Страница 14 из 15
Таблица 2. Ассамбляжи данных
Система/процесс выполняет задачу
Рецепция/Операция (пользователь/использование)
Интерфейс
Коды/алгоритмы (программное обеспечение, software)
Данные (базы данных)
Платформа кода (операционная система)
Материальная платформа (инфраструктура, hardware)
Контекст фреймирование системы/задачи
Системы мышления
Формы знания
Финансовые вопросы
Политические экономии
Правительственные и юридические вопросы
Организации и институции
Индивидуальные интересы и сообщества
Рынок
Как уже отмечалось, в настоящее время значительный объем данных о городах производится коммерческими компаниями, такими как операторы мобильной связи, частные транспортные компании и коммунальные службы. Для них данные являются ценным товаром, обеспечивающим конкурентные преимущества или дополнительный доход, если их продавать или отдавать в лизинг, и эти компании не связаны обязательствами бесплатно распространять данные, которые были генерированы в процессе операций с городскими менеджерами и публикой. Как отметил в 2014 году британский парламентарий и министр по развитию умных городов Дэн Байлс[134], приватизация сферы общественных услуг в Великобритании и в других странах означает также приватизацию связанных с этой сферой данных, если только не приняты специальные меры, гарантирующие, что эта информация будет предоставлена городу или опубликована в открытом доступе. Аналогичным образом доступ к данным, находящимся в ведении государственно-частного сектора, полугосударственных учреждений или государственных агентств, имеющих статус коммерческого фонда (таких как государственная метеорологическая служба или картографическое управление в Великобритании, которые покрывают существенную часть текущих расходов за счет продажи данных и услуг), может предоставляться лишь сотрудникам или иметь высокую цену. Следовательно, значимые массивы данных (например, подробные карты) могут иметь режим ограниченного доступа, а информация о транспортном сообщении (автобусах, железных дорогах, прокатах велосипедов, частных платных трассах), электроэнергии и водоснабжении может быть полностью закрытой. Даже внутри государственного сектора данные могут храниться в отдельных ведомствах и не передаваться в другие подразделения той же организации или иные учреждения. Поэтому, хотя мы, возможно, и переживаем сейчас информационную революцию, доступ к значительной части этой информации ограничен, и существует ряд требующих изучения проблем в отношении прав собственности на данные и контроля данных, в особенности в том, что касается закупок, передачи внешним подрядчикам или приватизации городского хозяйства. Более того, даже если бы все данные были открытыми и использовались сразу несколькими организациями, необходимо признать, что и в этом случае оставались бы стороны жизни города, данные о которых генерируются в незначительном объеме или отсутствуют полностью. Например, в ходе проверки массивов данных, проводившейся в Дублине с целью установить, может ли город претендовать на получение сертификата соответствия стандарту ISO37120 (стандарт ИСО для городских показателей), удалось получить данные лишь по 11 из 100 искомых показателей (преимущественно из‐за того, что эти данные были либо приватизированы, либо генерировались в недостаточном объеме).
Один из основных поводов для беспокойства, связанных с сетевыми инфраструктурами и повсеместной городской компьютеризацией, – это создание систем и сред, которые содержат ошибки, часто ломаются, уязвимы для вирусов, сбоев, повреждений и хакерских атак[135]. Как отмечает K. Мимз[136], любое сетевое устройство может быть взломано, а его данные похищены и использованы с преступными целями или испорчены; этими данными можно управлять на расстоянии, их можно перенаправлять, с их помощью можно шпионить за пользователями. СМИ едва ли не ежедневно сообщают о масштабных утечках данных в коммерческих компаниях и государственных учреждениях, о краже ценных персональных данных, а в отдельных случаях об успешных хакерских атаках, позволивших вывести из строя и контролировать всю городскую инфраструктуру, например систему управления дорожным движением[137]. Как отмечает Э. Таунсенд, идея «умного города» связывает и объединяет в сетевом взаимодействии две открытые, в высшей степени сложные и зависящие от множества случайностей системы – городá и компьютеры, а это значит, что сетевой урбанизм, основанный на данных, имеет врожденные проблемы. И по мере того как городские системы развиваются и становятся все более сложными, взаимосвязанными и взаимозависимыми, количество их потенциальных уязвимых мест умножается[138]. Создание надежных систем «больших данных» о городе, таким образом, должно стать важной текущей задачей, если удастся завоевать и сохранить доверие людей к их предполагаемым выгодам. Еще один существенный момент для поддержания доверия к сетевому урбанизму, основанному на данных, связан с тем, как и для каких целей используются данные.
