CC BY
0
оригинальная статья
DOI: 10.26794/2226-7867-2023-13-6-30-37 УДК 321+323(045)
Государство в контексте датаизма: рой политических агентов и управление данными в России и мире
Д. Р. Мухаметов
Финансовый университет, Москва, Россия
аннотация
В статье анализируется трансформация государства в условиях датаизма - парадигмы, которая (1) признает решающую роль данных в подготовке и оценке политики, (2) рассматривает все системы как структуры обмена данными между децентрализованными агентами для координации и коллективного принятия решений. В контексте датаизма государство через политику данных реализует информационные стимулы для получения обратной связи от граждан и бизнеса в виде вовлечения в управление, создания стоимости, производства локальных инноваций. Датаизм трансформирует государство в рой политических агентов, в котором через обмен данными становится возможным коллективное принятие решений. Роевая модель предполагает эффективное управление данными как создание организационных, регуляторных и инфраструктурных условий для использования их в проведении политики. В статье представлено сравнение результатов управления данными в России и разных группах стран. Россия имеет значительные результаты в регуляторном и структурном измерениях управления данными, однако необходимы дополнительные решения в партиципаторном измерении и измерении подотчетности. Предложены направления совершенствования управления данными в России, включая политику открытых данных, прозрачность автоматизированных систем, краудсенсинг.
Ключевые слова: умное государство; датаизм; большие данные; краудсенсинг; открытые данные; управление данными; цифровая трансформация; цифровое общество; коллективное принятие решений
Для цитирования: Мухаметов Д. Р. Государство в контексте датаизма: рой политических агентов и управление данными в России и мире. Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2023;13(6):30-37. DOI: 10.26794/22267867-2023-13-6-30-37
original paper
State in Context of Dataism: Swarm of Political Agents and Data Management in Russia and the World
D. R. Mukhametov
Financial University, Moscow, Russia
ABSTRACT
The article analyzes the transformation of the state in context of dataism. Dataism is a paradigm that (1) recognizes the crucial role of data in policy preparation and evaluation, (2) considers all systems as a structures of data exchange between decentralized agents for coordination and collective decision-making. In context of dataism the state implements information incentives through data policy to receive feedback from citizens and businesses in the form of engagement in management, value creation, production of local innovations. Dataism transforms the state in a swarm of political agents, where collective decision-making becomes possible through data exchange. The swarm model requires effective data management as the creation of organizational, regulatory and infrastructural conditions for the use of the data in policy implementation. The article presents a comparison of the data management results in Russia and different groups of countries within the framework of the global data management map. Russia has significant results in regulatory and structural measurements of data management, but additional solutions are needed in participatory and accountability/transparency measurements. The directions of improving data management in Russia include open data policy, transparency of automated systems, crowdsensing; intersectoral data exchange.
Keywords: smart state; dataism; big data; crowdsensing; open data; data management; digital transformation; digital society; collective decision-making
For citation: Mukhametov D. R. State in context of dataism: Swarm of political agents and data management in Russia and the world. Gumanitarnye nauki. Vestnik Finansovogo universiteta. Humanitarian and social sciences. Bulletin of the Financial University. 2023;13(6):30-37. DOI: 10.26794/2226-7867-2023-13-6-30-37
© Мухаметов Д. Р., 2023
ВВЕДЕНИЕ
Политическое управление предполагает решение государством разнообразных задач, включая обеспечение доступа к институтам, создание/ извлечение стоимости, арбитраж социальных конфликтов, вовлечение новых агентов в систему принятия решений. Эффективное решение данных задач позволяет государству развиваться как самоподдерживающаяся система с возможностями согласования интересов разных групп, производства социальных инноваций и динамичной трансформации своей структуры в зависимости от изменения окружающей среды.
