центральной остается тема гендера. Мы изначально не стремились ставить гендер в центр исследования, но довольно быстро стало ясно: родители часто выражают свои ожидания и проецируют их на детей, добиваясь, чтобы дети носили подчеркнуто гендерно маркированную одежду. В некоторых семьях южноазиатского происхождения это может принимать форму запрета девочкам носить джинсы или тревоги из‑за фасона скинни, которые выходят за рамки подчеркивания женственности и переходят к более откровенной демонстрации сексуальности. В то же время в разговорах с женщинами из таких семей мы часто обнаруживали, что они описывают себя как «сорванцов», специально сглаживая гендерные различия, чтобы ослабить родительскую проекцию гендера. Но гендерная конформность не сводится к родительскому контролю: столь же отчетливо она проявляется в смещении ориентации на мнение группы сверстников. Подростки часто культивируют резко выраженные гендерные стереотипы, особенно когда начинают встречаться, и затем они воспроизводятся в устоявшихся парах, в которых притяжение поддерживается различиями между партнерами.</p>
   <p>Джинсы нередко оказываются в центре дискуссий вокруг гендерных различий отчасти потому, что сами они могут и поддерживать, и подрывать границы гендера. Например, некоторые женщины, с которыми мы работали, говорили, что носят джинсы постоянно, но при этом феминизируют их за счет декора на них, сочетаний в образе или аксессуаров. Так, Трейси постоянно носит эту одежду, у нее есть сразу несколько пар. Положение джинсов в ее гардеробе динамично: это не всегда повседневная одежда, женщина может включать их в разные категории одежды. Ее муж тоже по сути живет в джинсах, которые Трейси называет его «старым добрым товарищем». В каком-то смысле это маркер их общности. Но между его «стандартными» мужскими и ее джинсами есть отчетливый контраст, особенно когда Трейси надевает джинсы с каблуками на выход или сочетает их с более нарядным верхом.</p>
   <p>Хотя деним могут носить и мужчины и женщины, так что, казалось бы, его можно считать предметом унисекс или вещью вовсе вне гендера, на практике люди крайне редко пользуются этим свойством, надевая джинсы на выход. В ретейле они обычно продаются как мужские и женские, а также существуют и джинсы-бойфренды. Последняя категория не делает образ по-настоящему андрогинным: женщина все равно позиционируется по отношению к мужчине, пусть и воображаемому. Это подтверждается и полевым материалом: женщины нередко выбирают более узкие модели с повышенной долей эластана. Как и в гендерных отношениях вообще, складывается ощущение, что «мужские» джинсы остаются мужскими во многом за счет своей относительной немаркированности, которая соответствует идеалу «обычного парня». «Женские» джинсы чаще имеют более заметную гендерную маркировку, подчеркивающую феминность. Как писал Джон Бергер, «женщины выглядят» (Бергер 2012); они становятся объектом «мужского взгляда» (male gaze), как назвала его Лора Малви (Малви 2000). Хотя в компаниях ровесниц девушки ориентируются друг на друга, концепция Малви остается продуктивной, если следовать более поздним феминистским работам, например Янг (Young 2005). В ней утверждается, что женщины интериоризируют ощущение себя как объекта чьего-то взгляда, и это влияет на их видение собственного тела.</p>
   <p>Эти идеи подтверждаются и в наших примерах: мужчины часто говорят о желании быть незаметными, тогда как женщины любят наряжаться. Разумеется, есть исключения: некоторые женщины стремятся не привлекать внимания не только повседневной одеждой, но и нарядной. В случае с Эриком и Маргарет общая тенденция вообще меняется на противоположную: именно Эрик, а не Маргарет, хочет быть на виду. Если не учитывать ситуации, когда джинсы надевают как наряд на выход, они остаются незаметной повседневной одеждой и для мужчин и для женщин. Да, различия между «мужскими» и «женскими» моделями могут сохраняться, но они не всегда бросаются в глаза.</p>
   <p>И гендер не единственная сквозная тема. Как подсказывает логика книги, в которой исследовательский взгляд переходит от индивида к отношениям с другими людьми, а затем к моде в целом, нас интересует и более широкая публичная сфера. Когда родители заставляют детей носить правильную гендерно маркированную одежду, речь идет не только о гендере, но и о конформизме и нормативности вообще. То, как человек далее обходится с гендером, может варьироваться между более индивидуалистскими и более конформистскими стратегиями. Это видно на примере Джо и Джорджа, которым удается выработать взаимодополняющие образы маскулинности, избегая того, что они сами могли бы счесть «оборонительной» перформативной маскулинностью их домовладельца. Эрик, в свою очередь, играет на гиперболизированном гендерном различии и тем самым предстает эксцентричной фигурой, намеренно выглядящей своеобразно, когда идет в паб. Эти вопросы соотношения конформизма и индивидуальности мы разовьем в следующей главе уже в связи с модой.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 3</p>
    <p><emphasis>Мода</emphasis></p>
   </title>
   <p>Наша книга сосредоточена на том, каким образом джинсы присутствуют в жизни обитателей трех обыкновенных улиц на севере Лондона, где проводилось исследование. Мы исходим из того, что именно эти люди определяют, что означают джинсы и почему они важны в гардеробе. Нас интересуют их ежедневные практики, отношения, траектории их жизни и роль, которую в этом процессе играют джинсы. Но в книге о дениме нельзя забывать, что джинсы – товар. Участники исследования имеют дело с джинсами в первую очередь как с товаром, чаще всего определенного бренда или магазина. Компании, владеющие этими брендами, конкурируют на рынке и работают ради прибыли; у многих есть целые микроиндустрии маркетинга и продаж джинсов, призванные сформировать у потенциальных покупателей позитивные ассоциации с их марками.</p>
   <p>Мы не намерены подробно разбирать эту коммерческую деятельность. Однако она важна как контекст, особенно там, где брендинг заметно влияет на отношения между потребителями и товаром. Даже фокусируясь на потреблении, мы должны учитывать наблюдаемые последствия того, что джинсы происходят из коммерческой сферы. За последние годы произошел огромный рост числа деним-брендов (Hang 2006); параллельно многие сетевые магазины запустили в производство собственные марки. В результате почти невозможно зайти в магазин одежды и не найти там джинсы, причем, кажется, в бесконечном многообразии фасонов и отделок. Джинсы представлены на всех уровнях рынка: от пар за 3 фунта до культовых брендов вроде Levi’s и Diesel (обычно имеющих собственные магазины помимо поставок в сети) и дизайнерских марок, где одна пара может стоить свыше 200 фунтов. Хотя в нашем исследовании диапазон сумм, которые люди готовы платить за джинсы, оказался широким, как видно из таблицы ниже, лишь 1% заполнивших анкету заявил, что когда-либо платил за джинсы более 120 фунтов. Наиболее распространены цены среднего диапазона.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#b00000177.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Помимо разброса в ценах и брендах сейчас доступен и очень широкий выбор фасонов: клеш, бойфренды, скинни, прямые джинсы, с высокой и заниженной посадкой – и это лишь малая часть. Большинство джинсов синего цвета, но с точки зрения моды цвет индиго совсем не то же самое, что светло-голубой. Рынок джинсов других цветов гораздо меньше и нестабильнее, за исключением разве что черных. Еще шире разброс обработок и отделок. Они важны не только для различий между брендами, но и внутри самих брендов, чтобы сформировать линейки. Одна из стратегий, с помощью которой бренды создают свое отличие и заявляют о нем, – реклама. Хотя эта книга об одежде, которую носят люди, реклама важна как контекст, в рамках которого складываются их практики. Подчеркнем, что вокруг рекламы джинсов существует целая индустрия, и в ряде случаев она апеллирует к понятиям, которые рассматриваются в книге: комфорт, посадка, персонализация. Однако мы обсуждаем эти темы исходя из практик ношения, а не того, как они представлены в брендинге. Вполне вероятно, что реклама фиксирует уже имеющиеся у потребителей установки, а не задает их. Вот почему в этой главе мы рассмотрим осведомленность людей о брендах и рекламе.</p>
   <p>Кажется, что выбор в магазинах настолько огромен, что маркетологи уверяют: правильная пара найдется на любой вкус и кошелек. Но эта ситуация якобы предельного выбора иллюзорна: ежегодно доминируют определенные фасоны, по крайней мере для тех, кто стремится соответствовать моде. Так, скинни популярны уже несколько лет, хотя многим в них попросту некомфортно. Гораздо вернее сказать, что за видимым разнообразием сохраняется «хребет» базовой модели: джинсы цвета индиго с заклепками, характерной двойной строчкой по низу, множеством карманов, (умеренным) декором, обычно на заднем кармане, и стандартной прямой или почти прямой штаниной. Они остаются доминантой и константой; их по праву можно назвать универсальными. В этих джинсах мало того, что мы обычно связываем со словом мода – ни выраженной темпоральности, ни авторского дизайна, – однако одна из самых частых реплик в нашем исследовании была именно о том, что это джинсы на все времена.</p>
   <p>Оставляя индустрию за пределами подробного анализа, в этой главе мы стремимся понять, как жители исследуемых улиц справляются с кажущимся изобилием, начиная с тревоги, сопровождающей покупку джинсов и выбор «правильного» фасона. Любопытно, что никто из информантов не воспринимал широкий диапазон денима как безусловный плюс. Напротив, поиск «той самой» пары часто оборачивался беспокойством и стрессом. Возможность где-то там отыскать идеальные джинсы скорее усиливает тревогу, чем снимает ее: ответственность за выбор и покупку целиком возложена на покупателя. Проанализировав процесс покупки, мы перейдем к рассмотрению связи выбора джинсов с индивидуальным стилем. Она может проявляться, например, в том, что потребитель ассоциирует себя с конкретным брендом, который начинает выражать для человека определенную непрерывность и целостность его стиля.</p>
   <p>Помимо отношения к покупкам и брендам, выявляется еще более широкое и зачастую более проблемное и противоречивое отношение к моде как таковой, восприятие ее как внешней силы, которая меняется и навязывает свою волю людям, в том числе тем, кто дорожит стабильностью стиля джинсов, с которым они себя идентифицируют. Мода может участвовать и в создании устойчивых ассоциаций с конкретными типами джинсов, вроде скинни или клеш. Из этих ассоциаций затем вырастают и другие – скажем, восприятие некоторых джинсов как «стариковских». Итак, отношение к моде – это не только отношение к коммерческим аспектам джинсов. Речь идет о том, как люди выстраивают в своем гардеробе собственную типологию джинсов, выбирая из целого ряда пару для конкретного случая. По сравнению с другими предметами одежды джинсов это касается в гораздо большей степени. Спектр моделей может совпадать с тем, что предложено в магазинах, а может и отличаться: типы джинсов оказываются связаны событиями или степенью нарядности.</p>
   <subtitle>Шопинг</subtitle>
   <p>Никто из участников исследования не воспринимал покупку джинсов как особенно приятное и простое занятие. В лучшем случае ее считали просто частью общей обузы шопинга – необходимости покупать одежду. Иное дело «праздничные» покупки или вещи, которые не особенно нужны: их обычно считают приятными. Джинсы, как правило, не попадают в эту категорию. Чаще всего ничего особенного в покупке джинсов не видят мужчины, особенно старшего возраста. Они не то чтобы любят ходить по магазинам, но и не считают покупку джинсов чем-то особенно проблематичным. Для них выйти и купить самую «обычную» пару – просто хлопотная обязанность. На другом конце спектра находятся молодые женщины, а также подростки. Для них покупка одежды нередко сопровождается тревогой, а покупка джинсов и вовсе может быть травматичным событием. Для них ходить по магазинам – важная форма досуга, связанная с общением (чаще всего в магазин идут с подругами) и удовольствием, но именно поиск джинсов часто воспринимается как что-то трудное.</p>
   <p>Для представителей этой группы на первом месте находятся две проблемы – выбор правильной модели среди огромного разнообразия и поиск нужной посадки. Для девочки-подростка Чез сложнее всего именно покупка джинсов: «Спортивки и прочее – если они твоего размера, то сядут. А джинсов столько, что все приходится мерить». Для нее потребительский выбор – это не ряд чудесных возможностей, а источник уныния: после всей «возни» с примерками «уже ни на что нет сил», и в итоге она «берет свой размер и надеется на лучшее». Чез поясняет, что поиск джинсов (и брюк в целом) гораздо сложнее, чем поиск верха («его легко подобрать»). У джинсов есть «длина, обхват бедер и талии». И такие проблемы существуют не только у девушек. Австралиец Джо рассказывал, как в примерочной ему понравилась посадка джинсов, но спустя какое-то время в носке они стали «слишком стеснять… в районе бедер». С тех пор он тестирует джинсы – проходится в них по магазину, поскольку примерочной недостаточно, чтобы проверить их в движении.</p>
   <p>Другая девочка подросткового возраста, Ивана из Косово, тоже говорит о трудностях, но в отличие от Чез точно знает, чего хочет: темно-синие джинсы с заниженной посадкой. Обычно она покупает свои пары в сети Oasis не потому, что бренд что-то для нее значит, а потому что однажды нашла там очень удобную пару. И все же несмотря на то, что Ивана довольно хорошо изучила ассортимент Oasis и знает свои предпочтения, ей все равно «трудно найти пару, которая идеально сидела бы». Недавно ее вывело из себя, что «в моде скинни, а обычных джинсов не найти». Это иллюстрирует более общее правило: как только человек находит «свои» джинсы, он стремится держаться за них и испытывает фрустрацию, когда мода меняется и магазины заваливают иными фасонами, как бы подталкивая обновлять джинсы раз в пару лет. У нас есть и другие истории: человек находит почти идеальную модель, возвращается за ней и обнаруживает, что ее сняли с продажи. Обычно покупатели считают джинсы идеальными, если им нравится посадка, а не бренд и степень модности. И это осложняет повторную покупку, ведь магазины фокусируются на бренде и трендах.</p>
   <p>Ко всему перечисленному добавляются сложности с посадкой. Австралиец Джордж называет себя «неестественно высоким» (6 футов 6 дюймов) и очень худым. Он ограничен теми магазинами, где есть подходящие размеры, и все равно вынужден носить джинсы на бедрах, чтобы штанины доставали до пола. Ннека из Сьерра-Леоне покупает джинсы в основном во время поездок в США: там, по ее словам, проще найти посадку под фигуру чернокожей женщины. Она считает, что в британских магазинах трудно найти джинсы, которые хорошо сидели бы на бедрах. Некоторые люди вообще избегают покупок: джинсы им отдают родственники. Например, одна наша собеседница берет одежду у незамужней сестры, которая много тратит на джинсы, а затем отдает, устав от них или не находя для них в шкафу место.</p>
   <subtitle>Мода и бренды</subtitle>
   <p>По причинам, изложенным выше, джинсы легче выбирать тем потребителям, кто смещает акцент с посадки конкретной модели на принадлежность к определенному магазину или бренду. Это может перерасти в долгосрочную приверженность, вплоть до ощущения лояльности к бренду (Fournier 1998). Логично предположить, что их отношение к моде и брендингу будет формироваться под воздействием коммерции. В главе 1 утверждалось, что мода в более широком смысле становится способом маркировать разные этапы жизни. Люди видели собственную жизнь через призму стилей, актуальных в определенные периоды. При этом слово «мода» часто означало не узкое стремление индустрии влиять на одежду в рамках конкретного сезона, а более широкие культурные тренды, относящиеся к десятилетиям или даже поколениям, с которыми люди действительно себя соотносят. Аналогично, многие обитатели наших улиц почти не были знакомы с подавляющим большинством «мимолетных» брендов и, как правило, не разбирались в тонкостях различий между ними. В анкете их просили указать знакомые бренды, и большинству было сложно назвать больше трех наименований, то же наблюдалось и позже, в более развернутых беседах. Участники анкетирования не знали рекламных кампаний или ассоциаций, связанных с брендами, которые сами же носят. Поэтому даже если рекламные кампании используют такие понятия, как комфорт (о котором мы будем говорить в следующих главах), то, скорее всего, это результат их собственных исследований и попытка следовать за реальными заботами потребителей. Нет свидетельств того, что реклама является источником этих забот, так как нет признаков, что она вообще ощутимо воздействует на покупателей – за исключением пары исторически знаковых кампаний, например Levi’s.</p>
   <p>То, как реклама подхватывает уже существующие практики, наглядно видно на примере джинсов-бойфрендов. Мы не встретили тех, кто действительно надевал бы джинсы своих парней, однако несколько человек носили готовые джинсы-бойфренды – модель, присутствующую в рознице. В предыдущем исследовании Вудворд говорила о нескольких женщинах, действительно носивших джинсы своих партнеров, – чтобы расширить гардероб, ощутить силу любви партнера или пережить его отсутствие (Woodward 2011). В данном случае очевидно, что потребительская практика была скопирована и превращена в коммерческую категорию, а не наоборот. Похожее явление наблюдается с искусственным состариванием денима: бизнес вновь следует за потребителем, за тем, как люди сами трансформируют свои джинсы. Будучи коммерческим предприятием, мода, продвигая изменения, действует через механизмы брендинга и рекламы. Однако джинсы для многих информантов воплощают прежде всего преемственность: люди хотят покупать и носить один и тот же подходящий для себя стиль джинсов. То, что узкие джинсы или джинсы с высокой талией считаются модными или привлекательными, еще не означает, что люди будут их носить; это в большей степени зависит от долгосрочных материальных практик, а также от состава гардероба (Woodward 2009).</p>
   <p>Многие явно дистанцировались от моды, воспринимая ее как нечто совершенно не важное. Иногда эта словесная дистанция подтверждалась практикой – отсутствием модной одежды. Но проявлялись и противоречия: так, одна женщина утверждала, что вовсе не интересуется тем, что сейчас в моде, при этом на ней были надеты очень модные белые скинни и туника. Одна из причин этих противоречий заключается в том, что признание влияния моды как бы уменьшает значение собственного выбора и агентность. Кроме того, подлинного выбора порой нет: покупка вещей, имеющихся в магазине, автоматически помещает покупателя в пространство моды, нравится ему это или нет. А еще люди могут следовать моде косвенно, просто подстраиваясь под окружение.</p>
   <p>Многим легче сказать, что им не нравится и что они не будут носить, чем четко обозначить свои предпочтения (Wilk 1997). Мария, уроженка Португалии, заявляет, что одеждой вообще не интересуется и в молодости носила все, что покупала мама. Однако, когда она начинает размышлять, какую роль одежда играет в ее жизни, становится очевидным, что у Марии есть продуманные представления о том, что она будет носить, а что – нет. Проявлявшие интерес к брендам и моде, как правило, были молоды. Однако здесь возникала проблема: у них часто не было достаточных доходов. Как сказала одна восемнадцатилетняя девушка, с тех пор как появился Primark<a l:href="#n4" type="note">1</a>, они с подругами перестали интересоваться брендами. Это типичная девушка позднего подросткового возраста: у нее есть пара джинсов Levi’s, но они ей не очень нравятся – плохо сидят. Намного больше она привязана к «довольно симпатичным» джинсам за 8 фунтов из Primark. Единственным человеком на наших трех улицах, кто действительно разбирался в джинсах как в модном объекте, оказался тот, кто раньше работал в джинсовой индустрии и носил дорогие дизайнерские джинсы.</p>
   <p>Не то чтобы люди были знакомы с брендами, но не носили их. Мы обнаружили, что куда чаще информанты носили бренды, о которых почти ничего не знали. Даже когда мы встречали людей, заявлявших об интересе и симпатии к таким джинсам, на практике их внимание сосредоточивалось лишь на небольшой части реально доступного спектра брендов. Исключение составляет Дэвид, которого мы представили в первой главе. У него есть брат на пять лет старше, он живет и работает в Гонконге. Этот брат еще с университетских времен передавал Дэвиду свои джинсы, что пробудило в нем интерес к таким маркам, как Evisu и Versace. Сам Дэвид не мог позволить себе такие вещи: покупая джинсы самостоятельно, он чаще был вынужден выбирать более дешевые марки одежды, такие как French Connection. Это показательно, поскольку многие, имевшие родственников за границей, понимали, что для живущих в других странах людей бренды имеют большее значение, чем для жителей Великобритании, и более известны им. Можно ожидать, что дизайнерские джинсы будут лучшего качества или что магазин Levi’s – хорошее место для начала поиска, поскольку продавцы там лучше разбираются в джинсах. Но на практике бренд чаще служил постфактум-обоснованием покупки, которая была сделана по другим причинам. Даже те, кто, подобно Дэвиду, получал дизайнерские джинсы в подарок или с рук других людей, не обязательно относились к ним позитивно. Более типичен случай Джо, женщины чуть за двадцать, обладательницы пары джинсов DVB, созданных Викторией Бекхэм, – подарка подруги. Эти джинсы стоят свыше 200 фунтов. Они у нее уже три или четыре года, но особой привязанности или интереса к ним Джо не чувствует; по ее словам, джинсы «довольно удобные», но не лучше по качеству, чем те, что она обычно носит. Ее совершенно не занимает тот факт, что их разработала знаменитость. Большинство информантов не испытывают особой лояльности к бренду из‑за связанных с ним ассоциаций, скорее отношения вырастают со временем через практику ношения. Владелица джинсов DVB говорит, что они «не стоят своих денег. В конечном счете джинсы – это просто джинсы». Различие между дизайнерскими и недизайнерскими моделями она формулирует так: «Завяжите мне глаза и наденьте джинсы – я не смогу различить их». Главное в этом подарке – не знаменитый лейбл, а тот факт, что кто-то выбрал за Джо джинсы, ведь она «абсолютно ненавидит шопинг». Хотя люди редко проговаривают это напрямую, весьма вероятно, что в Лондоне пренебрежение брендами рассматривается почти как признак ума или зрелости – как невосприимчивость к манипуляциям торговли и моды в частности. Считается, что бренды сильнее воздействуют на подростков, которых легче провести. Таким образом лондонцы конструируют свой особый образ искушенности, что согласуется и с другими нашими исследованиями покупки одежды (Clarke &amp; Miller 2002; Woodward 2007).</p>
   <p>Однако отсутствие интереса к моде и брендам не означает, что люди стремятся больше узнать о самих джинсах. Они так же мало знают о составных частях этого предмета одежды и столь же мало интересуются ими. Многие осведомлены, что некоторые джинсы могут растягиваться или имеют общее представление о стиле пары, но в целом знают совсем немного о покрое или особенностях денима как ткани/материала. Практически никто из информантов не имел особых знаний или не проявлял интереса к хлопку, индиго, заклепкам, к тому, как, кем и где джинсы производятся или окрашиваются. Как и в случае со многими другими товарами, момент покупки – начало отношений с продуктом; его предыстория и то, что было вложено в производство, попросту не берутся в расчет. На прямой вопрос некоторые отвечают, что, возможно, выбрали бы товар с ярлыком «справедливая торговля» или «органический товар», но в отличие от продуктов питания, у жителей улиц еще не сформировалась активная позиция в отношении таких характеристик одежды. Кроме того, никто из опрошенных не кастомизировал джинсы и не ремонтировал или чинил их хоть сколько-нибудь значительно. Так проявляются более широкие тенденции: только немногие занимаются мендингом (не считая пришивания пуговиц) или шьют сами, что объясняется утратой навыков шитья и доступностью дешевой одежды из магазинов.</p>
   <p>На первый взгляд следующее утверждение может показаться парадоксальным в свете всего сказанного выше, но немало людей действительно проявляют абсолютную приверженность и лояльность одному бренду или магазину – причем чаще всего это люди, меньше всего интересующиеся брендами как таковыми, то есть мужчины среднего и старшего возраста. Тем не менее именно они нередко выражали явную страсть к конкретному бренду – в большинстве случаев к Levi’s. Иногда об этом рассказывали жены или матери, чьи мужья или сыновья носили только Levi’s – работали, ели и спали в них. Обнаруженная привязанность к Levi’s, пожалуй, была самым сильным эмоциональным резонансом между людьми и их джинсами, с которым мы столкнулись. Но это не противоречит нашим ранним тезисам: преимущество приверженности бренду главным образом в том, что она избавляет от необходимости задумываться о других марках одежды или о шопинге в целом. Покупка джинсов становится предельно простой. Для других респондентов ту же функцию избегания выбора выполняла ориентация на Marks &amp; Spencer или Next.</p>
   <p>Если искать причину, почему именно Levi’s чаще всего оказывается объектом такой страсти, можно предположить, что дело в прежних ассоциациях с джинсами – с крутыми ковбоями, Америкой, сексуальностью. Вероятно, изначально так и было. Но большинство тех, кто сегодня связан с Levi’s и другими подобными марками, не заинтересованы в этих исторических коннотациях. Гораздо важнее то, что можно назвать эффектом Джереми Кларксона – ведущего телепередачи Top Gear, посвященной автомобилям. Несколько лет он был печально известен тем, что постоянно носил одни и те же обтягивающие джинсы с эффектом стоунвош<a l:href="#n5" type="note">2</a> и нарушал неписаное модное правило, сочетая два элемента из денима в одном образе (синие джинсы и джинсовую куртку). Несколько наших собеседников знают о распространенном представлении, будто в 1990‑х джинсы потеряли популярность, потому что ассоциировались с немодными мужчинами постарше, подобными Кларксону; один информант подтверждает, что в свои тридцать с лишним перестал носить синие джинсы с джинсовой курткой, опасаясь выглядеть человеком, переживающим кризис среднего возраста. Ассоциация с немодными мужчинами средних лет идет вразрез с рекламными кампаниями, нацеленными преимущественно на молодых и модных и редко на тех, кто реально носит тот или иной бренд джинсов (хотя реклама давно существующих брендов может, напротив, продвигать идеи аутентичности и постоянства).</p>
   <p>Менее очевидным, но, возможно, более важным для нашего исследования оказалось и позитивное следствие эффекта Кларксона. Не будучи аудиторией, которую рекламодатели обычно стремятся привлечь, немодные мужчины средних лет на деле составляют значимую часть рынка: они регулярно носят джинсы и обладают сильной брендовой лояльностью. Так, Том сейчас уже не носит джинсы, но рассказывает, что почти двадцать лет подряд носил сначала исключительно Levi’s, затем исключительно Wrangler. Он говорит о доверии к этим джинсам – не нужно волноваться, что ты надеваешь и насколько это модно; можно просто быть «обычным парнем». По крайней мере с такими моделями, как Levi’s 501, у потребителя действительно формируются более личные отношения: когда пара изнашивается, ее обладатель может вернуться в тот же самый магазин и снова купить тот же самый фасон, воспроизводя те же отношения.</p>
   <subtitle>Типология джинсов</subtitle>
   <p>Levi’s отвечают предпочтениям мужчин среднего возраста, которые держатся одного и того же фасона. Но эта группа – лишь малая доля людей, с которыми мы взаимодействовали. Хотя были и другие участники исследования, присягнувшие на верность одному-единственному стилю джинсов (который они часто считают классическим или обычным), гораздо больше информантов выработали собственные типологии джинсов, которые могут совпадать, а могут и не совпадать с коммерческими типологиями. В них могут выделяться разные цвета (обычно синий и черный), степень износа или состаривания и покрой (например, клеш, скинни, классические прямые, бойфренды). В ряде случаев организация гардероба повторяет логику магазинной выкладки, что впоследствии облегчает покупки: люди быстро видят пробелы, которые нужно закрыть, и соотносят их с разными жизненными ситуациями. Они воочию видят градацию джинсов, которая одновременно служит мерилом пригодности для разных случаев. Почти у всех опрошенных отнюдь не бренд является принципом организации гардероба. Хотя многие респонденты обладают достаточным количеством джинсов, чтобы их различать, это не обязательно означает сознательное коллекционирование вариантов: люди просто долго хранят джинсы, включая те, что почти не носят. Скорее это отражает изменения ассортимента со временем. Как показывает таблица, большинство опрошенных имеют от одной до пяти пар.</p>
   <p>Поскольку люди не обязательно следуют классификации, предлагаемой магазинами, они вольны создавать собственные категории. Джо, та самая женщина с доставшимися от подруги джинсами DVB, которая придает одежде не слишком много значения, не из тех, кто раскладывает гардероб по брендам. Зато у нее есть четкая типология джинсов, ведь вне работы она носит их постоянно. Почти все участники исследования типологизировали содержимое гардероба, распределяя одежду по разным доменам жизни; у одних джинсы присутствуют во всех доменах, у других составляют отдельный домен. У Джо пять пар: в выходные она носит «обычные» джинсы в повседневном стиле с кроссовками; более нарядные – узкие скинни – она сочетает с ботинками и с уггами зимой; на выход надевает черные джинсы и нарядный верх.</p>
   <p>Скинни во многих гардеробах фактически заменили клеш (который раньше считался наиболее льстящим большинству женских фигур). Но у этой модели джинсов есть свой недостаток: они могут быть очень узкими. И вот одни женщины говорят, что никогда не изменят клешу, потому что скинни им не идут, а другие настаивают, что хотят их носить, даже если «нет бедер». Для большинства наших собеседниц это потребовало адаптации гардероба: стали популярны удлиненные туники, прикрывающие слишком обтягивающие джинсы. Джо считает скинни более нарядными, поэтому не носит их с кроссовками. Для некоторых, например для Чез, скинни могут быть повседневными в сочетании с балетками. По сути гардероб становится переходной зоной, где беспокойство о покупке сменяется беспокойством, как носить купленное. Сдвиг моды продиктовал переход от модели клеш к скинни, но затем человек «одомашнивает» последние, создав ряд альтернативных образов за счет сочетания их с обувью и верхом. В итоге изменение моды подчиняется требованию носителя – иметь джинсы, соответствующие разным жизненным ситуациям.</p>
   <empty-line/>
   <image l:href="#b00000203.jpg"/>
   <empty-line/>
   <p>Показательно, что все вышесказанное справедливо и для мужчин. Пример – Арвинд, который постепенно выстроил гардероб, соответствующий и его самоощущению, и случаям, для которых нужно одеваться. Он родился в Уганде в гуджаратской семье, вскоре переехавшей в Англию; с 1985 года живет в этом районе Северного Лондона вместе с женой, двумя детьми и родителями. Носит джинсы со старших классов (примерно с 16 лет), хотя родители их не носили, а сестра надевала лишь изредка – джинсы считались недостаточно женственными. Подростком он носил «стандартные» джинсы, но, увлекшись хип-хопом, стал выбирать более мешковатый крой. В старших классах Арвинд каждый день ходил в джинсах, заменивших для него и его сверстников исчезнувшую школьную форму, и так продолжалось в университете: джинсы были «самой простой» вещью. Начав работать менеджером в ретейле, Арвинд стал носить деним только по выходным. Постепенно спортивные костюмы вытеснили джинсы и стали идеальной одеждой для отдыха после работы.</p>
   <p>Спортивный костюм в качестве домашней одежды носит и жена Арвинда: она выросла в Бомбее, где никогда не надевала джинсы, и переехала в Великобританию в 23 года. Сейчас она не надевает их дома из уважения к живущим с ними родителям мужа. Не носит джинсы дома и сам Арвинд. Зато оба супруга надевают их на неформальные выходы из дома – например, если нужно заскочить в магазин или сходить на футбол. При этом Арвинд надевает джинсы и на более формальные случаи. У него пять-шесть пар: есть и по паре Levi’s 501, Pepe и Armani (последние – черные, для особых случаев). Остальные – обычные, например, модель George из сети Asda (дочерняя компания Walmart). К дизайнерским джинсам он относится бережнее: вешает на плечики, а не складывает вместе с прочими. У него есть две специально состаренные пары (Pepe и George), две черные и одна светло-голубая; другие – цвета индиго. Это дает разнообразие по цвету, нарядности и лейблам, но базовый крой у всех один – прямой, то есть Арвинд использует лишь часть параметров, отличающих одну модель от другой. Если для ряда информантов джинсы – строго повседневная одежда, то в гардеробе Арвинда они входят во множество доменов: он приходит в них на самые разные мероприятия, и потому джинсы стали для него доминирующей одеждой. Чаще всего он надевает Levi’s; жене особенно нравятся Armani как самые нарядные – на «особые случаи, дни рождения, барбекю». С ними он надевает классические туфли, а ко всем прочим джинсам подходят и кроссовки. Есть и сделанный на заказ черный пиджак, который он сочетает с Armani для юбилеев и схожих событий.</p>
   <p>На наших улицах можно встретить немало людей, в чьем гардеробе можно увидеть вариации на эту тему (мы уже говорили о Джо и Арвинде). Главное различие между ними в том, что Джо приходится адаптировать гардероб под меняющиеся модные тренды в джинсах, в то время как Арвинд имеет больше свободы в создании собственной типологии, тонко подстраивая ее под ситуации, в которых носит джинсы, и восприятие окружающих.</p>
   <subtitle>Специфика и принцип Златовласки</subtitle>
   <p>Как видно из предыдущего обсуждения в этой главе, существует множество способов, с помощью которых люди выстраивают особые отношения с джинсами, часто не следуя стандартным категориям, предложенным индустрией, и коммерческим силам, которые изначально их производят. Будь то мужчины среднего возраста – обладатели одного-единственного типа джинсов, или такие люди, как Джо, выбирающие разные модели для разных случаев, многие формируют довольно четкое представление о том, какие джинсы для них правильные. Оно перекликается с ощущением «это я» в женском гардеробе, о чем пишет Вудворд (Woodward 2007). Речь идет не столько о нюансах кроя или отделки денима в том смысле, как их понимает индустрия, сколько о параметрах, в пределах которых джинсы распознаются человеком как «его» тип. И как уже отмечалось, часто это ощущение проще выразить через описание, какие джинсы человеку решительно не нравятся, «в которых даже умереть стыдно», чем через позитивное описание желаемого.</p>
   <p>Так, мужчина, который в подростковом возрасте носил исключительно черные джинсы, теперь предпочитает прямые джинсы цвета темного индиго. Он говорит о них так: «Вот это для меня джинсы… настоящие джинсы». Понятие аутентичности – ключевая тема в рекламе джинсов, хотя обычно она отсылает к наследию и ассоциациям с Америкой, а не к тому смыслу, который вкладывает этот информант (о понимании аутентичности в контексте денима и технологий его производства см.: Keet 2011). У него много пар разных брендов – Armani, Yves Saint Laurent и другие, но тип один: стандартные модели, которые есть в линейке у любого производителя. Носит он их только как повседневную одежду, потому что не может заставить себя надеть джинсы с туфлями – только с кроссовками: иначе «ощущение не то». Он крайне требователен к посадке: однажды в Дубае нашел пару с «идеальной талией» и «идеальной посадкой везде, кроме длины»; а так как он не любит, «когда штанины волочатся», и не любит подворачивать джинсы, он отнес их к портному. В нашем исследовании это был единственный пример подгонки джинсов у портного, но он хорошо иллюстрирует общее беспокойство: нужно найти те самые, которые будут идеально подходить.</p>
