CC BY
77
Ноосорсинг как технология формирования
«Науки 2.0»
Б.Б. Славин, к.ф.-м.н., АйТи, директор по исследованиям и инновациям, bbslavin@gmail.com
Статья посвящена экспертным сетевым системам, которые, по мнению автора, должны стать распределенной коммуникационной средой профессионалов - как научных работников, так и практиков. Экспертные сети могут стать эффективным инструментом автоматизации на основе облачных технологий; системой подготовки и публикации работ (как исследовательских, так и методических) автоматического рецензирования материалов, расчета индекса цитируемости, определения рейтингов участников и необходимости перевода статей и методических материалов на другие языки; площадкой обсуждения наиболее значимых практических достижений и проектов, включая государственные; удобной формой привлечения ученых и практиков к экспертизе инноваций и т.д. В отличие от социальных сетей экспертные сети:
7. формируют свою иерархию на основе рейтингования достижений в области научной и практической деятельности пользователей методом коллегиальной оценки (как это сейчас происходит с присуждением степени на ученых советах);
8. предоставляют пользователю электронные инструменты для научной работы (электронные библиотеки и информационные базы данных, шаблоны документов для публикаций, средства поддержки вер-сионности в коллективной работе и т.д.);
9. предоставляют пользователям возможность участия в оплачиваемых проведениях экспертизы, в подготовке методических и учебных материалов, в реализации глобальных проектов и т.д.
В иностранной литературе использование глобальных сетевых средств коллективной работы (так называемая технология web 2.0) в исследовательских сообществах получило название «Science 2.0» или «Наука 2.0». Один из адептов этого направления Бен Шнейдерман писал: «Science 1.0 will continue to be important, but new kinds of science, which I call Science 2.0, are needed to study the integrated interdisciplinary problems at the heart of sociotechnical systems1» [1]. Однако платформы для science 2.0, далее - экспертные сети, пока не стандартизированы, а их архитектура находится в примитивном состоянии. Вместе с тем по-
«Наука 1.0» по-прежнему будет важна, но именно новая форма науки, которую я называю «Наукой 2.0» даст возможность исследовать комплексные междисциплинарные проблемы в сердце социотехнических систем.
требность в экспертных сетях в будущем станет значительной, они как коммуникационная технология организации профессиональных сообществ ученых и практиков будут востребованы как государством, так и бизнесом для экспертизы крупных проектов и для решения сложных наукоемких задач, доля которых будет расти по мере построения информационного общества. Фактически такие сети будут аккумулировать всю работу в области создания новых знаний, что позволяет называть такую технологию ноосорсингом (где «поо» - разум, <«оига^» -использование чьих-либо ресурсов).
Три объекта автоматизации
Можно выделить три объекта автоматизации человеческой жизнедеятельности. Первый объект - это Корпорации или государственная деятельность, а основной инструмент автоматизации - корпоративные информационные системы, получившие широкое распространение в бизнесе и в органах власти в последние десятилетия. Отличие этих систем в том, что они построены безотносительно к человеку, в них определены роли и бизнес-процессы, правила для которых достаточно жестко прописаны прямо в программных продуктах. В последнее время развитие архитектуры корпоративных информационных систем пришло к своей кульминации, и сейчас оттачивается лишь технологическая сторона этого направления автоматизации (использование интеграционных решений для объединения различных продуктов в единое целое, переход на облачные и мобильные технологии, создание систем управления эффективностью и т.д.). Современные корпоративные информационные системы являются фундаментом для полномасштабной автоматизации бизнес-процессов и превращения управления в автоматизированную интеллектуальную систему, способную без вмешательства человека принимать или подсказывать решения.
Второй объект - это Человек, его личная, общественная или индивидуальная предпринимательская жизнь, которая в последние годы все больше автоматизируется в рамках социальных сетей и облачных инструментов самообслуживания. В социальных сетях в отличие от корпоративных систем, роли каждый пользователь выбирает себе сам, нет строгих правил или предписаний активности. Социальные сети используются в основном для самопродвижения, для организации досуга граждан и информирования ими друзей о событиях, о своих политических взглядах и убеждениях, а в ряде случаев служат инструментом для организации протестных выступлений и контроля над деятельностью властей [2].