Цифровая трансформация дает возможность государству использовать сет новых технологий для реализации указанных задач. В этом контексте центральную роль играют решения, основанные на данных (data-driven decisions), которые имеют несколько особенностей. Во-первых, для их принятия формируются интегрированные базы данных, которые объединяют разные реестры данных и благоприятствуют проактивной и доказательной политике. Во-вторых, государство создает разветвленную инфраструктуру для сбора и обмена данными, развивает институты/правила для регулирования доступа к ним и формулирует метрики для их интерпретации при подготовке решений. Эти особенности благоприятствуют сокращению дистанции между агентами системы принятия решений и нивелированию промежуточных уровней управления. Таким образом, фокус на данных имеет не только инструментальный (связанный с технологиями принятия решений), но и содержательный аспект — в виде новых способов взаимодействия между участниками политического процесса.
В этих условиях требуются проанализировать, каким образом фокусировка на данных трансформирует государство как комплекс политических институтов. Для этого в данной статье последовательно рассматриваются:
1) датаизм как система взглядов на организацию и функционирование социально-политических систем;
2) рой политических агентов в качестве модели государства в контексте датаизма;
3) ключевые аспекты управления данными для функционирования государства как роя политических агентов;
4) оценка управления данными в России и сравнение результатов с разными группами стран.
ДАТАИЗМ: ГОСУДАРСТВО КАК РОЙ ПОЛИТИЧЕСКИХ АГЕНТОВ
Ключевая роль больших данных для политических процессов отражается в датаизме — парадигме, в рамках которой все явления воспринимаются как большие информационные системы, где децентрализованные агенты принимают решения и координируют свои действия через обмен данными [1, 2]. Таким образом, эффективность любой системы зависит от возможности вовлечения как можно большего числа агентов для максимизации потоков данных и принятия более качественных и информированных решений. К примеру, экономические системы воспринимаются как потоки данных («сигналов»), производимые разными агентами, эффективная координация которых через информацию о ценах благоприятствует процессу создания и перераспределения стоимости. Исходя из этого, датаизм можно использовать как мета-подход, который фокусируется на эффективности и динамике различных систем в контексте взаимодействия их агентов через обмен данными для принятия решений.
Государство также является системой, которую можно рассматривать в оптике датаизма. В контексте датаизма государство реализует информационные стимулы через обмен и/ или обеспечение доступа к различным данным. К подобным информационным стимулам можно отнести открытые данные, сервисы краудсен-синга, платформы совместного использования и анализа данных. Примером является платформа поставки данных ФНС России1, которая предоставляет пользователям агрегированные и де-персонифицированные данные по электронной коммерции в стране, объему затрат населения и другим показателям — в совокупности это дает возможность гражданам, бизнесу и государственным службам создавать микросегментирован-ные профили социальных групп для маркетинга, электорального менеджмента, некоммерческих проектов. Подобные информационные стимулы повышают эффективность обратной связи, так как больший объем данных позволяет агентам улучшить качество принимаемых решений, что реализуется во многих сферах, включая городское управление, предупреждение экологических рисков, общественное финансирование граждан-
1 Платформа поставки данных ФНС России. URL: https:// vpd.nalog.gov.ru/ (дата обращения: 01.06.2023).
ских проектов. Важно отметить, что в этом случае понятие обратной связи не ограничивается сбором мнений граждан о проводимой политике и отражает в целом результаты использования гражданами, бизнесом, общественными организациями предоставляемых данных или сервисов управления данными.
Сочетание информационных стимулов и обратной связи позволяет рассматривать государство как рой политических агентов — взаимодействие через обмен данными относительно автономных участников для коллективного принятия решений и создания стоимости. Подобная концептуализация указывает одновременно на наличие центра управления и динамичность системы через согласование действий децентрализованных агентов в контексте обмена или использования данных. В отличие от распространенного определения цифрового государства как экосистемы, роевая концептуализация соответствует характеристике государства как нелинейной адаптивной системы с гарантированной обратной связью. Государство как комплекс институтов также формализирует взаимодействия между агентами, что справедливо для процессов обмена, публикации или совместного использования данных. Как следствие, для координации агентов и эффективной обратной связи через обмен данными необходимо выполнение ряда условий, куда входят:
1) правовое регулирование различных типов данных;
2) создание новых структур управления для сбора, анализа, обмена и публикации данных;
3) разработка документов по доверию и этике использования данных;
4) вовлечение граждан в обсуждение эффективности существующего формата управления данными;
5) разработка целостной стратегии/политики по использованию различных типов данных в подготовке, проведении и оценке политики.