Большие данные о городе в настоящее время используются для выполнения широкого круга задач, от нейтральных, таких как наблюдение за городским освещением с целью улучшения его качества и снижения расходов, до более политизированных, таких как поддержание правопорядка. Беспокойство вызывает тот факт, что чем больше данных генерируется о городе и его жителях, тем более размываются границы понятия «приватность». Неприкосновенность частной жизни считается основополагающим правом человека, ценным и гарантированным условием жизни в развитых странах. Однако по мере того как датчики, камеры, смартфоны и другие встроенные и портативные устройства производят все больше данных, защищать последние становится все труднее, ведь люди оставляют все больше цифровых следов (данных, которые они производят сами) и цифровых теней (информации, которую собирают о них другие). Такие архивы данных позволяют осуществлять дата-надзор (вид цифровой слежки при помощи сортировки и просеивания массивов данных с целями идентификации, мониторинга, отслеживания, регулирования, предсказания и рекомендаций)[139] и геонадзор (отслеживание местоположения и перемещения людей, транспортных средств, товаров и услуг, мониторинг пространственных взаимодействий)[140]. Принимая во внимание, что многие из этих систем работают постоянно и идентифицируют уникальные комбинации данных, дата-надзор и геонадзор приобретают характер непрерывных процессов, поставляющих подробную информацию. Так, операторы мобильных сетей всегда могут установить местонахождение телефона, если он не выключен[141]. Более того, поскольку нормы «минимизации данных» ослабляются, возникает и обеспокоенность тем, что данные могут кому-то передаваться, объединяться с другими данными и использоваться в целях, для которых они изначально не были предназначены.
В частности, за последние двадцать лет произошел стремительный рост численности информационных брокеров, которые записывают, сводят воедино и перекомпоновывают данные для сдачи в аренду (для разового применения или использования на условиях лицензии) или перепродажи, а также производят различные вторичные данные и информационную аналитику. Фокусируясь на различных рынках, эти брокеры стремятся объединить офлайн-, онлайн- и мобильные данные, чтобы получить всестороннюю информацию о людях и местах, создавая персональные и геодемографические профили[142]. Эти профили затем используются для прогнозирования поведения и вероятной платежеспособности или дохода людей, а также для осуществления социальной сортировки граждан на основании их кредитной истории, занятости, владения недвижимостью и т. д.[143] Беспокойство вызвано тем, что такие компании практикуют своеобразный информационный детерминизм, создавая персональные профили и оценивая индивидов не только на основании того, что они сделали, но и на основании прогнозов о том, что они могут сделать в будущем, – прогнозов, создаваемых с использованием далеких от совершенства, засекреченных алгоритмов, которые никем не контролируются и не корректируются[144]. Подобное предвосхищающее управление может иметь далеко идущие последствия. Например, некоторые полицейские участки в США уже используют предсказательную аналитику, чтобы заранее определить место совершения будущих преступлений и направить туда патрули, а также для выявления индивидов, которые с наибольшей вероятностью преступят закон, присваивая им статус «будущих преступников»[145]
134
См.: URL: https://www.youtube.com/watch?v=3E3RpGMKbhg.
135
Kitchin R., Dodge M. Code/Space: Software and everyday life; Townsend A. Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia.
136
Mims Ch. Coming soon: The cybercrime of things // The Atlantic. 2013. August 6. URL: http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/08/coming-soon-the-cybercrime-of-things/278409.
137
Paganini P. Israeli road control system hacked, causes traffic jam on Haifa highway // The Hacker News. 2013. October 28. URL: http://thehackernews.com/2013/10/israeli-road-control-system-hacked.html.
138
Townsend A. Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia.
139
Clarke R. Information technology and dataveillance // Communications of the ACM. 1988. Vol. 31. № 5. P. 498–512; Raley R. Dataveillance and countervailance // «Raw data» is an oxymoron / Ed. by L. Gitelman. Cambridge: MIT Press, 2013. P. 121–146.
140
Crampton J. Cartographic rationality and the politics of geosurveillance and security // Cartography and Geographic Information Science. 2003. Vol. 30. № 2. P. 135–148.
141
Dodge M., Kitchin R. Codes of life: Identification codes and the machine-readable world.
142
Goss J. «We know who you are and we know where you live»: The instrumental rationality of geodemographics systems // Economic Geography. 1995. Vol. 71. № 2. P. 171–198; Harris R., Sleight P., Webber R. Geodemographics, GIS and neighbourhood targeting. West Sussex, England; Hoboken, NJ: Wiley, 2005.
143
Graham S. Software-sorted geographies.
144
The privacy challenges of big data: A view from the lifeguard’s chair. Keynote address by FTC Chairwoman Edith Ramirez (as prepared for delivery). Technology Policy Institute. Aspen Forum. Aspen, Colorado. August 19, 2013 // Federal Trade Commission. URL: http//ftc.gov/speeches/ramirez/130819bigdataaspen.pdf.
145
Stroud M. The minority report: Chicago’s new police computer predicts crimes, but is it racist? // The Verge. 2014. February 19. URL: http://www.theverge.com/2014/2/19/5419854/the-minority-report-this-computer-predicts-crime-but-is-it-racist.