Бесплатная библиотека
Читайте книгу на сайте или телефоне
READ-E-BOOK » Общественные науки, социология » Сети города. Люди. Технологии. Власти
Сети города. Люди. Технологии. Власти - Читать Любимую Русскую Полную Книгу 👉 Read-E-Book.com

Сети города. Люди. Технологии. Власти

Электронная книга - «Сети города. Люди. Технологии. Власти». Краткое содержание книги:

Сегодня мало кто сомневается, что современный город создается и изменяется во многом благодаря цифровым технологиям. Однако до сих пор не существует согласия относительно роли горожан в интенсивно технологизирующейся среде. Их рассматривают и как пассивных генераторов данных, и как послушных пользователей технологий. Но нельзя игнорировать факт, что горожане сегодня активно включаются в переопределение цифровых инструментов, что они не только осваивают преимущества сетей, но и обнаруживают их уязвимости, начинают все более сложным и непредсказуемым образом влиять на технологии и управление городами. Активность горожан ставит под сомнение концепцию умного города как города технологий, уже несколько десятилетий развивающуюся под патронажем IT-гигантов. Авторы этой монографии – социологи, урбанисты, исследователи медиа и данных – задают новые тренды и переходят от темы «умных городов» к «умным горожанам», от «цифрового оптимизма» к «цифровому реализму», от техноцентризма к цифровой антропологии. Рассматривая город с позиции человека, авторы обсуждают возможности и уязвимости развития сетевых / цифровых / умных городов, участия горожан в управлении городом, его ресурсами и экологией, особенности формирования сетевых сообществ – соседских, городских и глобальных, а также множество других не всегда очевидных аспектов повседневной жизни – мобильность и навигацию, городские игры, понимание и представление города.
1 ... 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ... 43
Перейти на страницу:
Безопасность и целостность данных

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.

Использование данных

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]. В таких ситуациях цифровые следы и цифровая тень не просто следуют за человеком – они его опережают. Ассамбляжи данных в этом случае работают не как камеры, «отражающие реальность», а скорее как машины, придающие миру различные формы[146].

вернуться

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.

вернуться

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.

вернуться

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.

1 ... 21 22 23 24 25 26 27 28 29 ... 43
Перейти на страницу:
0
Сюжет
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Атмосфера
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Главный герой
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
0
Общее впечатление
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
Итоговая оценка: 0.0 из 10 (голосов: 0 / История оценок)