В условиях роста времени, которое люди проводят в сети, глобальные интернет сообщества превратились в эффективную площадку для рекламы и за этот счет существуют. Реклама становится практически
единственным источником монетизации для производителей социальных сетей и это накладывает ограничения на их функциональность - в них развиваются в основном те сервисы, которые интересны широкому кругу людей, узкопрофессиональные запросы не реализуются. Одним из инструментов предоставления услуг в рамках автоматизации личной жизни человека (и мелкой предпринимательской деятельности) широко используются инструменты облачных сервисов, позволяющие человеку получать услуги самостоятельно (электронная почта и доступ к финансовым услугам, рекламные и поисковые сервисы, и т.д.). Услуги социальных сетей сами по себе тоже являются облачной технологией. Облачные услуги предоставляются, как правило, крупным бизнесом и мо-нетизируются либо так же, как и социальные сети - за счет рекламы, либо за счет продаж самих услуг.
На рисунке 1 изображены объекты автоматизации, описанные выше (штрихованные прямоугольники), и информационные системы, в рамках которых осуществляется автоматизация этих объектов (показаны кругами). Можно говорить о том, что корпорации используют человеческий труд (обозначено стрелкой с надписью «сорсинг») для работы своих корпоративных информационных систем, рекламируя услуги через досуговые сети, средства массовой информации и предоставляя эти же услуги населению, в том числе и посредством облачных технологий. Фактически корпорации используют человеческие ресурсы лишь для ввода и обработки информации, а вся творческая и мыслительная деятельность, как раз и обеспечивающая конкурентные преимущества бизнесу, остаются за рамками информационных систем.
Автоматизировать творческую работу сложно. В этом смысле социальные сети в большей степени, нежели корпоративные информационные системы, позволяют своим пользователям творить. Однако это творчество касается в основном развлекательной, а не профессиональной деятельности человека. И хотя можно часто наблюдать возникновение профессиональных дискуссий в сетевых сообществах, такие онлай-
Рис. 1. Автоматизация личной жизни и корпораций
новые «беседы», как правило, очень непродуктивны и не поддерживаются большинством профессиональных пользователей. Таким образом, перечисленные выше объекты автоматизации не включают в себя творческую профессиональную деятельность человека, которая пока остается самой слабо автоматизированной. Именно профессиональные сообщества, объединяющие творческих людей из одной отрасли, должны стать третьим объектом автоматизации, для которого коммуникационные инструменты деятельности пока еще только формируются.
Рис. 2. Автоматизация деятельности профессиональных сообществ.
На рисунке 2 изображено (штрихованным прямоугольником) место профессиональных сообществ, как объекта автоматизации, в общей картине информационной среды человека. При этом инструментами, используемыми профессиональными сообществами для автоматизации своей деятельности являются как социальные сети, так и корпоративные системы (которые в общем случае включают в себя и информационные ресурсы государства). Системы организации таких профессиональных сообществ и являются экспертными сетями Science 2.0. Безусловно, процессу автоматизации профессиональных сообществ должен предшествовать процесс их организации. На сегодня уже существуют многочисленные профессиональные союзы. Научное сообщество - долгожитель среди творческих групп населения, поскольку все государства с древних времен поддерживали науку. В прошлом веке получили развитие различные творческие объединения, среди которых союзы писателей, журналистов, архитекторов и т.д. В начале нового тысячелетия в сообщества стали объединяться и ИТ специалисты, и финансисты, и просто менеджеры, и т.п. Но именно новые возможности социально -коммуникационной организации людей поставили на повестку дня вопрос о необходимости автоматизации деятельности таких сообществ.
Разделение труда в бизнесе (выделение внутренних сервисных функций в отдельные бизнес единицы или передача этих функций на аутсорсинг) также способствует формированию профессиональных сообществ. Крупные сервисные компании поглощают соответствующие
Профессиональные сообщества
Государство
функциональные службы на предприятиях и более эффективно способствуют профессиональному росту сотрудников, их отраслевой консолидации, исследовательской и инновационной работе. Такие сервисные инновационные компании и формируют питательную среду для деятельности профессиональных сообществ. Более того, члены профессиональных сообществ очень часто меняют место своей основной работы (исследовательский институт, университет, инновационная компания), временно переходя на другую работу или подключаясь к реализации того или иного проекта. Многие преподаватели читают свои курсы в различных университетах, переезжая в другие города и страны на один или несколько семестров. И это общая тенденция - по мере стандартизации услуг и выведения их на аутсорсинг все больше будут востребованы именно экспертные возможности профессиональных сообществ, а не просто человеческий ресурс.
