Сети города. Люди. Технологии. Власти - [21]
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].
Помимо того, что данные всегда политизированы, доступ к ним зачастую ограничен, а предметный охват узок, необходимо признать, что существует ряд технических сложностей, снижающих познаваемость городов и возможность их контролировать. Производство данных – это всегда открытый процесс. Подходы, методологии, процедуры, стандарты и оборудование проектируются, испытываются, обсуждаются и становятся предметом споров. Производимые данные зависят от технических средств, протоколов, научных норм, поведения ученых, организационных процессов – а значит, они содержат технические и человеческие ошибки и искажения. Более того, создание данных всегда включает процесс абстрагирования (извлечения конкретных параметров из суммы всех возможных данных), репрезентации (перевода того, что измерялось, в доступную для прочтения форму – цифры, волновой график, диаграмму рассеяния, поток двоичного кода и т. д.) и нередко обобщения (например, в виде списка категорий) или уточнения показаний (преобразуемых для устранения предполагаемой ошибки/искажения). Таким образом, для любого массива данных правомерна постановка вопроса о достоверности данных и их качестве, о том, насколько точно и верно данные представляют то, что должны (особенно при использовании выборки или замещающих переменных), насколько они являются чистыми (без ошибок и пробелов), заслуживающими доверия (без искажений), последовательными (низкое количество несоответствий) и надежными (измерительный прибор последовательно выдает результаты одного и того же качества)