   <p>Логика настойчивой потребности в самых подходящих джинсах соответствует так называемому принципу (или эффекту) Златовласки. Например, Шэрон (замужем, две дочери) живет на нашей улице с 1981 года. Она не из тех, кто придает большое значение внешности, ее муж тоже. Носить джинсы женщина начала после двадцати, потому что «их все носили». Если говорить более конкретно, то тренды в семье задавал брат, а она только следовала за ним. Ее деним скорее можно было бы назвать консервативным, чем модным. Она предпочитает джинсы, которые выглядят не совсем новыми, но и не слишком изношенными. Те, которые она носит и всегда носила, имеют «классическую посадку: ни узкие, ни клеш», хотя теперь немного занижены по линии талии. Сам термин «классическая посадка» соответствует терминам индустрии: это архетип, от которого отталкиваются другие стили; обычно речь идет о прямых штанинах и более свободном крое снизу. Однако, хотя такая классификация удобна как шифр для обозначения посадки, она не всегда информативна для покупателя: классическая посадка в разных магазинах может означать разное. Тем не менее, как показывает наше исследование, этот термин прижился у потребителей и активно используется ретейлерами, пусть и в разных смыслах.</p>
   <p>У Шэрон ярко выражено ощущение баланса в одежде. Она довольно разборчива, но ее требовательность сводится к одному: избегать крайностей и держаться золотой середины. У нее три пары джинсов, две из них одинаковые – синие, «классические», со средней посадкой. Третья – кремового цвета, и женщина считает их более нарядными. В целом фасон очень простой, но, по ее словам, покупка далась нелегко: «Какие-то джинсы были слишком расклешенными. Я пересмотрела все типы. Кажется, в итоге перемерила двенадцать пар. Подумала: раз уж покупаю новые джинсы, пусть все будет как надо». Возможно, лучший способ понять принцип Златовласки применительно к джинсам – это сказать, что многие ищут «классические», «стандартные» или просто «обычные». В итоге даже классическому покрою каждый приписывает строго свои параметры. В случае Чез принцип Златовласки проявляется через посадку относительно тела: «Мешковатые визуально добавляют объем, но и скинни могут полнить. Нужна серединка».</p>
   <p>Поиск идеальной пары джинсов может быть непростой задачей, как, например, для Иваны. В ее гардеробе пять пар, в том числе черные скинни, и три пары синих классического кроя. По словам Иваны, черные требуют чуть больше продумывания при составлении образа, тогда как синие «проще носить – они просто нормальные». Как и у многих респондентов, в ее гардеробе представлено некоторое разнообразие джинсов, но диапазон стилей не является особенно широким или радикальным. Ивана описывает себя как «сдержанную» и «не слишком эмоциональную»: она не хочет носить эффектные вещи, которые выделяли бы ее. Однако для большинства женщин (мужчин в меньшей степени) одного типа джинсов недостаточно, чтобы оставаться незаметными: разные случаи требуют разных образов, и в каждом контексте есть свой «нормальный» вид, на который никто не обращает внимания. Выделиться можно как раз отказом одеться для особого случая. В этом смысле последовательная ставка Иваны на безличность парадоксальным образом и есть ее личный стиль.</p>
   <subtitle>Заключение</subtitle>
   <p>В первой части книги мы задали общий фон исследования, изложив и проанализировав значительную часть интервью. Далее мы сосредоточимся на гораздо более узком аспекте джинсов, который показался нам самым важным, поскольку ведет к последующему теоретическому разговору об искусстве обыденного. Уже сейчас вырисовываются важные выводы не только о том, как люди относятся к джинсам (и почему мы акцентируем их обыденность), но и о том, что исследование джинсов опровергает множество расхожих представлений о связи людей с одеждой и модой, особенно в отношении сарториальной динамики. Вот, например, одно из таких представлений: мы живем в мире быстрой и непрерывно меняющейся моды (Reinach 2005; критика этой идеи представлена в работе Woodward 2009), а все изменения в ней задаются либо сверху вниз (Веблен 1984; Зиммель 1996), либо творчески снизу вверх (Хебдидж 2009). Наше этнографическое исследование денима ставит под вопрос эти идеи постоянной новизны и другие легковесные тезисы о моде, к примеру, что людям непременно нужны бесконечные инновации или ощущение отказа от мейнстрима. Иногда некоторым людям это действительно нужно. Но в основном все они носят деним.</p>
   <p>В этой главе мы обратились к миру торговли и моды, в котором производятся джинсы. Однако выяснилось, что внимание к коммерции приходится приглушить: люди уделяют куда меньше внимания и торговле, и моде, чем можно было бы ожидать. Налицо поразительный разрыв между образом моды и одежды, который создают журналистика, медиа и, собственно, коммерческие силы, производящие одежду, и тем, как обычные люди на деле соотносят себя с этой одеждой. Речь не о том, что они вовсе не учитывают моду; скорее на практике мода означает для них нечто совсем иное. Больше работ о производстве и коммерции см. в нашем Global Denim Project (например: Chakravarti 2011; Comstock 2011; Keet 2011; Pinheiro 2011; Wilkinson-Weber 2011).</p>
   <p>Очевидно, что динамика стиля в одежде весьма значима для большинства людей. Нашим собеседникам кажется вполне естественным рассказывать свою жизненную траекторию через изменяющийся фон стилей, где одежда и связанные с ней музыкальные тренды – ключевые компоненты каждого периода. Будь то стиль определенного поколения или десятилетия, конкретика задается тем, что тогда носили. Эти же информанты столь же легко оценивали, насколько они сами соответствуют господствующему тренду или, напротив, дистанцируются от него.</p>
   <p>Пока мода понимается как более широкие культурные сдвиги, многие соотносят с ней себя и других. Но когда термин употребляется более узко, как обычно в медиа, лишь для обозначения скоротечных трендов конкретного сезона, большинство людей (за исключением подростков) – несмотря на бесчисленные журналы, газеты и программы о моде – чувствуют себя довольно далекими от этих императивов, а порой и раздраженно от них отстраняются, чтобы избежать навязанного коммерцией давления на свою жизнь. Похожим образом у большинства людей интерес к брендам минимален. Для одних тот или иной бренд, скажем, Levi’s, вполне заменяет брендирование вообще, для других эту роль играет Primark – как символ желания выгодно купить недорогую вещь, а не платить за бренд.</p>
   <p>Можно заключить, что вложенные в модный маркетинг средства и усилия породили у большинства людей ощущение отчуждения и дистанции от модной индустрии. В случае с джинсами это видно особенно ясно. Есть те (прежде всего молодые женщины), кто старается следовать моде на джинсы и лавирует в потоке типов и брендов, но для них шопинг превращается в кошмар, поскольку на них давит необходимость найти идеальную пару. Большинство же ищут джинсы, следуя совершенно иной логике, игнорируя бренды и предписания моды: нужна пара, которая подходит конкретно им. Тем самым покупатели утверждают индивидуальность тела по отношению к общим шаблонам моды и брендинга. Но даже приложив усилия и отыскав ту самую пару, в следующий раз они зачастую не могут воспользоваться своим открытием: модель оказывается снята с производства, и все приходится начинать заново. Это вызывает раздражение по отношению к индустрии моды. Крайне сложная природа посадки, сначала задаваемой производителем под критерии ретейлера, а затем оцениваемой самим потребителем, – плохая основа для массового производства одежды. Без общего понимания того, что такое правильная посадка, и учитывая, что лишь немногие носят одежду, сшитую на заказ, продавец и покупатель оказываются вовлечены в бесконечную игру в кошки-мышки, чтобы удовлетворить и найти удовлетворение в одежде с точки зрения посадки. Найти вещь, которая хорошо сидит, – сплошное испытание, усложненное постоянно меняющимся ассортиментом магазинов, изменениями самого тела и сдвигами в восприятии.</p>
   <p>Амбивалентное отношение к моде для большинства людей не столь существенно – по крайней мере, по сравнению с амбивалентностью, которую они испытывают к другим факторам, влияющим на манеру одеваться. Куда более значимо напряжение между индивидом и его родителями, группой сверстников – или, шире, особенно актуален вопрос, хочет ли человек выделяться или, наоборот, сливаться с окружением. Мы неизменно спрашивали о брендах и моде применительно к джинсам, но очевидно, что описанная в этой главе связь с одеждой оказывается прежде всего инструментом выстраивания отношений с другими людьми и частью личной биографии.</p>
   <p>Упомянутая рассогласованность обнаружилась лишь потому, что мы выбрали этнографический взгляд на одежду. Он позволил понять, что именно в одежде имеет значение для людей как по их собственным словам, так и в результате наблюдения за их практиками. Обширная литература, посвященная одежде и моде, сосредоточена на высокой моде, дизайнерах и индустрии (см., например: Vinken 2005; Koda &amp; Bolton 2005; Tungate 2005) и тем самым формирует общепринятые представления о том, что важно для людей. Эти работы редко подвергаются академической критике, которая могла бы проверить их утверждения о природе моды и ее значимости. Дистанцирование от этого корпуса текстов помогло нам выявить, насколько важное значение приобрели сегодня джинсы для обычных людей и что стоит за понятием «обыденность».</p>
   <p>Содержательно эта глава служит мостом между предыдущими и следующими разделами: теперь мы предлагаем перейти от негативного аспекта – пренебрежения потребителей модой – к более вдохновляющим находкам. Если большинство людей относительно безразличны к тому, как и где производят джинсы, к уловкам маркетинга, значит, существует нечто иное, что их действительно волнует. Эта глава показала, что им очень важно подобрать правильные джинсы. У большинства есть довольно конкретные представления о том, какие джинсы им подходят – цвет, фасон или их сочетания, но чаще всего они выражаются в расплывчатых понятиях комфорта и посадки. Как правило, отношения с джинсами становятся весьма личными. Проще всего это увидеть на примере мужчины средних лет, который носит только Levi’s 501, и сложнее – когда информанты просто знают, что ищут (в основном то же, что и раньше). Мы не утверждаем, что они никогда не хотят сменить джинсы или совершенно нечувствительны к моде. У них зачастую есть актуальные модные вещи, но это не джинсы, о которых они меньше всего беспокоятся. Парадокс в том, что люди испытывают тревогу и стресс, покупая джинсы, которые сами же описывают любыми другими эпитетами, но только не как особенные. Даже имея в гардеробе разнообразие – модели на каждый день и на выход – внутри каждой категории они ищут «классический» или «обычный» вариант. Они могут купить что-то трендовое (например, скинни) и почти не носить их. Нередко их ответ на медийные образы – выбор антимодных стилей (вроде «стариковских» джинсов) или моделей, которые индустрия создает в ответ на потребительские практики (бойфренд-джинсы, потертые джинсы и т. п.).</p>
   <p>Неудивительно, что у этого предмета одежды особенно неоднозначные отношения с модой. Это тип одежды, базовый стиль которой со времен Ливая Страусса менялся мало; можно было бы ожидать, что джинсы купить легче, чем другую одежду. Однако, хотя они воспринимаются как стандартная и обычная вещь, людям трудно добиться именно правильной стандартности и обычности. Похоже, за способностью джинсов воплощать состояние обыденности стоит нечто важное. Пусть это «просто джинсы», люди все равно предельно точны в том, что они не наденут, и готовы приложить массу усилий, чтобы найти те, с которыми им комфортно себя соотносить. С этого мы и начнем следующие три главы: перейдем от общей этнографии ношения джинсов к более пристальному рассмотрению вопросов комфорта и обыденности и разберемся, что поставлено на карту в этой борьбе за воплощение обыденности.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 4</p>
    <p><emphasis>Комфорт</emphasis></p>
   </title>
   <subtitle>Практический комфорт</subtitle>
   <p>Несмотря на широкий круг людей, у которых мы брали интервью, одно и то же слово звучало вновь и вновь: для большинства важнее всего, чтобы джинсы были просто комфортными. На первый взгляд это обстоятельство будто сводит на нет все факторы, о которых речь шла ранее. Однако при ближайшем рассмотрении, казалось бы, однозначное слово «комфорт» оказывается и многозначным, и по-настоящему важным. Понятие комфорт включает в себя гораздо больше, чем просто ощущение от ткани, поскольку это физическое ощущение также кодирует представление о том, что кажется подходящим или уместным для конкретного человека. Кроме того, далее мы покажем, что воспринимаемое как естественное на деле таковым не является. Нам нужно исследовать процесс, который в социальных науках называют натурализацией, – как изначально произвольное начинает казаться естественным, очевидным и само собой разумеющимся.</p>
   <p>В интервью слово «комфортно» быстро оформилось как базовая легитимация ношения джинсов. Участники исследования раз за разом возвращались к нему, объясняя, почему им нравятся те или иные джинсы: «Мне в Levi’s комфортно», «они комфортно сидят». И посадка, и комфорт – крайне индивидуальные параметры, которые могут не совпадать с критериями промышленного производства. На стадии разработки, конечно, тоже задаются вопросы о посадке и комфорте, но возможности производителя вносить изменения в модель ограниченны. Для потребителя же это вопрос приспособления: приходится жить с уже готовыми вещами и искать ту, что совпадет с его представлением о «правильной посадке» и «комфорте».</p>
   <p>Для наших информантов комфорт —вполне разумное и достаточное основание для выбора одежды. Когда люди объясняют, что значит это слово, становится ясно: оно кажется убедительным, поскольку описывает физическое взаимодействие между вещью и телом. Комфорт преподносится как вопрос телесного ощущения, якобы напрямую определяемого свойствами одежды. Это, в свою очередь, связано с окружающей средой. Часто о комфорте говорят, указывая на то, что причиняет дискомфорт. В Британии такие разговоры почти неизбежно выходят к теме погоды. Многие заявляли: «Только не летом», «В жару джинсы не ношу».</p>
   <p>Подавляющее большинство женщин считают деним неподходящим для жары: он плотный и может стеснять движения. В частности, многие отмечали, что летом носят юбки чаще, чем зимой, чтобы ноги не были скованы тканью. Однако, как видно из приведенных цитат, встречались и противоположные мнения: некоторые, хотя их меньшинство, считали деним более пригодным именно для жары. Те, кто жил в теплом климате или родился в теплых странах, часто говорили, что джинсы совершенно неуместны в австралийскую или турецкую жару, но при этом замечали, что в тропических странах их, похоже, носят чаще, чем в Великобритании. Иными словами, логика комфорта не всегда определяла реальные практики ношения.</p>
   <p>На практике большинство людей носят джинсы как минимум периодически в течение всего года. То же самое касается дождя. Большинство участников считают деним менее подходящим для дождливой погоды, поскольку он впитывает воду и сохнет дольше других тканей: «В дождь джинсы – это определенно худший вариант. Они становятся холодными и мокрыми и сохнут вечность. Терпеть такое не могу». Некоторые, напротив, утверждали, что деним лучше защищает от дождя. При этом почти все считали джинсы подходящими для жизни в Лондоне, хотя и признавали, что в Британии дожди идут особенно часто. Встречались и нюансы: один участник, например, считал мешковатые джинсы непригодными для дождя, а скинни – вполне подходящими: они меньше волочатся по земле и не так намокают в лужах.</p>
   <p>Хотя существует связь между свойствами ткани и ее реакцией на воду или теплорегуляцию тела, эти свойства сами по себе не определяют и не объясняют, почему люди предпочитают носить джинсы. К примеру, и те, кто считает деним пригодным для дождливой погоды, и те, кто считает его неподходящим, апеллируют к одним и тем же категориям – комфорту и практичности. Эти аргументы подаются как сами собой разумеющиеся и неопровержимые, поскольку якобы основаны на физических свойствах ткани. Предполагается, что «никто в здравом уме» не станет носить одежду, в которой слишком жарко или мокро. Аналогичные аргументы приводятся в отношении пригодности джинсов для определенных профессий или видов деятельности. Например, один говорит, что джинсы идеальны для грязной работы или физического труда: «Я нахожу их комфортными, и для нашей работы они очень практичны. Они практичны для дежурных в столовой – если пачкаются, их легко чистить». Другой отмечает: «Они износостойкие, их не нужно часто стирать! [Смеется.] Это просто комфортная одежда, которую можно надеть». Но третий интервьюируемый объясняет: «Иногда в них может быть некомфортно: если долго сидишь в поезде или где-то еще, они становятся липкими». Последовательность здесь необязательна. Тот же человек, который отмечает дискомфорт, признает, что его жена предпочитает джинсы и «любит носить их в путешествиях». Столкновение противоположных позиций заставляет его понизить статус своего мнения с универсального до личного предпочтения: «Не знаю, мне лично некомфортно путешествовать в джинсах».</p>
   <p>При ближайшем рассмотрении представление о практической связи джинсов с их свойствами принимает одну из двух противоречивых форм. Первая: эта одежда удобна не потому, что лучше скроена или точнее учитывает фигуру их обладателя, а потому, что людей меньше беспокоит, как деним выглядит на теле. Посадка становится менее критичной, что и создает ощущение комфорта. Вторая форма отсылает к концепции посадки, рассмотренной в предыдущей главе: для подлинного комфорта необходимо найти джинсы, которые в точности соответствуют физическим параметрам владельца, а идеалом становятся сшитые на заказ.</p>
   <p>Следующий шаг в логике комфорта – переход от телесного удобства к простоте ухода по сравнению с другой одеждой: «Я считал и считаю джинсы очень комфортными. И невероятно практичными. За ними легко ухаживать. Постирал – кинул в сушилку, и гладить не нужно. Если перележали в сушилке, тогда, может быть, и стоит. Но чаще можно обойтись без утюга, и я так и делаю».</p>
   <p>Джинсы действительно неприхотливы, потому что режим ухода за ними у людей иной, чем за большинством вещей (Shove 2003; Fletcher 2008). Очень часто мы слышали, что джинсы стирают заметно реже любой другой одежды, даже если носят чаще. Это, разумеется, относительно. Одни участники исследования стирают все, что надели, после каждого выхода из дома, но для джинсов делают исключение: их можно надеть два-три раза подряд. Другие стирают одежду раз в неделю, а джинсы каждые три недели. Обоснования различны. Как сказал один информант, «они лучше отталкивают грязь». От джинсов не ждут той же безупречности, какой ожидают от других вещей: небольшое пятно не воспринимается как проблема. С этим связан еще один аспект неприхотливости: большинство не гладят джинсы, даже если гладят остальные брюки. Как обычно, общее правило содержит исключения – некоторые все же гладят деним, особенно матери для своих детей. Но в целом требования к глажке джинсов значительно ниже, чем к другой одежде.</p>
   <p>Идея, что джинсы можно пачкать сильнее и что это не так существенно, тесно связана с их пригодностью для работы и подкрепляется представлением о дениме как о прочной, жесткой ткани. Разумеется, эта характеристика сопровождает джинсы с момента их появления. Напомним: Ливай Страусс запатентовал заклепки в местах, где брюки чаще всего рвутся при тяжелом физическом труде в сельском хозяйстве и на рудниках. То же касается самой ткани: изначально деним выбирали именно за его жесткость и устойчивость к разрывам. Образ «выносливой» ткани жив и сегодня. Один интервьюируемый рассказывал, что ездил на мотоцикле в джинсах, поскольку не мог позволить себе кожаные штаны. Другой отмечал: «Когда я работал на объекте инженером, носил джинсы просто потому, что материал износостойкий. За что-то зацепишься – не обязательно порвешь, а обычные брюки, скорее всего, да». По этим же причинам в джинсах комфортно возиться с детьми или работать в саду. Например, один из информантов объясняет: «Только когда у меня появились дети, я стал носить джинсы. Их можно просто накинуть… Они могут пачкаться, и чем грязнее, тем лучше. С детьми в них комфортно. Именно с появлением детей я по-настоящему оценил джинсы». Здесь слово «комфортно» фактически описывает функциональность.</p>
   <p>Последнее следствие логики практичности, прямо противопоставляющее джинсы моде и стилю, – представление об их долговечности. Примечательно, что ее объясняют не прочностью денима, а, наоборот, его мягкостью: со временем хлопок разнашивается, становится мягче и лучше подстраивается под фигуру и привычные движения тела. О долговечности большинство информантов говорят уверенно: вспоминают «вечные» джинсы, годами висящие в шкафу, или рассказывают, как покупают новые взамен изношенных. Джинсы служат дольше, хотя их носят чаще. Положение «вне моды» делает их невосприимчивыми к факторам, которые вынуждают обновлять гардероб. Для мужчин, особенно тех, кому шопинг кажется обузой, это усиливает ощущение комфорта: джинсы освобождают от неприятной задачи. Так «комфорт» начинает пониматься шире – как возможность «не заморачиваться». Тот факт, что большинство покупают джинсы не премиальных марок, а в магазинах массмаркета или супермаркетов, усиливает идею «дольше носишь – меньше тратишь». Джинсы становятся практичной вещью, поддерживающей бюджет, а не обременительным расходом.</p>
   <p>Вся эта аргументация легитимирует выбор джинсов как преимущественно прагматичный. В результате людям кажется, что их предпочтение имеет естественную логику, вытекающую из свойств денима и его взаимодействия с окружением. Оно сводится к телесному ощущению комфорта. «Естественное» здесь означает прежде всего инструментальное, функциональное отношение к миру. Исторически эта логика стала возможной благодаря штанам из прочного хлопка с заклепками. Сегодня она распространяется и на джинсы с заметным добавлением эластана (особенно в женских моделях): такой деним легче и значительно менее жесткий. Но идея растяжимости вполне укладывается в представление о практическом комфорте. Более того, почти все купленные респондентами джинсы прошли обработку, смягчающую ткань. Иными словами, хотя в ассортименте остаются объективно более прочные варианты, современный деним уже не тот, что прежде. Тем не менее это не подрывает ни приписываемую ему, ни реально ощущаемую связь джинсов с практическим комфортом.</p>
   <p>При пристальном рассмотрении многие оправдания выбора джинсов оказываются тавтологичными. Свойство становится естественным лишь потому, что его таковым называют. Возьмем идею практичности джинсов: их реже стирают и гладят, они «лучше берегут от грязи». В дениме нет абсолютно ничего, что позволяло бы гладить его меньше, чем, скажем, вельвет. В цвете индиго нет природной склонности лучше выглядеть грязным, чем просто черный. Нет ни одной причины, по которой альтернативное человечество не могло бы, наоборот, фетишизировать деним как ткань, требующую безупречной чистоты и опрятности, а темно-серую шерсть костюмов считать естественно практичной именно потому, что на ней незаметны пятна. Собственно, неочевидно и то, что грязь на индиго менее заметна, чем на черном или сером.</p>
   <p>Та же проблема возникает с представлением о долговечности: джинсы носят дольше, потому что допускают потертый и поношенный вид в большей степени, чем у другой одежды. Да, у денима есть специфический способ старения, связанный с окрашиванием и переплетением: со временем белые волокна проступают сильнее, а ткань смягчается. В результате состарившиеся джинсы радикально отличаются от новых – они мягче на ощупь и выглядят иначе. Но это могло бы повлечь противоположный эффект. Поскольку выцветание быстрее делает возраст джинсов заметным, их можно было бы счесть менее долговечными – требующими замены раньше, чем другие брюки, у которых следы износа проявляются медленнее. Обычно, когда одежда выглядит потрепанной, ее считают непригодной и выбрасывают. Значит, существует альтернативная логика: учитывая склонность денима к выцветанию, джинсы могли бы считаться менее долговечными, чем иные брюки. Мы видели, что современные джинсы часто шьются из более легкой и не особенно прочной ткани; на каждый аргумент типа «джинсы хороши для такого-то климата» находится противоположный; на каждого, кто находит комфорт в плотной посадке, найдется тот, кто понимает комфорт как свободу движений – джинсы не обязаны плотно облегать тело. Такое разнообразие плохо согласуется с пониманием комфорта брендами: например, Wrangler и Replay предлагают так называемую «комфортную посадку» (comfort fit), трактуя комфорт как бо́льшую свободу по сравнению со стандартной. Неудивительно, что это расходится с потребительскими определениями: как мы увидим, для людей комфорт и посадка зависят от социальных ситуаций не меньше, чем от физических свойств вещи.</p>
   <p>Итак, почти все сказанное о комфорте джинсов, их практичности и прагматичности происходит не из внутренних качеств денима, а из нашего отношения к этой ткани и цвету индиго. Решение, какой материал лучше выглядит отглаженным, столь же произвольно, как эстетика элиты, полагающей, что лен «должен» иметь заломы, хотя это не продиктовано свойствами самого льна. То же касается приравнивания комфорта к правильной посадке. Джинсы представляют крайности: от самых узких скинни до самых свободных мешковатых. Новые джинсы из тяжелого стопроцентного хлопка объективно шероховаты и колючи по сравнению, скажем, с полиэстером. Мы могли бы ожидать, что их сочтут особенно некомфортными.</p>
   <p>Слово «комфорт» будто бы означает несущественность всех вопросов внешнего вида, моды и культурной уместности и возвращает нас к чистой практичности. На деле это почти полностью иллюзия. Она работает потому, что исторически между джинсами и практичностью действительно существовала связь. Но почти каждое современное утверждение о практичности или удобстве джинсов при ближайшем рассмотрении оказывается высказыванием об их внешнем виде и культурных ассоциациях без прочного практического основания. Описанное нами и есть процесс натурализации: культурное и произвольное начинает восприниматься и переживаться как естественное и бесспорное. Люди всерьез верят, что джинсы не требуют глажки, служат дольше и могут быть грязнее из‑за физических свойств денима. Как мы отмечали, нет причин, по которым в другом обществе или в другое время нельзя было бы приписать дениму «естественные» свойства противоположного содержания. Но как только натурализация свершилась, джинсы действительно обретают все приписываемые им характеристики. И именно поэтому в них действительно комфортно.</p>
   <subtitle>Уместный комфорт </subtitle>
   <p>Сложность идеи о практическом удобстве джинсов становится еще заметнее, если обратиться к другому значению слова «комфорт»: ощущению человеком себя на публике, в присутствии других.</p>
   <p>Многие участники прямо говорят о необходимости выглядеть приемлемо под взглядом окружающих и о том, что особенно важно для их способности чувствовать себя комфортно. Сьюзен формулирует это так: «У тебя могут быть нарядные брюки, но они не такие удобные, как деним. Бывает, думаешь: „Мне нужно чувствовать себя комфортно весь день, чтобы войти в нужное состояние“, – и тогда просто надеваешь джинсы. То есть речь о состоянии ума. Чтобы надеть это платье, мне нужно соответствующее состояние – иначе оно будет „сидеть“ неправильно. И я буду чувствовать себя неуютно». Люди признают, что им неловко под чужим взглядом, даже если бы предпочли от этого откреститься. Один из информантов заявляет: «Я надеваю джинсы, чтобы выглядеть на определенном уровне, чтобы меня не „понизили“ из‑за другой одежды. Не то чтобы мне это сильно важно. Просто так спокойнее». Другой добавляет: «Главное – надевать то, в чем тебе комфортно», – и тут же подчеркивает: «Люди будут смотреть, а я скажу: „ну и что“». Как и в классической теории моды (Зиммель 1996; Уилсон 2012), здесь есть парадокс: одновременно работают конформность и индивидуальность. При этом многие исходят из того, что беспокойство об уместности характерно почти для всех: «Где-то в джинсах появляться нельзя. И наоборот, на улице видно: если молодой человек носит джинсы определенным образом, ему будет не по себе в некоторых районах Лондона. Скажем, в Пимлико или Вестминстере он почувствует дискомфорт из‑за собственного выбора одежды».</p>
   <p>Для молодых людей вечеринка – типичный случай, когда важно не чувствовать себя неловко. Здесь видна связь с «практическим» комфортом: «Бывало, приходил куда-нибудь и думал: лучше бы я был в джинсах. В клубе или баре в них легче, свободнее, лучше танцевать», – или: «Если это домашняя вечеринка, надену джинсы… Потому что так удобнее. На домашних вечеринках никогда не знаешь, что случится, – может, придется уходить. Хочется чувствовать себя комфортно и быть готовым ко всему». Для одних «уместные» джинсы – это жест конформности; для других – напротив, приоритет субъективности, противостоящей давлению правил: «На вечеринке нет строгого дресс-кода. Надевай то, в чем тебе комфортно, что тебе нравится, а не то, что нравится другим; не обязательно следовать за ними. Хочу прийти в джинсах – приду в джинсах. Никто не запрещает». Важно, что вновь звучит слово «комфорт»: с точки зрения субъективного опыта это означает полное совпадение с ситуацией. Но совпадение может означать противоположности: человек носит то, чего от него ожидают другие, и человек носит то, что хочет сам, независимо от мнения окружающих.</p>
   <p>Можно было бы предположить, что в слове «комфорт» уживаются две совершенно разные семантики: одна означает телесные ощущения и практические соображения, другая – ощущения человека в социальной среде. На практике оказывается, что понятие комфорт куда многослойнее, чем допускает его рекламное употребление. Однако у нас есть веские причины отказаться от такого дуализма и увидеть в этом принципиальный момент: одно и то же слово, обозначая физическое удобство, одновременно говорит о социальном спокойствии. Мы полагаем, многим знакомо состояние: ощущение неуместности и дискомфорта в социальной ситуации быстро приобретает телесное измерение, в крайних проявлениях становясь похожим на тошноту. Оно особенно явно проявляется у молодых людей, которые пришли на вечеринку в неподходящей одежде и чувствуют острый дискомфорт вплоть до физического недомогания. Важность термина «комфорт» как раз в том, что он стирает границу между двумя, казалось бы, разными доменами.</p>
   <p>Этой же логике подчиняется и материал третьей главы. По умолчанию предполагается, что мода и комфорт – взаимоисключающие и едва ли примиримые вещи. Но сила слова «комфорт» как раз в том, что оно «склеивает» противоречивые императивы, как видно из следующих двух реплик:</p>
   <cite>
    <p>Все, что удобно. Я всегда выбираю комфорт. Я не интересуюсь модой. Так было всегда. Беру то, что мне по карману и хорошо выглядит.</p>
   </cite>
   <cite>
    <p>Они, по-моему, очень комфортные. И простые. Да. И вполне модные. Их все носят.</p>
   </cite>
   <p>Практически одновременно участники подтверждают, что комфорт противоположен моде и, по крайней мере в случае с джинсами, заключается в их совместимости с модой. Чтобы превратить это противоречие в аналитический вывод, достаточно признать: для многих женщин чувство единства с модой – неотъемлемая часть физического ощущения комфорта, ведь мода как раз и обещает, что вещи будут хорошо смотреться. В конечном счете джинсы оказываются удобными потому, что способны делать оба дела разом, практически снимая потенциальное противоречие. Точно так же на вечеринке «уместный» комфорт оборачивается и телесным благополучием – состоянием, когда можно спокойно встать и танцевать.</p>
   <p>Сходный тезис убедительно развернут у Сассателли, которая показывает, как молодежь Милана связывает джинсы с сексуальной притягательностью (Sassatelli 2011). Идеи, изложенные в ее статье, легко переводятся в английский контекст, особенно если учесть два значения слова «посадка». С одной стороны, оно означает, что вещь хорошо сидит на фигуре – так мы употребляли термин в предыдущей главе. Но посадка часто означает также, что вещь делает тело сексуальным. Сассателли последовательно развивает три тезиса. Она начинает с вопроса о соответствии моде, который явно волнует молодежь в Милане, столице моды. Но в случае джинсов это не только вопрос конкретного стиля, бренда джинсов или моды текущего года или сезона. В отличие от большинства вещей, здесь важнее носить джинсы модно, чем носить модные джинсы. Это означает акцент на особой способности джинсов преображать тело. Джинсы мыслятся как инструмент, который сам по себе меняет вид тела: в Италии (и в Бразилии; см.: Mizrahi 2011) от них ждут подчеркнутых, приподнятых ягодиц; в Лондоне – более общего эффекта стройных ног и маскировки целлюлита. Второй шаг – Сассателли называет его «работой с зеркалом» (термин используется и у Вудворд (Woodward 2007)). «Работа с зеркалом» означает время, затраченное на изучение точного воздействия одежды на тело и понимание, как она будет выглядеть, когда человек выйдет на улицу и окажется под взглядами окружающих.</p>
   <p>Главный эффект «работы с зеркалом» – ее влияние на уверенность человека в том, как его воспримут другие. Уверенность в своем теле (в миланском контексте – особенно относительно того, как выглядят ягодицы) становится основой ощущения собственной сексуальной привлекательности и способности транслировать ее окружающим. Как бесконечно подтверждают страницы массовых журналов, например InStyle или Cosmopolitan, степень убежденности в сексуальной притягательности собственного тела напрямую влияет на то, насколько человек действительно кажется привлекательным другим. На этом этапе идея посадки смещается от самовосприятия к восприятию окружающими – оценке человека как сексуально привлекательного.</p>
   <p>Данный тезис легко воспроизводится в наших материалах. Например, одна участница интервью говорит: «Некоторые считают, что если поправилась, джинсы нужно перестать носить, – до рождения старшего, когда я была одинока и стройна, не то что сейчас, – я верила, что они держат форму, и до сих пор верю… Потому что в свободной одежде видно, что ты надела и сколько набрала. А когда на тебе джинсы, этого не видно». Для нее идея, что джинсы «собирают» тело, становится важнее по мере снижения доверия к своей фигуре.</p>
   <p>Подтверждая общую связь между комфортом и уверенностью в теле, приведенный пример остается нетипичным: большинство информантов не чувствуют себя комфортно в джинсах, набрав вес. Иногда пояс подчеркивает жировые складки над талией (или «ушки», как их называли участники).</p>
   <cite>
    <p>Я купила ему джинсы, но он остался недоволен. Как я сказала, он тоже прибавил в весе, у него большой живот, и [смеется] вид у него был не ахти [смеется].</p>
   </cite>
   <cite>
    <p>У меня здесь просто огромные «ушки», и были джинсы, которые сидели довольно тесно и их прямо подчеркивали. Я посмотрела на себя в зеркало и подумала: «Зачем я их вообще надела?» У меня и так большая попа, как я уже сказала, но, по-моему, у действительно полных людей, с большим животом… Иногда джинсы делают тебя больше, чем ты есть на самом деле. Так что если у тебя лишний вес…</p>
   </cite>
   <p>Эти высказывания в целом сочувственные, даже если джинсы при определенных параметрах тела воспринимаются как неуместные. Но в некоторых других ответах звучит почти открытое отвращение: «Очень полные женщины – по-моему, в джинсах они выглядят ужасно».</p>
   <cite>
    <p>Жена: Иногда они идут, а у них животы свисают.</p>
    <p>Муж: Вот это мне не нравится. Особенно у беременных. Мне приходится отворачиваться – меня прямо мутит. Правда. Это неправильно! На них джинсы, спущенные ниже пупка, выглядят нехорошо.</p>
   </cite>