От краудсорсинга к ноосорсингу.
В 2006 году в статье Джефа Хауи в журнале Wired [3] был впервые использован термин crowdsourcing (crowd - толпа) для обозначения сетевых технологий, которые позволяют привлекать ресурсы пользователей интернета, независимо от того, в каких странах они живут и какую имеют профессию. Одним из примеров краудсорсинга в статье был приведен сетевой ресурс InnoCentive, собирающий различные предложения на ту или иную тему для своих заказчиков. Одним из крупнейших заказчиков инновационных решений в InnoCentive является компания Procter & Gamble (P&G). Джеф Хауи приводит слова вице-президента по инновациям и знаниям компании P&G Ларри Хьюстона о привлечении «народных» экспертов: «Люди ошибаются, считая эту технологию аутсорсингом, она ею не является. Аутсорсинг - это, когда я нанимаю кого-то для оказания услуги, они выполняют работу, и отношения на этом заканчиваются. Это не сильно отличается от обычного найма, известного на протяжении веков. Мы же говорим о привлечении людей извне и вовлечении их в широкий творческий и совместный процесс. Это совершенно новая парадигма».
Технология краудсорсинга действительно радикально отличается от аутсорсинга. В первую очередь тем, что эта технология вовлекает людей без ограничений - Open Call (открытый вход): каждый, кто хочет, может участвовать в краудсорсинговых проектах. Именно поэтому, такие проекты чаще всего не представляют коммерческий интерес для участников, как например, в проекте Wikipedia. Энтузиазм и широкий охват участников - это особенности именно краудсорсинговой технологии. В этом смысле, упомянутый выше ресурс InnoCentive - исключение, поскольку финансово поощряет участников, предложивших наиболее интересные инновационные решения. Впрочем, InnoCentive - это не «за-
мкнутый» проект, для отбора реализуемых решений необходим анализ предложений со стороны экспертов самого заказчика, что довольно трудоемко и не всегда эффективно с точки зрения соответствия результата затраченным на его получение усилиям.
Безусловно, краудсорсинговые технологии были бы невозможны без современных средств сетевых коммуникаций, позволяющих социализировать общество. В частности, одной из удобных платформ для реализации краудсорсинговых проектов являются социальные сети, которые уже привлекли большое число зарегистрированных пользователей, имеющих возможность принять участие в любом начинании практически мгновенно. Более того, социальные сети часто выполняют работу, которую от них и не особенно просят (а иногда даже наоборот - пытаются скрыть). Например, в части, касающейся контроля расходования государственного бюджета, или в части свободного распространения информации. В большинстве случаев основным ограничением крауд-сорсинговых проектов является ее же достоинство - «толпа», неорганизованное и непрофессиональное сообщество людей. Это ограничение не является недостатком, если согласуется с задачей получения обратной связи от максимально широкой аудитории.
Однако, существуют краудсорсинговые проекты, которые объединяют специалистов в узкой области знаний: например сообщества, разрабатывающие программные продукты с открытым кодом. Как правило, негласным заказчиком для таких сообществ являются крупные поставщики оборудования, заинтересованные в наличии альтернативного свободно распространяемого программного обеспечения (СПО), необходимого для использования выпускаемой ими продукции. Такие проекты по своей организации мало чем отличаются (кроме, конечно, безвозмездности работы) от коммерческих проектов по созданию и продвижению программных продуктов или облачных сервисов, которые прямо финансируются поставщиками оборудования и компаниями, являющиеся провайдерами рекламы. Именно поэтому краудсорсинговые проекты по разработке СПО не могут вытеснить с рынка коммерческие компании, они в лучшем случае оказывают конкуренцию производителям лицензионной продукции.
Можно сказать, что основным отличием технологии краудсорсинга является то, что она используется корпоративным сектором или государством для выявления мнений или реализации масштабных проектов за счет энтузиазма и свободного времени части населения. В силу этой специфики краудсорсинговые проекты оставляют «за бортом» большое число профессионалов, которые вынуждены основную часть своего времени тратить на деятельность внутри корпораций, либо на научную деятельность в рамках грантов и финансирования науки. Парадоксаль-
но, но и та и другая деятельность менее всего используют современные возможности глобальных коммуникаций. Внутри корпораций, как правило, творческая составляющая остается незамеченной на фоне автоматизации финансовой деятельности и бизнес-процессов, а в науке информационные технологии и вовсе не в почете - средства коммуникаций пока ограничены электронной почтой, публикации по-прежнему носят в основном бумажный вид, а подготовка их к изданию подчас занимает больше времени, чем их написание.