Рассмотрение государства как роя политических агентов, с одной стороны, дает понимание его как масштабной системы обмена данными, а с другой — предполагает новое прочтение разных подходов к нему, среди которых особое значение имеют общество открытого доступа и инфраструктурная власть. В концепции общества открытого доступа государство обеспечивает право собственности и гарантии политического участия [3, 4], что в условиях датаизма реализу-
ется через обязательную публикацию открытых данных, защиту персональных и пользовательских данных, развитие принципов транспарентности автоматизированных систем принятия решений. Инфраструктурная власть обозначает расширение социальных и экономических отношений для извлечения стоимости [5, 6] — для вклада в инфраструктурную власть государство как рой политических агентов внедряет платформы совместного анализа данных, технологии поставки данных, сервисы API. То есть, несмотря на новаторский характер инструментов принятия решений через управление данными, государство использует их для выполнения традиционных задач.
Таким образом, в контексте датаизма государство трансформируется в масштабную систему обмена данными между различными агентами — государственными службами, бизнесом, гражданами — для принятия и координации решений. В прикладном измерении это обозначает необходимость расширения управления данными через включение в него организационных, институциональных и инфраструктурных аспектов.
УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ: СРАВНЕНИЕ России и разных ГРУПП СТРАН
В рамках данной работы управление данными понимается как создание инфраструктурных, организационных и институциональных условий для использования данных в разработке, проведении и оценке государственной политики. Преимущество представленного определения заключается в инкорпорировании множества критериев, которые необходимы для использования данных одновременно в качестве объекта регулирования и ресурса принятия более информированных решений.
Измерения карты глобального управления данными (Global data governance map)2 наиболее полно соответствуют институциональным, организационным и инфраструктурным условиям их использования в государственном управлении (табл. 1).
Оценка управления данными включает (1) анализ результатов России в рамках карты и ее измерений, а также (2) сравнение результатов с показателями нескольких групп стран: общая выборка стран,
2 Global data governance mapping project. URL: https:// www.globaldatagovernancemapping.org/ (дата обращения: 01.06.2023).
Таблица 1 / Table 1
Измерения карты глобального управления данными / Measurements of Global data management map
Измерение карты Содержание Оцениваемые параметры
Стратегическое измерение Наличие стратегий, планов, инициатив по внедрению разных типов данных в государственном управлении • Наличие стратегии управления данными; • наличие стратегии сбора данных государственными службами; • наличие стратегии развития искусственного интеллекта; • наличие стратегии использования данных для перехода к информационному обществу
Регуляторное измерение Создание институтов и законов, регулирующих использование разных типов данных в государственном управлении • Наличие закона о защите персональных данных; • наличие закона об использовании открытых данных для проведения государством проактивной политики; • наличие закона о свободе информации; • наличие права быть защищенным от ошибок автоматизированных систем принятия решений; • наличие закона о совместимости данных
Измерение подотчетности Поддержание этики использования данных в государственном управлении • Наличие «хартии данных»; • наличие фреймворка использования данных в государственном секторе; • наличие инициатив по разработке ответственного искусственного интеллекта; • наличие фреймворка по повышению доверия к управлению цифровой идентичностью; • наличие гайда по обмену негосударственными данными
Структурное измерение Создание служб и инфраструктуры, регулирующих управление данными • Наличие службы по защите персональных данных; • наличие портала открытых данных; • наличие координационной службы по открытым данным; • наличие службы по управлению данными в государственном секторе
Партиципаторное измерение Создание институтов и организаций для взаимодействия с гражданами в контексте управления данными • Проведение общественных консультаций по управлению данными; • постоянство ответов государственных служб на общественные вопросы по управлению данными; • наличие консультативных органов по управлению данными с вовлечением политических стейкхолдеров
Международное измерение Вовлечение в международные инициативы по управлению данными • Участие в Конвенции 108+; • участие в проекте «Открытое правительство»; • подписание принципов ОЭСР по использованию искусственного интеллекта; • подписание соглашений о трансграничной мобильности данных; • подписание Будапештской конвенции по борьбе с киберпреступностью
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
страны-лидеры (топ-15 карты), страны-аутсайдеры (ласт-15 карты), страны с высоким уровнем дохода/ доходом выше среднего уровня/доходом ниже среднего уровня (табл. 2). При оценке учитываются средние значения результатов групп стран, общая выборка составляет 69 стран.