   <p>Вопрос лишнего веса ясно показывает: хотя считается, что джинсы устраивают их обладателя, если они уместны в той или иной ситуации, само это представление предполагает границу, охраняемую взглядами на неуместное. В данном случае у их обладателя больше нет необходимого качества – тела, подходящего для джинсов. Как сказала одна информантка, «я не выходила на улицу в джинсах, понимаете, потому что не чувствовала бы себя комфортно – к тому времени моя фигура изменилась. Морально мне было бы некомфортно их носить».</p>
   <p>Вопрос лишнего веса определяет нижнюю границу – тех, кому не следует носить джинсы. На другом конце спектра мы видим стремление к некоему идеалу. Здесь речь уже не о джинсах с обычной посадкой, о чем шла речь в предыдущей главе, а о скинни, и идеальным считается тело, которое легко в них входит. Эту логику иллюстрирует то, что одна участница назвала «синдромом большого пальца»: джинсы надевают максимально узкие – настолько, что застегнуть их удается лишь лежа на полу примерочной, вдавливая пуговицы в петли большими пальцами. Подобные ультраоблегающие джинсы – наглядное свидетельство желания быть в моде. Разумеется, абсурдно связывать «синдром большого пальца» с идеей комфорта. Но вот парадокс: для тех, кто через это проходит, на кону стоит второе значение слова «комфорт» – социальное. Женщина терпит выраженное физическое неудобство ради того, чтобы вечером с подругами ощущать себя комфортно. Пример подтверждает сказанное ранее: комфорт работает как механизм, включающий в себя даже то, что, казалось бы, должен отвергать, – действия, воплощающие некомфортное. Теперь понятно, что процесс двунаправлен: дело не только в том, чтобы подогнать джинсы к телу, но и в том, чтобы подогнать тело под джинсы. И именно последняя установка контролируется жестче.</p>
   <subtitle>Зона комфорта</subtitle>
   <p>Как уже отмечалось, желание чувствовать себя комфортно часто оказывается главным требованием к одежде. Джинсы способны дарить это чувство лучше других вещей, потому что соединяют физический комфорт с социальным спокойствием – с тем, как человек выглядит в глазах окружающих. Люди могут опасаться, что другая вещь покажется немодной или, наоборот, что следование сарториальным тенденциям превратит их в нелепых жертв моды. Джинсы предлагают успокоить тревоги: они словно подменяют следование моде режимом практичности и естественности. Возможность подкрепить свой выбор практической логикой позволяет чувствовать себя психологически комфортнее.</p>
   <p>Если присмотреться к механизму обретения комфорта внимательнее, становится ясно: это понятие помогает особым образом уживаться с противоречиями, что яснее всего проявляется за пределами темы джинсов – в том, как это слово употребляется в самых разных сферах жизни. Все чаще комфорт становится идеалом в политике и этике: он задает спектр, на котором человек ищет свою позицию. Например, родитель знает, что у одних подростков нет ограничений на алкоголь, у других же полный запрет. Родитель заявляет, на каком участке этого спектра находится для него комфортная позиция, когда речь идет о поведении собственных детей. Или, понимая, что партия балансирует между налогами и госрасходами, люди говорят о соотношении, которое кажется им комфортным. Идея баланса соответствует феномену Златовласки, о котором речь шла в предыдущей главе: поиск точки, когда все становится в самый раз.</p>
   <p>В подобных случаях большинство людей демонстрируют довольно либеральное отношение к поведению других. Джинсы не исключение. Например, вопрос, где и когда уместно носить джинсы, участники исследования часто решали так: многие говорили, что сами не надели бы джинсы на религиозную службу – им было бы в них неловко. Они предпочитают традиционную южноазиатскую одежду – сари или шальвар-камиз – для мечети или храма и считают джинсы неуместными в церкви. Однако те же люди оговаривали: это их личное ощущение; им не мешает, если другие приходят в джинсах в церковь или надевают их в мечеть, скрывая длинной курткой или камизом, когда верхняя часть одежды закрывает очертания тела и снимает вопрос о нескромности. Для них важно подчеркнуть: чувство комфорта отчасти проистекает из терпимости и отсутствия предубеждений по отношению к выбору других.</p>
   <p>Однако либерализм и терпимость редко распространяются на самих себя. Собственная зона комфорта у большинства людей оказывается довольно узкой. В их устах комфорт не столько позитивная оценка своей позиции, сколько осознание границы: стоит от нее отклониться – и сразу станет крайне неуютно. Достаточно, например, заподозрить, что на тебя смотрят другие люди, и тут же возникает дискомфорт. Обычно предполагается следующая траектория: стартовая зона комфорта невелика, затем по мере взросления она стабилизируется и расширяется. Считается, что подростки испытывают большую, чем родители, тревогу по отношению к телу и внешности. Процесс, в ходе которого человек начинает чувствовать себя комфортно с самим собой, идет очень постепенно. Нередко он растягивается на годы, если не на десятилетия, и в идеале ведет к расширению зоны комфорта.</p>
   <p>Полученные данные показывают, что джинсы часто становятся неотъемлемой частью работы над собой. Это происходит благодаря процессу объективации (Miller 1987), который Вудворд применяет к практикам одевания как к способу ставить под вопрос и конструировать «я» через материальную форму одежды (Woodward 2007). Люди создают относительно стабильное «я» в защитной зоне комфорта отнюдь не через самоанализ. Гораздо проще достичь искомой цели через взаимодействие с чем-то внешним, а именно с объектами материальной культуры. Джинсы выполняют экзистенциальную задачу, помогая людям найти себя и определить свое подлинное «я». Решая, подходит ли им та или иная одежда, они стремятся примирить, в терминах Джорджа Герберта Мида, «Я» и «Меня» (I и Me) (Mead 1913).</p>
   <p>Исходя из сказанного в этой главе, можно ожидать, что процесс начинается с функции и прагматики. Возьмем что-то совсем простое – баланс между обтягивающим и свободным:</p>
   <cite>
    <p>Все мои джинсы поначалу были довольно некомфортными, но я знала, что они по мере носки «подсядут» под форму моих ног. Так что теперь они действительно удобные. Я бы носила их как повседневные.</p>
   </cite>
   <cite>
    <p>Сначала они стесняли, но по мере носки они словно растягиваются и становятся удобнее.</p>
   </cite>
   <cite>
    <p>Со временем они становятся лучше. Просто ощущаются более комфортными.</p>
   </cite>
   <p>Из этих трех реплик ясно: комфорт в смысле посадки не изначальное состояние, оно достигается со временем, когда конкретную пару носят в течение долгого времени, за которое она становится привычной и входит в ежедневные практики. На вопрос, как давно у нее любимые джинсы, одна участница отвечает: «Ой, уже очень долго. Думаю, дочери их спрятали. Говорят: „У тебя есть новые джинсы, у тебя их куча, почему ты их не носишь?“ А мне в этих удобно. Они у меня давно. С ними все в порядке. Носишь – и они нравятся, и ты их не убираешь в ящик, они утром под рукой. Они удобные, ты к ним привыкла». Это еще один пример натурализации.</p>
   <p>Часть процесса заключается в том, что джинсы смягчаются и становятся комфортнее по мере носки: деним теряет жесткость там, где соприкасается с телом. Другая часть – в том, что сама продолжительность владения, даже без материальных изменений, делает вещь ближе, теснее связанной с владельцем. Удобство заключается в том, что не нужно думать о выборе: это комфорт ежедневности. Оба аспекта натурализации усиливают ассоциацию джинсов с комфортом, что также помогает понять вывод из предыдущей главы: найдя «свой» тип джинсов, соотнося себя с ним, человек отчаянно стремится воспроизвести его при следующей покупке и раздражается, если в магазинах его больше нет. Как сказала одна интервьюируемая: «новым джинсам нужно время, чтобы завоевать тебя, потому что старая пара уже своя, с ней тебе привычнее… У меня есть одна такая, и я всегда тянусь именно к ней».</p>
   <p>Обычно процесс натурализации описывают как формирование привязанности между человеком и вещью: чем дольше человек носит пару джинсов, тем комфортнее она ощущается. Однако наши данные показывают, что растущий комфорт связан не только с отношением к джинсам, но и с тем, как меняется восприятие себя. Вернемся к примеру с женщиной, чьи дети спрятали ее поношенные джинсы. Они не понимали, что значит для матери эта пара. Предмет одежды является механизмом объективации, который позволяет ей чувствовать себя комфортнее в жизни в целом.</p>
   <p>Завершим главу двумя развернутыми примерами. Возможно, проще всего понять описанные здесь сложности через крайний случай, а затем увидеть, как он проясняет более обыденные и типичные траектории. Среди всех участников интервью самым религиозным являлся мусульманин Юсуф. Это было очевидно уже при первой встрече: он носил длинную бороду и ослепительно белую одежду. Большая часть беседы касалась вопросов веры и привлекательности ислама – об этом рассказывал человек, который чувствовал, что наконец обрел себя через преданность религии. Примечательно, однако, что в молодости Юсуф был одержим… синими джинсами. В шестнадцать-двадцать лет он фанатично увлекался японским селвидж-денимом: искал в интернете модели ключевых японских марок, таких как 45rpm, Sugar Cane и Edwin – брендов, хорошо знакомых завсегдатаям специализированных деним-форумов и почти неизвестных за их пределами.</p>
   <p>Страстная увлеченность японским селвидж-денимом сменилась обращением к религии и усилением религиозности – так сформировался тот Юсуф, с которым встретились мы. К этому моменту он уже выбросил все свои джинсы. Мы не уравниваем преданность дениму и исламу, но отмечаем общую логику самой преданности. Спецификой процесса погружения в ислам является знакомство с религиозным законом, его толкованием и практикой. Людей притягивает и восхищает внутренняя логика такой религии, они постепенно начинают жить ею. Схожим образом, когда кто-то превращает деним в предмет серьезного интереса и все больше посвящает себя «правильным» джинсам, логика неизбежно приводит к японскому селвиджу – наиболее нишевым и ценным джинсам на рынке.</p>
   <p>Поразительно и то, что практически никто в окружении Юсуфа даже не подозревал об их ценности. По его словам, не было ни одного друга, родственника или знакомого, кто распознал бы эти джинсы. Весь процесс оставался глубоко личным: он не пытался никого впечатлить, кроме самого себя. Это была практика индивидуальной преданности. Можно предположить, что так Юсуф выстраивал «я», которое мог бы уважать и с которым мог бы себя идентифицировать. Джинсы стали прологом к куда более глубокой преданности – религиозной. Вряд ли случайно, что человек, столь преданный религии, прежде столь же преданно относился к джинсам. Суть того и другого – в готовности все глубже входить во внутреннюю логику, которую они воплощают.</p>
   <p>Юсуф – крайний пример, но он иллюстрирует общий тезис о потенциале джинсов становиться инструментом самопознания и выстраивания отношений с собой. Однако все, о чем шла речь в этой главе, подсказывает: гораздо чаще это происходит не столь радикально и не в изоляции, а в постоянном диалоге с внешними силами – модой, телесностью, чужими мнениями. Гораздо типичнее история Арьи. Молодая женщина, как и Юсуф, южноазиатского происхождения. Она особенно переживает из‑за своего тела, которое ниже и худее идеального и конвенционального. Ее рассуждения о джинсах – это рассказ о том, как она постепенно учится принимать свое тело через поиски «правильных» джинсов: «С возрастом я поняла, что при моем телосложении и росте одни вещи мне идут больше, другие меньше. Клеш мне не идет: я очень маленькая, пять футов, – клеш делает меня еще ниже. Зато скинни визуально вытягивают меня лучше, чем мешковатые джинсы… Но у меня очень тонкие щиколотки, и скинни не облегают их полностью, а если облегают, смотрится неестественно. Значит, верх штанины должен сидеть плотно, а ниже неизбежно будет свободнее, потому что я там тоньше». Арья носит джинсы почти каждый день и действительно пытается найти свои – те, в которых ей комфортно. Но ее комфорт особенный. Ей нужны джинсы, визуально формирующие ягодицы и бедра. Обычно это очень плотно облегающие модели, в которых сложно сидеть, если в составе нет эластана. У нее есть и конкретные ориентиры – например, актриса Ева Лонгория из «Отчаянных домохозяек»: тоже миниатюрная, но гламурная. Чтобы чувствовать себя комфортно такой, какова она есть и кем может быть, Арье нужно обрести уверенность в том, как она выглядит на публике. Поиски джинсов, которые помогут достичь этого, сейчас занимают значительную часть ее жизни и требуют жертв: финансовых затрат и отказа от того, что другие назвали бы комфортом.</p>
   <p>Здесь важно воздержаться от оценочных суждений. В эпоху экологической тревоги по поводу чрезмерного потребления легко отмахнуться от идеи, что экзистенциальный поиск себя может осуществляться через подбор идеальной пары джинсов, списав это на материализм. Однако между двумя примерами есть существенное сходство. И Арья, и Юсуф пытаются выстроить определенные отношения – сначала с джинсами, но, как показывает история Юсуфа, они могут стать прелюдией к другим, более глубоким отношениям. Трудно списать все на поверхностный материализм, когда преданность Юсуфа поиску идеальных джинсов фактически оказалась репетицией его нынешней религиозной преданности исламу.</p>
   <subtitle>Заключение</subtitle>
   <p>Посвятить целую главу одному понятию – комфорт – оправданно: именно его участники интервью используют чаще всего, объясняя главную причину, по которой носят джинсы. В их высказываниях это слово охватывает три смысловых поля: 1) физическое и инструментальное значение; 2) потребность чувствовать себя комфортно в социальном смысле – уместно выглядеть в глазах окружающих; и 3) более протяженный во времени процесс, в ходе которого люди обретают понимание, кто они, находят личную зону комфорта. Здесь развивается вывод предыдущей главы о поиске «правильных» джинсов. Теперь становится ясно, что этот поиск – часть более масштабного жизненного проекта: достичь состояния, в котором человек хотел бы находиться большую часть времени, – максимального комфорта в окружающем мире.</p>
   <p>Связь между этим и главным результатом нашего исследования – открытием обыденного – основана на следующем наблюдении: во всех трех смысловых полях комфорт определяется как противоположность неловкости, отсутствие самоосознанности (self-consciousness). Здесь вновь проявляется слияние физического и социального. Для многих людей удобная одежда – та, которая практически не ощущается. Они не осознают ни одежду, ни свое тело. Это не похоже на приятную на ощупь мягкость кашемира; это отсутствие осознавания как такового. Дискомфорт через тактильное ощущение напоминает о присутствии тела. Комфорт же – это возможность воспринимать тело как нечто само собой разумеющееся.</p>
   <p>Физический эквивалент отсутствия потери самоосознанности связан со вторым видом комфорта, о котором мы писали. Острый дискомфорт вызывает воображаемый критический взгляд других (Woodward 2005). В той мере, в какой джинсы защищают от этой воображаемой критики, они позволяют перестать бесконечно думать о себе и просто жить. Чрезмерная самоосознанность, связанная с недостатком уверенности в себе, считается прямой причиной неудач в социальных отношениях. В третьем семантическом поле комфорт предполагает более глубокое устранение самоосознанности – через фактическое конструирование себя. Иными словами, достигается точка, в которой человек может принимать себя как данность, чувствуя себя комфортно со своими убеждениями, манерами и политическими взглядами: преодолевается тревога по поводу того, кто ты есть. Комфорт дает избавление от экзистенциального обвинения в непреднамеренном обмане (дурной вере, mauvaise foi) (Сартр 2004), которое достигается отчасти через выстраивание отношений с внешней сферой, на деле оказываясь путем к стабилизации комфортного «я». Устранение самоосознанности станет центральным в нашем обсуждении обыденности в следующей главе. Разумеется, речь не об окончательном устранении самосознания, как в некоторых религиозных практиках; мы здесь не говорим о нирване. Это просто общее стремление к состоянию, в котором люди могут сказать, что чувствуют себя достаточно комфортно в своей одежде, в своем социальном положении, с самими собой. Немало для простой пары брюк.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 5</p>
    <p><emphasis>Обыденное</emphasis></p>
   </title>
   <subtitle>Демаркация джинсов</subtitle>
   <p>Говоря, что самое поразительное открытие нашего исследования – обнаружение обыденного, мы утверждаем: обыденное нельзя принимать как данность. Как будет показано дальше, это достижение, к которому человечество шло тысячелетиями, и приобрело оно нынешний вид лишь благодаря новым технологиям, сделавшим возможной беспрецедентную глобальную ойкумену. Впрочем, в этой главе мы продолжим работать с этнографическим материалом – отношениями людей с их джинсами; более широкий историко-философский контекст и выводы обсудим позже.</p>
   <p>В пятой главе мы рассмотрим высказывания о том, где джинсы носить неуместно и что из этого следует. Затем проследим траекторию перехода джинсов от семиотически насыщенной вещи к тому, что назовем постсемиотической фазой – когда они теряют способность что-то специально означать и именно благодаря этому становятся для их обладателя гораздо важнее, чем ранее. Это потребует обсуждения гендерных различий: насколько по-разному рассматриваемый процесс протекает для мужчин и женщин. Далее мы рассмотрим еще один сопутствующий фактор – усиление ощущения вездесущности: джинсы стали своего рода неформальной униформой. Все эти наблюдения позволят показать, как джинсы утверждают идентичность обыденного. Впрочем, для большинства людей «обыденное» насыщается не столько позитивным содержанием, сколько свободой от постоянных забот (тема предыдущей главы) и свободой от необходимости демонстрировать какую-либо идентичность (тема этой главы).</p>
   <p>Тема демаркации – разграничения уместного и неуместного – уже звучала в предыдущих главах. Поразительно, насколько здесь высок консенсус, особенно с учетом разнообразия происхождения информантов. Мы регулярно спрашивали: существуют ли ситуации, когда джинсы носить нельзя? Ответы можно поделить на две большие группы: рабочие места с явными или неявными запретами и социальные события, во время которых джинсы считаются неуместными. На работе многое определяют униформа или дресс-код, исключающие джинсы (например, в супермаркетах и других торговых сетях). В ряде случаев джинсы, наоборот, жестко ассоциируются с определенным типом труда – например, с профессией дальнобойщика. Они почти превращаются в униформу некоторых преимущественно физических профессий. Большинство опрошенных принимают, что в определенных сферах люди соблюдают дресс-код – носят костюмы или их эквиваленты, и он может быть закреплен формально. Интереснее случаи, когда компании прямо говорят: «Носите что угодно, только не джинсы». Примеры тому – банки, должности в больницах, связанные с приемом пациентов, полиция, короче говоря, все профессии с прямым контактом с публикой. Во всех этих случаях джинсы оказываются четко маркированной категорией одежды. Общее правило таково: если работа происходит за кулисами, без взаимодействия с публикой, джинсы часто допустимы. Однако появление в джинсах перед пациентом, клиентом или гражданином может выглядеть как недостаток усилий или неуместная фамильярность. В таких контекстах джинсы рассматриваются как небрежность и мешают воспринимать человека всерьез.</p>
   <p>Особенно спорной зоной оказывается школа и преподавание. Мнения расходятся радикально. Один учитель начальных классов имеет десять пар джинсов, составляющих основу его рабочего гардероба. Другой отсылает к 1950‑м годам, когда формировались его взгляды: «Тогда я всегда приходил в строгой одежде. Помню одного коллегу в дениме с дырой сзади и рубашкой навыпуск – для меня это было совершенно неприемлемо. Просто недопустимо было заходить в класс в таком виде. Я был очень консервативен и почти не изменился». Учителя частных школ говорят: время от времени джинсы надеть можно, но если носить их слишком часто, это вызовет неодобрение. И даже там, где разрешен повседневный стиль, джинсы воспринимаются как более неформальные, чем любая другая повседневная одежда. Тем самым подчеркивается идея: отказ от джинсов – знак уважения прежде всего к другим, а в школе – еще и проявление самоуважения.</p>
   <p>Часто отмечаемым следствием запрета носить джинсы на работе становится выбор этой одежды для переодевания после рабочего дня. Так, таксист, считающий джинсы неуместными в рабочие часы, надевает их сразу по возвращении домой. Здесь, разумеется, возникает замкнутый круг: джинсы запрещают на работе, потому что они ассоциируются с досугом, а ассоциация с досугом лишь укрепляется из‑за запрета. Другие предпочитают дома спортивные штаны, а джинсы оставляют для неформальных встреч с друзьями.</p>
   <p>Помимо работы, почти все респонденты называют свадьбу как событие, где джинсы неуместны. Одна женщина вспоминала собственную свадьбу (не церковную): друг племянницы мужа пришел в джинсах. «Я бы и не заметила, пока муж не обратил внимание. Он сделал замечание. А я подумала: „Он выглядит опрятно, в чем проблема?“ Мне и в голову ничего не пришло, но Питер счел джинсы неподходящими». Эта женщина вообще была редким исключением: она утверждала, что и сама могла бы прийти в джинсах на свадьбу, но не стала бы надевать их в церковь. После свадеб второй по частоте пример ситуаций, когда джинсы неуместны, – похороны. Называли также крещения и собеседования при приеме на работу. В семьях выходцев из Южной Азии и Западной Африки на формальные семейные события предпочитают надевать традиционную одежду.</p>
   <p>Более спорным оказался вопрос, можно ли носить джинсы в церкви. Информанты выдвигали два аргумента. Первый – возраст: считается, что чем моложе человек, тем более приемлемо для него надеть джинсы даже на довольно формальные события. Другой – возможность «облагородить» джинсы, придав им более строгий вид: надеть с пиджаком или, для женщин, с длинным верхом. Семья из Сьерра-Леоне вспоминала, что на одной свадьбе была гостья в рваных джинсах. Это сочли неприличным. Упомянутая женщина «в конце концов все равно ушла со свадьбы… потому что некоторые были довольно прямолинейны и сказали ей об этом. Ей пришлось уйти». Значение имели не только джинсы как таковые, но и их фасон, а также «откровенный топ». Как выразилась наша информантка, «если бы это были не дизайнерские, а просто аккуратные джинсы, это было бы уместно» и «если бы это было поздно вечером, тоже; но все произошло днем в очень дорогом отеле».</p>
   <p>Что касается разных конфессий, более консервативны в отношении к джинсам Армия спасения, баптисты и пятидесятники. Информанты вспоминали также времена, когда существовали рестораны, куда в джинсах не пускали, и случаи, когда в театре на людей в джинсах смотрели неодобрительно. Подобный запрет сегодня воспринимают преимущественно как анахронизм: чтобы столкнуться с такой проблемой, нужно попасть в особенно элитный ресторан. Хотя и такое случается: «Мы искали, где поесть, и зашли в ресторан при отеле. Там все было очень формально, и мне сразу указали на то, что я в джинсах. В итоге пустили, но удовольствие это мне испортило». Некоторые до сих пор не надевают джинсы в театр: их можно надеть, если у вас стоячие места в «Глобусе», а в театр Вест-Энда – нет.</p>
   <p>В целом причина избегания джинсов на формальных мероприятиях та же, что и на работе. Один участник исследования рассказывал: «Два месяца назад мой друг погиб во время дайвинга, и после похорон мы зашли в паб. Кто-то пришел в джинсах, и было много комментариев, причем от моих ровесников, что он в джинсах, хотя на нем была рубашка». Джинсы были восприняты как проявление неуважения. Особенно неуместны в таких ситуациях синие джинсы; черные выглядят несколько более приемлемо.</p>
   <p>Существуют и иные, сугубо личные правила, которые люди устанавливают для себя, чтобы отмечать особые случаи отказом от джинсов. Речь может идти просто о желании приодеться на вечеринку или вечерний выход. Если смысл в том, чтобы сделать событие особенным, джинсы воспринимаются как нежелание прилагать усилия. Как сказала одна информантка, «так мало поводов по-настоящему нарядиться – зачем же идти в джинсах?». Для других джинсы – «повседневная одежда, чтобы выбежать в магазин», максимум – в кино, но не для того, чтобы «по-настоящему выйти в город». Обычно так говорят люди, для которых джинсы – главная повседневная одежда, и им нужно разграничить в гардеробе одежду на каждый день и для особых случаев, например в театр. Как мы отмечали ранее, смысл джинсов рождается из их сочетаний и контрастов с остальными вещами. Для части молодежи проблема не в том, что они одеваются для особенного события. Проблемой становится необходимость соответствовать дресс-коду ситуации и тому, как одеты остальные. От девушек, например, ждут, что на них будут надеты платья или юбки. Возникает риск попасть в неловкую ситуацию, если прийти недостаточно нарядным: «Мы пошли на концерт в Hammersmith Odeon. Я была в джинсах, а у входа первой группой оказались чернокожие девушки, наряженные с иголочки [смеется], и я подумала: „О боже, а я-то в джинсах!“»</p>
   <p>Существует и обратная логика: некоторые не носят джинсы дома, воспринимая их как одежду для выхода куда-либо, а не для отдыха. Тогда джинсы сохраняют статус нарядной одежды. Но если джинсы нужны для разных целей, их обычно делят на категории: «Две пары: одни – выходные, другие – для дома». Например, молодая женщина старается не носить «хорошие джинсы» дома, чтобы не износить их. Со временем «лучшие» переходят в разряд повседневных, а на замену покупают новые. Альтернативный способ – «поднять» джинсы до нарядного уровня с помощью аксессуаров.</p>
   <p>Вопрос нарядной одежды – это чаще вопрос не уважения к событию, а маркирования повода или времени дня как особого. Пограничная зона между уважением и маркированием – свидания. Для женщин главное выгодно подчеркнуть фигуру (см. предыдущие главы): если джинсы хорошо смотрятся на ягодицах, их наденут; если в них ягодицы выглядят слишком большими, откажутся. Одновременно действует и логика демонстрации усилий. Как подчеркивают респондентки, чтобы показать потенциальному партнеру, что ты постаралась, джинсы не лучший выбор, ведь они выглядят как недостаток уважения. Один молодой человек заметил: «На первой встрече важно, чтобы люди ценили, что с ними ты можешь расслабиться. А джинсы – как раз про расслабленность. Лично мне все равно. Но с точки зрения принятых норм в первый раз лучше надеть что-то особенное. А если вы уже идете куда-то с женой или мужем, то деним, вероятно, лучший вариант». Говоря о привлекательности девушек, которых встречает, выходя куда-либо, он добавляет: «Точно не выберу ту, что в джинсах». По его мнению, если девушка идет на свидание, стоит подчеркнуть женственность подходящей одеждой. В этом смысле джинсы не соответствуют идее потенциального свидания.</p>
   <p>Общий вывод из этих наблюдений удачно сформулировала одна наша собеседница: «Джинсы уместны, если место, куда я иду, не имеет особого значения, если туда не стоит специально наряжаться». Надеть другую одежду чаще всего значит указать на что-то особенное: подчеркнуть уважение, идентичность, важность события. Если же категория «не джинсы» служит маркером, то ношение джинсов оказывается немаркированным, нейтральным актом. Сейчас это утверждение звучит неожиданно и даже маловероятно. Задача следующего раздела – доказать его.</p>
   <subtitle>Постсемиотическая вещь</subtitle>
   <p>Семиотика изучает знаки и означивание: как одни вещи репрезентируют другие. Семиотический подход, восходящий к Соссюру и развитый Бартом в работе «Система Моды» (Барт 2003), широко применялся к одежде (см., например: Sahlins 1976), поскольку конкретные предметы можно воспринимать как заместители атрибутов – сексуальности, опасности или, в случае джинсов, Америки. Несмотря на критику как в адрес самой модели семиотики (Keane 2005), требующей адаптации к новым объектам, так и в адрес ее невнимания к материальности одежды (Woodward 2005), указанные подходы востребованы при изучении исторических аспектов джинсов. Идея джинсов как постсемиотической вещи предполагает длительную траекторию: когда-то они, несомненно, были вещью, насыщенной смыслами и символикой. Мы записали немало ярких историй от старших информантов. В первой главе мы упоминали пожилого мужчину, который, по его словам, одним из первых в округе достал синие джинсы у американского солдата во время войны, и женщину, которую около 1958–1959 годов избили другие женщины за то, что она осмелилась прийти в джинсах.</p>
   <p>Первое ключевое значение джинсов – их связь с Америкой. В Великобританию они вошли как явный знак американизации. Сначала они были просто американскими в широком смысле, затем стали атрибутом дерзкой молодежи благодаря образам Джеймса Дина и Марлона Брандо. Потом, в 1960‑х годах, появились британские марки (Lee Cooper и другие), совпавшие с рождением местной молодежной контркультуры, ассоциировавшейся с Карнаби-стрит. Эта связь с бунтарской молодостью держалась довольно долго, но теперь исчезла. Авторитетное подтверждение дал наш собеседник, служащий в полиции: сегодня он скорее присмотрится к подросткам в худи и спортивных штанах, чем в джинсах. Было время, когда хип-хоп-стиль или экстремально поношенные джинсы могли служить сигналом, что за человеком стоит приглядеть; сейчас нет. Точно так же ассоциация джинсов с США сегодня чисто историческая. Их больше не носят, чтобы выглядеть как американцы.</p>
   <p>Итак, джинсы изначально были вещью маркированной, и сегодня они могут оставаться такими при помощи разных способов. Самый очевидный – дизайнерские модели. Если логотип заметен, то их узнают и интерпретируют как маркированные. Но даже если логотип не виден, само знание о бренде может помочь владельцу пары почувствовать себя особенным. Сюда же относятся экстремальные силуэты: ультраскинни или, наоборот, сверхмешковатые модели, ассоциирующиеся с хип-хопом. Надев их, можно нередко вызвать у окружающих желаемую реакцию – например, пожилой мужчина говорит: «Ненавижу, когда джинсы носят наполовину спущенными».</p>
   <p>Как отмечалось в третьей главе, у многих, особенно у женщин, есть такие маркированные джинсы: брендовые, скинни, модели на выход. Но это не те джинсы, которые носят большую часть времени. Поэтому стоит присмотреться к тем парам, о которых почти не говорят. Они не являются ни особенными, ни брендированными, но их надевают чаще всего. И вот здесь четко видна базовая тенденция: постепенно такие джинсы теряют семиотические метки, что не характерно ни для какого другого предмета одежды. Они становятся подлинно постсемиотической вещью, лишенной символического статуса и потому оказываются неуместными в маркированных ситуациях.</p>
   <p>Чтобы это стало возможным, джинсы должны были утратить старые ассоциации – с США, с вызывающим поведением и с какими-то особыми группами. Огромным достижением в британском контексте стало движение от заявленной внеклассовости к подлинной внеклассовости. Сегодня, если попытаться угадать, у кого окажутся дорогие брендовые джинсы, вероятнее всего, они будут у домработницы, а не у хозяйки дома. В других исследованиях Миллера (например: Miller 1998; Miller 2008) среди представителей среднего класса обладатели брендовых джинсов встречаются редко – их считают вульгарными. Зато такие модели попадались ему у филиппинских уборщиц (Madianou &amp; Miller, в печати), работающих в этих семьях, что, по всей видимости, лишь подкрепляет пренебрежительное отношение к дизайнерскому дениму в доминирующей социальной прослойке.</p>
   <p>Еще важнее другие данные (см. предыдущие главы): подавляющее большинство покупаемых сегодня джинсов не имеет заметного брендирования. Люди ищут и носят то, что называют классическими, обычными, стандартными джинсами – в главе 3 они именовались «правильными джинсами», «настоящими джинсами» или, что особенно показательно, просто «джинсами». Наши наблюдения однозначны: увидев на человеке такие джинсы, вы ничего о нем не узнаете. Они больше не являются индикатором какой-либо социальной позиции в британском обществе. Как обсуждалось в главе 4, такие джинсы удобны еще и тем, что ничем не выделяются. Отсюда вытекает следствие: джинсы вписываются даже в стиль групп, которые сознательно стремятся выделяться. Как сказала одна участница исследования, «чавы носят джинсы. Готы носят черные джинсы. Любой человек вне зависимости от возраста может носить джинсы по-своему. Для гранжа очень мешковатые. Каждый может интерпретировать их по-разному». Иначе говоря, джинсы – холст, на котором можно создавать различные стили. Это возможно именно потому, что сами джинсы выступают фоном – пустым холстом. Их способность преодолевать различия – лучшее свидетельство их универсальности.</p>
   <p>Не осталось возрастных групп, которые не носили бы эту одежду – и на самом раннем, и на самом позднем этапе жизни. Так, одна женщина рассказывала о муже, для которого быть модным означает носить джинсы: «Как только родился наш сын, он тут же купил ему крошечные джинсы. Младенцу в них было ужасно неудобно, но он сразу хотел увидеть сына в джинсах. На подгузнике, на маленькой попе они смотрелись странно». На другой стороне спектра женщина рассказывает о своем шестидесятилетнем партнере, который всегда носит джинсы, потому что обладает подтянутой фигурой. Даже в этом возрасте он не просто надевает их, а стремится продемонстрировать свое тело. Респондентка говорит: «Если бы вы когда-нибудь захотели снять рекламу о пожилых людях в джинсах, он был бы идеальным кандидатом. И он никогда не носит ничего другого».</p>
   <p>В обоих примерах важно само утверждение, что эта одежда больше не привязана к какому-то возрасту – каждый от колыбели до могилы вправе носить ее. Показательно и то, что многие пожилые респонденты не носили джинсы в молодости и стали надевать их регулярно лишь в последние десятилетия. Возможно, джинсы действительно обозначают сдвиг, благодаря которому старшие поколения оказываются включенными в мейнстрим больше, чем раньше. Этому способствуют и стареющие рок-звезды, сохраняющие «крутизну», и неуемная энергия беби-бумеров. Как бы то ни было, исключать пожилых из числа тех, кто носит эту одежду, становится все труднее. Но важно помнить: несмотря на изменения, индустрия моды по-прежнему ориентирована прежде всего на молодых, что особенно заметно по тому, как продают и рекламируют джинсы.</p>
   <p>Возможно, последним барьером на пути к полной универсальности денима остается предубеждение против полных людей в джинсах. Похоже, оно все еще довольно распространено. В главе 1 мы приводили истории тех, кто переставал носить джинсы, набрав вес, или, наоборот, считал их наградой за похудение. Но даже это предубеждение, кажется, угасает. Любой, кто бывал в США, знает, что джинсы легко становятся повседневной одеждой тех, кого в Великобритании и континентальной Европе сочли бы очень полным. Когда исчезнет и это неприятие объема, не останется ни одного варианта человеческой телесности, который считался бы неподходящим для синих джинсов. В этот момент вполне уместно говорить о постсемиотичности джинсов – в том смысле, что они перестают означать принадлежность к какой-либо социальной страте или группе<a l:href="#n6" type="note">1</a>.</p>
   <subtitle>Обычные мужчины и обычные женщины</subtitle>
   <p>Процесс, в ходе которого джинсы становятся постсемиотическим типом одежды, еще не завершен, и сохраняется как минимум одно заметное различие: «обыкновенная женщина» существенно отличается от «обыкновенного мужчины». Для женщин надевать джинсы, чтобы полностью выйти из отношений и с модой, и с требованием одеваться по случаю, было бы совсем не типично. Как мы увидели в главе 3, ценность этой одежды для многих женщин заключается в их способности сглаживать модные противоречия: между конформизмом и индивидуальностью, между похожестью и отличием в более широком смысле. Чаще джинсы выступают нейтральной основой или базой, а разнообразие вносится с помощью верха, обуви и аксессуаров. Поэтому обладание джинсами вовсе не снимает тревоги по поводу того, в чем выходить в клуб или идти на работу. Лишившись собственной знаковости, они с одинаковой легкостью становятся и повседневными, и нарядными в зависимости от того, как их дополняют топом, ремнем, обувью. Похожего эффекта добиваются и выбором определенного кроя, например скинни.</p>