Вместе с тем, именно профессиональные сообщества с технологией ноосорсинга способны сформировать среду для реализации прорывных глобальных задач, недоступных ни корпорациям в силу ограниченности числа экспертов в них, ни краудсорсинговым проектам в силу низкого профессионализма или недостатка времени со стороны их участников. Поучительно рассмотреть использование различных моделей сорсинга (инсорсинга, аутсорсинга и краудсорсинга) в сопоставлении с развитием общества в целом. Ремесленная эпоха подразумевала, что все производство сосредоточено в одних руках, в руках - ремесленника. Что-то вроде селфсорсинга. Правда, этот термин применяется сегодня для обозначения практики, когда ИТ системы разрабатываются собственными средствами. И это символично - собственные ИТ разработки заказчиком вполне можно назвать ремесленничеством.
Индустриальная эпоха привела к разделению труда и стала полигоном технологии инсорсинга, выделения внутренних услуг из общего процесса производства. На предприятиях помимо производственных подразделений появились отделы финансового учета, коммерческие, хозяйственные и другие департаменты. Дальнейшее развитие общества в сторону постиндустриализма ознаменовало собой следующий этап в развитии сорсинга: переход к аутсорсингу, когда услуги стали выводиться за рамки одного предприятия, формируя, таким образом, сервисную экономику. Аутсорсинг создал экономическую основу для партнерских отношений между компаниями, привел к триумфу стандарта социальной ответственности (ISO 26000). Впрочем, российский бизнес еще очень далек от реального партнерства. Даже капитаны передовой ИТ отрасли в России представляют собой жалкое зрелище, провозглашая свою социальную ответственность, а на деле сводя весь свой запал социализации в лучшем случае к благотворительности.
А в это время в мире информационная эпоха открыла дорогу новой технологии - краудсорсингу. Эта технология обязана возможности широкого доступа к обмену информации населения. Нам еще надо привыкнуть к такой технологии, и не удивляться, что социализация населения через краудсорсинг ведет как к ускорению инноваций (см. например, проект InnoCentive), так и к обеспечению стихийных выступлений
молодежи через социальные сети. Но и технология краудсорсинга не последняя. Информационное общество создает основу общества знаний, или общества Разума. Новые коммуникационные возможности позволят людям организоваться в единые сетевые экспертные сообщества по разным направлениям. И тогда предприятия и государства смогут использовать не просто потенциал «толпы» (crowd), а потенциал организованного экспертного сообщества (noos). Технология ноосорсинга станет триумфом Коллективного Разума, о котором писал академик Никита Моисеев [4].
Сервисы ноосорсинговой технологии.
Основное отличие ноосорсинга от краудсорсинга в том, что он предполагает возмездное проведение экспертиз со стороны сообщества. А это означает, что участие профессионала в экспертной сети должно строиться на договорных началах: участник берет на себя обязательства по выполнению работ, хотя и не такие жесткие, как в корпоративных организациях, получая взамен сетевые сервисы. Член экспертной сети сам оценивает свою работу как эксперта и объявляет о времени, которое он готов выделить на дополнительную работу. Безусловно, оценка стоимости работ и времени может быть различной в зависимости от вида деятельности (рецензирование статьи, выступление с лекцией или семинаром, экспертиза инновационного проекта или программы развития, и т.д.) и от конкретного направления (эксперт может осуществлять деятельность в разных направлениях и с разным уровнем профессионализма). Система должна позволять автоматически подбирать экспертов в зависимости от стоимости экспертизы или проекта, и необходимого уровня профессионализма.