На основе сравнения результатов, представленных в табл. 2, можно сделать следующие выводы.
1. В стратегическом измерении управления данными (создание планов по внедрению разных типов данных в политику) Россия уступает
Таблица 2 / Table 2
Сравнение управления данными в России и разных группах стран / Comparison of data management
in Russia and other country groups
Группа стран Общий результат управления данными (макс. - 100) Стратегическое измерение (макс.-100) Регуляторное измерение (макс.- 100) Измерение подотчетности (макс. - 100) Структурное измерение (макс. - 100) Партици-паторное измерение (макс. - 100) Международное измерение (макс. - 100)
1 Россия 26,66 25 60 0 75 0 0
2 Общая выборка 44,04 43,84 56,52 15,36 67,39 40,57 40,57
3 Страны - лидеры рейтинга 79,38 80 86 54 95 83,33 78
4 Страны - аутсайдеры рейтинга 8 5 24 0 15 0 4
5 Страны с высоким уровнем дохода 64,50 67,59 71,11 31,11 89,81 62,96 64,44
б Страны с доходами выше среднего уровня 37,53 32,95 55,45 5,45 65,90 31,81 33,63
7 Страны с доходами ниже среднего уровня 22,16 22,22 33,33 2,22 38,88 18,51 17,77
Источник/Source: рассчитано автором / calculated by the author.
странам-лидерам и странам с высоким уровнем дохода, опережает страны с доходами ниже среднего уровня и страны-аутсайдеры, но ее результаты сопоставимы с результатами стран с доходами выше среднего уровня. Во многом это обусловлено различиями в дифференциации использования данных в госуправлении: российская повестка отличается более общим подходом, при котором существует единая стратегия управления данными, в то время как опыт зарубежных стран связан с созданием нескольких стратегических инициатив для разных отраслей использования данных, а также разных этапов управления ими. Кроме того, стратегическое измерение характеризуется разработкой отдельных планов по интеграции управления данными в проекты Общества 5.0/Цифрового общества/ Информационного общества, что также влияет на различия в показателях, так как социально-экономическая готовность к реализации этих проектов сильно варьируется.
2. Регуляторное измерение отражает создание государством правовых гарантий для защиты персональных и пользовательских данных. В этом отношении Россия демонстрирует высокие результаты, сопоставимые с результатами стран с высоким уровнем дохода, незначительно уступая лидерам карты. Основные достижения в этом измерении связаны с регулированием персональных данных и обеспечением свободы информации. Однако для России остается актуальной разработка принципов транспарентности автоматизированных систем принятия решений: по мере развития искусственного интеллекта и создания совместимых информационных систем для проведения проактивной политики необходимо формирование доступа к обучающим базам автоматизированных систем и протоколам регистрации решений для их проверки.
3. В измерении подотчетности ключевое значение имеют инициативы этичного использования персональных данных для сохранения
доверия к государственным решениям. Исходя из результатов карты, данное измерение является наиболее уязвимым для большинства групп стран, за исключением лидеров и стран с высоким уровнем дохода (у остальных групп отсутствуют какие-либо результаты по данному направлению). Это связано преимущественно с догоняющим характером инициатив в области этики искусственного интеллекта и использования данных негосударственных организаций — как следствие, в зависимости от динамики развития новых технологий будут формироваться дополнительные режимы подотчетности, включая трасты данных, фидуциары данных и др. [7].