   <p>С детства джинсы были постоянной величиной в жизни Флоренс: это вещь, в которой она всегда чувствовала себя комфортно, и при этом в джинсах оставалось достаточно модной динамичности, чтобы сохранять интерес к ним. Она вспоминает комбинезоны из денима из «Ангелов Чарли», которыми восхищалась в восемь лет, и джинсы-клеш. С возрастом девушка осознала, что ее мать также постоянно носит джинсы, и захотела отличаться от нее. Это оказалось несложно: раз мать всегда покупала дешевые стандартные, Флоренс стала выбирать брендовые модные вроде Levi’s. Сегодня у нее пять пар, плюс укороченные джинсы и джинсовые юбки. Комбинируя их с широким набором аксессуаров, она может сделать их подходящими под любой формат. Она постоянно говорит о том, как сделать джинсы более нарядными или более простыми. В первом случае достаточно будет надеть синие джинсы с черным блестящим топом и высокими ботинками. Только синие джинсы обладают такой пластичностью: цветные (например, черные) нет. Флоренс ясно понимает, что игра с сочетаниями не только означает возможность всегда оставаться достаточно модной, сохраняя при этом одни и те же джинсы, но и разрешает ее личное противоречие между индивидуализмом и конформизмом, между слиянием с толпой и выделенностью из нее.</p>
   <p>Разговор резко меняется, когда речь заходит о ее муже. В его жизни джинсы еще более вездесущи: если есть возможность, он не носит ничего, кроме них. Но в отличие от Флоренс он вовсе не пытается соотносить свои джинсы с модой или какими-то различиями. Наша собеседница рассказывает: «Я пыталась одеть его помоднее, но он упирается. Говорит: „Мне не шестнадцать. Это для шестнадцатилетних, не для меня“». На нем всегда только то, что она считает скучными джинсами, которые носят все мужчины среднего возраста: базовые светло-синие Levi’s. С ними связан тот самый эффект Джереми Кларксона, о котором речь шла раньше. Примерно так же обстоит дело и с детьми. Дочери она может предложить гораздо больше вариантов модной одежды, а вот с сыном ей трудно придумать что-то кроме денима. Ей понятна позиция мужа, но в его одержимости джинсами она видит скорее отказ от различий, а не результат реального дефицита выбора в магазинах.</p>
   <p>Это подтверждает тезис из главы 2. Женщина не может оставаться незаметной, постоянно надевая один и тот же тип джинсов, как это зачастую удается мужчинам. Ей, вероятно, придется оказаться в нескольких различных ситуациях, каждая из которых требует своего типа джинсов. Поэтому ей нужно найти те, которые подойдут для этих конкретных ситуаций, если она хочет оставаться обычной в целом. С мужчинами обычно все по-другому. Орун не носит джинсы на работе и в индуистский храм, но, как отмечает его жена, весь остальной гардероб состоит из практически одинаковых джинсов, потому что в остальное время он носит только их. Для Ричарда джинсы настолько базовая вещь, что приобретение одежды сводится к покупке сразу нескольких пар. Отдельный феномен, характерный только для мужчин, – исключительная универсальность Levi’s. Мы встречали мужчин с прозвищами «Левайс» или просто «Джинсы», потому что они носят только их. Этот эффект повсеместности во многом держится на базовой модели 501. Некоторые мужчины, кажется, родились и умрут в этой модели. Выражение «даже мертвым меня ни в чем другом не увидишь» здесь можно понимать почти буквально. (Впрочем, нам встретился и такой участник исследования, который долгое время придерживался этой модели, но однажды открыл для себя джинсы Wrangler, влюбился в них и с тех пор носит только их.)</p>
   <p>Разумеется, есть и женщины, чье понимание универсальности ближе к мужскому. Одна информантка рассказывала о периоде, когда джинсы полностью захватили ее жизнь: они идеально подходили для работы, например на полу при обслуживании банкоматов. Со временем удобство переросло в жесткую логику повседневной одежды без отклонений. Никаких парадных джинсов и попыток сделать образ более нарядным с помощью топа и аксессуаров: просто обычные джинсы, ботинки, чистый верх, и так на все случаи жизни. Такой взгляд почти совпадает с мужским пониманием обыденного.</p>
   <p>Точно так же нам попадались мужчины, которые были обыкновенными в том смысле, который мы только что охарактеризовали как женский. По словам одной участницы интервью, ее муж одержим джинсами: он не носит ничего другого и имеет их два или три десятка. Она говорит, что все эти джинсы синие, но отличаются друг от друга: «Иногда с какими-то коричневыми необычными узорами, иногда с разными видами потертостей и разрывов. В каждой паре есть какая-то особенность». Как и у большинства опрошенных женщин, дело не только в разнообразии, но и в стремлении подбирать одежду к случаю: «Если он идет в клуб, то надевает джинсы с рубашкой, пиджаком и туфлями. Если же это повседневная одежда, то он может надеть их с кроссовками».</p>
   <subtitle>Дефолтные и вездесущие</subtitle>
   <p>Все, что сказано в этой главе – как, впрочем, и обобщения, сделанные в предыдущих главах, – легко оспорить. Это частичные обобщения, оставляющие место для вариаций и возражений. Будь это исследование в области естественных наук, любой наш вывод оказался бы неверным, потому что если в любой день половина населения Великобритании наденет джинсы, найдется несчетное число исключений. Но мы изучаем социальные, а не естественные науки; наша задача – уловить главную тенденцию и настаивать на ее значимости, несмотря на исключения. В данном случае, опираясь на собранные данные, мы утверждаем, что джинсы приближаются к постсемиотическому статусу. Это не означает, что такой статус когда-либо будет полностью достигнут и все вдруг начнут соответствовать этому обобщению. Разумеется, кто-то покупает дизайнерские джинсы. Нас же больше интересует другое: на улицах, где мы проводили исследование, почти никто их не носит – даже те, у кого они есть.</p>
   <p>Постсемиотическое состояние – лишь одна сторона нашей аргументации в теории обыденного. Другая основывается на раннем этнографическом исследовании Вудворд выбора женщинами повседневной одежды (Woodward 2007), ставшем одним из поводов для нашего нового исследования. Тогда выяснилось: деним можно считать своего рода дефолтной одеждой, позволяющей просто одеться и выйти из дома утром. «Дефолтность» здесь означает типичную ситуацию: женщина сначала решает надеть что-то другое, обычно более индивидуальное, но, посмотрев на себя в зеркало и не будучи уверенной в том, как будет выглядеть, снимает это и надевает джинсы. Многие информантки подтверждали этот сценарий. «Иногда я готовлю одежду накануне. В тот раз я решила, что утром надену кофту и юбку. Юбка была длиной вот до сюда. Утром посмотрела на одежду и поняла, что что-то не так. Кофту хочу надеть, а в юбке сегодня будет некомфортно. Так что я взяла мешковатые джинсы. Я же на работу иду, мне нужно чувствовать себя комфортно». Роль джинсов в гардеробе отчасти связана с частотой носки: по мере длительного ношения они смещаются в структуре гардероба и приобретают иной смысл. Такой дефолтный режим можно понимать как сигнал, что женщине не особо важны одежда и внешний вид. Но, как замечает Стиви, говоря о своей девушке, она нередко в итоге выбирает джинсы именно потому, что ей очень важно чувствовать уверенность в своем внешнем виде, выходя из дома.</p>
   <p>Когда джинсы становятся дефолтным выбором, это порождает особую привязанность к ним – люди не готовы их выбрасывать. Вот как говорит Шарлотта: «Да, [они] как своего рода подушка безопасности. Ты не можешь их выбросить, потому что носишь почти все время». Невозможность отказаться связана с идеей вневременности: эта одежда всегда будет оставаться в моде, а покупать ее проще, поскольку не так критично, если посадка не идеальна. Другими словами, выявляется связь между использованием джинсов в качестве выбора по умолчанию и идеей, что они одновременно повсеместны и неприметны. Значит, джинсы достигли немаркированного статуса еще и во времени. Таким образом, они обретают парадоксальный статус одежды, которая является модной именно потому, что всегда в моде, по сути сводя на нет зависимость моды от изменений или привязки к конкретному моменту. Джинсы вневременны и не имеют возраста.</p>
   <p>Различие между мужчинами и женщинами, о котором шла речь выше, может не только проявляться в дефолтном режиме, но и усиливать его. Одна информантка рассказывает о муже: «Я говорю: „Не знаю, что надеть“. А он: „Надень джинсы“. Ну правда, это всегда старые добрые джинсы, да?» Легко представить, что для многих мужчин джинсы привлекательны именно потому, что позволяют избежать «женских» тревог по поводу того, что надеть. Это стереотипная картина гендерных отношений, но полученные данные показывают, что по крайней мере на наших улицах она все еще типична. Причем женщины не всегда против такого подхода, ведь ответственность за стирку и уборку по дому обычно остается на них. В итоге получается: бабушки и дедушки ходят в джинсах, детям достаточно, чтобы всегда была чистая пара джинсов, муж вообще ни во что другое не переодевается, и весь цикл домашней стирки упрощается до бесконечного закидывания джинсов в машинку, причем гладить их не требуется. Так что женщинам, возможно, и хотелось бы, чтобы муж и дети выглядели менее скучно и обыкновенно, но с точки зрения бытового труда у этого есть очевидные плюсы.</p>
   <p>Еще один пример – школьная форма. В прежних исследованиях, которые Миллер проводил на лондонских улицах (Miller 1998), удивительным оказалось, что большинство родителей предпочитают, чтобы в школе носили форму, тогда как учителя часто возражают против нее, главным образом по либеральным соображениям. Для родителей это вопрос удобства и способ избежать возникающих статусных гонок, когда в игру вступает мода. Благодаря единообразию в одежде родители избавлены от ежедневной необходимости думать, что же ребенок наденет в школу. Форму легче стирать и чинить – а это неизбежно потребуется, поскольку дети могут порвать одежду или протереть коленки. Несколько человек вспоминали, что именно по этим причинам они поощряли детей носить джинсы как своеобразную униформу. В одном случае дети потом взбунтовались и отказались носить их вообще. В других – днем ходили в форме, но, вернувшись домой, сразу переодевались в джинсы, так что те становились одновременно и отказом от унификации, и ее продолжением. Один подросток рассказывал, что в шестом классе, где формы уже не было, им даже рекомендовали носить джинсы. Идея формы нравилась не только родителям: многие дети тоже понимали, что без нее начинают нервничать из‑за конкуренции и опасаться поводов для насмешек. В шестом классе носить настоящую форму уже как будто не по возрасту, и джинсы решают эту проблему, выполняя функции униформы и формально ею не являясь.</p>
   <p>Отсюда уже недалеко до более общего тезиса о вездесущности джинсов. Как сказал один из участников исследования, «с джинсами можно о многом не беспокоиться. По ним невозможно определить ни твой класс, ни доход… Это современная униформа». Для взрослых мотивация во многом та же – тревога надеть что-то не то. Другой собеседник формулирует так: «Люди сначала замечают, что ты надел, а потом уже узнают, кто ты такой. Это первое впечатление». И продолжает: «В джинсах все выглядят хорошо до определенного возраста, скажем, до пятидесяти. И никто не станет критиковать тебя за выбор». Для него джинсы «безопасный вариант». Он замечает, что кому-то из девушек джинсы могут показаться привлекательными. Но для большинства они скорее «ни привлекательные, ни отталкивающие. И тогда смотрят уже на тебя и думают: „Хм, с ним можно познакомиться“».</p>
   <p>Ощущение вездесущности закрепляется за джинсами еще в школе как за псевдоуниформой. В колледже оно ничуть не ослабевает, а иногда даже усиливается. И, как будет видно дальше, это ощущение становится важнейшим для обычной домохозяйки, обычного работника или в случае, когда хочется просто расслабиться. Наконец, на пенсии джинсы идеально подходят для садовых работ. Иными словами, на каждом жизненном этапе есть свои условия, делающие джинсы не просто повсеместными, а особенно уместными именно в этот период. Обобщая, мы можем сказать, что джинсы умудряются не маркировать ни возраст, ни стадию жизни.</p>
   <p>Если сложить сделанные наблюдения – джинсы как постсемиотическая вещь, как униформа, как дефолтный режим, как вездесущая одежда, – можно подтвердить финальную мысль предыдущей главы: джинсы выполняют экзистенциальную работу, давая человеку опыт, близкий к утрате самоосознанности. Участники интервью формулировали это по-разному: «Такая штука: утром встаешь, надеваешь одежду, а это джинсы. Понимаете? Даже не думаешь. Просто надеваешь». Существуют различные версии этого чувства, от «не нужно думать» до автоматизма действия, как при завязывании шнурков: «Если не идешь в какое-то особенное место, джинсы удобны, потому что их быстро надевать: всегда знаешь, с чем их носить. Я, наверное, одну и ту же пару ношу чаще остальных». Кто-то сказал, что джинсы представляют режим «отключения», ведь можно отключиться от школы, отключиться от работы и так далее: «Их классно надевать после школы: они обозначают границу между серьезной школой и возвращением домой, отдыхом». Для женщин это «не думать» чаще звучало про сам процесс одевания; мужчины говорили так же, но про покупки: «Я просто захожу в магазин Levi’s, потому что не хочу ничего усложнять… Раньше я вообще не любил выбирать одежду». Этот идеал автоматизма часто воспринимается как маленькая победа над бременем рефлексии.</p>
   <subtitle>Обычная одежда и обычные люди</subtitle>
   <p>Завершая аргументирование нашей идеи, продемонстрируем, что это качество обыденности натурализуется, как если бы оно было присуще самой одежде и/или самим людям. Для большинства респондентов повсеместность джинсов естественным образом вытекает из того, что они считают их фундаментальной природой, неотъемлемым свойством. Снова и снова люди называли в интервью одну из главных причин, по которой носят джинсы: они подходит ко всему – к любому цвету и типу одежды. В ответ мы просили представить, что они носят пару брюк из другого материала, но точно такого же цвета индиго, как джинсы, а затем спрашивали, подходят ли они к любой другой одежде или любому другому цвету. Наши собеседники обычно немного задумывались, но затем всегда отвечали, что такие брюки не будут сочетаться с таким количеством цветов или типов одежды, как джинсы. Затем мы просили представить джинсы из денима, но не синего цвета. Будут ли эти джинсы сочетаться с другими цветами или тканями? И снова ответ обычно отрицательный. Эти два вопроса и ответы на них показывают: утверждение о сочетаемости синих джинсов со всеми другими предметами одежды не может быть основано ни на свойствах джинсовой ткани, ни на свойствах индиго. Их можно сочетать практически с чем угодно в силу постсемиотической незначимости – качества, которое они приобрели. Нет ничего, с чем другие предметы одежды не могли бы контрастировать или сочетаться. Когда синие джинсы становятся ничем сами по себе, они могут сочетаться с чем угодно. И этот факт является окончательным доказательством обретения ими постсемиотичности. Но обладатели джинсов не осознают его. Они всегда настаивают на том, что высокая сочетаемость должна быть свойством синих джинсов, и оказываются весьма удивлены, когда мы показываем, что это не так.</p>
   <p>Если мы переносим атрибуцию вездесущности с предмета на людей, джинсам приписывается еще одно качество – радикальный эгалитаризм: «Джинсы для всех. Это замечательно. И для малышей, и для детей. И даже для пожилых людей». Вот та обыденность, с которой многие хотят себя ассоциировать. Но, как и подобает понятию «обыденный», эта идентификация редко является утвердительной или активной формой ассоциации. Радикальный эгалитаризм не та концепция, которая могла бы сразу прийти на ум участникам исследования. Скорее это тихое признание в собственной обычности, в своем неприметном месте среди других людей. Один из способов это обозначить – покупать джинсы в Marks &amp; Spencer. По крайней мере, для мужчин они заслужили репутацию немодных и незначительных, к большому разочарованию отдела маркетинга компании. Двое респондентов отметили это. Один сказал: «По моему опыту, юристы довольно конформистски настроены. Униформа там действительно представляла собой джинсы и джемпер от Marks &amp; Spencer или что-то в этом роде. Джинсы были основой». А женщина примерно пятидесяти лет, работающая в школьной столовой, нашла решение в Marks &amp; Spencer, перебрав двенадцать разных пар в попытке найти ту, которая была бы достаточно обычной. Она хотела, чтобы джинсы воплощали комфорт, как описано в последних двух главах, то есть не отличались ничем особенным. Они подходили к ее скромной обстановке дома и простому, непритязательному стилю.</p>
   <p>Интервьюируемый говорит: «Джинсы просто удобные. Они ко всему подходят». Очевидно, что именно поэтому он почти постоянно их носит. Однако в этом высказывании стирается граница между двумя утверждениями: джинсы подходят ко всему и сам человек подходит всем. Джинсы воплощают идеал простого, непосредственного, обычного человека – дружелюбного и безобидного; его можно включить в «молчаливое сообщество», о котором шла речь во введении. Джинсы не причиняют беспокойства ни физически, ни социально. Это частая позиция «средней группы», тех, кто уже не молод, но еще не стар, – работников и домохозяек. Вики говорит об этом прямо: «Я стала носить деним, когда захотела меньше выделяться… Я правда хотела, чтобы на меня меньше смотрели, и после этого стала конформисткой». Ее решению предшествовали две вещи: отказ от стиля предыдущего подросткового периода, когда она была готкой, и год жизни в Китае, где на нее, по ее словам, все время пристально смотрели. «Я хотела быть менее заметной и в одежде соответствовать тому, что носили другие, а это в основном были джинсы». Другая женщина свою позицию объясняет так: «Мне нравится Marks &amp; Spencer. У них хороший бренд, аккуратная строчка. Отличное соотношение цены и качества. Думаю, это от воспитания. Мы росли в неполной малообеспеченной семье. Так что всегда ищем распродажи, считаем бюджет. Никогда особо не шиковали и сейчас такие же. Берем вещи по скидкам».</p>
   <p>Очевидно, Marks &amp; Spencer обозначает своего рода гиперобыденность, так же как известная модель Levi’s 501 обозначает для мужчин гипервездесущность. Однако большинству не нужно прибегать ни к тому, ни к другому. Когда речь заходит о синих джинсах, выясняется, что большинство респондентов едва ли знают, что именно носят. Они не могут назвать ни марку, ни место покупки, ни что-либо еще. Одна из самых примечательных находок исследования – насколько мало люди знают о вещи, которую носят чаще всего: не только не помнят бренд, но даже то, брендовая вещь или нет. Джинсы носят потому, что это просто одежда, такая же обыкновенная, как и люди, которые их надевают, – обычные люди, ничего особенного, и даже не особенно обычные, без всякой гиперобыденности.</p>
   <p>Уместный вопрос скептика к любой академической работе: «И что с того?» Должна ли нас удивлять цель – быть обычным? И так ли это важно? До сих пор мы сосредотачивались на изучении способов, как люди и джинсы достигают обыденности в современном мире. Остальная часть книги покажет, почему это имеет значение. Позже мы обратимся к академическим и философским аргументам о важности обыденного, но в следующей главе останемся в рамках этнографии: сперва нужно установить, что обыденность очень многое значит для людей, о которых мы писали. Нам предстоит показать, как и почему люди добиваются статуса обычного человека и насколько достижение обыденности важно – часто в положительном смысле – для их жизни в широком смысле. Есть причины, по которым джинсы были выбраны как средство достижения указанной цели; но нам еще предстоит понять, в какой именно битве они помогают нам бороться и побеждать.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 6</p>
    <p><emphasis>Битва за обыденность</emphasis></p>
   </title>
   <subtitle>Введение</subtitle>
   <p>Материал этой книги показывает, что желание быть обычным вовсе не заслуживает презрения. Это не провал в попытке стать особенным. Напротив, это состояние, к которому большинство участников исследования в какой-то период жизни стремятся. Достичь его бывает иногда легко, а иногда трудно. Предыдущая глава завершалась примерами тех, кому быть обычным удается без усилий. В их положении это почти данность: так они видят себя сами, и так их видят другие. Они занимают своего рода срединную позицию в спектре различий. Стремление к срединности выражалось, например, через выбор джинсов из магазинов типа Marks &amp; Spencer, которые для самых разных людей – от юриста до работника школьной столовой – воплощают олицетворение обыденного. Marks &amp; Spencer, по-видимому, занимает нишу, некогда связывавшуюся со средним классом, но сейчас описываемую как срединная культура; весьма вероятно, что она соотносится и с другой типичной мечтой – жизнью в пригороде. Представительнице рабочего класса, работающей в школьной столовой, было бы одинаково комфортно в обеих этих средах. Подобные ей люди вполне принимают эту характеристику, данную ими самими или кем-то со стороны.</p>
   <p>Для одних достичь обыденности – задача относительно простая, но в этой главе мы сосредоточимся на тех, кто находится в совершенно иной ситуации: на иммигрантах. Для них статус обычного человека отнюдь не данность; у них есть веские причины бороться за право войти в эту категорию. Для иммигрантов обыденность радикально меняет отношения с британским обществом в целом. Такой фокус исследования более чем оправдан, учитывая, что две трети его участников оказались не британского происхождения. Мы не пытались специально акцентировать вопросы иммиграции, просто тихие улочки-тупики нашего района, похоже, особенно привлекали иммигрантов. Это глобальное иммигрантское сообщество с чрезвычайно широким географическим разбросом; редко когда более одного-двух домохозяйств происходят из одного и того же места.</p>
   <p>Одна из проблем миграционных исследований – предположение, что устремления мигрантов специфичны для их положения. Мы же считаем, что устремления мигрантов те же, что и у других жителей страны, просто стартовые условия различаются. В этой главе мы покажем, как иммигрантское сообщество помогает сделать явным и прояснить стремление к обыденности, характерное для большинства респондентов британского происхождения.</p>
   <p>Существует обширная литература об иммиграции и идентичности, и именно поэтому академическое сообщество недооценило значимость обыденного. Уже само понятие идентичность противопоставлено обычности. В научной литературе зачастую предполагается, что иммигрант стоит перед выбором: соотносить себя с культурными кодами и ценностями страны происхождения или принимающего общества. В последние десятилетия сюда добавились подъем и последующий спад интереса к мультикультурализму (Parekh 2000; Taylor 2002), охватывающего целый спектр смыслов – от синкретических смешанных идентичностей до культурного переключения кодов (аналогично переключению языков) и моделей комплементарных идентичностей. Мультикультурализм вошел в сферу публичной полемики о том, что должны поощрять политики: разнообразие или ассимиляцию (Lewis 2007). Эти дискуссии, в свою очередь, являются продолжением более ранних дебатов об ассимиляции и различии: изначально предполагалось, что иммигрант живет в режиме альтернатив, принуждающих его к выбору (или, как отмечали критики, к отсутствию выбора). Однако уже давно стало ясно, что идентичность не только вопрос свободного выбора и стремления; она нередко навязывается доминирующим сообществом. В таком мегаполисе, как Лондон, вопросы идентичности становятся все более сложными. Как показывает Гилрой, отношения между принимающим населением и различными группами мигрантов динамичны и диалогичны (Gilroy 1987; Gilroy 2004). Но в Лондоне спектр мигрантских групп как первого, так и второго поколения столь широк, что вопрос, с кем именно себя соотносить (или от кого отталкиваться), становится все более запутанным.</p>
   <p>Споры о месте мигрантских групп в обществе легко опираются на предпосылки культурного превосходства и неполноценности, на конкурирующие претензии на мораль и ценности, а также на превращение отдельных людей в символы, якобы представляющие некую культуру. Вопросы об идентичности отличаются тем, что вызывают конфликты и в семьях, и в институциях. Неудивительно, что пока академические и бытовые дискуссии кружили вокруг этих трудных тем, сами группы, о которых спорили, выработали альтернативный сценарий, позволяющий освободиться от бремени подобных забот. По крайней мере, в некоторых случаях они поняли, что жизнь стала бы проще, если бы удалось вообще снять с себя проблему идентичности. А что, если представить себе ситуацию, в которой нет никакой культуры принимающего общества, нет культуры происхождения, нет исходного различия, нет вопроса о превосходстве или неполноценности чьих-то ценностей и морали? Что, если существует техника нейтрального воздержания от культуры? Что, если вообразить глобальную ойкумену, в которой все имеют равные права и которой все одинаково принадлежат, потому что она ничего о них не говорит, ничего не требует и не создает проблем? Что, если люди буквально могут стать неприметными? Когда следуешь этой логике, понятие обыденного поворачивается на 180 градусов. Вместо маркера неудачи быть особенным, что достойно пренебрежения, оно становится утопической фантазией о всеобщем равенстве. Имеет смысл видеть в обыденном то, к чему люди могут стремиться не через громогласный активизм или открытый политический эгалитаризм (который как раз совсем не обыден), и, возможно, даже не вполне осознавая, что они делают, а через тихие, ненавязчивые сдвиги в значении вещей. В этом процессе (его лучше всего понимать в традиции исследований материальной культуры) человек настолько сливается с глобальным состоянием обыденности, что оно само остается неотмеченным.</p>
   <p>Мы не беремся утверждать, что это состояние уже повсеместно достигнуто, все иммигранты его желают или что оно непременно благое. Наш тезис в другом: синие джинсы – один из важнейших современных способов, с помощью которых достигается состояние вне идентичности, и многие иммигранты хотя бы часть времени используют джинсы, чтобы к нему приблизиться. Прежде чем развивать эту мысль, нужно поместить ее в более широкий контекст и честно представить спектр взглядов и подходов к джинсам, существующих среди мигрантов. Мы должны дать слово тем, кто думает иначе и видит в джинсах, напротив, утрату культурных ценностей; кто ясно ощущает, что надевает джинсы под давлением – ради конформизма или ассимиляции. Мы также увидим, что идеал ненавязчивой обыденности сегодня еще не воспринимается как признак равного недифференцированного мира. Парадоксальным образом этот идеал обыденного сам нередко считается в какой-то мере специфически британским – причем таким типом «британского» (и, в частности, «лондонского»), который идет в авангарде движений за равенство и открытость, а не защищает исключительность, как это бывало прежде.</p>
   <subtitle>Сравнительный контекст</subtitle>
   <p>Мы вовсе не хотим сказать, что джинсы не связаны и никогда не были связаны с вопросами идентичности, утраты культуры или мультикультурализма. Мы встречали (обычно среди собеседников старшего возраста) тех, кто твердо заявлял о приверженности традиционной одежде своей родины и, соответственно, полностью отвергал джинсы. Мадхулика, сорокадвухлетняя уроженка сельской местности в Гуджарате, всегда предпочитает сари и чувствует себя в нем комфортнее. Такие люди могут видеть в джинсах то, что им навязывают во имя конформизма. Другая женщина говорит почти то же самое: «Я просто хочу надеть сари. Не люблю носить джинсы». Исключение она делает, когда выходит с детьми: им «нравится, когда мама носит джинсы и футболку. В этом возрасте они легко смущаются». Третья собеседница рассказывает, что муж любит, когда дома она в сари. «Но если мы идем за покупками, ему сари не нравится. „Почему бы не надеть брюки?“ Он говорит: если едешь в Индию, будь индианкой, если едешь в Англию, будь англичанкой. Можешь быть кем угодно, но если идешь в Tesco, надо одеться по-английски. Это его слова. А я спрашиваю: „Почему? Нужно просто надеть то, в чем тебе удобно“. А он говорит: „На тебя будут смотреть“, а я отвечаю: „Ну и что?“» Очевидно, что ей комфортно в привычной одежде, тогда как для ее мужа главное – оставаться незаметным. Поколение, столь явно стремящееся вписаться в общество, со временем тяготеет ко все более частому ношению джинсов. Как заметила одна женщина, это особенно видно, когда приходишь забирать детей из школы: в начальной школе часто присутствуют бабушки и дедушки, и многие из них одеты в сари или шальвар-камиз; а в средней школе чаще видишь уже родителей, и большинство из них в джинсах.</p>
   <p>Один пожилой мужчина из Индии говорил: «Мне все время кажется, что на меня смотрят, и мне некомфортно. То же самое и с индийской одеждой. В Индии я надену национальную одежду, если какое-то торжество, но в Англии… я не хочу привлекать внимание». Ирония в том, что этот мужчина всегда ходил в отутюженных коричневых брюках и белой рубашке – комплекте, который любой бывавший в Индии человек мгновенно узнает как предельно индийский, по сути как униформу индийских мужчин.</p>
   <p>Если рассматривать эти примеры вместе, логично предположить, что пожилые иммигранты склонны видеть джинсы через призму старых споров о культурной идентичности. Для них джинсы – знак конформизма и, потенциально, инструмент подчинения доминирующей эстетике принимающего сообщества.</p>
   <p>И у этой группы, и у части молодежи ношение джинсов может напрямую ассоциироваться с утратой культуры, хотя при ближайшем рассмотрении это означает не совсем то, чего можно было ожидать. Мигранты не говорят об утрате культуры применительно к себе; тема всплывает, когда речь заходит об их регионе происхождения. Приезжая на родину, они поражаются тому, насколько там популярны джинсы. Возможно, как показывают многие исследования, мигранты смотрят на место происхождения как на постоянный источник этничности или аутентичности, где не должны происходить перемены, случившиеся с ними. Родина должна оставаться символом того места и времени, откуда они уехали. В крайнем случае, как показало исследование Олвиг о Сент-Китсе, остров превращается почти в сплошную инсценировку аутентичности для туристов из собственной диаспоры. Так, мигрант сетует, что хорваты в Хорватии «просто копируют Запад», все чаще надевая джинсы, но у него самого нет никаких сомнений насчет джинсов в Лондоне (Olwig 1993).</p>
   <p>Молодые мигранты, как правило, не испытывают трудностей с ношением джинсов вообще, но могут выделять случаи, уместные для традиционной одежды. Для южноазиатских девушек проблема в такие моменты чаще заключалась не в джинсах как таковых, а в любой обтягивающей одежде. Одна молодая женщина получила резкую критику от родственников в Пакистане во время визита – им показалось, что ее джинсы слишком обтягивающие. Нередко именно иммигранты более строго следят за тем, чтобы не появляться в джинсах на религиозной службе – в церкви, храме или мечети. Они же, помимо свадеб, могут считать семейные торжества случаями, когда джинсы менее уместны. Как отмечалось в предыдущих главах, в целом молодые женщины южноазиатского происхождения гораздо больше заботятся о силуэте и о том, чтобы джинсы выгодно подчеркивали фигуру. Эти заботы и тревоги заметно перевешивают интерес к формальным предписаниям, что можно и чего нельзя носить. От джинсов им нужна способность придавать форму и вытягивать силуэт.</p>
   <p>Джинсы могут входить и в набор стратегий, которыми люди пользуются в условиях явно выраженного британского мультикультурализма. Как мы уже отмечали, отказ от этого предмета одежды как от знака конформизма свойствен немногим представителям старшего поколения мигрантов. Гораздо чаще встречается прямое использование сочетаемости джинсов как постсемиотического предмета одежды практически со всем. Классический пример: вместо шароваров или чуридара, элементов традиционного южноазиатского костюма, надевают джинсы, но сочетают их с длинным камизом или туникой, скрывающей подчеркнутые контуры тела. Впрочем, чуридар и сам по себе нередко плотно облегал ноги еще до перехода на джинсы. Ранее мы обсуждали такое сочетание джинсов и туники как решение проблемы неуместности обтягивающей одежды в религиозном контексте – например, в мечети. Теперь можно обобщить: ансамбль, совмещающий этническую и неэтническую одежду, отвечает более базовому запросу на выражение мультикультурной идентичности в публичной сфере.</p>
   <p>Все приведенные случаи как будто подтверждают, что джинсы активно фигурируют в привычных спорах о мультикультурализме и идентичности. Но подобные эпизоды для нашего исследования, охватывающего и мигрантов, не типичны; они возникают главным образом по поводу отдельных ситуаций, например семейных собраний. Гораздо больше данных указывает на альтернативное использование джинсов как средства выйти за пределы подобной маркировки идентичности. Фоном здесь служит восприятие джинсов на родине респондентов. Многие из опрошенных провели детские годы в другой стране и четко помнят, что тогда и там значило ношение джинсов. Истории заметно различаются. Одни вспоминают детство вовсе без джинсов; жительница Барбадоса связывает это с бедностью. Довольно часто звучит вариация наблюдений Иваны о Косово: десятилетия назад в регионе реже носили джинсы, но по мере того как в Лондоне все больше привыкали к джинсам, то же происходило и в Косово. Соответственно, различие между двумя местами уменьшилось. Семьи выходцев из Южной Азии, даже если они редко ездят на родину, отмечают резкий рост присутствия синих джинсов в фильмах Болливуда; как недавно писала Уилкинсон-Вебер, это стимулировало развитие внутренних рынков денима в Южной Азии (Wilkinson-Weber 2011). Так, завод Arvind Mills в Гуджарате недавно входил в четверку крупнейших в мире производителей денима (см. также: Miller 2011). Наши собеседники предполагают, что распространение джинсов – глобальный феномен, который произошел бы с ними и без переезда в Лондон. Спутниковые телеканалы вроде Zee TV доносят до южноазиатских мигрантов примерно ту же мысль.</p>
   <p>Порой участники указывают на другие страны как на более правильные по качеству джинсов или способу их носить. Трое участников сравнивают Лондон с Соединенными Штатами не в пользу первого. Они считают, что в США больше фасонов, внимания к индивидуальному стилю и меньше слепого копирования, чем в Великобритании. Одной женщине больше нравится, как носят джинсы во Франции. Она отмечает, что ее муж-француз всегда покупает джинсы именно там. Далее в главе мы приведем пример сомалийской мигрантки, явно предпочитающей итальянский деним. В то же время один из собеседников считает британские джинсы более стильными, чем датские. Частый критерий сравнения – цена, и это почти единственная причина, по которой кто-то продолжает покупать джинсы на родине, скажем, в Эквадоре или Турции.</p>
   <p>Несколько участников интервью особенно связывали джинсы с путешествиями. Миллер сделал изучение этого явления центральным в эссе о ношении джинсов в Каннуре, городе в индийском штате Керала (Miller 2011). Там идея, что зрелые мужчины или замужние женщины могут носить джинсы, встречает общее сопротивление как угроза традиционным культурным ценностям. Но в то же время считается, что в поездках носить их вполне возможно. Такое же отношение к джинсам мы обнаружили и среди лондонских респондентов, включая выходцев с Ближнего Востока и из Юго-Восточной Азии. Видимо, это один из способов выразить представление о связи денима с глобальной ойкуменой. Так джинсы прямо соотносятся с безместностью или не-местами, которые Марк Оже связывал с практикой путешествий (Оже 2017).</p>