Приведем несколько примеров. Предположим, что университет решил создать новый образовательный продукт - курсы повышения квалификации руководителей ИТ служб. Новая учебная программа предполагает участие, как профессиональных преподавателей, так и практиков в конкретных областях ИТ. Сформировав весь пакет требований к выступающим, заказчик Курсов направляет требования в экспертную сеть, получая подтверждение (и список конкретных экспертов) либо отказ, если условия не удовлетворили необходимое число участников. Другой пример - проведение экспертизы инновационного проекта венчурным фондом. Заказчик определяет число экспертов, их минимальный уровень профессионализма в конкретной области, и максимальную цену, которую он готов за данную экспертизу предложить. Система также автоматически должна определить оптимальный для Заказчика набор экспертов, которые в данный момент готовы проводить экспертизу. Еще одним примером могут служить исследовательские центры, которые через такие сети набирают группы для реализации серии ис-
следований, или коммерческие компании, находящие конкретных кандидатов для постоянной работы у себя. Можно привести множество примеров автоматизации организационной научной и образовательной деятельности, но пока это только будущее. В настоящее время инвестиционные фонды ведут каждый свои списки экспертов (от их квалификации зависит успешность их деятельность), университеты приглашают интересных преподавателей из других вузов, опираясь на случайную информацию, а кадровые агентства формируют банки данных кандидатов лишь из тех профессионалов, кто к ним обратился лично. Единые экспертные сети призваны повысить эффективность использование потенциала знаний в государстве.
Но не только агентский сервис может осуществлять экспертная сеть. Помимо стандартных возможностей контактов с коллегами, которые дают все социальные сети, экспертная сеть должна предоставлять единые информационные сервисы, необходимые в работе в данной конкретной отрасли. В первую очередь, это удобный облачный сервис публикации научных и методических работ, который предполагает автоматическое оформление статьи или отчета в соответствии с универсальным стандартом, который может быть легко изменен для конкретного журнала или конференции. Многие из подобных сервисов уже предоставляются провайдерами облачных услуг, но они пока рассчитаны на широкую аудиторию и мало функциональны из-за своей бесплатности. Профессиональные сообщества смогут заказывать кастомизацию таких услуг у разработчиков облачных технологий. Экспертная сеть должна давать возможность выбора ссылок из общей информационной базы публикаций, предоставляя одновременно возможность доступа к самим публикациям. Публикации должны быть не просто оцифрованы для оформления в виде электронных книг, но и давать возможность делать на них ссылки прямо при чтении с компьютера.
Профессиональные экспертные сети могут предоставлять ресурсы, специфические для данного направления: использование вычислительных мощностей для расчетов, электронные базы экспериментальных данных, статистика и т.д. Кроме того, экспертные сети должны предоставлять услуги перевода статей, причем бесплатно, если рецензенты посчитали необходимым такой перевод. Но основным сервисом экспертной сети для своих пользователей должна стать услуга рейтингова-ния профессионалов. Сами по себе алгоритмы составления рейтингов также представляют наукоемкую технологию, и должны проходить экспертизу и развиваться совместными усилиями сообщества. Рейтинг является общественной оценкой уровня профессионализма эксперта, и поэтому он должен иметь официальный статус, что требует государственной принадлежности самих сетей. Де-факто по принципу эксперт-
ных сетей сейчас организована наука: ученые степени присуждаются самим сообществом, но верифицируются государством; рейтинг профессионалов рассчитывается согласно индексу цитируемости, но их работа спонсируется государство. Однако, как уже говорилось ранее, наука в настоящее время является самой слабо автоматизированной областью деятельности человека, и ноосорсинговая технология является претендентом на основной инструмент построения Science 2.0.
Наука 2.0 - за и против.
Оценивая перспективы развития Science 2.0 (или Web Science) Бен Шнейдерман писал: «The Web science framework is a provocative research agenda that deserves serious review but that already needs expansion to adequately address such important issues as social computing, universal usability, and interdisciplinary strategies. Visionaries say it is time for a change, but will the traditional computer science community accept the invitation? I hope it will2» [5]. Однако по прошествии уже более четырех лет однозначного ответа на поставленный Шнейдерманом вопрос до сих пор нет. Многие критически относятся к необходимости разработки особых технологий для профессиональных сообществ. Стандартный аргумент состоит в том, что вполне достаточно инструментов социальных сетей, которые позволяют контактировать исследователям и методистам по всему миру. Именно отсутствие существенных различий в архитектуре экспертных и социальных сетей является основным аргументом против Science 2.0. Вместе с тем, как мы показали выше это совсем не так. Экспертные сети являются отдельным классом информационных систем в области коллективной работы, и по своим характеристикам расположены между корпоративными ИС и социальными сетями. Сведем в единую таблицу характеристики коллективных ИС: социальных и экспертных сетей, корпоративных информационных систем.
