Minimalnie funkcjonalny obiekt graniczny (MVBO): heurystyka progu stabilności translacji w heterogenicznych sieciach współpracy

Abstract

The article proposes the Minimum Viable Boundary Object (MVBO) as a heuristic for the threshold of translational stability in heterogeneous collaboration networks. It starts from the premise that failure constitutes a normal operating condition of contemporary organisations functioning under neoliberal calculability. The theoretical contribution positions MVBO within the frameworks of Science and Technology Studies (STS) and Actor-Network Theory (ANT), drawing on the concepts of boundary objects, boundary-negotiating artefacts, and knowledge management across epistemic boundaries. The heuristic enables early identification of micro-mechanisms of translational failure, reframing failure as an analytically productive moment of network work. The proposed concept is derived from findings of the author’s study on the social dimension of the TCRact project’s failure. The article concludes by outlining implications for research in STS and ANT and for design and implementation practices in complex organisational settings.

Artykuł proponuje koncepcję minimalnie funkcjonalnego obiektu granicznego (MVBO) jako heurystyki progu stabilności translacji w heterogenicznych sieciach współpracy. Punktem wyjścia jest ujęcie porażki jako normalnego trybu działania współczesnych organizacji, funkcjonujących w warunkach neoliberalnej kalkulowalności. Wkład teoretyczny polega na usytuowaniu MVBO w horyzoncie studiów nad nauką i technologią (STS) oraz w ramach teorii aktora-sieci (ANT), z wykorzystaniem koncepcji obiektów granicznych, artefaktów negocjujących granice i zarządzania wiedzą na granicach epistemicznych. Proponowana heurystyka umożliwia wczesne rozpoznawanie mikromechanizmów porażki translacyjnej, traktowanej jako poznawczo produktywny moment pracy sieci. Koncepcja ta została wyprowadzona z autorskiego badania dotyczącego społecznego wymiaru porażki projektu TCRact. Artykuł wskazuje implikacje dla badań w STS i ANT oraz dla praktyk projektowania i wdrażania złożonych rozwiązań.