   <p>Таким образом, джинсы осмысляются в связи с ощущением глобального, а вовсе не как нечто специфически британское. Сегодня сформировалось универсальное представление о джинсах как о вездесущем предмете одежды, который найдется где угодно; их также связывают с космополитизмом путешествий и транснациональной жизнью. Отсюда ясно, что нет никаких оснований автоматически считать, будто переезд в Лондон и ношение джинсов – это разновидность вестернизации. У нас есть на этот счет забавный пример с Разан, выросшей в пакистанском городе: она носила короткую стрижку и джинсы. Когда она приехала в Лондон и пошла в школу, администрация школы решила, что перед ними мальчик. Они просто не ожидали такого уровня сарториального гендерного равенства в Пакистане. Несколько месяцев она стеснялась рассказать правду и даже ходила в мужской туалет.</p>
   <p>Иммигранты не раз утверждали, что сегодня на их родине джинсы носят не реже, чем в Лондоне. Часто оговаривали, что стиль ношения иной, но приписывали это моде, а не культурным отличиям. Говорили, к примеру, что португальские школьники поголовно носят спортивные версии джинсов, или вспоминали детство в Малайзии, где мода на джинсы пошла от фильма «Бриолин». Все это плохо сочетается с идеей, будто рост популярности джинсов – прямое следствие миграционной адаптации или ассимиляции. Если на практике переезд в Лондон означает лишь смену одной моды на другую – скажем, спортивных джинсов на клеш, – то вряд ли кто-то увидит в этом глубокий смысл.</p>
   <p>Бывало и так, что переезд в Лондон воспринимался как шаг к снижению качества, если не количества, джинсового гардероба. Яркий пример – женщина из Сомали: ее отец подрабатывал в Италии и привозил оттуда, как она считала, очень качественные и хорошо сидящие джинсы. Переехав в Лондон, она ощутила общее падение качества денима и решила, что живет теперь в стране более простой и менее изысканной, по крайней мере если судить по джинсам. Напротив, мужчина из Косово считал источником «лучших в мире» Levi’s именно Великобританию, а не США, и стремился носить именно их. Впрочем, не стоит делать из этого слишком далеко идущих выводов: можно предположить, что люди, целенаправленно выбирающие Великобританию для жизни, заранее связывают ее с высоким качеством и иными достоинствами.</p>
   <subtitle>Путь к обыденности</subtitle>
   <p>На самом деле, за исключением короткого периода в 1970‑х годах, связанного с Lee Cooper и Карнаби-стрит, джинсы никак особенно не ассоциировались с британскостью. Чтобы стать постсемиотическими, джинсам прежде всего нужно было преодолеть ассоциацию с Соединенными Штатами. Поскольку большинство мигрантов не ощущают, что ношение джинсов ставит их в подчиненное положение по отношению к культуре принимающей страны, джинсы становятся идеальным инструментом для прыжка через национальное к универсальному и глобальному. Когда мигрант уверенно говорит, что «дома джинсы носят не меньше», это, скорее всего, заявление о равенстве и современности в самом широком смысле. Для большинства мигрантов и тем более для их детей опыт ношения джинсов не сводится ни к заимствованию обычая, ни к давлению конформизма, ни к сознательному идеалу синкретического мультикультурализма.</p>
   <p>Многие приезжали в Великобританию учиться и обнаруживали, что колледж как раз та среда, где предпочитают обыденность, а не мультикультурализм. Никто не стремился подчеркивать свою особость или добиваться признания своих отличий; напротив, существовала общая неприязнь к броскости внешнего вида. Студенты усваивали вместе с учебной программой и дресс-код небрежности, когда единственным заметным жестом становилось демонстративное безразличие к одежде, лучше всего воплощенное в заношенных джинсах. Часто это шло вразрез с установками родителей, считавших, что правильная линия поведения мигрантов – побыстрее обрести приличный, респектабельный вид, как это было у старших поколений. Родители порой приходили в ужас от небрежного, словно спросонья, вида их детей. И нередко именно родители сохраняли веру в значимость марок как новой респектабельности, тогда как дети отвергали ее в пользу либо вовсе безбрендовых джинсов, либо дешевых розничных марок – сперва Gap, а в последние годы Primark.</p>
   <p>В этом отношении мигранты проходят примерно те же процессы, что и все остальные – о них шла речь в предыдущей главе. Как нередко замечают, обсуждая гомогенизацию, человека можно по-прежнему обозначить как чернокожего или индийца, даже если на нем синие джинсы; но это происходит вопреки, а не благодаря этой сарториальной общности. Такое отношение к джинсам в колледжах было характерно вне зависимости от того, являлись студенты мигрантами или нет. Вот еще пример: если люди переехали в другую страну в более юном возрасте или являются детьми мигрантов, они воспринимали джинсы как замену школьной формы, как и их ровесники без миграционного опыта; а повзрослев, относились к джинсам как к выражению срединной обычности, подобно домохозяйкам или рабочим британского происхождения.</p>
   <p>Как мы отмечали ранее, обыденность может переживаться либо как свойство самих джинсов, либо как характеристика человека. Так, одна мигрантка из Албании никак не комментировала разницу между Албанией и Великобританией, хотя Албания – один из тех регионов, которые могут стигматизироваться. Женщина просто по натуре неприметна. По ее словам, она сдержанна, не слишком эмоциональна, контролирует себя, не желает носить что-то броское и предпочитает оставаться сравнительно незаметной. Ее дом очень аккуратный, упорядоченный и образцово обычный. Возможно, именно те, кому больше всего приходится бороться за право на обычность, в каком-то смысле оказываются особенно обычными. Однако эта женщина не типична для всей опрошенной нами мигрантской группы: чтобы носить джинсы, не нужно быть незаметнее других. Женщинам вовсе не обязательно выбирать джинсы из Marks &amp; Spencer, а мужчинам – Levi’s 501, хотя, конечно, можно прибегать и к таким стратегиям, ведущим к своего рода гиперобыденности, которая обозначает обычное еще явственнее, чем другие джинсы.</p>
   <p>Большинство людей просто обычные, а не гиперобычные. Восприятие мигрантами джинсов как чего-то само собой разумеющегося в основном связано с удобством и с теми процессами, что описаны в двух предыдущих главах. Пример прояснит этот тезис. Джинсы синего цвета из‑за их первоначальной связи с индиго. Когда-то это было важнейшее красильное растение во всем мире (Balfour-Paul 1998). Затем индиго почти вышел из употребления в текстильном окрашивании, хотя сегодня началось его возрождение благодаря использованию в окрашивании очень дорогих джинсов, делающихся по принципам справедливой торговли и из органического хлопка. В ходе интервью выяснилось, что семья Селины родом из Сьерра-Леоне и Гамбии, а ее мать живет буквально за углом. Во время одного из своих обычных визитов на нашу улицу та рассказала, что сама была красильщицей индиго, чего мы никак не ожидали, но были этому рады. Она замечательно описывала, как извлекала краситель из растения и с помощью воска наносила на ткань узоры. Селина познакомилась с мужем во Франции, одного ребенка родила в Сьерра-Леоне, еще двоих – в Лондоне. Она ходит в местную церковь и вежлива с соседями. У нее сохранились собственные ассоциации с окрашиванием индиго: в юности Селина ездила в Либерию продавать ткани, которые красила ее мать. На семейные торжества она до сих пор надевает свои особые вещи цвета индиго, например юбку на запахе. Недавно героиня нашего интервью зашла в Marks &amp; Spencer и увидела коллекцию из индиго, и ее прямо накрыла тоска по дому.</p>
   <p>В детстве Селины джинсы были в большой моде, но попадали к ней как подержанная одежда из некоего обобщенного Запада. Тогда джинсы ассоциировались с Америкой, что на практике означало стремление к марке Levi’s. Вместе с тем сильное колониальное наследие Великобритании определяло представления молодых сьерра-леонцев о том, как они хотят выглядеть. Селина вспоминает, как заказала джинсовые юбки по каталогу Littlewoods и как они пришли через полтора месяца. Сначала она чувствовала восторг, а потом разочарование, когда вещь не подошла по размеру и ее пришлось отправлять обратно. В те годы джинсы чаще носили в выходные, когда можно было отдохнуть от работы. В Англию она приехала учиться в секретарском колледже и стала носить джинсы гораздо чаще. Они помогли ей не выделяться; Селина научилась делать джинсы более нарядными для вечерних выходов. Она покупала джинсовые юбки, куртки и сами джинсы и отправляла дочери в Сьерра-Леоне. Одно время она носила именно брендовые джинсы с определенными лейблами: дети были младшими подростками – возраст, когда бренды важны, – и им хотелось, чтобы мама тоже носила брендовую одежду. Потом дети перестали обращать на это внимание, она тоже, и джинсы просто стали базовой одеждой для ее детей; один из них, в частности, носил джинсы почти постоянно.</p>
   <p>Сейчас Селина покупает себе джинсы в США просто потому, что там они дешевле. Однако главная роль этой одежды в ее жизни никак не связана ни с индиго, ни в сколько-нибудь значимой степени с детьми. Скорее она типичная участница нашего исследования, которая считает джинсы комфортной одеждой. Джинсы, к которым у нее настоящая привязанность и с которыми она себя отождествляет, Селина носит уже десять лет, они стали мягкими, личными и интимными. Они не просто ассоциируются с отдыхом, они на самом деле помогают расслабиться. Чувствуется еще кое-что: они помогают ей комфортно чувствовать себя в более широком, социальном смысле – ощущать себя просто еще одним человеком, живущим в этом районе.</p>
   <p>Разумеется, выраженная культурная идентичность у Селины сохраняется для соответствующих случаев – скажем, на семейной свадьбе. Ее муж – глубоко верующий человек, и в церковь она джинсы не надевает. Но в повседневной жизни Селина вполне довольна тем, что у нее больше нет какой-то особой принадлежности или маркированной идентичности: она просто мать и жена со своей карьерой и характером и в остальном человек, который достиг состояния простой обыденности. В этом состоянии джинсы не заявляют о ней; благодаря им можно одеться так, чтобы вообще ничего не заявлять. Для мигранта комфорт в смысле соединения физического и социального измерений джинсов, как описано в главе 4, все-таки не то же самое, что для других: ведь маркированы были не джинсы, а сами люди. Поэтому обретение комфорта может быть важным и действенным способом стать постсемиотическим человеком.</p>
   <subtitle>Лондон: обыденность против вульгарности</subtitle>
   <p>Наш аргумент был бы более стройным, укажи мы на ясную глобальную ойкумену постсемиотической одежды и постсемиотических людей. Но, если посмотреть внимательнее и встать на точку зрения мигрантов, ситуация оказывается несколько сложнее. Лондон – не просто место по ту сторону идентичности; он обладает заметной идентичностью города, который лучше других справляется с постидентичностью. Более того, сюда довольно быстро начинают просачиваться идеалы культурного превосходства и, пожалуй, даже цивилизованности, а значит, Лондон не настолько далеко ушел от прежних разграничений, как можно было бы надеяться. Это становится видно, когда мы возвращаемся к сопоставлениям между тем, как респонденты ощущают себя в Лондоне и в стране происхождения. Особенно ясно различие проявляется в рассказах о поездках домой – к семье или на родину.</p>
   <p>Грубо говоря, мигранты начинают считать другие регионы, включая собственную родину, вульгарными на фоне Лондона. Часто это не проговаривается прямо, но присутствует в подтексте. Например, одна женщина сравнивает Лондон и арабские страны Персидского залива. В Лондоне можно «выйти на улицу в джинсах из Asda или Tesco и не переживать. Никто ничего не скажет». А там «то, что ты носишь, – дело серьезное». Акцент делается на дизайнерскую одежду и то, что наша собеседница называет шоу: «Все друг с другом соревнуются. Даже учителя в школе одеты с ног до головы в Gucci». Лондону эти сарториальные практики противопоставляются так: «Здесь я могу в тапочках выбежать из дома, чтобы отвезти детей в школу: мне все равно, что подумают. А там из дома не выйдешь, пока не накрасишься и не оденешься». Она твердо настроена не меняться за те два года, что им с мужем предстоит там жить по работе. Недавно они на две недели ездили знакомиться с будущими коллегами мужа, и их жены и вообще все вокруг показались ей «снобами и фальшивками». Особенно ей не понравились цвета одежды: «кричащий розовый, ярко-желтый, ярко-оранжевый». Она спрашивает: «А можно носить светло-розовый, пастельные цвета, темно-синий?» Ей отвечают: «Это английские цвета. Зачем тебе английские цвета? Нет, мы живем в солнечном месте, тут все должно быть очень ярким». Она же предпочитает в жарком климате белое и пастель. Яркие цвета она в Лондоне не носит, но там «все их носят, и на рынке продаются только они. В итоге покупаешь что-то, потом эта вещь лежит в шкафу, в чемодане, и ты думаешь: „Боже, неужели я ее правда надевала?“ Это невозможно носить. И думать о таких цветах не хочется».</p>
   <p>Мы фиксировали множество вариаций этих чувств. Другая женщина рассказывает о поездках в Бангладеш, где над ее одеждой подтрунивают: «слишком скучно, будто школьная учительница». Там любят яркие цвета, следят за модой и дизайном. Она считает Дакку городом, где о моде заботятся больше, чем в Лондоне. Говоря о Пакистане, другая участница интервью замечает: «Да, все сильно изменилось. Там порой знают о моде даже больше, чем мы. Народ носит массу подделок, но и бренды ценят. Чаще всего Diesel или Levi’s. Правда, много подделок местного производства». Похожие отзывы звучали и о Танзании, Малайзии, Восточной Европе и других регионах. В этих сопоставлениях Лондон и остальной мир разводятся так: там – интерес к моде, брендам и часто к ярким цветам; здесь – приглушенная и непринужденная манера одеваться, более комфортная для собеседников. Хотя некоторые признаются: приезжая в другую страну, они меняют одежду, чтобы вписаться в местное сообщество.</p>
   <p>Разумеется, местные в тех регионах нередко видят стиль лондонских родственников как мрачный и скучный. Миллер вспоминает, как одна его аспирантка шокировала родню гранжевыми лондонскими джинсами и отсутствием макияжа. Родственники были полны решимости «спасти» ее и устроить ей сарториальное преображение. Но сами лондонцы в ответ встают на защиту обыденности – против навязчивой моды, брендов, статусной гонки и вообще против зацикленности на одежде. При этом в их словах порой проскальзывает и чувство превосходства над тем, что теперь называют вульгарностью – интересом к брендам и ярким цветам; изредка – даже ощущение, что другие места из‑за этого менее цивилизованы или, по крайней мере, менее изысканны.</p>
   <p>Такие сравнения возникают и между разными группами иммигрантов в самой Великобритании. Так, женщина из Западной Африки проводит грань между собой и нигерийцами, которые, по ее словам, одеваются куда наряднее: «…невольно думаешь: они что, на свадьбу, на серьезную встречу?» Джинсы, по ее мнению, снимают необходимость в подобной парадности – их всегда можно сделать более нарядными, если того требует случай. В этом же смысле обыденность часто ассоциируют именно с Лондоном: якобы люди из других частей страны больше заботятся о макияже и аксессуарах, а для Лондона типичен студенческий гранж с прической «только что из постели» и неряшливыми джинсами. Такой взгляд одинаково часто встречался и у иммигрантов, и у коренных жителей, но его можно понимать и шире – как британскую, а не сугубо лондонскую черту, связанную с тем самым британским самоуничижением, которое описывает Кейт Фокс в книге «Наблюдая за англичанами» (Фокс 2009).</p>
   <p>Таким образом, было бы ошибкой думать, будто постсемиотичность означает оставаться немаркированным для других. Точно так же как обозначить нематериальность можно лишь с помощью материального означающего (Miller 2005), выглядеть постсемиотически можно лишь через определенный цвет или форму, стоящие за этим состоянием<a l:href="#n7" type="note">1</a>. Ведь и ярко-желтый может быть обычным цветом, если его носят все вокруг. Люди постоянно забывают, что индиго – вообще-то тоже цвет, причем весьма выразительный на некоторых предметах одежды; и что бледный или скучный – тоже в некотором смысле цвета. Там, где все стремятся быть модными и носят бренды или дизайнерские вещи, отказ от брендов и трендов становится способом одеваться необычно.</p>
   <p>Позиция обыденности отвергает яркую одежду и стремится быть открытой для всех, избегая претензий на моральное превосходство. Однако для тех, кто не хочет быть обычным, она выглядит именно так, выражаясь, например, в убеждении, будто в других странах люди пока «не поняли», не раскрыли потенциал джинсов как средства выйти за пределы подобных забот. Но такие доводы работают лишь в контексте транснациональных сопоставлений. В самой Великобритании исчезают претензии на исключительность и моральное превосходство или на сравнительно большую цивилизованность. По крайней мере, в Лондоне носить джинсы значит отказаться от любых подобных претензий.</p>
   <p>Отсюда и важный вопрос: не связано ли формирование этой глобальной ойкумены – если Лондон и правда в ее авангарде – с высоким процентом мигрантов? Для утвердительного ответа есть веские основания. Лондон во многом уникален отчасти по политическим, отчасти по демографическим причинам. Политически в течение долгого времени город ассоциировался с фигурой Кена Ливингстона: сначала как лидера Совета Большого Лондона (1981–1986), затем как первого избранного мэра (2000–2008). На протяжении десятилетий он последовательно продвигал идеи мультикультурализма. Как показывает эта глава, мультикультурализм сильно отличается от постсемиотической категории, которую воплощают джинсы. Вместо блеклой, пастельной, ничем не примечательной постсемиотичности цвета индиго Ливингстон мыслил мультикультурализм как пеструю радугу, основанную на сохранении и уважении культурных различий.</p>
   <p>Если присмотреться внимательнее, лондонский мультикультурализм – вещь сложная. Он призывает к подчеркнутому культурному различию, но только в тех сферах жизни, которые сегодня специально обозначены как культура – религия, искусство и особенно музыка. В Лондоне есть специальные праздники культуры – карнавалы, парады, мелы<a l:href="#n8" type="note">2</a>. Под этим лежит базовый политический универсализм, провозглашающий равенство возможностей. Поэтому политика Совета Большого Лондона при Ливингстоне с его постоянной нетерпимостью к расизму стремилась сгладить различия в образовании и других публичных сферах, сохраняя при этом особые маркированные ниши для культуры – фестивалей, национальной кухни и тому подобного. Результатом стала более общая атака на дискриминацию, хотя и с внутренним противостоянием универсализму. Лондонцев поощряли сохранять этническую одежду для особых случаев или терпимо относиться к тем, кто желает утверждать специфические формы идентичности – например, к молодым мусульманкам, носящим хиджаб (Tarlo 2010). Но за пределами этих маркированных образов Лондон создавал условия для общего равенства и отсутствия дифференциации, лучшим образом воплощенные в джинсах. Это, разумеется, не означает, что цель достигнута полностью. Наивно было бы думать, будто сами по себе джинсы способны предотвратить любые формы расизма. Но было бы цинично отрицать, что джинсы могут означать всеобщность, не подверженную подобной дискриминации, не говоря уже о том, что это противоречило бы нашим данным.</p>
   <p>Политика Совета Большого Лондона достигла своего наиболее яркого проявления в демографии, и именно она делает Лондон принципиально иным по сравнению с другими космополитическими городами вроде Нью-Йорка. Лондон уникален необычайной рассеянностью по всему городу этнических групп, не образующих гетто кварталы (Johnston et al. 2002; Peach 1996; Simpson 2007). Этнические сообщества, некогда концентрировавшиеся в отдельных районах – карибские мигранты в Брикстоне или выходцы из Южной Азии в Саутолле, – со временем расселились, как это исторически бывало с волнами приезжих, в восточной части Лондона: они прибывали туда только на время. Выбранные нами для исследования улицы немного необычны: около четверти участников интервью южноазиатского происхождения. Это отличается от прежних уличных наблюдений Миллера (Miller 2008; Miller 1998), где не было четких локусов происхождения – лишь вполне диффузный рисунок расселения. Как уже отмечалось в книге, южноазиатская группа чрезвычайно разнородна: мусульмане-пакистанцы, сикхи-пенджабцы, индуисты, буддисты-шри-ланкийцы. Они с не меньшей вероятностью видят друг в друге конкурентов, чем союзников. Так что сказать, будто на наших улицах концентрируется южноазиатское население, не более существенно, чем указать на соседство мигрантов из разных частей Европы на одной улице. В нашей зоне исследования представлены вкрапления домохозяйств из самых разных регионов – от Восточной Европы до Южной Америки, от Африки до Китая. И эта широта вновь благоприятствует всеобъемлющему космополитизму, который мы видим в феномене джинсов.</p>
   <p>Отсюда следует, почему именно лондонский контекст так важен для способности джинсов обозначать постидентичность. В предыдущих исследованиях Миллеру приходилось встречать мигрантов, прямо обосновывавших выбор этого города для проживания именно тем, что они не слишком отождествляют себя – и не хотят, чтобы их отождествляли, – с местом, где выросли, будь то Бразилия или Дания (Miller 2008). Удивительным образом таких людей немало: им не особенно нравится место рождения, и они готовы отказаться от своей культурной идентичности. Для них пребывание в Лондоне идеально. Но они не стремятся взамен идентифицировать себя как британцев или даже как лондонцев. Привлекательно жить на улице, где соседи – выходцы из двадцати разных стран: там можно никем конкретным не быть, а для них это значит, что можно быть собой.</p>
   <p>Это важно и для понимания контекста нашего исследования, и для оценки степени допустимого обобщения выводов. Речь не только о том, что Лондон мог стать местом нигде. Он стал «нигде в частности», то есть пространством, особенно хорошо символизирующим отсутствие конкретного места. Это не просто наше предположение; данные из области демографии и расселения населения свидетельствуют о некоторой объективной мере этого признака. Но если Лондон специфически безличен, то, по определению, он не может быть типичным. Вполне возможно, что никакой другой крупный город мира сейчас не демонстрирует указанный паттерн в той же степени. Лондон – идеальное место, в котором джинсы могли бы стать постсемиотическими в отношении идентичности, и нам следует сдержанно относиться к обобщениям. Но мы все же полагаем, что Лондон находится в авангарде этого процесса. Большинство мегаполисов несут часть этого потенциала и, вероятно, будут со временем приближаться к состоянию места-нигде, позволяющего жителям не только заново утверждать ту или иную идентичность, но и отказываться от нее.</p>
   <p>У нас нет данных, чтобы авторитетно судить обо всех возможностях. Выводы книги основаны лишь на исследовании джинсов на трех улицах; мы можем экстраполировать их на Лондон, дальше это будет просто спекуляцией. Разумеется, мы будем рады, если предложенные идеи подтолкнут к сравнительным исследованиям этнографии других мест и других форм материальной культуры, ведь решение вопроса о типичности прямо связано с нашими тезисами о джинсах, о Лондоне и мигрантах. Но пока мы считаем необходимым остановиться, не делая дальнейших сопоставлений.</p>
   <subtitle>Заключение</subtitle>
   <p>Эта глава началась с примеров-предостережений против поспешных обобщений. На наших улицах есть люди, которые чувствуют себя вынужденными носить джинсы – для них это символизирует утрату собственных традиций. Есть и те, кто видит в джинсах прямое выражение мультикультурной идентичности. Они сочетаются с верхом или аксессуарами, маркирующими этничность, но не слишком явно, ведь основой остаются джинсы. Некоторые носят джинсы определенного типа или носят их определенным образом, что отражает связь с друзьями и родственниками в других регионах, где джинсы ценятся выше или ниже, чем в Лондоне.</p>
   <p>Гораздо чаще, однако, эта одежда является способом преодолеть любую привязанность к идентичности. Люди могут соблюдать или даже демонстрировать идентичность в тех контекстах, где это уместно, – на семейных встречах, религиозных собраниях, – но во всем прочем хотят иметь возможность избежать необходимости маркировать ее. Именно эту способность к повседневному существованию без бремени идентичности мы и подчеркнули. Даже если подобное состояние не удается воплотить полностью – ведь нельзя контролировать, как тебя обозначают и как с тобой обращаются другие, – джинсы становятся способом приблизиться к этому состоянию. Постсемиотические свойства джинсов помогают идеалу постидентичности – возможности быть никем. Мы нигде не утверждали, будто сами по себе джинсы могут положить конец идентичностям и идентифицирующим практикам. Чернокожий или азиат, одетый в джинсы, останется столь же распознаваемым, как чернокожий или азиат по своим физическим признакам. Насколько отсутствие семиозиса в том, как одета нижняя часть туловища, влияет на остальные аспекты идентификации, мы сказать не можем. Но джинсы способны внести свой вклад в преодоление этой маркированности – не больше и не меньше. Акцент в главе сделан на мигрантах, потому что, как в случае с Селиной, мы можем проследить этапы борьбы за обыденность. Понятно, отчего и как возникало особое стремление к обыденному: альтернативой нередко были неполноценность или стигматизация. Очевидно и другое: траектория этого пути для мигрантов та же, что и для принимающего общества, только более проявленная. Точка, к которой они движутся, – объект стремления почти для всех, по крайней мере для лондонцев, живущих на таких обычных улицах.</p>
   <p>Найти медиум – джинсы, – действительно выходящий за пределы различий и не создающий возможности для неравенства, – достижение, которое не следует высмеивать или отвергать как незначительное. Материал этой главы показывает, что одежда сама по себе может стать средством достижения политических целей, таких как равенство. С одной стороны, подобная роль одежды кажется малозначительной, потому что куда менее явно политизирована. С другой стороны, интимная природа одежды означает, что указанное достижение воспринимается на телесном уровне – буквально ощущается как нечто правильное. Люди могут лучше и комфортнее чувствовать и вести себя на людях, потому что деним дает пусть ограниченную, но реальную возможность ощутить равенство – почувствовать родство с другими людьми через ощущение своей обыкновенности.</p>
   <p>Другие аспекты этой политической задачи – всеобщего равенства через простую обыденность – могут оказаться для решения куда труднее, отчасти потому, что они более открыто выражены. Но, как мы утверждали на протяжении всей книги (и как полагают исследователи материальной культуры в целом), выглядящее не слишком намеренным или осознанным, не становится от этого менее значимым. Не будет легковесным утверждение, что благодаря синим джинсам большинство людей, вероятно, чувствуют себя намного более непринужденно. Однако, пожалуй, самое время покинуть улицу, рамки локальной этнографии и осторожность анализа, который не выходит за пределы удостоверяемых фактов. В двух заключительных главах мы поставим более амбициозную задачу и обсудим, что все эти доводы дают социальной науке в целом. Как увиденное нами помогает понять природу человечества и общества вообще?</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 7</p>
    <p><emphasis>Антропология: от нормативного к обыденному</emphasis></p>
   </title>
   <p>Безусловно, в последние десятилетия репутация социальных наук была подорвана. Многие исследования либо выдвигают утверждения, которые кажутся очевидными большинству людей, либо приводят оригинальные результаты без объяснения их значимости. Не ясно, почему эти данные достаточно важны, чтобы тратить на их получение деньги и время. Другими словами, речь идет о вопросе, заданном в конце пятой главы: и что с того? Мы искренне считаем, что до сих пор никто не мог внятно объяснить, почему люди носят джинсы. Наша первая задача заключалась в том, чтобы показать недостаточность обычных функциональных, исторических и коммерческих объяснений. Поскольку большинство людей носят джинсы значительную часть времени, это действительно важный феномен, требующий объяснения. Наше исследование не воспроизводит уже известные ответы, распространенные как среди широкой публики, так и среди ученых. И мы считаем, что нашли убедительные объяснения этого явления.</p>
   <p>Последняя глава укрепляет уверенность в справедливости нашего исследования еще по одной причине – джинсы действительно играют большую роль в жизни людей, которых мы изучали. Это было очевидно с самого начала. Ежедневные тревоги по поводу того, что надеть и как это воспримут окружающие, нельзя назвать поверхностными, если они способны испортить человеку целый день. Правильно подобранные джинсы укрепляют уверенность в себе и помогают справляться с жизненными трудностями. Неудачный выбор вызывает желание вернуться домой и спрятаться под одеялом. Мы не считаем эти положения менее значимыми только потому, что они в большей степени относятся к женщинам, чем к мужчинам. Джинсы особенно важны для мигрантских сообществ. Они помогают достичь того, к чему стремится большинство: найти свое место в мире, не будучи привязанным к стране происхождения и не беря на себя полную ответственность за принимающее общество. Джинсы могут создать равный старт, снимая бремя идентичности хотя бы в аспекте внешности. Как уже говорилось, это всего лишь одежда, и она не предотвращает дискриминацию по другим признакам, что не умаляет ее значимости.</p>
   <p>Мы убеждены, что это исследование дает по-настоящему значимый ракурс: оно не сводится к очередной атаке на общество, и без того измотанное критикой. Мы эмпатично взаимодействуем с тем, что сами люди воспринимают как положительную стратегию адаптации к современной жизни. То же касается теории глобального денима (Miller &amp; Woodward 2011): джинсы, будучи одновременно самым вездесущим и глубоко личным предметом одежды, помогают преодолеть растущую дистанцию между индивидуумом и масштабами современного мира – главную причину отчуждения.</p>
   <p>Подобные утверждения невозможно было бы сделать на основе анкет или фокус-групп. Они вытекают из данных, получаемых через этнографическое изучение материальной культуры. Люди, которые носят джинсы, обычно не осознают, что это инструмент, и с его помощью мигранты адаптируются к жизни в другом обществе. Вывод, что джинсы достигают своих целей через обыденность, а не через мультикультурализм, также не мог бы возникнуть просто из разговоров – это неосознанная стратегия. Итог последней главы, пожалуй, звучит так: для реализации стратегии, работающей на подсознательном уровне, необходим артефакт материальной культуры. Это одна из граней того, что социальные ученые сегодня называют практикой.</p>
   <p>Отвечая на вопрос «и что с того?», мы, как специалисты в области социальных наук, также должны объяснить, почему эти результаты важны для них в целом. Нас интересует интеллектуальная значимость полученных результатов для фундаментальных вопросов, с которыми имеют дело социальные науки. Как мы отметили во введении, книга призвана продемонстрировать, что изучение материальной культуры как отрасль социальных наук возникает из детальных эмпирических исследований и по-прежнему опирается на них при обращении к самым абстрактным вопросам, которыми занимается, например, философия. Две завершающие главы описывают наш предполагаемый вклад в этот проект. В данной главе обыденное будет рассмотрено в связи с понятием нормативного и с фундаментальным вопросом, как общества воспроизводят сами себя. Хотя эти вопросы присутствуют во всех социальных науках, они особенно актуальны для антропологии, поэтому глава 7 будет посвящена преимущественно ей. В следующей главе мы обратимся к социальным наукам в более широком смысле и особый акцент сделаем на социологии.</p>
   <p>Антропология – это сравнительное изучение общества, при котором мы признаем необычайное разнообразие культурных практик (обычаи и верования людей в Исландии совершенно отличаются от аргентинских) и стремимся осмыслять как их разнообразие, так и общие принципы. Для антропологии с момента ее возникновения фундаментальными были следующие вопросы: что такое общество, как оно функционирует и как воспроизводит себя из поколения в поколение. Сегодня антропология пришла к пониманию, что мир на самом деле не состоит из дискретных маленьких единиц, называемых обществами или культурами, которые полностью однородны внутри и гетерогенны снаружи. Такое представление было характерно для более ранних этапов развития дисциплины, но оно никогда не соответствовало действительности и, безусловно, не подходит для объяснения современного мира.</p>
   <p>И все-таки ясно, что типичный аргентинец гораздо больше похож на большинство других аргентинцев, чем на типичного или даже отличающегося от прочих жителя Исландии. По крайней мере, в случае Исландии существует определенная степень однородности. Так что мы все еще можем обсуждать эту модель вариативности, признавая ее ограничения. Неудивительно, что антропология выработала целый ряд теорий и моделей для объяснения функционирования и самовоспроизводства обществ. Наиболее связными и всеобъемлющими из них первоначально были эволюционные теории, находившиеся под влиянием дарвиновских открытий XIX века, а затем функционалистские теории начала XX века. С тех пор появились различные версии структурализма, марксизма, теории практик, постмодернизма и других направлений. Мы не собираемся вступать в дискуссию со всеми ними. Вместо этого хотим копнуть еще глубже – до уровня, который кажется почти подсознательным большинству практикующих антропологов. Мы предполагаем, что существует базовая концепция, совместимая со всеми этими теориями, – менее явное, но именно поэтому, возможно, еще более фундаментальное допущение. Его можно описать термином «нормативное». Мы выделяем его здесь, потому что к концу главы выдвинем предположение, что именно здесь концепт обыденного представляется наиболее важным для социальных наук: как нечто, что потенциально может бросить вызов нормативному и заменить его. Хотя между обыденным и нормативным существуют пересечения, мы будем специально рассматривать различия и взаимосвязь между ними.</p>
   <p>В этот момент мы отложим исследование джинсов и подойдем к обыденному совершенно иным путем: через историю антропологических описаний общества. В данном контексте нормативность означает просто ожидание того, что действия в рамках социального поля будут оцениваться как правильные или неправильные, уместные или неуместные, приемлемые или выходящие за рамки. Такие суждения подразумевают нормы, в которых социализируется население (Eriksen 2001: 59). В любом отдельно взятом обществе человек, видя действие другого, не просто регистрирует его как наблюдение, но неизбежно выносит суждение, сравнивая это действие с нормальным или правильным поведением. Данное утверждение особенно справедливо, если оба являются членами одного и того же сообщества. Будь мы приверженцами функционалистской или эволюционной точки зрения на общество, это базовый принцип, объясняющий, как общества в целом пытаются держать в узде любые серьезные отклонения от представления о нормальном. Такой контроль может включать институционализированные нормы, ведущие к явным санкциям. Действие может противоречить религиозным убеждениям или правовым требованиям либо противоречить «нашим» обычаям.</p>