4. В структурном измерении оценивается политика государства по созданию специальных служб для управления данными, включая портал открытых данных и платформы управления данными в государственном секторе. В этом отношении Россия демонстрирует одни из самых высоких показателей, располагая разнообразной организационной инфраструктурой. Это измерение также включает открытые данные, которые являются наиболее эффективным инструментом для стимулирования инноваций, вовлечения граждан в принятие решений и получения обратной связи по вопросам проводимой политики. Однако в текущий момент ожидается перезапуск российского портала открытых данных с учетом запросов рынка, и от того, насколько качественными будут итоговые изменения, зависит возможность использования открытых данных гражданами для реализации собственных общественных и коммерческих проектов.
5. В партиципаторном измерении внимание фокусируется на проведении общественных консультаций по вопросам использования данных граждан в разработке и проведении политики. Вовлечение граждан в управление данными необходимо для предупреждения рисков недоверия к государственным решениям; в перспективе это благоприятствует краудсенсингу и уже реализуется во многих странах на городском уровне [8]. В России пока отсутствуют опции публичного обсуждения управления данными, что обуславливает низкие результаты по данном измерению. При этом большинство групп стран отличаются наличием централизованной политики в данном направлении: в большинстве случаев для этих целей адаптируются уже существующие сервисы электронного участия и коммуникации
с гражданами, включая чат-боты, краудсорсинг, платформы социальных сетей и медиа.
6. Международное измерение управления данными предполагает сотрудничество стран этой в области. Оценивая результаты, следует отметить значительные различия: если страны-лидеры и страны с высоким уровнем дохода активно участвуют в большинстве международных инициатив в области управления данными, то страны с доходами выше и ниже среднего уровня лишь частично вовлечены в данные проекты, а Россия вовсе не участвует в интеграции. Международные инициативы в сфере данных дополняют межрегиональные экономические проекты и программы сотрудничества, поэтому в условиях торговых войн и «цифрового национализма» перспективы международных соглашений по управлению данными остаются неопределенными. Кроме того, отдельным трендом выступает разработка стратегий по ограничению экспорта данных, которые действуют в макрорегионах, например, GDPR в Европейском союзе [9, 10]. В среднесрочной перспективе можно ожидать сохранение описанных тенденций, что, скорее всего, приведет к асимметрии подходов разных регионов к регулированию данных и сокращению их трансграничной мобильности.
общий результат оценки
УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ В РОССИИ
Несмотря на общий результат ниже среднего уровня, важно отметить дисбаланс показателей России. В частности, значительные результаты достигнуты в регуляторном и структурном измерениях, которые характеризуют создание правовой базы и организационной инфраструктуры для использования данных в государственной политике. При этом отсутствие результатов в международном измерении в целом не является критичным, поскольку ограничение трансграничной мобильности данных — устойчивый тренд в контексте деглобализации и торговых войн [11]. Однако в кратко- и среднесрочной перспективе актуальные задачи будут связаны с созданием фреймворков и инструментов прозрачности алгоритмов и информации об источниках данных. Их решение призвано сохранить доверие граждан и бизнеса к системам сбора и анализа данных. Другим направлением является адаптация партиципаторного и делиберативного подхода с вовлечением граждан и бизнеса в управление данными, что включает: (1) участие негосударст-
венных агентов в формировании наборов данных и разработке стратегий управления данными, (2) стимулирование общественных проектов на основе открытых данных с открытым исходным кодом, (3) развитие сервисов краудсенсинга и совместного анализа данных для производства локальных инноваций и продуктов на основе данных. Системная работа по указанным направлениям будет способствовать более качественной коммуникации между основными агентами политики и принятию решений (роевой подход).
ВЫВОДЫ
Государство проводит доказательную и проак-тивную политику, в основе которых — вопросы качественных данных для взаимодействия со средой и принятия более информированных решений. Фокусирование на данных помогает не только усовершенствовать процесс подготовки и оценки политики, но и трансформирует коммуникацию между государством и заинтересованными группами: открытые данные, интегрированные реестры и прочие инструменты дают возможность использовать разнообразные информационные стимулы и получать более ка-
чественную обратную связь. В этом контексте государство представляется масштабной системой обмена данными, что позволяет рассматривать его через метафору роя политических агентов.
