Сети города. Люди. Технологии. Власти

В то же время сейчас начинается новая эпоха, когда урбанизм, учитывающий данные, все больше дополняется и замещается сетевым урбанизмом, основанным на данных. Иными словами, мы вступаем в эру, когда города становятся все более инструментализированными и сетевыми, а их системы – взаимосвязанными и интегрированными в единое целое; огромные массивы больших данных используются для того, чтобы управлять городом и контролировать городскую жизнь. Компьютеризация уже привычно встраивается в инфраструктуру и ткань городов, которые, с одной стороны, производят сбивающие с толку объемы как факультативных, так и имеющих прямое практическое значение данных, а с другой стороны, должны действовать на основании этих данных в режиме реального времени. Более того, данные, которые раньше применялись только в одной области, теперь все чаще используются разными системами, создавая таким образом более целостную и интегральную картину работы городских служб и инфраструктур. Теперь города можно изучать и контролировать новыми динамичными способами, опирающимися на данные. Это позволяет утверждать, что сетевой урбанизм, основанный на данных, является ключевым способом производства феноменов, которые в разных контекстах получили общее название «умный город» (smart city).

В этой статье я предлагаю критический обзор сетевого урбанизма, сфокусировавшись в первую очередь на взаимодействиях между данными и городом, а не на инфраструктуре сетей, компьютеризации или вопросах городской жизни. Вначале мы установим, каким образом города можно превратить в «большие данные», как эти данные используются для управления и контроля, и как сетевой урбанизм, основанный на данных, способствует возникновению умных городов. Затем мы подвергнем критическому анализу ряд связанных с сетевым урбанизмом проблем, среди которых: роль корпораций в управлении (проблемы права собственности на данные, контроля данных, параметров сбора данных и доступа к ним); уязвимость городских систем данных, которые легко взломать и которые часто ломаются сами (проблемы безопасности данных и сохранности информации); социальные, политические и этические последствия сбора данных (проблемы защиты данных и приватности, электронная слежка, «социальная сортировка» и предвосхищающее управление); технические проблемы (качество данных, точность информационных моделей и анализа данных, слияние и взаимодействие массивов данных).