   <p>Нормативное как аспект социальной практики не имеет точки происхождения – трудно представить религию или моральный порядок, для которого нормативное не было бы центральным. Однако нормативность как теоретическое понятие имеет свою интеллектуальную историю: на антропологию в этом отношении повлияла традиция, восходящая к трудам Иммануила Канта<a l:href="#n9" type="note">1</a>. Возможно, к сожалению, Кант написал книгу под названием «Антропология с прагматической точки зрения» (Кант 1966). В свое время самая популярная из его работ, сегодня она считается несколько банальной и одним из его наименее удачных философских текстов. Утверждение, что Кант оказал значительное влияние на антропологию, исходит из других его работ (например, Кант 1964). Именно кантовское и – шире – просвещенческое понимание морали как основанной на разуме стало центральным для антропологов. Для Канта моральный порядок нормативен не только в силу принуждения и обязательств долга. Моральное действие следует, когда люди поступают рационально, с учетом особенностей ситуации, в которой они оказались.</p>
   <p>Позиция Канта выводит идею нормативного за пределы простого обычая, связывая ее с идеалами рациональности и разума. Это означает, что даже общества, самоопределяющиеся как современные и считающие, что они отвергают простые обычаи или иррациональные системы верований, становятся столь же зависимыми от нормативного, как и те, которые, по их мнению, они заменяют. Но здесь возникает проблема: существует явная оппозиция между идеалом нормативного, основанным на обычае, и кантовской концепцией нормативности, основанной на разуме.</p>
   <p>Нормативное, доставшееся антропологии в наследство, пришло не непосредственно от Канта, а было переосмыслено крупными основополагающими фигурами, среди которых Эмиль Дюркгейм для европейской антропологии и Франц Боас для североамериканской. Грегори Шремпп предполагает, что «кантовская философия играла центральную роль в перспективах как Боаса, так и Дюркгейма» (Schrempp 1989: 28; см. также: Turner 2010: 54, 123). Проблема в том, что видение Канта универсалистское, тогда как антропологии требовалось видение, уважающее культурные различия. Дюркгейм рассматривал социальное как исторически предшествующее индивиду (Дюркгейм 2018). Таким образом, социальное становится априорной формой, через которую реализуются системы категорий, – аналогично тому, как Кант использовал априорное для понимания способов познания мира людьми. Боас, со своей стороны, усваивает больше кантовских идеалов научного исследования и представляет себе отдельную космологическую сферу, трансцендентную науке. Оба они, по-видимому, разрываются между изучением общества как особенного и кантовским универсализмом.</p>
   <p>По мере того как антропология развивалась в узнаваемую дисциплину со своими собственными нормами, она все больше полагалась на концепцию культуры, на которую повлияли многие другие авторы, включая Эдварда Б. Тайлора и Иоганна Готфрида фон Гердера. Эта концепция культуры открывает непримиримое различие между антропологией и кантовской философией. Для Канта видение антропологии одновременно индивидуально и универсально. Идея разума предполагает прямую связь между ними, поскольку каждый индивид несет в себе потенциал для универсальной и космополитической морали. Эта связь была разорвана антропологическим открытием культурного релятивизма. Для антропологов мир организован не универсальным разумом, а гораздо более партикулярным видением культурных ценностей, специфичных для разных популяций. Отказ от универсализма осуществляется через акцент на коллективном, которое больше индивидуального, но меньше универсального.</p>
   <p>Тем не менее антропология сохраняет нечто от кантовского идеала. Она предполагает, что нормативное – господствующий принцип внутри каждой культуры. Антропологи исходят из того, что все люди имеют, как утверждал Кант, по существу моральное видение мира, связанное с разумом. Однако оно принимает форму в каждом конкретном культурном контексте, а не в рамках универсального человечества. Бессмысленность убийств в окопах Первой мировой войны приглушила любые простые утверждения о моральном превосходстве цивилизованного Запада. В традиции от Боаса до Херсковица сформировался мощный нормативный релятивизм: не судить другие народы по собственным моральным взглядам, а понимать, что они видят себя в рамках собственной логики. Этот релятивизм между популяциями связан с концепцией культуры, которая предполагает, что внутри данной популяции люди судят друг друга по нормативной рамке, не являющейся для них релятивистской. Таким образом, антрополог в своей полевой работе сталкивается с теми же кантовскими вопросами: как популяция создает консенсусные или навязанные моральные суждения относительно интракультурного поведения?</p>
   <p>Как отмечалось выше, современная антропология допускает гораздо более размытые идеи общества, избегая однородности ранних теорий. Но базовая идея нормативного порядка в мире культурного релятивизма осталась. Не вся антропология увлечена культурным релятивизмом. Иногда дисциплина сохраняет явную склонность к морализму. Некоторые антропологи утверждают, что мы можем и должны различать универсальную и партикулярную мораль (Merry 2001; Scheper-Hughes 1995). В целом антропологи разделяют кантовское видение внутри культуры, но не между культурами: по отношению к культурам, отличным от нашей, мы можем чувствовать себя обязанными воздержаться от моральных суждений. В рамках такого релятивизма кантовская антропология кажется несовместимой с современной. Однако новые разработки вокруг концепции обыденного могут привести к примирению этих позиций.</p>
   <p>По мере того как антропология все больше сосредоточивалась на мельчайших подробностях этнографического партикуляризма и на объяснении социального порядка, нормативное все в большей степени становилось подразумеваемым допущением, а не источником общей теории. В одних подотраслях антропологии нормативность оставалась сравнительно явной, тогда как в других она становилась все более имплицитной. Нормативный фундамент культуры наиболее отчетливо проявляется в таких областях, как антропология религии и антропология права. Но в других видах антропологических исследований нормы часто выводятся из высказываний об организационных принципах. Возьмем теорию родства – ядро антропологических исследований. Это не просто система категорий, по которым люди определяют свои отношения друг с другом. Она также задает формы поведения, ожидаемые от индивидов, занимающих определенное положение в этих отношениях, – например, дяди по матери или сына сестры, – и тем самым включает нормативность. В качестве другого примера приведем курс экономической антропологии. В нем мы рассказываем о спорах между подходами, которые называем формализмом и субстантивизмом, но по сути речь идет о том, рассматриваем ли мы единый набор экономических принципов как применимый ко всем народам или же придерживаемся альтернативного, более релятивистского понимания ситуативных экономических ожиданий. И в том и в другом случае подразумевается, что эти позиции задают нормы и принципы, по которым акторы оцениваются и дисциплинируются. Более или менее то же самое можно сказать о любой другой ветви антропологических исследований: в основе всех них лежит предположение о нормативности.</p>
   <p>Допущение локальной нормативности, таким образом, является другой стороной медали по отношению к культурному релятивизму. Антропология по-прежнему стремится эмпатично работать с чрезвычайным разнообразием практик – от торговли деривативами до каннибализма – и с обширными мифологическими структурами. Это взаимодействие осуществляется через попытку понять невероятно широкий спектр моральных вселенных в терминах их собственной нормативности, так что внутри любой данной системы ценностей существуют ожидания в отношении индивидуального действия и ограничения на него. Первое, чему обычно учат студента-антрополога, – сколько бы ни казался набор наблюдаемых форм поведения в другом обществе странным по сравнению с ожиданиями и представлениями, усвоенными студентом в процессе социализации (примером могут служить «менструирующие мужчины» у народа вогео (Wogeo) Новой Гвинеи, описанные в Hogbin 1970), в рамках исследуемого общества эти формы поведения будут восприниматься как моральные обязанности. Именно отказ посторонних допускать возможность таких действий показался бы представителям этого народа странным.</p>
   <p>Вершиной изучения культуры в рамках релятивистской традиции, вероятно, являются работы Клиффорда Гирца, который оставался близок к вопросам нормативности до конца своей карьеры. Первоначально исследователь ставил задачу скорее отказаться от функционалистской парадигмы, предшествовавшей ему и связанной, по его мнению, с чрезмерно упрощенными и механистическими представлениями о нормативном. Как он отмечает в книге «Доступный свет», с точки зрения функционального анализа «„религия“ удерживает общество от распада, поддерживает ценности, укрепляет моральный дух, удерживает публичное поведение в рамках, мистифицирует власть, рационализирует неравенство, оправдывает незаслуженные награды и так далее» (Geertz 2000: 15). Отвергнув такое понимание религии, Гирц должен был предложить иное объяснение того, что обеспечивает нормативный порядок в обществе. В его работах эту роль стали играть общие смысловые рамки, которые в определенном отношении давали результаты, аналогичные функционалистским (последняя глава «Доступного света» называется «Что такое культура, если не консенсус?»). В более поздний период антропология в целом склонна была отказываться от изучения культуры per se, отвергая идею замкнутых и однородных культур. Но если вместо культуры в целом внимание переносится, например, на женщин, на этничность или субкультуры, не вполне ясно, дает ли такой сдвиг фокуса что-то большее, чем просто уменьшение в масштабе проблемы культуры как нормативного. Если провести этнографическое исследование антигосударственного радикального коллектива бывших хиппи, результатом все равно будет этнография сообщества, организованного вокруг нормативных ценностей антигосударственного хиппи-радикализма (см., например, Malaby 2009 о том, каким образом технолиберальные идеалы воплощались на практике при создании Second Life). Нас здесь интересует не понятие «культура», исследование которого породило огромную литературу, а то, что и «культура», и альтернативные конструкции (такие, как «общество» для описания крупномасштабного уровня и «идентичность» или «сопротивление» для малых масштабов) подразумевают представление о нормативном, все чаще понимаемое как само собой разумеющееся, но остающееся фундаментальным.</p>
   <p>По крайней мере, так обстояло дело с традиционной антропологической монографией, описывающей паттерны поведения или обычаи в данном обществе и тем самым подразумевающей, что человек, который не совершил ритуал, соответствующий его положению, или не осуществил обмен с тем, кто занимал по отношению к нему определенную категорию родства, подвергся бы порицанию, если не фактической санкции и наказанию. Однако, чтобы придать этому современное звучание, нам нужно чуть подробнее поговорить о новых формах антропологии, которые сложились в последние два десятилетия. Одна из этих линий сделала гораздо больший акцент на проблематике власти, опираясь на влияние работ Мишеля Фуко (см.: Rabinow 1999; критический разбор см.: Brown 1996). Другие направления подчеркивали героическую борьбу против любого заданного норматива. Некоторые антропологи склонны восхищаться критикой, маргинальностью, борьбой и сопротивлением, как если бы все культурные нормы были по своей природе угнетающими, а всякая гетерогенность по своей природе освобождающей. Такая установка игнорирует столь же сильное стремление людей, считающих себя прогрессивными, на самом деле создавать и расширять глобальные нормы. Яркие примеры тому – феминизм, идеалы равных прав на власть или благосостояние, которые большинство антропологов воспринимают в целом как нечто позитивное. В этих сферах ведутся дискуссии, скажем, о том, кто определяет идеи и нормы феминизма и насколько они открыты для всех, но нам не кажется, что феминизм по своей сути склонен к угнетению и что каждый хороший антрополог по праву рождения обязан сопротивляться универсалистским моральным установкам феминизма и отвергать накладываемые им ограничения. Напряжение между поддержкой и критикой норм лишь частично снимается через различные модные концепции, например гетеронормативностей или множественных онтологий. Стивен П. Тернер тщательно разбирает допущения о коллективности, лежащие в основе всех подобных аргументов (Turner 2010: 119–149).</p>
   <p>Более надежный путь, позволяющий связать нормативность с современными теориями, предполагает внимание к все возрастающей опоре антропологов на теорию практик<a l:href="#n10" type="note">2</a>. Для современных ученых, испытывающих потребность явно выразить свои теоретические основания, это, вероятно, самая распространенная теоретическая программа. Если в работах Гирца мы по-прежнему обнаруживаем представление о моральной системе ожиданий, то в трудах Бурдьё сталкиваемся с чем-то более похожим на банальную систему социализации через включенность в воплощенные ежедневные практики (Bourdieu 1977). В «Эскизе теории практик» Бурдьё развивает понятие габитуса. Он утверждает, что люди социализируются и становятся типичными представителями общества, в котором живут, не через прямое, явное наставление, а через воплощенные (то есть телесно усвоенные) ежедневные практики, основанные на взаимодействии с материальным миром вокруг них, а тот, в свою очередь, сам организован по определенным образцам. В доме, например, мы инстинктивно знаем, что должно быть высоким, а что низким, где темно, а где светло, что относится к передней, а что к задней части. И тем самым мы знаем, где нам следует сидеть или стоять, должны ли мы вести себя формально или неформально.</p>
   <p>Акцент на этих мельчайших деталях повседневных материальных вещей, выполняющих тяжелую работу по социализации, по-видимому, не требует ни религии, ни функции, а лишь ежедневных практик. Но, как отмечала Шерри Б. Ортнер, еще далеко не ясно, как практика в более общем виде способствует социальной репродукции (Ortner 1984). Отправной точкой для размышлений может быть следующее утверждение: «Теории практик в значительной степени мотивированы критикой нормативного регуляризма Витгенштейном и Хайдеггером, который отождествлял понимание норм или значений с усвоением и следованием правилам» (Rouse 2007a: 668). Но если люди не следуют правилам, означает ли это, что существует какая-то глубинная или имплицитная нормативность, которая все равно объясняет, почему мы делаем то, что делаем?</p>
   <p>Последствия теории практик для имплицитной нормативности в последнее время стали предметом ожесточенных философских дискуссий (Rouse 2007a; Rouse 2007b; Turner 2005; Turner 2007; см. также: Honneth 1995; Zurn 2005). С точки зрения Тернера, проблема в том, что если рассматривать что-то как просто данное, это как будто выводит его за пределы казуативного объяснения (Turner 2007: 66–67). Для Тернера это неприемлемо. Ключевым примером служит его анализ антропологических споров о маорийском понятии хау (hau). Хау играет роль в одном из наиболее горячо обсуждаемых кейсов во всей антропологии. Он восходит к работам Марселя Мосса, который утверждал, что дар следует понимать как первичный механизм формирования социальных отношений. Если сторона A что-то дарит стороне B, а сторона B затем чувствует себя в определенном долгу и обязана ответить даром, то стороны A и B оказываются в отношениях друг с другом. Но откуда берется эта обязанность отвечать на дар? В качестве примера Мосс использовал материал о маори Новой Зеландии, которые употребляли слово хау для обозначения необходимости возврата дара.</p>
   <p>Большинство интерпретаций предполагают, что хау – не просто описание практики встречного дара. Для маори хау – казуативное объяснение, подразумевающее магические процессы, сила которых исходит из леса. Но Мосс, утверждает Тернер, по сути предлагает альтернативное, демистифицированное объяснение хау как свой вклад в социальную науку – через собственное толкование его существования и последствий. Анализ Мосса подтверждает для Тернера, что так или иначе люди должны понимать, почему им следует что-то делать. Иначе говоря, либо мы считаем, что у маори должны быть основания для их убеждений, либо Мосс должен предложить антропологическое объяснение существования этих убеждений. Иначе нам кажется, что мы не понимаем, что такое хау.</p>
   <p>Однако наша позиция ближе к Джозефу Роузу и его критике Тернера (Joseph Rouse 2007b: 47)<a l:href="#n11" type="note">3</a>. Роуз утверждает, во-первых, что в рамках теории практик можно сохранить представление о вовлеченной (implicated) нормативности и, во-вторых, что для этого не требуются формы объяснения, на которых настаивает Тернер. Для Роуза обсуждение хау – случай скорее исключительный, чем типичный. Антропологи и, вполне возможно, сами маори могут специально обсуждать хау, но большинство вещей устроены не так. Что касается множества наблюдаемых социальных или индивидуальных действий, мы отнюдь не предполагаем, что люди, которые их совершают, обязательно вырабатывают некое псевдоказуативное объяснение этих действий. Чаще они просто считают их обычными, рутинными или совершенно само собой разумеющимися. Если мы не считаем, что маори нуждаются в причинном объяснении собственных действий, возможно, нам также не нужно и альтернативное, «демистифицированное» казуативное объяснение со стороны социальной науки, основанное на имплицитной нормативности. В некотором смысле теория практик делает ненужными оба требования.</p>
   <p>Вместо этого действия можно рассматривать как просто выражение знакомого – того, что позволяет людям в совместных социальных процессах чувствовать себя комфортно. В Лондоне поедание десерта перед основным блюдом подпадает под нормативное давление не потому, что это аморально, а потому, что создает неловкость у окружающих. Возможно, участники ситуации смогут экспромтом предложить какой-нибудь житейский комментарий, объясняющий их дискомфорт: дескать, если съесть сладкое до основного блюда, можно почувствовать себя плохо. Можно также предложить объяснение с точки зрения социальной науки. Следуя за Мэри Дуглас, мы могли бы считать порядок блюд символом более глубинного социального порядка (Douglas 1978). Но, следуя за Роузом, мы не обязаны предполагать ни то ни другое. Практика – это просто социализированная рутина. А та, в свою очередь, может становиться объектом нормативной критики. Такие фигуры, как Теодор Адорно и Анри Лефевр (см.: Slater 2009; Wilk 2009), обрушивались на повседневные практики, особенно современной потребительской культуры, как на предательство того типа сознания, к которому людям следовало бы стремиться. Социальной науке потребовалось довольно много времени, чтобы эмпатично заняться изучением ежедневных практик как таковых (см.: Shove et al. 2009).</p>
   <p>Наша позиция совпадает с этим более неформальным отношением к социальной практике. Мы полагаем, что большинству людей вполне комфортно придерживаться норм, действующих в их собственных обществах, не испытывая необходимости непрерывно оправдывать или легитимировать каждое свое действие. Чем более рутинны эти действия, тем меньше они становятся предметом такого рода рефлексии. Скорее, как пишет Гомбрих об искусстве (Gombrich 1979), а Гофман – о человеческом поведении в более общем виде (Гофман 2004), мы осознаем ежедневные действия как рамки приемлемого поведения, когда кто-то нарушает эти рамки и поступает совершенно неожиданным образом. Таким образом, благодаря работам Ортнер, Бурдьё и многих других исследователей, в антропологии, воплощенные в ежедневных телесных действиях социальные практики больше не рассматриваются как статичный набор правил поведения. Мы понимаем, что они могут включать значительную вариативность, создающую немалую часть динамической энергии общества. Вариативность делает габитус совместимым с социальными изменениями. Но нам все еще нужно понять, как рутина связана с нормативным. Для Роуза социальное действие как перформанс (performance) носит нормативный характер, поскольку оно объяснимо в силу общей заинтересованности участников в социальных ожиданиях (Rouse 2007b: 53). Поэтому практику следует понимать не просто как регулярность в поведении людей, а как «паттерн взаимодействия между ними, выражающий их взаимную нормативную подотчетность» (Rouse 2007a: 669). Проще говоря, мы перешли от идеи, что люди должны испытывать чувство долга, к идее, что они чутко реагируют на все заставляющее других людей чувствовать себя комфортно.</p>
   <p>Итак, опершись на Роуза, антропологи получили аргументацию, позволяющую привести понимание нормативности в соответствие с возрастающим интересом к теории практик и, в равной степени, с тем особым подходом к изучению материальной культуры, с которым хотелось бы соотнести и нашу собственную работу. Это направление исследований материальной культуры уже довольно давно стремится отмежеваться от более романтических элементов традиционной антропологии, которые в определенной степени были ответственны за акцент на нормативном, особенно в ранних формах, подчеркивавших моральный холизм. Идея материальной культуры как выражения «смирения вещей» (Miller 1987) подразумевала, что объекты как форма практики часто остаются ниже порога нормативного контроля. Не воспринимая цвет или тип штор, цвет или фасон брюк как обладающих той же властью, что статья закона или религиозное предписание, мы не относимся к ним столь же серьезно, когда пытаемся понять причину наших поступков. Большинство форм поведения на самом деле усваивается и разыгрывается через мельчайшие детали окружающих материальных вещей. Поэтому факт, что эти вещи не воспринимаются всерьез и, следовательно, реже подвергаются сомнению, может делать их еще более важными в определении наших действий. Например, синие джинсы помогают мигрантским сообществам уйти от необходимости выбирать, отождествляют ли они себя со страной происхождения или со страной, в которую переехали. Смысл в том, что джинсы наиболее эффективны в этой роли именно тогда, когда никто не замечает, что происходит.</p>
   <p>Подводя итог, можно сказать, что независимо от господствующей теории в тот или иной период развития антропологии она остается зависимой от все более имплицитного допущения нормативности. Сначала нормативное лучше всего понималось в тех областях, где антропологи признавали наличие или возможность осуждения за ненормативное поведение: если оно и не нарушало религиозные запреты, то говорили, что оно противоречит обычаю. Однако в последние годы в связи с подъемом теории практик антропологи стали более пристально вглядываться в гораздо менее очевидные базовые социальные порядки повседневного мира материальной культуры, в рамках которых люди и усваивают обычаи. Одни философы настаивают на том, что у нас должно быть объяснение, почему мы делаем то, что делаем. Однако по мнению других, например Роуза, зависимость от повседневных тривиальных объектов обусловлена тем, что ненормативное поведение всего лишь заставляет нас чувствовать себя неловко. Этого вполне достаточно, чтобы нормативность вновь заявила о себе: все, что заставляет других чувствовать себя неловко, является достаточным поводом для нормативных реакций – и не только в чопорном мире Джейн Остин, но и в нашей повседневной жизни.</p>
   <p>Обращение к чувству дискомфорта позволяет с новых позиций вернуться к временно оставленной нами линии рассуждения, связанной с джинсами. Глава 4 была посвящена понятиям «комфортное» и «дискомфортное», и, будучи основанной на этнографическом материале, она придает достоверность философским догадкам Роуза. Но если глава 4 согласуется с этими представлениями о нормативности, то в главе 5 брошен серьезный вызов тем же идеям. Существует целый ряд ситуаций, когда вполне разумно держать джинсы под зонтиком нормативности, скажем, когда женщину избивают за то, что она осмелилась носить их. Нормативным можно считать время, когда джинсы ассоциировались с протестной молодежью или когда их считали неподходящими для определенных категорий людей по возрасту, классу или происхождению. Когда сегодня в рабочей обстановке говорят, мол, в сфере публичных отношений носить джинсы неуместно, это тоже подразумевает нормативность, как и ощущение, что джинсы не подходят для свадьбы.</p>
   <p>Хотя во множестве ситуаций деним по-прежнему связан с нормативностью, эта книга показывает, что это своего рода постсемиотический, постидентичностный предмет одежды. В главе 6 было высказано предположение, что место нашего исследования – Лондон – имеет принципиальное значение для такого вывода, поскольку этот город стал идеальным местом для людей, не желающих быть соотнесенными ни с одним конкретным местом. Многие мигранты считают это одним из важнейших преимуществ жизни в Лондоне с его необычной степенью этнического рассеяния. Он предоставляет гораздо более широкие возможности уйти от навязанной идентичности. Например, когда Миллер понял, что участник одного из его ранних проектов родом из Бразилии, он заинтересовался тем, как проявляется бразильская идентичность в жизни этого человека. Миллер начал разговор с вопросов о том, ест ли тот бразильскую еду и есть ли у него бразильские друзья, на что собеседник ответил: «Если бы я хотел быть чертовым бразильцем, я бы остался в чертовой Бразилии» (Miller 2008: 179–185).</p>
   <p>Когда мигранты ослабляют свою привязку к месту происхождения, они делают это не потому, что чувствуют необходимость идентифицировать себя с самим Лондоном или с британскостью, как это могло бы быть в другой части Соединенного Королевства. Это является главным преимуществом Лондона с его сочетанием разнообразия и дисперсности. В конце концов, на улицах района, где мы проводили полевые исследования, лондонское происхождение характерно для меньшинства обитателей. К досаде многих более консервативных или правых политиков, в Соединенном Королевстве сравнительно мало явного возвеличивания специфической британской или английской идентичности – по крайней мере, по сравнению с идентификацией с местной футбольной командой. Точно так же мигранты могут ощущать лишь остаточную или символическую связь с местом, где они провели детство или где родились их родители. Их могут утомлять и раздражать бесконечные вопросы «А вы откуда?». Многие действительно испытывают сильную привязанность к месту происхождения, которая может усиливаться, даже если они родились уже в Великобритании. Но все более заметной становится тенденция просто не отождествлять себя ни с какой идентичностью.</p>
   <p>В борьбе против идентичности одним из самых ценных союзников мигрантов, возможно, являются джинсы из синего денима – не дизайнерские модели и не какие-то особые джинсы, а те, что покупают в магазинах Asda и Primark – информанты в главе 3 называли их «классическими», «стандартными» или «обычными». В главе 4 мы определяем эти джинсы как постсемиотические; значительное число респондентов чаще всего носят именно такие джинсы. В главе 5 мы увидели, что они стали панацеей от чувства дискомфорта, выступая как антацид в мире одежды и помогая избежать чувства неловкости на публике под взглядами других или физического дискомфорта.</p>
   <p>Все вышесказанное подводит к ключевому вопросу о соотношении нормативного и обыденного. Если в нашем обществе действительно существует давление, заставляющее носить джинсы и становиться просто обычным, и если люди чувствуют порицание, когда не носят их или не являются обычными, тогда было бы разумно считать, что обыденное и его связь с джинсами также укладываются в рамки нормативного. Нельзя сказать, что это принципиально невозможно. В предыдущей главе рассказывалось о пожилых мигрантах, считавших, что им нужно вписаться в принимающее общество или ассимилироваться, и воспринимавших ношение джинсов как ожидаемое от них. Но полевой материал показывает, что в целом это крайне редкая ситуация. Большинство мигрантов, особенно молодых, чувствуют, что, если уж на них и оказывается давление, то проявляется оно как раз в требовании демонстрировать свою идентичность (в отличие от остального населения), тогда как ношение джинсов, напротив, означает уход от подобных вопросов. Нам не встречались случаи, чтобы кого-то упрекали за то, что он или она не носит джинсы. Скорее наоборот, давление испытывают те, кто должен носить что-то особенное, и это симптом более общего давления, принуждающего быть кем-то особенным. Стать просто обычным человеком обычно не считается достойной жизненной целью. Трудно представить сцену, в которой родитель, обращаясь к ребенку, достигшему зрелого возраста, говорит: «Дитя мое, теперь, когда ты становишься взрослым, больше всего на свете я хочу, чтобы ты достиг состояния обыденности». Возвращение к дефолтному режиму облачения в повседневные джинсы или к удовлетворенности тем, что ты обычный человек, неизменно описывается собеседниками как способ выйти из-под давления, а не как форма подчинения ему. По всем этим причинам обыденное противостоит нормативному.</p>
   <p>Таким образом, обыденное занимает положение за пределами морального превосходства или неполноценности, за пределами конформизма и различия. К нему неприменимы категории морального и аморального. Моральная оценка не является внутренним свойством обыденного, потому что обыденность связана с разными последствиями в разных контекстах. В Лондоне обыденное приобретает довольно беспрецедентный характер. Оно не может означать, что ты лондонец или британец, потому что люди в других странах носят джинсы так же часто, как и в Великобритании. Оно не обязательно выражает гендер, класс, возраст или вообще что-либо. Обыденное представляет собой своего рода постсемиотическую глобальную ойкумену, но было бы ошибкой утверждать, что люди носят джинсы именно затем, чтобы достичь какой-то высшей политической или религиозной цели глобального равенства. Это следствие, а не причина. Не существует ни санкции, ни дискурса, который наделял бы ношение джинсов нормативным смыслом – даже в том значении, которое вкладывается в этот термин в теории практик. Это скорее освобождение от желания быть кем-то в особенности, включая даже желание быть слишком обыденным<a l:href="#n12" type="note">4</a>.</p>
   <p>Итак, джинсы демонстрируют фундаментальный разрыв с антропологической опорой на нормативное как способ понимания общества. Они показывают, в какой степени общий характер практики может быть достигнут иными путями, помимо санкций и давления конформизма, помимо чувства долга или стремления ему следовать, помимо даже воспроизведения повседневных практик. Мы можем исходить из позиции, сформулированной Роузом (Rouse 2007a; Rouse 2007b) в отношении теории практик, не требующей явного или осознанного объяснения. Наше рассуждение будет развернуто в следующей главе, поскольку именно с этой позицией связаны ключевые вопросы, как и почему обыденное имеет значение. Джинсы – форма материальной культуры, в которой идеал обыденного объективируется через людей как материальная практика, а не как знак их намерений, долга, притязаний или идентичности.</p>
   <p>Ношение джинсов нельзя вписать в имплицитное допущение нормативности, бывшее основанием антропологии на протяжении большей части ее истории и остающееся имплицитным механизмом даже внутри теории практик. Напротив, наше исследование материальной культуры приводит к новаторскому пониманию, как и почему люди вовлекаются в действия, которые могут стать этически нагруженными по своим последствиям, а не по намерению. Если ношение джинсов является выражением нежелания людей доставлять дискомфорт другим, то оно почти в точности соответствует аргументации Роуза об имплицитной нормативности теории практик (Rouse 2007a; Rouse 2007b) и мы могли бы приписать этому моральное намерение. Но сделанные наблюдения не подтверждают и точку зрения Роуза, поскольку показывают, что комфорт в большей степени выражает заботу людей о самих себе, чем их внимание к другим. Джинсы в первую очередь позволяют чувствовать себя комфортно их обладателю, а уже потом окружающим. Поэтому в завершение мы делаем акцент не на теории практик, а на материальной культуре. Люди носят джинсы не для того, чтобы выразить свое стремление к равенству, но, будучи элементом материальной культуры, эта одежда в некоторой небольшой степени все же делает людей более равными. Ношение денима морально по своим последствиям, а не по намерению – и именно поэтому мы не считаем, что его можно назвать нормативным.</p>
   <p>Разумеется, тот факт, что люди носят джинсы, отнюдь не означает, что исчезли все классовые, имущественные, гендерные или любые другие различия. Неисследованным по-прежнему остается неисчерпаемый запас культурных различий и санкций, а также колоссальное неравенство жизненных шансов, с которым антропологи будут спорить и бороться. Для тех, кто хочет заниматься антропологией власти, идентичности или сопротивления, дорога по-прежнему открыта. Более того, в этой книге нет ничего противоречащего позиции тех, кто утверждает, что неравенство становится еще более коварным, когда оно скрыто в имплицитных формах. Речь идет, например, об одежде, которую принимают как нечто само собой разумеющееся, а не о неравенстве, выраженном через явные маркеры различия. Но мы этой позиции не разделяем. Такие исследователи могли бы использовать представленные здесь данные, чтобы утверждать, что джинсы усугубляют неравенство. Мы же, напротив, сказали бы, что устранение явных различий в одежде в какой-то малой степени способствует формированию потенциала равенства в современном мире, и потому склонны радоваться этой глобальной ойкумене джинсов.</p>
   <p>Эта глава была попыткой показать, что опирающаяся на конкретный материал этнография находится не на противоположном конце спектра по отношению к философской общности. Именно с позиций этнографии можно делать философские обобщения, не рискуя быть втянутым в чистый эфир абстракций. Конкретная проблема, которой мы занимались, заключалась в необходимости решить вопрос, есть ли у антропологии какая-то альтернатива зависимости от нормативного в исследованиях общества и социальной репродукции. Мы утверждали, что концепция обыденного, воплощенная в джинсах, и есть такая альтернатива. Хотя сама по себе она не освободит мир и не создаст глобальное равенство, она все же представляет собой значительный шаг вперед в антропологической теории. Объективация обыденного в джинсах – поразительное достижение, которое мы склонны не замечать ровно потому, что оно не является ни специально маркированным, ни намеренно сконструированным.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Глава 8</p>
    <p><emphasis>Социология: ординарное и рутина</emphasis></p>
   </title>
   <p>Глава 6 показала значимость обыденности для людей, жизнь которых мы изучали, а глава 7 исследовала, как от этого меняется понимание самовоспроизводства общества и проблематизируется понятие нормативности в антропологии. В заключительной главе мы, в свою очередь, признаем, что выбор денима в качестве темы исследования задействует другой смысл обыденного – как чего-то повседневного и будничного. Отсюда возникают вопросы, когда, почему и каким образом ученым следует обращать внимание на темы, которые иначе могли бы показаться банальными, включая деним. Отвечая на вопросы, почему мы должны изучать деним и почему он важен для людей, которые его носят, мы и откликаемся на более широкие дискуссии в социальных науках, и опираемся на них, в том числе на исследования ежедневных практик и повседневности.</p>
   <p>Разговоры о ежедневных практиках и обыденном присутствуют в самых разных направлениях социальных исследований – от феноменологических подходов и микросоциологических теорий повседневной жизни (охватывающих этнометодологию вплоть до работ таких авторов, как Гофман) до недавних разработок в области теории практик (Shove et al. 2009). Этнометодологические подходы, пожалуй, наиболее явно ставили вопрос о том, что такое обыденное и как оно создается через повторяющиеся и рефлексивные действия. В значительной части остальной литературы о повседневном обыденность подразумевается, но не становится предметом развернутого анализа. В этой главе мы более конкретно рассмотрим, как теории ежедневных практик, особенно в связке с исследованием материальной культуры, могут показать, почему обыденное настолько важно и для участников исследования, и для социальной теории. Нередко происходит смешение понятий обыденного, социальных норм и повседневного как такового, причем последнее, возможно, привлекло наибольшее внимание социальных наук во многом благодаря работам де Серто и Лефевра. Хотя между этими терминами, несомненно, есть пересечения, в этой главе мы будем утверждать, что фокус на обыденном обладает и некоторой собственной спецификой.</p>