Табл. 1. Сравнение характеристик ИС
Виды ИС Характеристики Социальные сети Экспертные сети Корпоративные ИС
Участие пользователей в деятельности ИС Без вознаграждения, наоборот - есть плата за сервис Сочетание безвозмездной и оплачиваемой активности Исключительно оплачиваемая деятельность
Зависимость деятельности в ИС от человека Полностью определяется пользователем Верифицируется участниками сообщества Роли жестко определены самой системой
2 Тенденция развития науки в сторону Web Science заслуживает серьезного анализа и усиления внимания к таким вопросам как распределенные технологии организации сообществ, возможности универсализации услуг и междисциплинарных коммуникаций. Провидцы говорят, что это время для перемен, но готова ли традиционная компьютерная наука принять данное приглашение? Я надеюсь, что да.
Правовая сторона деятельности в ИС Минимум требований и обязательств со всех сторон Формализованные, но не жесткие соглашения Жесткое регулирование взаимных обязанностей
Логика, заложенная в основу работы ИС Максимальная возможность обмена информацией Саморегулирова-ние и взаимная экспертиза Четкое следование бизнес-процессам
Финансирование внедрения и поддержки ИС За счет рекламы и платных услуг пользователям Финансирование государством, платные экспертизы Финансирование корпорациями (организациями)
Владельцы коллективных ИС Частные провайдеры социальных сетей Национальные государства в лице самих сообществ Частные корпорации, госструктуры, организации
Из таблицы видно, что экспертные сети, как основа построения Scince 2.0 имеют особые характеристики, как в сравнении с социальными сетями, так и в сравнении с корпоративными информационными системами. Заметим лишь одну особенность - в отличие от социальных сетей и корпоративных ИС экспертные сети не могут развиваться частными структурами, они должны поддерживаться национальными правительственными (поскольку являются частью системы автоматизации научной и образовательной деятельности), и уже на основе государственной поддержки должны подчиняться международным структурам. Именно эта особенность «тормозит» развитие экспертных сетей, поскольку национальная опека лишает производителей таких сетей конкуренции, а государство не выставляет высокий приоритет развитию экспертных сообществ в рамках своих программ построения информационного общества.
К критикам ноосорсинговой технологии следует отнести и оппонентов «открытой» науки, которые считают, что авторское право предполагает ограничение доступа к информации в силу высокой стоимости последней. Впрочем, эти оппоненты выступают и против краудсорсинга также. Есть критика и с другой стороны - что технология Web Science за счет привлечения большого числа специалистов снижает общий уровень профессионализма. Здесь как раз неявно кроется критика крауд-сорсинговых технологий, которые действительно объединяют непрофессиональных пользователей и не могут служить платформой для исследовательской и методической деятельности. Нетрудно понять, что вся критика, связанная с ноосорсинговой технологией как раз и вызвана непониманием ее отличия от краудсорсинга. Человеческая деятельность автоматизирована пока лишь в области досуга и корпоративной активности, а не в области профессиональной творческой деятельности, не в области знания и не в области «Науки 2.0».
Мир находится на этапе серьезной ресоциализации общества, когда современные коммуникационные возможности позволяют людям сформировать новые социальные конфигурации. В случае если этими про-
цессами не управлять, они могут начать сами стихийно управлять обществом, как это показали африканские и арабские революции. Энергия масс, организованная в социальные сети, способна на многое в политической жизни. То же самое касается и социализации знания, если не помочь ему найти адекватное современным технологиям оформление, знание начнет стихийно оформляться само, и не всегда во благо нации. И наоборот, организованное знание представляет собой вершину человеческого развития - Коллективный Разум, который единственный способен существовать в эпоху экспоненциального роста информации, когда никто, даже самый великий человек, не в силе впитать в себя и использовать весь накопленный человечеством опыт.
Литература
1. Ben Shneideiman. Science 2.0. // В журнале SCIENCE, March 2008, Vol 319, No 7, P.1349-1350
2. Славин Б.Б. "Сетевые революции" или новая социализация общества. //Сб. Казанская наука №3, Казань: Изд-во Казанский Издательский Дом, 2011, С. 204-206.
3. Jeff Howe. The Rise of Crowdsourcing. //В журнале Wired, June 2006, http://www.wired.com/wired/archive/14.06/crowds.html
4. Моисеев Н.Н., Универсум. Информация. Общество. М.: Устойчивый мир, 2001.
5. Ben Shneiderman. Web Science: A Provocative Invitation to Computer Science. //В журнале COMMUNICATIONS OF THE ACM, June 2007, Vol. 50, No. 6, P. 25-27.