Роевая модель предполагает эффективное управление данными в целях создания организационных, регуляторных и инфраструктурных условий для их использования в политике и принятии решений. Результаты в рамках карты глобального управления данными показывают, что Россия имеет значительные достижения в области регуляторного и структурного измерений, однако в партиципаторном измерении и измерении подотчетности необходимы дополнительные решения. Поэтому в будущем наиболее актуальны направления, связанные с прозрачностью автоматизированных систем, качественным улучшением политики открытых данных, сотрудничеством между государством и гражданами/ бизнесом в обсуждении управления данными и внедрении краудсенсинга. Развитие данных направлений — инвестиция государства в стимулирование инноваций и общественных инициатив, которые соответствуют запросам экономики и публичной политики.
БЛАГОДАРНОСТИ
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансовому университету при Правительстве РФ.
ACKNOWLEDGEMENTS
The article is prepared according to the results of research carried out at the expense of budgetary funds on a state assignment to Financial University under the government of Russian Federation.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES
1. Mari L., Petri D. Measurement, Dataism and Post-Truth Ideology: The Good, The Bad and The Ugly. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine. 2022;25(7):3-6.
2. Adamczyk C. L. Communicating dataism. Review of Communication. 2023;23(1):4-20.
3. Mazzucato M. The value of everything: Makers and takers in the global economy. London: Allen Lane-Penguin; 2018. 384 p.
4. North D., Wallis J., Weingast B. Violence and social orders: A conceptual framework for interpreting recorded human history. Cambridge University Press; 2009. 308 р.
5. Dalakoglou D. The road: An ethnography of (im)mobility, space and cross-border infrastructures in the Balkans. Manchester: Manchester University Press; 2016. 216 p.
6. Mann M. The autonomous power of the state: Its origins, mechanisms and results. European Journal of Sociology. 1984;25(2):185-213.
7. Мухаметов Д. Р. Цифровое государство как экспоненциальная организация: новые технологии коммуникации. Мир новой экономики. 2022;16(2):6-18.
Mukhametov D. R. Digital government as exponential organization: new technologies of communication. The World of the New Economy. 2022;16(2):6-18. (In Russ.).
8. Мухаметов Д. Р. Инструменты стимулирования открытых инноваций для городских пространств. Вопросы инновационной экономики. 2023;13(3):1327-1338.
Mukhametov D. R. Tools to stimulate open innovation for urban spaces. Russian journal of innovation economics. 2023;13(3):1327-1338. (In Russ.). 9. Mihelj S. Platform nations. Nations and Nationalism. 2023;29(1):10-24.
10. Ковригин Д. Э. Формирование института «суверенного интернета» в Российской Федерации. Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2022;12(2):153-158.
Kovrigin D. E. Formation of the institution of "sovereign Internet" in the Russian Federation. Humanities and Social Sciences. Bulletin of the Financial University. 2022;12(2):153-158. (In Russ.).
11. Мухаметов Д. Р. «Умное государство» между глобализацией и деглобализацией: особенности электронных резидентов и «цифровых кочевников». Власть. 2023;31(5):146-152.
Mukhametov D. R. Smart state between globalization and deglobalization: features of e-residents and digital nomads. Vlast'. 2023;31(5):146-152. (In Russ.).
информация ОБ АВТОРЕ / ABOUT THE AUTHOR
Данияр Рустямович Мухаметов — научный сотрудник Института гуманитарных технологий и социального инжиниринга; преподаватель департамента политологии, Финансовый университет, Москва, Россия Daniyar R. Mukhametov — research associate, Institute of Humanitarian Technologies and Social Engineering; assistant professor, Department of political Science, Financial University, Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0001-7256-3281 mukhametovdaniyar@gmail.com
Конфликт интересов: автор заявляет об отсутствии конфликта интересов. Conflicts of Interest Statement: The author has no conflicts of interest to declare.
Статья поступила 25.08.2023; принята к публикации 15.09.2023. Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи. The article was received on 25.08.2023; accepted for publication on 15.09.2023. The author read and approved the final version of the manuscript.