   <p>Чтобы лучше понять природу и определение обыденного, сначала мы рассмотрим, как его теоретизировали такие авторы, как Реймонд Уильямс. Затем обратимся к обыденному через призму ежедневных практик и повседневности, поскольку именно к такому пониманию обыденного напрямую отсылает наш этнографический материал и именно через него наиболее отчетливо проявляется общетеоретическая значимость этой категории, ведь речь идет о том, что делает большинство людей большую часть времени. Наконец, мы покажем, что теоретики ежедневных практик и практики в целом Бурдьё и Гидденс в конечном счете возвращают нас к рассмотрению материальной культуры. Она становится медиумом, помогающим понять обыденное как зачастую невыражаемую практику, укорененную в ежедневных повторяющихся действиях.</p>
   <subtitle>Пренебрежение обыденным и его искажение</subtitle>
   <p>Гронов и Уорд объясняют, почему социология так и не уделила должного внимания будничному и обыденному потреблению. Их исследовательский фокус иной, чем в исследованиях потребления, сосредоточенных на различиях (например, статус) и на социальных разделениях (например, класс) (Gronow &amp; Warde 2001). Это утверждение, несомненно, справедливо и для академических работ, посвященных одежде, где акцент почти всегда делается на моде, творчестве дизайнеров или эффектных, но редко надеваемых предметах гардероба, а не на более скромной и будничной одежде. Даже истории джинсов чаще всего рассказывают через призму истории кинозвезд, таких как Джеймс Дин и Марлон Брандо. Осмысляя социологию повседневности, Сэндивелл утверждает, что обыденное как таковое явно недооценено и что, будучи запрятано и скрыто внутри понятия повседневного, оно оказывается «униженным» (Sandywell 2004: 161). Отчасти именно поэтому нам представляется важным теоретизировать обыденное. Может показаться, что внимание к обыденному не совпадает с современными академическими тенденциями в гендерной теории и в социальной теории в целом: под влиянием постструктурализма и постмодернизма в них чаще акцентируется текучесть, гетерогенность и отсутствие фиксированности. Однако обыденность не обязательно противопоставляется различию или гетерогенности, поскольку она не обязательно предполагает однородность. Наконец, существует и методологическое объяснение недостаточного внимания к обыденному. Многие из аспектов отношений людей с будничной одеждой – джинсами, которые в этой книге показались нам наиболее значимыми, обычно не вербализуются, а проявляются только через практику. Социология традиционно ставит во главу угла вербальные высказывания и интервью, но их оказывается недостаточно, чтобы зафиксировать подобные отношения. Новые разработки в теории практик и методологические инновации (например, Pink 2009) начали открывать социологии больший доступ к невербальному.</p>
   <p>Хотя обыденное редко оказывалось в центре анализа, оно, по крайней мере, подразумевается во многих исследованиях повседневности. Однако и в этих работах ситуация зачастую проблематична. С одной стороны, в исследованиях культуры существует традиция, идущая от влиятельных работ Ричарда Хоггарта (Hoggart 1969) и Реймонда Уильямса (Williams 1958), уделять внимание обыденному и повседневному, но ценой романтизации простого человека и обычной жизни, особенно в контексте апологии ранее приниженной рабочей культуры. С другой стороны, обыденное и повседневное нередко становятся объектом беспощадной критики как простое проявление сил капитализма и гомогенизации (работы авторов Франкфуртской школы).</p>
   <p>Эти две тенденции сходятся в работах де Серто (де Серто 2013) и Лефевра (Lefebvre 1991), которые, каждый по-своему, рассматривают повседневную жизнь как нечто подлежащее критике, одновременно усматривая в ней скрытый потенциал позитивной трансформации или освобождения. Так же и Джудит Батлер утверждает, что гендер не является фиксированным, а создается через повторяющиеся практики и потому может быть подорван изнутри. Во всех этих работах, хотя и утверждается, что изменения и субверсивная деятельность возможны в рамках практик повседневной жизни, последние все же рассматриваются как в высшей степени нормативные и ограничительные, исключающие тех, кто не вписывается в нормы.</p>
   <p>Наше понимание обыденного сильно отличается от того, как его трактуют вышеназванные авторы. Мы не рассматривали обыденное ни как романтическое, ни как исключающее. Если уж на то пошло, наше обыденное позволяет людям жить тем, что Батлер называет пригодной для жизни жизнью (Батлер 2022). Если и существует какая-то борьба, то это борьба за обыденное как сферу, позволяющую людям уйти от вопросов исключения или оценивания и вместо этого обосноваться в состоянии непринужденной нейтральности.</p>
   <subtitle>Что такое обыденное и почему оно имеет значение?</subtitle>
   <p>Хотя Реймонд Уильямс, возможно, способствовал тенденции романтизировать обычную и популярную культуру, он, безусловно, сыграл ключевую роль в открытии пути к изучению обыденного. Исследователь полагал, что культура обыденна. Раньше ее склонны были узко отождествлять с высокой культурой. Однако, хотя значительная часть его работы «Культура обыденна» (Williams 1958) посвящена исследованию понятия «культура», эквивалентного анализа понятия обыденного там нет. Оно лишь подразумевается в выражениях «обычные люди» и «культура, в которой он рос». То же можно заметить и в рассуждениях Уильямса об образовании, в частности там, где он пишет, что «учеба обыденна» и что в его юности люди учились «там, где могли» (Ibid.: 93). Этому противопоставляется последующее обучение в Кембридже, где он сталкивается с культурой «не в каком-либо знакомом мне смысле, а в особом смысле: как внешнем и подчеркнуто видимом знаке особого типа людей, „культурных людей“» (Ibid.). Культура в таком элитарном понимании оказывается отделена от «обычных людей и обычной работы» (Ibid.: 94). Намерение Уильямса очевидно: «спасти» культуру от включения в нее только высокой сферы и настоять на том, что обыденное должно признаваться ее столь же неотъемлемой частью. Но защищая обыденное таким образом, он как раз и закладывает основу романтизирующей тенденции, о которой мы упоминали выше. Тем не менее Уильямс, строго говоря, не разрабатывает более развернутое понимание обыденного и не анализирует его само по себе.</p>
   <p>Два более поздних исследовательских проекта – работы Сэвиджа, Бэґналл и Лонгхерста (Savage et al. 2001a; Savage et al. 2001b) и книга Гронова и Уорда «Обыденное потребление» (Gronow &amp; Warde 2001) – представляют собой более явное обращение к обыденному, особенно в связи с социальным классом. Ученые изучают, как люди используют это слово, описывая самих себя. Изучив предпочтения представителей среднего класса при прослушивании радио, они приходят к выводу, что стремление казаться обычным является ключом к пониманию отказа от классовой идентичности или, напротив, ее принятия (Savage et al. 2001a: 140, см. также: Savage et al. 2001b). Они утверждают, что «обыденность как дискурс позволяет людям уклониться от социальной фиксации» (Savage et al. 2001a: 140), то есть позволяет избежать категоризации. Важно, что речь идет именно о дискурсе, то есть о том, как люди словесно описывают и объясняют себя и свою классовую принадлежность. Понятие обыденности используется не только представителями рабочего класса для самоопределения в качестве простого человека, как предполагал Уильямс, но обладает гибкостью, оно доступно людям из разных слоев общества. Это подтверждается и нашим пониманием обыденного в исследовании денима. Не существует фиксированной идеи или идеала обычного человека, но сама характеристика «обычный» важна для многих – и ее нужно понимать именно так, как люди ею пользуются.</p>
   <p>Работа Гронова и Уорда близка к направлению исследований, заданному Уильямсом, в том смысле, что они также обращаются к обыденному, чтобы сознательно оспорить доминирование в исследованиях и потребления как высокой культуры, и символического или необычного потребления. Как и Уильямс, они настаивают на том, что обыденным потреблением занимается большинство людей большую часть времени, но Гронов и Уорд более явно фокусируются на обыденном. В их изложении обыденное потребление относится к «предметам и практикам, которые не обладают ни высокой видимостью, ни особой значимостью и часто находятся в подчиненном отношении к какой-то другой, основной или более осознаваемой деятельности» (Gronow &amp; Warde 2001: 4), например потребление базовых коммунальных ресурсов – бензина, электричества, воды. Подобная деятельность «в основном воспринимается как нечто само собой разумеющееся и не имеет символического коммуникативного потенциала» (Ibid.: 5). Ученые призывают обратиться к явлениям менее видимым, не имеющим оснований считаться особенными и потому принимаемым как данность. Но они склонны рассматривать одежду как пример более очевидного символического потребления и не замечают, что такая вещь, как синие джинсы, может воплощать это качество само собой разумеющегося.</p>
   <p>Наше исследование, как ни странно, отчасти уходит от понимания обыденного прежде всего в терминах классовых различий и потребления. Оно отражает обстоятельства северолондонских улиц, на которых мы работали, где более заметна проблематика миграции и этничности. Это сближает нас с работами Гейл Льюис, которая пишет об «обыденности расовой культуры» (Gail Lewis 2007: 873) и рассматривает, как абстрактные дебаты о мультикультурализме сталкиваются с реальностью в «горниле обыденного» – в повседневной жизни, где люди разных культур реально взаимодействуют (Ibid.: 868). Наши наблюдения показывают, что это момент особой значимости в современном Лондоне. Синие джинсы, которые не обозначают ни конкретное происхождение, ни какую-то определенную принимающую страну, помогают мигрантам на повседневном уровне регулировать, в какой мере они в данных обстоятельствах захотят выделиться – одеться «по-другому» для какого-то случая – или, напротив, просто заняться своей жизнью. Джинсы создают состояние, в котором не обязательно задумываться о том, должны ли они ассимилироваться с какими-либо нормами культуры страны пребывания. Это, по-видимому, согласуется с важным тезисом Льюис, что культурные формы создаются всеми и не являются лишь идеологическим продуктом доминирующего или принимающего общества. Джинсы дают людям возможность обойти стороной вопросы доминирования или исключения, хотя, разумеется, лишь в той мере, в какой они реализуются через одежду и внешний вид.</p>
   <p>Все эти подходы признают центральную роль обыденного, но остаются связаны с другими понятиями, такими как класс и этничность. В отличие от них, Сэндивелл пытается определить, что такое обыденность сама по себе. Исследователь утверждает, что это понятие, охарактеризованное по-разному в разных теоретических традициях, обросло целым рядом ассоциаций. Обыденное «подразумевает кластер значений, отсылающих к привычному, установленному обычаями, регулярному, обычному или нормальному» и противопоставляется «исключительному или необычному» (Sandywell 2004: 162), в свою очередь необычное ценится выше именно потому, что редко встречается. В теоретических дискуссиях обыденное, зачастую отождествляемое с популярным и повседневным, обычно оказывается повторяющимся и внеисторичным, хотя для Сэндивелла эти качества и степень само собой разумеющейся очевидности обыденного являются продуктом теоретического обращения с обыденным, а не его собственными атрибутами. Напротив, наше исследование показывает, что само собой разумеющийся характер денима является центральным для понимания обыденного и резонирует с нашим пониманием практики и материальной культуры.</p>
   <p>Существует некоторое пересечение между тем, как антропология осмысляет отношения обыденного и нормативного (см. предыдущую главу), и тем, как оно рассматривается в социологии, особенно в работах Гофмана о стигме. Это один из текстов, в которых наиболее ярко показано, что обыденное занимает центральную роль в социологических исследованиях. Ощущение обыденного играет ключевую роль в том, как люди устанавливают норму для группы или категории, будь то социальный класс, профессия или «тип» человека. С точки зрения Гофмана, подобная категоризация является центральной для взаимодействия, особенно во время встреч с незнакомцами: «Общество устанавливает способы категоризации людей и набор атрибутов, которые считаются обычными и естественными для представителей каждой из этих категорий» (Goffman 1990: 11). Когда мы сталкиваемся с кем-то, «первое впечатление, как правило, позволяет предположить его категорию и атрибуты», то есть социальную идентичность (Ibid.: 12). В значительной части случаев определение социальной идентичности не становится объектом особого внимания. Предположение, что все это лишь обыденность, кажется центральным для данного процесса и, следовательно, фундаментальным для социального взаимодействия в целом.</p>
   <p>Однако в рамках этой логики деним занимает особое место, поскольку обычные джинсы люди надевают, когда хотят избежать категоризации. Ощущение, что ты представляешь собой определенный тип человека, сохраняется там, где джинсы по-прежнему остаются семиотически нагруженными, как в случае определенных категорий джинсов – «особенных» или специально «на выход» – или в сочетании с другой одеждой. Но в большинстве случаев деним, будучи выражением обыденного, позволяет людям ускользать от категоризации. Надев их, человек перестает быть объектом чужих предположений о том, кто же он. Ношение джинсов не создает нормативной категории обыденного, которая вела бы к стигматизации тех, кто джинсы не носит, и вследствие этого не вписывается в анализ Гофмана.</p>
   <p>В работах Гронова и Уорда центральная роль отводится привычкам и рутине, которые считаются ключом к пониманию обыденного потребления, ведь значительная его часть должна быть рутинной и привычной. Один из доводов исследователей, объясняющих, почему обыденное оказалось в тени, состоит в том, что интерес к пониманию и признанию рутины и привычного исчез из социальной теории после первых работ Вебера и Дюркгейма на эту тему. Опираясь на более поздние рассуждения Кэмпбелла, они утверждают, что необходимо уделять этим вопросам больше внимания. Даже если на первый взгляд мир стал менее «традиционным» (и у нас, скажем, появилось больше выбора в моде), это вовсе не обязательно означает, что мы стали больше рефлексировать. Действие может в не меньшей степени опираться на привычку, или, в терминах Гронова и Уорда, «социальную инерцию» (Gronow &amp; Warde 2001: 227–228).</p>
   <p>Это наблюдение подводит нас к ключевому вопросу, почему обыденное важно. Если именно им занято большинство людей большую часть времени, то обыденное должно занимать центральное место в социологии. Наше исследование денима добавляет к этому важное уточнение: обыденное не обязательно переживается людьми как ограничение и тем самым достаточно четко отличается от норм, обсуждаемых, например, в трудах Батлер. Более того, понятие жизни, пригодной для проживания, у Батлер (Батлер 2022) описывает цель устремлений участников нашего исследования, и частично она достигается благодаря ношению джинсов. Одежда не обязательно является символической сферой, в которую люди все время хотят вкладывать время и силы. Джинсы позволяют им снять с себя бремя постоянного конструирования собственной идентичности, избежать идентифицирования и потенциальной стигматизации другими. Похоже, по крайней мере часть времени люди хотят быть просто обычными.</p>
   <subtitle>Обыденность и практическое сознание</subtitle>
   <p>До сих пор мы рассматривали социологические дискуссии о природе обыденного, почему оно важно и почему его нужно изучать. В этом разделе мы сосредоточимся на обыденном как на чем-то укорененном в ежедневных практиках и практических действиях. Даже в полевой работе мы пришли к акценту на понятии обыденного не потому, что люди постоянно использовали этот термин, рассказывая о своих джинсах. Гораздо более значимым было слово «комфортный», что подробно обсуждается в главе 4. Это контрастирует с опытом Сэвиджа, Бэґналл и Лонгхерста (Savage et al. 2001a; Savage et al. 2001b). Хотя ученые не ожидали, что обыденное станет ключевым результатом их исследования, именно повторяющееся употребление понятия подтолкнуло их к осознанию его важности и к последующему анализу использования его людьми, описывающими себя. Но интерес исследователей был сосредоточен на проблематике класса, и именно в этой сфере обыденное, по-видимому, приобретает особый символический резонанс, о чем писали, в частности, такие авторы, как Уильямс.</p>
   <p>Наши научные результаты иные: мы обнаружили, что людям в целом трудно вербализовать свои сарториальные практики. Поэтому, начав с реконструкции биографий через призму джинсов и перейдя к интервью о более широких отношениях с этим предметом одежды, мы неизменно дополняли полученные данные прямым наблюдением. Иногда мы фотографировали джинсы, которые у них были или которые они носили; иногда делали заметки о встречах с людьми на улицах. А иногда просто делали выводы из того, о чем люди не говорили, поскольку значительная часть описываемых ими практик ускользала от их собственных объяснений. Нередко устные комментарии, апеллирующие к функциональности и посадке, явно расходились с реальным ношением джинсов или вообще к нему не относились.</p>
   <p>Таким образом, хотя мы и учитывали высказывания людей о джинсах как о самостоятельном артефакте (как в случае с понятием комфорт), основной акцент в исследовании сделан на том, как джинсы встроены в их материальные практики. Отчасти этот подход созвучен другим социологическим работам, например Гидденса, частично опирающегося на Гофмана.</p>
   <p>Примером продуктивного способа теоретизировать и понимать обыденность как практику, не сводимую к вербальной артикуляции, служит теория практического сознания, разработанная Гидденсом. Ученый определяет его как «неявно выраженные представления акторов о том, как следует „вести себя“ в различных условиях социального окружения, которые не поддаются прямой логической операционализации» (Гидденс 2005: 18). Центральное место в его аргументации занимает идея, что, даже будучи скрытой частью рутинной практики, это знание все же в некотором смысле остается рефлексивным. Важный вопрос, который возникает при чтении Гидденса, связан с его выбором слов «сознание» и «знание». Как было показано в предыдущих главах, люди часто имели очень мало информации о своих джинсах. Они забывали (если вообще когда-либо знали), какой марки джинсы на них надеты, не всегда были уверены, где они их купили, и во многих случаях не имели никакого внятного ответа, почему носят именно эти джинсы или джинсы вообще. Разумеется, наши рассуждения основаны главным образом на информации, которую все же удалось получить, но многие из респондентов вряд ли стали бы об этом говорить, если бы не мы. Гидденс выделяет три вида сознания: относительно нерефлексивное, рефлексивный мониторинг поведения и преднамеренность, которая подразумевается, когда мы полагаем, что кто-то делает что-то осознанно. Второй тип соответствует практическому сознанию, которое он противопоставляет дискурсивному, определяемому как «способность артикулировать или выражать происходящее с помощью слов» (там же: 94). Даже когда у наших собеседников практически отсутствовало дискурсивное сознание, то есть они не могли объяснить свои привычки или хотя бы говорить о них, в повседневном ношении джинсов все равно может быть заключено знание и рефлексивная осведомленность, позволяющие им становиться обыденными. «Практическое сознание предполагает знание и понимание правил и тактики, посредством которых повседневная социальная жизнь создается и воссоздается во времени и пространстве», – пишет Гидденс (там же: 149). Возникает риск тавтологии: можно сказать, что у людей есть практическое сознание, потому что они носят джинсы, и одновременно, что они носят джинсы именно благодаря этому практическому сознанию. Впрочем, эта мысль по-прежнему совместима с идеей, обсуждавшейся в предыдущей главе: ношение джинсов вовсе не обязательно нормативно. Люди, разумеется, осознают, что оно является распространенной практикой, и испытывают чувство облегчения, когда джинсы снимают с них давление выбора. Нет оснований считать, что они воспринимают это как нормативное требование, то есть чувствуют себя морально обязанными носить джинсы. Скорее утверждение Гидденса можно связать с наблюдением, что ношение джинсов может становиться привычным и рутинным.</p>
   <p>С нашей точки зрения, важным следствием этих рассуждений является признание значимости знания, не выводимого из интервью и рассказов. Методология социологии чрезмерно опирается на язык как источник информации. На наш взгляд, язык лучше понимать как инструмент легитимации, а не как средство объяснения. Люди, кажется, довольны до тех пор, пока могут выдать хоть какое-то здравое объяснение, почему они носят джинсы. Если уж на то пошло, нормативными оказываются именно эти объяснения и рационализации в том смысле, что люди могут осознавать: именно такого ответа от них ожидают другие. Но сказанное респондентами может иметь мало общего с повседневными и материальными отношениями с их джинсами. Свидетельством этому служит факт, что люди подробно говорят в основном о тех джинсах, которые мы назвали семиотическими, то есть особенных в том или ином отношении. В значительной степени остаются без внимания джинсы, которые лучше всего выражают обыденное, не имея никаких особых черт, о которых хотелось бы рассказать. Мы видим, что люди приходят к таким повседневным действиям и переживают их последствия скорее через практику, чем через обсуждение. Это не только поддерживает аргументацию Гидденса о практическом сознании, но, возможно, отчасти возвращает нас к перспективе, которую сам ученый в какой-то степени хотел опровергнуть: к представлению о практической философии, связанной со структурализмом Леви-Стросса, согласно которой мифологические и иные способы осмысления мира распространяются между обществами и регионами в соответствии с некоторым высшим порядком и структурой, которая может никогда не становиться предметом сознательного осмысления. В главе 5 мы обнаружили, что определенные принципы и идеалы, например эгалитаризм, по-видимому, поддерживаются джинсами как совокупной практикой и не зависят от намерения отдельного человека. Сейчас мы, кажется, приближаемся к более структуралистскому пониманию того, как идеи и идеалы распространяются в обществах.</p>
   <subtitle>Ежедневные практики (Routine)</subtitle>
   <p>И в рассуждениях Гидденса, и в более ранней работе Гофмана о социальном взаимодействии имплицитно заложена идея о зависимости людей от ежедневных практик. Гофман утверждает, что людям никто специально не объявляет правила поведения – они осваивают их через практику, наблюдение и взаимодействие. Гидденс считает, что практическое сознание является центральным элементом повседневной жизни и держится на ежедневных практиках: «Повседневная жизнь – в большей или меньшей степени зависящая от особенностей контекста и специфики индивидуальной личности – подразумевает наличие системы онтологической безопасности, выражающей независимость (автономность) контроля за действиями человека в рамках предсказуемого хода событий» (Гидденс 2005: 100). Все это в равной степени относится и к понятию габитуса у Бурдьё (Bourdieu 1977). В каком-то смысле Бурдьё заходит еще дальше, поскольку рассматривает повторяющееся практическое действие как фундаментальный механизм социализации. Посредством этого механизма люди становятся типичными представителями общества, в котором родились. Кроме того, в работах исследователя гораздо больше внимания уделяется тому, как материальные объекты упорядочены и соотносятся друг с другом, порождая смыслы, и тому, как материальная культура сама объективирует эти ежедневные практики, которые мы воспроизводим каждый раз, взаимодействуя с объектами, – например, когда пользуемся ножом и вилкой или передвигаемся по дому. Сам термин габитус (habitus) едва ли мог бы нагляднее указывать на укорененность в ежедневных практиках.</p>
   <p>В работе Бурдьё они важны не только как часть социализации. Габитус становится основанием для последующей практики таким образом, что она оказывается творческой и динамичной, а не просто механическим воспроизведением прецедента. Это одна из отправных точек для новейших попыток социологов (и в данном случае также антропологов) заняться явным осмыслением ежедневных практик. Работы, опубликованные в сборнике трудов под редакцией Шов, Трентмана и Уилка, ставят под вопрос многие прежние представления о ежедневных практиках, в том числе критикуемую Бурдьё связь между ними и регулярностью (Shove et al. 2009; Bourdieu 1977). Трентман утверждает, что ежедневные практики – это результат «ремонтной работы» (repair work), а не бессмысленного повторения (Trentmann 2009: 8). Их не следует противопоставлять, казалось бы, более динамичным случаям разрыва: напротив, оба эти аспекта – части одного и того же феномена. Слейтер критикует исследовательские традиции от Маркса до Франкфуртской школы, в которых ежедневные практики считаются нерефлексивными и отчуждающими людей от того, кем они по-настоящему являются (Slater 2009). Причем подобный подход характерен не только для авторов марксистского толка. И Вебер, и Дюркгейм также рассматривали рутину как нечто нерефлексивное и характерное для немодерного. Уилк утверждает, что идею, будто люди освободятся от нее, можно отнести к одному из мифов модернизации (Wilk 2009). Лефевр в «Ритманализе» писал, что ежедневные практики дисциплинируют людей, а свобода – это их отсутствие (Lefebvre 2004). Здесь ежедневные практики связываются с критикой капитализма и порожденного им потребления, когда изобилие товаров и подчиненность наших действий этим товарам трактуются как форма порабощения. Некоторое сопротивление столь безоговорочно негативному пониманию рутины обнаруживается в работах де Серто, который исследует творческий потенциал потребления в повседневной жизни (де Серто 2013). Но ни одна из выдвинутых идей, кажется, не подходит к ситуации, которую мы обнаружили в случае денима. Мы полагаем, что именно рутинное отношение к джинсам как к обыденному переживается как форма освобождения от гнетущего бремени идентичности. Сходным образом Уилк проблематизирует две конкурирующие версии модерности: в одной она освобождает людей от ежедневных практик, в другой – навязывает их однообразие (Wilk 2009). Уилк признает, что привычки нельзя автоматически понимать как инструмент сдерживания; напротив, они могут быть освобождающими. Как и в случае с термином обыденный, одна из проблем состоит в том, насколько семантика понятия «рутина» уже встроена в различные противопоставления, например выбору – спонтанности. Как отмечает Слейтер, понятие рутины само по себе часто содержит моральную оценку и суждение (Slater 2009).</p>
   <p>Шов, Трентман и Уилк (2009) выделяют три ключевых момента, которые помогают выстроить связь между обыденным и ежедневными практиками. Во-первых, это их разнообразие: одни воспринимаются как нечто само собой разумеющееся, другие нет; одни «делают жизнь возможной, а другие превращают ее в сущее мучение» (Wilk 2009: 144). Во-вторых, Уилк подчеркивает важность феноменологического подхода, позволяющего увидеть, как субъективно переживаются ежедневные практики: на первый взгляд банальная последовательность действий может восприниматься человеком как время для размышления или разгрузки головы. В этом ключе социолог анализирует интериоризацию рутины: иногда мы прибегаем к тому, что он называет «культивацией» (Ibid.: 149), то есть к ее модификации, связанной с определенной степенью обдумывания и рефлексии. В других случаях мы позволяем этой практике вновь опуститься на уровень привычки через процесс натурализации (Ibid.: 150). По его мнению, чаще всего люди предпочитают именно второе, поскольку первое может быть утомительным. При этом мы чрезвычайно чувствительны к тому, что можем доставить другим неудобство, и даже сам факт, что нас замечают, способен вернуть ежедневную практику в сферу сознательного. Данные о ношении джинсов подтверждают это наблюдение. В-третьих, Шов показывает, как ежедневные практики встроены во все аспекты материальной культуры – от стиральных машин и термостатов до социальных кодов (Shove 2003; Shove et al. 2009). Как демонстрируют Шов и Сазертон, по отношению к таким объектам, как морозильник, и связанным с ним практикам – например, использованию микроволновой печи и покупке определенных видов продуктов в супермаркете, – может разворачиваться процесс нормализации, параллельный модели натурализации у Уилка (Shove &amp; Southerton 2000).</p>
   <p>В полученных данных о джинсах мы видим многое из этого разнообразия, описанного в трех вышеупомянутых перспективах. Люди могут чувствовать освобождение от необходимости выбора, но на определенном жизненном этапе им может казаться, что они топчутся на месте. Они могут переживать, что сами выстраивают порядок в своем гардеробе или же что это гардероб начинает «организовывать» их. Иногда им необходимы повторяемость и обыденность, воплощенные в джинсах; в другие моменты они стремятся быть эксцентричными индивидуальностями, полными спонтанности и непредсказуемости.</p>
   <subtitle>Обыденность и ежедневные практики</subtitle>
   <p>Обсуждение ежедневных практик принципиально важно для нашего понимания обыденного как аспекта практики и материальной культуры. Обыденное – то, что люди делают, а не то, чем они осознанно стремятся быть. Но в завершение нам нужно вновь вернуться к самому понятию обыденного. Ранее отмечалось, что между нашими аргументами и аргументацией Гофмана в книге «Стигма» (Goffman 1990) существует определенное расхождение. Гофман утверждает, что обыденное помогает людям категоризировать других. В гофмановском смысле обыденное может быть частью процесса профилирования (Ibid.: 68): мы формируем представление о том, что считается обычным для того или иного типа людей, и на этой основе выстраиваем ожидания насчет поведения и характера конкретного человека. Например, от людей, одевающихся в определенном стиле, часто ожидают определенного типа поведения – как в случае одежды, маркирующей принадлежность к определенной субкультуре.</p>
   <p>Однако, исследуя деним, мы видим совсем другое. Суть синих джинсов как искусства обыденного состоит в том, что они ускользают от любых подобных обозначений и предпосылок. Вместо того чтобы быть маркером исключительности и определять, кто принадлежит к определенной группе, а кто нет, деним, наоборот, связывает обыденное с открытостью: в этой постсемиотической эпохе по сути любой и каждый может носить деним и носит его. Это созвучно наблюдению Сэвиджа, Бэґналл и Лонгхерста: «новый тип „обыденного сообщества“ универсален, поскольку включает людей из групп с ранее разнородными вкусами и предысториями». В исследованиях как упомянутых социологов, так и нашем обыденное связано скорее с включением, чем с исключением (Savage et al 2001: 143).</p>
   <p>Тем не менее механизм, посредством которого обеспечивается доступность для всех, не так уж далек от описания Гофманом стигмы. Социолог уделяет большое внимание не только тому, что люди говорят. Он показал, что тело (а по косвенным признакам и одежда) функционирует как форма «конвенционализированного дискурса», то есть может передавать определенные черты, которых ожидают от человека, принадлежащего к той или иной категории. Люди стараются соответствовать и вести себя так, как «должны» вести себя представители данной категории. Это напрямую связано с вопросом видимости (Goffman 1990: 64). Ученый отмечает, что видимость отличается от «известности» (known-about-ness, Ibid.: 65), основанной на более широком и глубоком предзнании о человеке, и от «навязчивости» (obtrusiveness, Ibid.: 65), когда те или иные черты «выступают на передний план» в социальной ситуации (Ibid.: 125). Он подчеркивает, что люди используют разные стратегии, чтобы не становиться центром внимания. Гофман рассматривает и тех, кто выделяется – людей, обладающих «чертой, которая может навязчиво привлекать внимание… стигмой, нежелательным отличием от ожидаемого нами» (Ibid.: 15). Эта логика в равной степени применима к тому, как деним помогает людям не выделяться и не привлекать к себе внимания, и, шире, к тому, как он позволяет избегать категоризации по возрасту, гендеру, этничности и другим признакам.</p>
   <p>Обыденное функционирует как зачастую само собой разумеющийся аспект повседневной жизни и практики, и чтобы разглядеть это, нужно понимать, как они возникают и сходят на нет, какова роль интериоризованных ожиданий и внешних сил материальной культуры. Но речь идет не только о теоретическом аспекте. В главе 5 нас интересовали вопросы, касающиеся фундаментальных отношений между мигрантами и принимающим обществом, то есть мы приблизились к гофмановской тематике стигмы. Полученные данные показывают, что существенное внимание в социальных науках и политике уделяется интеграции, мультикультурализму и космополитизму. А между тем скромная, почти незаметная работа будничной материальной культуры – «обычных синих джинсов» – может быть не менее эффективна, чем любые государственные программы или идеологии, в деле создания контекста, в котором принимающее общество и мигранты могут найти общий язык и ощутить настоящую общность, в которой не будет места проявлению превосходства, дискриминации и, главное, стигматизации. Но способность джинсов воспитывать толерантность во всем ее политическом значении отнюдь не отменяет важности других способов, которыми они занимают определенное место в жизни людей. Джинсы играют немалую роль, например, в том, как подростки реагируют на родителей, как избегают неловких ситуаций на вечеринках или как люди стараются дома уйти от рабочего стресса.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Заключение</p>
   </title>
   <p>Эта книга посвящена синим джинсам как искусству обыденного, но одновременно она является примером современных исследований материальной культуры (Miller 2010). Важнейшая установка таких исследований состоит в том, что они прямо сопоставляют интенсивность этнографического опыта и абстракции теоретических дискуссий. Именно поэтому первые главы монографии в значительной степени носят описательный характер: они показывают, как люди соотносят деним со своей личной историей, социальными отношениями, миром шопинга и брендов. Последующие главы более аналитичны: здесь мы пытаемся прояснить, что поставлено на карту, когда употребляются такие понятия, как «комфорт», и стараемся выявить значимость денима в таких областях, как миграция и постсемиотичность, что едва ли было очевидным ранее. Наконец, книга напрямую вступает в диалог с антропологическими и социологическими теориями, показывая, как полученные результаты бросают им вызов сквозь призму обыденного.</p>
   <p>Мы проделали длинный путь: начали с исследования трех улиц в одном районе Лондона, а завершили радикальным пересмотром привычных способов теоретизации современного общества. Поэтому пришлось неизбежно игнорировать или только бегло касаться множества вопросов контекста и лишь наметить обобщения. В книге почти ничего не говорится об истории джинсов, их производстве или маркетинге, поскольку данные вопросы лучше освещают специалисты в этих областях. Вот почему мы создали Global Denim Project (<emphasis>www.ucl.ac.uk/global-denim-project</emphasis>). Global Denim Project – необычный проект, работающий по своего рода модели open source: ученые участвуют в нем просто из исследовательского интереса. Джинсы обладают исключительно богатой историей, гораздо более сложной, чем ее популярное изложение (см. особенно: Comstock 2011). Антропологи регулярно работают в тех регионах мира, куда перенесена значительная часть их производства, например на Филиппинах. Наши коллеги в рамках проекта пытались показать тяжелые условия жизни тех, кто пытается продавать джинсы на рынках в Бразилии (Pinheiro 2011) или работает в экспортно-производственных зонах в Египте (Chakravarti 2011). В других работах мы писали об иронии ситуации: стремясь искусственно «придать жизнь» синим джинсам – создать эффект прожитости и носки, – мексиканские производители используют химикаты, из‑за которых рабочие могут заболевать (например, Miller 2009a; обсуждение за пределами проекта см.: Snyder 2008). Мы также хотели бы реализовать и другие проекты, посвященные росту интереса к этичному дениму (экологичному и социально ответственному производству) и вопросам размера и посадки.</p>
   <p>Однако содержание предлагаемой вниманию читателя книги определялось не нашими собственными интересами. Мы старались подавлять их, предпочитая слушать и учиться у собеседников. Они проявили мало интереса к информации, кем были изготовлены их джинсы и откуда поступили в продажу. Если бы эти темы имели для них большее значение, мы обсуждали бы их подробнее. Даже главный теоретический замысел, с которым мы изначально подходили к теме – обсуждение тревожности, здесь едва присутствует. Вместо этого книга представляет собой отражение всего, что казалось важным информантам. Поскольку монография посвящена изучению материальной культуры, мы опирались не только на их слова: исследовательский фокус в равной степени сформировался из наблюдений над их действиями и одеждой. Так, отдельная глава посвящена значению термина «комфорт», потому что это было самое частое слово, которое интервьюируемые использовали для легитимации ношения джинсов; отдельная глава посвящена миграции, поскольку очень многие из информантов оказались приезжими, и мы могли уловить значимость джинсов в их жизни, на которую они сами, возможно, не обратили бы внимания.</p>
   <p>Синие джинсы могут быть повсюду, но причины, по которым люди их носят, совсем не одинаковы. В более широком контексте Global Denim Project пределы обобщения результатов данного кейса вполне очевидны. Информанты сами отмечали, что значение джинсов для них резко меняется по возвращении в страны происхождения. Практически повсюду в мире, за пределами этого района, джинсы остаются глубоко семиотичными и имеют специфические локальные значения. Как уже не раз отмечалось, не случайно акцент на обыденном возникает в исследовании Лондона: этот город, или «нигде в частности» (см. главу 6), оказывается авангардом обыденности как отказа от других форм идентичности. Поэтому в выводах мы сохраняем осторожность, не предполагая, что обыденное будет столь же важно в любых других регионах или что лондонская версия обыденного обязательно является авангардной и со временем станет общей. Так же неизвестно, какие еще аспекты материальной культуры, будь они связаны с одеждой или с другими сферами жизни, могли бы демонстрировать те же принципы. Поэтому в книге мы ограничили обобщения философскими абстракциями, не выдвигая прямых утверждений относительно других объектов или мест. Вместе с тем миллионов людей, носящих джинсы в Лондоне, вполне достаточно, чтобы показать: тезисы книги охватывают поразительно разнообразные группы. На наш взгляд, это полностью оправдывает обсуждение в последних двух главах вызовов, которые сделанные выводы представляют для современной социально-научной теории. Мы с интересом ждем сравнительных исследований и надеемся, что они создадут научный фундамент для дальнейших обсуждений подобного рода обобщений. Например, один коллега недавно предположил, что идеи, выдвинутые в монографии, могут оказаться плодотворными для анализа повсеместного распространения сочетания риса и фасоли в Латинской Америке и Карибском регионе (Ричард Уилк, личное сообщение).</p>
   <p>Книга также задумана как вклад в корпус современных исследований материальной культуры. Их конечная цель – заново выстроить общее понимание человечества через обращение к материальной конкретности повседневной жизни. Исследования материальной культуры выходят за рамки интервью и интерпретаций сказанного людьми, включая в себя терпеливое наблюдение за их регулярными действиями и практиками. Внимание к деталям становится способом глубоко погрузиться в переживаемый смысл денима, ведь он находится близко к телу и отвечает на базовые тревоги людей о том, как им предстать миру. Но от этнографических наблюдений мы поднимаемся к анализу комфорта и исследованию постсемиотического, а затем – к теориям ежедневных практик и обыденного. Мы видим, как процесс натурализации может помочь объяснить, почему синие джинсы ускользают от сознания людей, которые их носят, и почему ученые в исследованиях столь редко обращаются к этому предмету одежды.</p>
   <p>Достоинство предложенного подхода раскрывается лишь при совмещении обеих линий обсуждения под одной обложкой. Просто описания ношения джинсов локальны и малоинтересны. Локальным и малозначимым может оказаться и само по себе обсуждение «нишевой» социальной теории. Нас же увлекает вызов, который мы получаем, когда заземляем эти теоретические вопросы в чем-то столь будничном, как деним, и утверждаем, что выводы о синих джинсах позволяют поколебать опору антропологической теории на нормативное. Таким образом, эта книга – также и о лестнице умозаключений (ladder of inference), и о том, как исследования материальной культуры позволяют нам подниматься и спускаться по ней, двигаясь между более абстрактными и более конкретными уровнями анализа культурной жизни.</p>
   <p>Начало знакомства с синими джинсами стало квинтэссенцией ослепляюще очевидного: эта одежда – нечто настолько повсеместное и само собой разумеющееся, что его трудно вообще разглядеть. Несмотря на множество исследований, ученые все еще не замечают, не говоря уж об анализе, некоторые из наиболее базовых практик повседневной жизни. Примечательно, что в огромной академической литературе, посвященной одежде и моде, деним или синие джинсы практически не упоминаются. Полагаем, что большая часть написанного в этой книге о дениме вправе претендовать на оригинальность, а не быть очередным повторением того, что и так всем известно.</p>
   <p>Надеемся, что это помогает оправдать еще один принцип исследований материальной культуры: как правило, мы не формулируем заранее гипотезы и теории, а позволяем значимым чертам исследования выявляться из самого хода полевой работы. Важно принять, что ключевые результаты исследования могут оказаться неожиданными. Это прямо противоречит современной культуре грантов, когда нередко требуют очертить вероятные выводы еще до начала исследования. Напротив, наши критерии выбора исследовательской темы двояки: во-первых, мы беремся за нее именно потому, что не имеем ясного объяснения, и, во-вторых, изучаем практику потому, что ее масштаб и распространенность уже служат свидетельством ее вероятной значимости. Цель исследований материальной культуры – показать, как будничные, на первый взгляд незначительные действия составляют саму структуру и ткань жизни людей, причем тем более эффективно, чем в меньшей степени они склонны приписывать этим действиям какое бы то ни было значение (Bourdieu 1972; Miller 2010).</p>
   <p>Разумеется, ирония в том, что если книге удастся сделать то, к чему она стремится, может как раз нарушиться хрупкий баланс, в котором ношение джинсов обеспечивает состояние безмятежности вне самосознания и саморассматривания – одно из удовольствий носить этот предмет одежды. Если монография сделала нас всех чуть более осознанными в отношении подобных действий и, следовательно, чуть менее непринужденными, приносим свои извинения. В конечном счете возникает радикальный разрыв между тезисами о синих джинсах и питаемым Просвещением и немецкой философией стремлением академического мира усилить роль разума и рефлексии в жизни, чтобы более эффективно принимать моральные решения. Синие джинсы воплощают нечто поразительно иное. Они показывают, что люди находят траекторию, имеющую моральную значимость, включая сдвиг в сторону эгалитаризма, которая формируется в конечном счете как результат совокупной практики, а не осознанного решения или рассуждения. Обнаруживается очевидная тенденция: материальная культура – синие джинсы – способна достигать определенных целей, оставаясь, так сказать, ниже порога сознания. Гегелю это не понравилось бы. Но так, по-видимому, и останется: непримиримое различие между опытом ношения синих джинсов и опытом письма или чтения о них.</p>
  </section>
  <section>
   <title>
    <p>Библиография</p>
   </title>
   <p>Барт 2003 – Барт Р. Система Моды. Статьи по семиотике культуры / Пер. с фр., вступ. ст. и сост. С. Н. Зенкина. М.: Издательство им. Сабашниковых, 2003.</p>
   <p>Батлер 2022 – Батлер Дж. Гендерное беспокойство. Феминизм и подрыв идентичности. М.: V–A–C Press, 2022.</p>
   <p>Бергер 2012 – Бергер Дж. Искусство видеть / Пер. с англ. Е. Шраги. СПб.: Клаудберри, 2012.</p>
   <p>Бурдьё 2004 – Бурдьё П. Различение: социальная критика суждения / Пер. с фр. О. И. Кирчик // Западная экономическая социология: хрестоматия современной классики / Сост. и науч. ред. В. В. Радаева; пер. М. С. Добряковой и др. М.: Российская политическая энциклопедия (РОССПЭН), 2004.</p>
   <p>Веблен 1984 – Веблен Т. Теория праздного класса. М.: Прогресс, 1984.</p>
   <p>Гидденс 2005 – Гидденс Э. Устроение общества: Очерк теории структурации. М.: Академический проект, 2005.</p>
   <p>Гофман 2004 – Гофман И. Анализ фреймов: эссе об организации повседневного опыта / Под ред. Г. С. Батыгина и Л. А. Козловой; вступ. статья Г. С. Батыгина. М.: Ин-т социологии РАН, 2004.</p>
   <p>де Серто 2013 – де Серто М. Изобретение повседневности. 1. Искусство делать / Пер. с фр. Д. Калугина, Н. Мовниной. СПб.: Издательство Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2013.</p>
   <p>Дюркгейм 2018 – Дюркгейм Э. Элементарные формы религиозной жизни: тотемическая система в Австралии / Пер. с фр. А. Апполонова и Т. Котельниковой; под науч. ред. А. Апполонова. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2018.</p>
   <p>Зиммель 1996 – Зиммель Г. Мода // Зиммель Г. Избранное. Т. 2. Созерцание жизни. М.: Юрист, 1996. С. 266–292.</p>
   <p>Кант 1964 – Кант И. Критика чистого разума // Кант И. Собрание сочинение: в 6 т. Т. 3. М.: Мысль, 1964.</p>
   <p>Кант 1966 – Кант И. Антропология с прагматической точки зрения // Кант И. Соч.: в 6 т. М., 1966. Т. 6. С. 350–588.</p>
   <p>Малви 2000 – Малви Л. Визуальное удовольствие и нарративный кинематограф // Антология гендерной теории. Мн.: Пропилеи, 2000. С. 281–296.</p>
   <p>Оже 2017 – Оже М. Не-места. Введение в антропологию гипермодерна. М.: Новое литературное обозрение, 2017.</p>
   <p>Сартр 2004 – Сартр Ж.‑П. Бытие и ничто / Пер. В. И. Колядко. М.: Терра – Книжный Клуб, 2004.</p>
   <p>Уилсон 2012 – Уилсон Э. Облаченные в мечты: мода и современность. М.: Новое литературное обозрение, 2012.</p>
   <p>Фокс 2009 – Фокс К. Наблюдая за англичанами. Скрытые правила поведения. М.: Рипол классик, 2009.</p>
   <p>Хебдидж 2009 – Хебдидж Д. Субкультура: значение стиля // Теория моды: одежда, тело, культура. 2009. № 10. С. 131–175.</p>
   <empty-line/>
   <p>Allan &amp; Jones 2003 – Allan G., Jones G. Social Relations and the Life Course. Basingstoke: Palgrave Macmillan, 2003.</p>
   <p>Balfour-Paul 1998 – Balfour-Paul J. Indigo. London: British Museum Press, 1998.</p>
   <p>Bell &amp; Hollows 2005 – Bell D., Hollows J., eds. Ordinary Lifestyles: Popular Media, Consumption and Taste. Maidenhead: Open University Press, 2005.</p>
   <p>Bourdieu 1972 – Bourdieu P. Esquisse d’une théorie de la pratique, précédé de trois études d’ethnologie kabyle. Geneva: Droz, 1972.</p>
   <p>Bourdieu 1977 – Bourdieu P. Outline of a Theory of Practice / Transl. R. Nice. Cambridge: Cambridge University Press, 1977.</p>
   <p>Brown 1996 – Brown M. F. On Resisting Resistance // American Anthropologist. 1996. № 98 (4). P. 729–749.</p>
   <p>Burikova &amp; Miller 2010 – Burikova Z., Miller D. Au Pair. London: Polity, 2010.</p>
   <p>Chakravarti 2011 – Chakravarti L. Material Worlds: Denim on the Globalized Shop Floor // Textile: The Journal of Cloth and Culture. 2011. № 9 (1). P. 62–75. (Special issue «Unravelling Denim», ed. by S. Woodward, D. Miller.)</p>
   <p>Chowdhary 2002 – Chowdhary U. Does Price Reflect Emotional, Structural or Performance Quality? // International Journal of Consumer Studies. 2002. № 26 (2). P. 128–133.</p>
   <p>Clarke 2000 – Clarke A. «Mother Swapping»: The Trafficking of Nearly New Children’s Wear // Commercial Cultures / Ed. by P. Jackson, M. Lowe, D. Miller, F. Mort. Oxford: Berg, 2000.</p>
   <p>Clarke &amp; Miller 2002 – Clarke A., Miller D. Fashion and Anxiety // Fashion Theory: The Journal of Dress, Body &amp; Culture. 2002. Vol. 6.2. P. 191–213.</p>
   <p>Comstock 2011 – Comstock S. C. The Making of an American Icon: The Transformation of Blue Jeans During the Great Depression // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 23–50.</p>
   <p>Connell 2005 – Connell R. Masculinities. Cambridge: Polity, 2005.</p>
   <p>Corrigan 1995 – Corrigan P. Gender and the Gift: The Case of the Family Clothing Economy // The Politics of Domestic Consumption / Ed. by S. Jackson, S. Moores. London: Prentice Hall, 1995.</p>
   <p>Corsten 1999 – Corsten M. The Time of Generation // Time and Society. 1999. № 8. P. 249–272.</p>
   <p>De Grazia &amp; Furlough 1996 – De Grazia V., Furlough E., eds. The Sex of Things: Gender and Consumption in Historical Perspective. Berkeley: University of California Press, 1996.</p>
   <p>Douglas 1978 – Douglas M. Implicit Meanings: Essays in Anthropology. London: Routledge, 1978.</p>
   <p>Edwards 2005 – Edwards T. Cultures of Masculinity. London: Routledge, 2005.</p>
   <p>Ege 2011 – Ege M. Picaldi Jeans and the Figuration of Working-Class Male Youth Identities in Berlin: An Ethnographic Account // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 159–180.</p>
   <p>Eriksen 2001 – Eriksen T. H. Small Places, Large Issues: An Introduction to Social and Cultural Anthropology. London: Pluto, 2001.</p>
   <p>Fletcher 2008 – Fletcher K. Sustainable Fashion and Textiles. London: Earthscan, 2008.</p>
   <p>Fournier 1998 – Fournier S. Consumers and Their Brands: Developing Relationships Theory in Consumer Research // Journal of Consumer Research. 1998. № 24. P. 343–373.</p>
   <p>Frierson 2003 – Frierson P. R. Freedom and Anthropology in Kant’s Moral Philosophy. Cambridge: Cambridge University Press, 2003.</p>
   <p>Geertz 2000 – Geertz C. Available Light: Anthropological Reflections on Philosophical Topics. Princeton: Princeton University Press, 2000.</p>
   <p>Gilleard &amp; Higgs 2005 – Gilleard C., Higgs P. Contexts of Ageing: Class, Cohort and Community. Cambridge: Polity, 2005.</p>
   <p>Gilroy 1987 – Gilroy P. There Ain’t No Black in the Union Jack: The Cultural Politics of Race and Nation. London: Hutchinson, 1987.</p>
   <p>Gilroy 2004 – Gilroy P. After Empire: Multiculture or Postcolonial Melancholia. London: Routledge, 2004.</p>
   <p>Global Lifestyle Monitor 2008 – Global Lifestyle Monitor Survey on Denim. Cotton Council International, Cotton Incorporated, Synovate, 2008. <emphasis>www.cottoninc.com/supplychaininsights/europeanviewsonfiberanddenim/europeanviewsonfiberanddenim.pdf</emphasis> (по состоянию на 20.10.2025).</p>
   <p>Goffman 1990 – Goffman E. Stigma: Notes on the Management of Spoiled Identity. Harmondsworth: Penguin, 1990.</p>
   <p>Gombrich 1979 – Gombrich E. The Sense of Order. London: Phaidon, 1979.</p>
   <p>Gronow &amp; Warde 2001 – Gronow J., Warde A., eds. Ordinary Consumption. London: Routledge, 2001.</p>
   <p>Gullestad 1996 – Gullestad M. Everyday Life Philosophers: Modernity, Morality and Autobiography in Norway. Oslo: Scandinavian University Press, 1996.</p>
   <p>Hang 2006 – Hang K. The Denim Bible: Jeans Encyclopaedia II. Milan: Sportswear International, 2006.</p>
   <p>Haywood &amp; Mac an Ghaill 2003 – Haywood C., Mac an Ghaill M. Men and Masculinities: Theory, Research, and Social Practice. Buckingham: Open University Press, 2003.</p>
   <p>Hockey 2002 – Hockey J. Interviews as Ethnography? Disembodied Social Interaction in Britain // British Subjects / Ed. by N. Rapport. Oxford: Berg, 2002. P. 209–222.</p>
   <p>Hogbin 1970 – Hogbin I. The Island of Menstruating Men: Religion in Wogeo, New Guinea. Scranton, PA: Chandler, 1970.</p>
   <p>Hoggart 1969 – Hoggart R. The Uses of Literacy. Harmondsworth: Penguin, 1969.</p>
   <p>Holland &amp; Adkins 1996 – Holland J., Adkins L., eds. Sex, Sensibility and the Gendered Body. Basingstoke: Palgrave Macmillan, 1996.</p>
   <p>Hollows 2000 – Hollows J. Feminism, Femininity and Popular Culture. Manchester: Manchester University Press, 2000.</p>
   <p>Honneth 1995 – Honneth A. The Struggle for Recognition: The Moral Grammar of Social Conflicts / Transl. J. Anderson. Cambridge: Polity, 1995.</p>
   <p>Hoskins 1998 – Hoskins J. Biographical Objects: How Things Tell the Stories of People’s Lives. London: Routledge, 1998.</p>
   <p>Johnston et al. 2002 – Johnston R., Forrest J., Poulsen M. Are There Ethnic Enclaves/Ghettos in English Cities? // Urban Studies. 2002. № 39. P. 591–618.</p>
   <p>Keane 2005 – Keane W. Signs Are Not the Garb of Meaning: On the Social Analysis of Material Things // Materiality / Ed. by D. Miller. Durham: Duke University Press, 2005. P. 182–205.</p>
   <p>Keet 2011 – Keet P. Making New Vintage Jeans in Japan: Relocating Authenticity // Textile: The Journal of Cloth and Culture. 2011. № 9 (1). P. 44–61. (Special issue «Unravelling Denim», ed. by S. Woodward, D. Miller.)</p>
   <p>Koda &amp; Bolton 2005 – Koda H., Bolton A. Chanel. New York: Metropolitan Museum of Art, 2005.</p>
   <p>Lawler 2002 – Lawler S. Narrative in Social Research // Qualitative Research in Action / Ed. by T. May. London: Sage, 2002. P. 242–258.</p>
   <p>Lefebvre 2004 – Lefebvre H. Rhythmanalysis: Space, Time and Everyday Life. New York: Continuum, 2004.</p>
   <p>Lefebvre 1991 – Lefebvre H. Critique of Everyday Life. London: Verso, 1991.</p>
   <p>Lewis 2007 – Lewis G. Racialising Culture Is Ordinary // Cultural Studies. 2007. № 21 (6). P. 111–129.</p>
   <p>Löfgren 1994 – Löfgren O. Consuming Interests // Consumption and Identity / Ed. by J. Friedman. Chur: Harwood Academic, 1994.</p>
   <p>Lury 1996 – Lury C. Consumer Culture. Cambridge: Polity, 1996.</p>
   <p>Malaby 2009 – Malaby T. M. Making Virtual Worlds: Linden Lab and Second Life. Ithaca, NY: Cornell University Press, 2009.</p>
   <p>Mann 1996 – Mann C. Girl’s Own Story: The Search for a Sexual Identity in Times of Family Change // Sex, Sensibility and the Gendered Body / Ed. by J. Holland, L. Adkins. Basingstoke: Palgrave Macmillan, 1996.</p>
   <p>McCracken 1989 – McCracken G. «Homeyness»: A Cultural Account of One Constellation of Consumer Goods and Meanings // Interpretive Consumer Research / Ed. by E. Hirschman. Provo, UT: Association for Consumer Research, 1989.</p>
   <p>McDonald 2011 – McDonald T. «Cowboy Cloth» and Kinship: The Closeness of Denim Consumptions in a South-west Chinese City // Textile: The Journal of Cloth and Culture. 2011. № 9 (1). P. 76–89. (Special issue «Unravelling Denim», ed. by S. Woodward, D. Miller.)</p>
   <p>Mead 1913 – Mead G. H. The Social Self // Journal of Philosophy, Psychology, and Scientific Methods. 1913. № 10. P. 374–380.</p>
   <p>Merry 2001 – Merry S. E. Changing Rights, Changing Culture // Culture and Rights: Anthropological Perspectives / Ed. by J. K. Cowan, M.‑B. Dembour, R. A. Wilson. Cambridge: Cambridge University Press, 2001. P. 31–55.</p>
   <p>Miller 1987 – Miller D. Material Culture and Mass Consumption. Oxford: Blackwell, 1987.</p>
   <p>Miller 1997 – Miller D. How Infants Grow Mothers in North London // Theory, Culture and Society. 1997. № 14 (4). P. 67–88.</p>
   <p>Miller 1998 – Miller D. A Theory of Shopping. Cambridge: Polity Press, 1998.</p>
   <p>Miller 2005 – Miller D., ed. Materiality. Durham, NC: Duke University Press, 2005.</p>
   <p>Miller 2008 – Miller D. The Comfort of Things. Cambridge: Polity Press, 2008.</p>
   <p>Miller 2009a – Miller D. Buying Time // Time, Consumption and Everyday Life / Ed. by E. Shove, F. Trentmann, R. Wilk. Oxford: Berg, 2009. P. 157–170.</p>
   <p>Miller 2009b – Miller D., ed. Anthropology and the Individual. Oxford: Berg, 2009.</p>
   <p>Miller 2010 – Miller D. Stuff. Cambridge: Polity, 2010.</p>
   <p>Miller 2011 – Miller D. The Limits of Jeans in Kannur // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 23–50.</p>
   <p>Miller &amp; Woodward 2007 – Miller D., Woodward S. A Manifesto for the Study of Denim // Social Anthropology. 2007. № 15 (3). P. 335–351.</p>
   <p>Miller &amp; Woodward 2011 – Miller D., Woodward S., eds. Global Denim. Oxford: Berg, 2011.</p>
   <p>Mintel Market Research 2007 – Mintel Market Research. Jeans – April 2007. London: Mintel International Group, 2007.</p>
   <p>Mizrahi 2011 – Mizrahi M. «Brazilian Jeans»: Materiality, Body and Seduction at Rio de Janeiro’s Funk Ball // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 103–126.</p>
   <p>Mort 1996 – Mort F. Cultures of Consumption. London: Routledge, 1996.</p>
   <p>Olesen 2011 – Olesen B. How Blue Jeans Went Green: The Materiality of an American Icon // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 69–86.</p>
   <p>Olwig 1993 – Olwig K. F. Global Culture, Island Identity: Continuity and Change in the Afro-Caribbean Community of Nevis. Chur: Harwood, 1993.</p>
   <p>Ortner 1984 – Ortner S. B. Theory in Anthropology Since the Sixties // Comparative Studies in Society and History. 1984. № 26 (1). P. 126–166.</p>
   <p>Parekh 2000 – Parekh B. C. Rethinking Multiculturalism: Cultural Diversity and Political Theory. London: Palgrave Macmillan, 2000.</p>
   <p>Peach 1996 – Peach C. Does Britain Have Ghettos? // Transactions of the Institute of British Geographers (n. s.). 1996. № 21 (1). P. 216–235.</p>
   <p>Pinheiro 2011 – Pinheiro R. The Jeans That Don’t Fit: Marketing Cheap Jeans in Brazil // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 181–196.</p>
   <p>Pink 2009 – Pink S. Doing Sensory Ethnography. London: Sage, 2009.</p>
   <p>Rabinow 1999 – Rabinow P. French DNA: Trouble in Purgatory. Chicago: University of Chicago Press, 1999.</p>
   <p>Reinach 2005 – Reinach S. China and Italy: Fast Fashion Versus Prêt-à-Porter: Towards a New Culture of Fashion // Fashion Theory: The Journal of Dress, Body &amp; Culture. 2005. Vol. 9.1. P. 43–56.</p>
   <p>Ricoeur 1987 – Ricoeur P. Time and Narrative III. Chicago: University of Chicago Press, 1987.</p>
   <p>Riello &amp; Parthasarathi 2009 – Riello G., Parthasarathi P., eds. The Spinning World: A Global History of Cotton Textiles, 1200–1850. Pasold Studies in Textile History. Oxford: Oxford University Press, 2009.</p>
   <p>Rouse 2007a – Rouse J. Practice Theory // Philosophy of Anthropology and Sociology / Ed. by S. P. Turner, M. W. Risjord. Amsterdam: Elsevier, 2007. P. 639–681.</p>
   <p>Rouse 2007b – Rouse J. Social Practices and Normativity // Philosophy of the Social Sciences. 2007. № 37 (1). P. 1–11.</p>
   <p>Sahlins 1976 – Sahlins M. Culture and Practical Reason. Chicago: University of Chicago Press, 1976.</p>
   <p>Sandywell 2004 – Sandywell B. The Myth of Everyday Life: Toward a Heterology of the Ordinary // Cultural Studies. 2004. № 18 (2–3). P. 160–180.</p>
   <p>Sassatelli 2011 – Sassatelli R. Indigo Bodies: Fashion, Mirror Work and Sexual Identity in Milan // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 127–144.</p>
   <p>Savage et al. 2001a – Savage M., Bagnall G., Longhurst B. Ordinary Consumption and Personal Identity // Ordinary Consumption / Ed. by J. Gronow, A. Warde. London: Routledge, 2001.</p>
   <p>Savage et al. 2001b – Savage M., Bagnall G., Longhurst B. Ordinary, Ambivalent and Defensive: Class Identities in the Northwest of England // Sociology. 2001. № 35. P. 875.</p>
   <p>Scheper-Hughes 1995 – Scheper-Hughes N. The Primacy of the Ethical: Propositions for a Militant Anthropology // Current Anthropology. 1995. № 36 (3). P. 409–420.</p>
   <p>Schrempp 1989 – Schrempp G. Aristotle’s Other Self // Romantic Motives: Essays on Anthropological Sensibility / Ed. by G. W. Stocking Jr. Madison: University of Wisconsin Press, 1989. P. 10–43.</p>
   <p>Shove 2003 – Shove E. Comfort, Cleanliness and Convenience. Oxford: Berg, 2003.</p>
   <p>Shove &amp; Southerton 2000 – Shove E., Southerton D. Defrosting the Freezer: From Novelty to Convenience: A Story of Normalization // Journal of Material Culture. 2000. № 5 (2). P. 301–319.</p>
   <p>Shove et al. 2009 – Shove E., Trentmann F., Wilk R., eds. Time, Consumption and Everyday Life. Oxford: Berg, 2009.</p>
   <p>Simpson 2007 – Simpson L. Ghettos of the Mind: The Empirical Behaviour of Indices of Segregation and Diversity // Journal of the Royal Statistical Society. Series A. 2007. № 170. P. 405–424.</p>
   <p>Slater 2009 – Slater D. The Ethics of Routine: Consciousness, Tedium and Value // Time, Consumption and Everyday Life / Ed. by E. Shove, F. Trentmann, R. Wilk. Oxford: Berg, 2009.</p>
   <p>Snyder 2008 – Snyder R. L. Fugitive Denim. New York: Norton, 2008.</p>
   <p>South Carolina Cotton Museum 2007 – South Carolina Cotton Museum. The History of Cotton. Virginia Beach, VA: Donning, 2007.</p>
   <p>Sullivan 2006 – Sullivan J. Jeans: A Cultural History of an American Icon. New York: Gotham, 2006.</p>
   <p>Synovate 2008 – Synovate. Fact Global Denim Survey. 2008. <emphasis>www.synovate.com</emphasis> (по состоянию на 14.06.2010).</p>
   <p>Tarhan &amp; Sarsiisik 2009 – Tarhan M., Sarsiisik M. Comparison Among Performance Characteristics of Various Denim Fading Processes // Textile Research Journal. 2009. № 79 (4). P. 301–309.</p>
   <p>Tarlo 2010 – Tarlo E. Visibly Muslim. Oxford: Berg, 2010.</p>
   <p>Taussig 2008 – Taussig M. Redeeming Indigo // Theory, Culture and Society. 2008. № 25 (3). P. 1–15.</p>
   <p>Taylor 2002 – Taylor C. Multiculturalism and the Politics of Recognition: An Essay. Princeton: Princeton University Press, 2002.</p>
   <p>Trentmann 2009 – Trentmann F. Disruption Is Normal: Blackouts, Breakdowns and the Elasticity of Everyday Life // Time, Consumption and Everyday Life / Ed. by E. Shove, F. Trentmann, R. Wilk. Oxford: Berg, 2009.</p>
   <p>Tungate 2005 – Tungate M. Fashion Brands: Branding Style from Armani to Zara. London: Kogan Page, 2005.</p>
   <p>Turner 2005 – Turner S. P. Normative All the Way Down // Studies in History and Philosophy of Science. Part A. 2005. № 36 (2). P. 419–429.</p>
   <p>Turner 2007 – Turner S. P. Explaining Normativity // Philosophy of the Social Sciences. 2007. № 37 (1). P. 57–73.</p>
   <p>Turner 2010 – Turner S. P. Explaining the Normative. Cambridge: Polity, 2010.</p>
   <p>Vinken 2005 – Vinken B. Fashion Zeitgeist. Oxford: Berg, 2005.</p>
   <p>Whitehead &amp; Barrett 2001 – Whitehead S., Barrett F. The Masculinities Reader. Cambridge: Polity, 2001.</p>
   <p>Wilk 1997 – Wilk R. A Critique of Desire: Distaste and Dislike in Consumer Behavior // Consumption, Markets and Culture. 1997. № 1 (2). P. 175–196.</p>
   <p>Wilk 2009 – Wilk R. The Edge of Agency: Routines, Habits and Volition // Time, Consumption and Everyday Life / Ed. by E. Shove, F. Trentmann, R. Wilk. Oxford: Berg, 2009. P. 143–154.</p>
   <p>Wilkinson-Weber 2011 – Wilkinson-Weber C. Diverting Denim: Screening Jeans in Bollywood // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011. P. 51–68.</p>
   <p>Williams 1958 – Williams R. Culture Is Ordinary // Williams R. Resources of Hope: Culture, Democracy, Socialism. London: Verso, 1958.</p>
   <p>Woodward 2005 – Woodward S. Looking Good: Feeling Right – Aesthetics of the Self // Clothing as Material Culture / Ed. by S. Küchler, D. Miller. Oxford: Berg, 2005. P. 21–40.</p>
   <p>Woodward 2007 – Woodward S. Why Women Wear What They Wear. Oxford: Berg, 2007.</p>
   <p>Woodward 2009 – Woodward S. The Myth of Street Style // Fashion Theory: The Journal of Dress, Body &amp; Culture. 2009. Vol. 13.1. P. 83–102.</p>
   <p>Woodward 2010 – Woodward S. Unarticulated Narratives of Denim Jeans: The Life Course and Generation // The Auto/Biography Yearbook / Ed. by A. Sparkes. Southampton: British Sociological Association, 2010.</p>
   <p>Woodward 2011 – Woodward S. Jeanealogies: Materiality and the (Im)permanence of Relationships and Intimacy // Global Denim / Ed. by D. Miller, S. Woodward. Oxford: Berg, 2011.</p>
   <p>Woodward &amp; Miller 2011 – Woodward S., Miller D., eds. Unravelling Denim. Special issue, Textile: The Journal of Cloth and Culture. 2011. № 9 (1).</p>
   <p>Young 2005 – Young I. M. On Female Body Experience: Throwing Like a Girl and Other Essays. Oxford: Oxford University Press, 2005.</p>
   <p>Zurn 2000 – Zurn C. Anthropology and Normativity: A Critique of Axel Honneth’s «Formal Conception of Ethical Life» // Philosophy and Social Criticism. 2000. № 26 (1). P. 115–124.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <section id="n1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>В книге термины синие «джинсы» (blue jeans) и «деним» (denim) в целом употребляются как синонимы, что соответствует речи информантов, хотя иногда мы будем говорить и о других предметах одежды из денима.</p>
  </section>
  <section id="n2">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>В исследовании улицы все информанты обозначили себя как гетеросексуалов, в отличие от целого ряда информантов исследования Миллера (Miller 2008).</p>
  </section>
  <section id="n3">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Чавы – разговорное обозначение низкодоходной, малообразованной британской субкультуры; ее представители нарочно носят одежду, считающуюся «вульгарной» более привилегированными слоями.</p>
  </section>
  <section id="n4">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Primark – очень недорогая и крайне успешная сеть магазинов одежды. Согласно исследованию, некоторые au pair (домашний помощник, который приезжает из другой страны и живет у принимающей семьи. – <emphasis>Прим. пер.</emphasis>) с очень скромными доходами воспринимали географию Лондона в основном как перемещение между различными филиалами Primark (Burikova &amp; Miller 2010).</p>
  </section>
  <section id="n5">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Стоунвош – метод обработки джинсов с помощью пемзы или специальных камней, который придает ткани выцветший, потертый вид, имитирующей следы длительного ношения (<emphasis>Прим. пер.</emphasis>).</p>
  </section>
  <section id="n6">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Мы с готовностью признаем, что для строгой семиотики термин «постсемиотический» некорректен: как справедливо напоминают специалисты (например, Уэбб Кин), по-настоящему постсемиотических вещей не бывает, а джинсы в нашем изложении все же означают обыденность. Но именно поэтому, пусть и технически неточное, понятие постсемиотичности проясняет, как джинсы ускользают от прочих значений и становятся обыденными.</p>
  </section>
  <section id="n7">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Именно поэтому в одной из предыдущих сносок мы и признавали, что «постсемиотический» – по сути терминологическое противоречие.</p>
  </section>
  <section id="n8">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Мела (от санскр. mela – «собрание», «встреча») – традиционный южноазиатский фестиваль. В Великобритании мелы проводятся как праздники южноазиатских диаспор, крупнейший из них – London Mela (<emphasis>Прим. пер.</emphasis>).</p>
  </section>
  <section id="n9">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Хотя в этой главе упоминаются некоторые работы Стивена Тернера, мы не вступаем в дискуссию с его гораздо более детальным и систематическим рассмотрением нормативности в книге «Объясняя нормативное» (Turner 2010). Дело в том, что эта работа представляет собой в высшей степени эрудированное исследование в области философии, целью которого является нормативность как позиция внутри академической философии. Мы, безусловно, симпатизируем тому, что книга поддерживает социальные науки, и, в частности, тому, что в заключительной главе автор провозглашает эмпатию средством выйти из так называемой цикличности философской нормативности. Однако мы не чувствуем себя достаточно квалифицированными для участия в философских дебатах на таком уровне. Нам удобнее работать с тем, что мы рассматриваем как в значительной степени разговорное и антропологическое использование термина «нормативное» – использование, которое, безусловно, лишено строгости исследования Тернера. Для всех, кто хочет углубиться в предпосылки и следствия нормативного, книга Тернера представляется крайне необходимой.</p>
  </section>
  <section id="n10">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Следующие несколько абзацев о теории практик и нормативности, вероятно, представляют собой наиболее неясный и усложненный раздел во всей монографии. Они важны для понимания современной антропологической теории, но, возможно, не столь существенны для понимания того, почему люди носят джинсы. Так что если вы чувствуете, что начинаете тонуть, просто проскользите по поверхности и присоединяйтесь к нам вновь на более знакомых землях, которые лежат впереди.</p>
  </section>
  <section id="n11">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Мы не рассматриваем более широкий контекст этой дискуссии, возникающий, когда Тернер возвращается к хау в рамках общей критики философского нормативизма (Turner 2010: 59–63).</p>
  </section>
  <section id="n12">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Заметим, что синие джинсы, похоже, действительно способствуют разрешению изначального конфликта между Кантом и антропологией. Этот конфликт возник из культурного релятивизма. Синие джинсы, будучи обыденными, не выражают культурный релятивизм. Обыденное здесь выступает в качестве подавления культуры как различия. Напротив, джинсы возвращают нас к исходной связи между индивидуальным и универсальным у Канта. Джинсы доминируют в современном мире отчасти потому, что они одновременно являются самой личной и самой глобальной одеждой, которую может носить человек, и в этом смысле помогают людям преодолевать растущий разрыв между личным и глобальным. Именно благодаря этой способности джинсов мы можем и писать данную монографию, и редактировать книгу о глобальном дениме (Miller &amp; Woodward 2011), этнографически рассматривающую чрезвычайное разнообразие денима в самых разных культурных контекстах.</p>
   <p>Джинсы как обыденное, по-видимому, соответствуют по меньшей мере одному аспекту кантовского идеала, выходя за пределы напряжения, которое всегда существовало между антропологией и Кантом и даже внутри самой кантовской философии (Frierson 2003; Kant 2006). Однако их нельзя согласовать с кантовским идеалом категорического императива или с его отделением последнего от практического разума. Мы не утверждаем, что люди носят синие джинсы, потому что осознанно способствуют тем самым моральному императиву равенства и универсальности. Респонденты говорят лишь, что в джинсах им комфортно. То, чего Кант надеялся достичь с помощью морального сознания, здесь достигается во многом через неотрефлексированную материальную культуру. Именно через джинсы как материальный объект равенство объективируется в том смысле, какой Миллер заимствовал у Гегеля (Miller 1987). Это, очевидно, не тот акт просветленного самосознания, который и Кант, и Гегель, и большинство мыслителей Просвещения считали ключом к прогрессу разума как форме просвещения.</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="b00000177.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ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</binary>
 <binary id="b00000203.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/4QBORXhpZgAATU0AKgAAAAgABAMBAAUAAAABAAAAPlEQ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</binary>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEAlgCWAAD/4ReiRXhpZgAATU0AKgAAAAgADAEAAAMAAAABCOgAAAEB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</binary>
</FictionBook>
