CC BY
2УДК 323.31.(470.40)
DOI: 10.24412/2713-1033-2024-3-47-59
А. А. Попов
Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева, Саранск, Россия, e-mail: [email protected]
СИСТЕМАТИЗАЦИЯ КОРПОРАТИВНЫХ ЭТИЧЕСКИХ НОРМ В
СФЕРЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
В статье рассматривается проблема систематизации корпоративных этических норм в области больших данных, что особенно актуально в условиях стремительного роста объемов и значимости данных в цифровой экономике. Основной проблемой на данный момент является недостаточная интеграция этических принципов в процессы сбора, обработки и использования данных, что может привести к нарушениям прав человека, дискриминации и снижению доверия общества к технологиям.
Целью исследования стала разработка системы корпоративных этических норм в сфере больших данных, учитывающей технические процессы разработки, моральные и социальные последствия внедрения технологий и их соответствие требованиям устойчивого развития.
В основу был положен анализ существующих технических нормативов и этических кодексов, интерпретаций концепций информационной этики и междисциплинарный подход к интеграции технических и социальных компонентов.
В результате исследования предложена модель систематизации этических принципов, основанная на выделении ключевых аспектов управления данными: намерения, реализации, информации и последствий. Каждому аспекту соответствуют этические принципы (этика по замыслу, человекоцентричность, ответственность, предосторожность).
Полученные результаты подчеркивают необходимость
междисциплинарного взаимодействия для разработки гибкой и адаптивной системы этических норм, которые обеспечат не только соответствие технологическим процессам, но и защиту прав и интересов человека. Представленная система может быть использована как инструмент для самооценки организаций, работающих с большими данными, и для разработки долгосрочных стратегий в этой области.
Ключевые слова: большие данные, этика, прозрачность, ответственность, устойчивость, нормативное соответствие.
Благодарность: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-28-01288, «Этика больших данных: трансформация моральных норм и ценностей», https://rscf.ru/project/23-28-01288/.
Ссылка для цитирования: Попов А. А. Систематизация корпоративных этических норм в сфере больших данных // Социальные нормы и практики. 2024. № 3. С. 47-59. DOI: 10.24412/2713-1033-2024-3-47-59.
A. A. Popov
National Research Mordovia State University, Saransk, Russia, e-mail: [email protected]
SYSTEMATIZATION OF CORPORATE ETHICAL STANDARDS IN THE
FIELD OF BIG DATA
The article examines the problem of systematization of corporate ethical standards in the field of big data. This issue is becoming especially relevant in the context of rapid growth in the volume and significance of data in the digital economy. The primary challenge today lies in the insufficient integration of ethical principles into data collection, processing, and usage practices, which can lead to human rights violations, discrimination, and a decline in societal trust in technology.
The study aims to develop a system of corporate ethical standards in the field for big data that incorporates technical development processes, moral and social consequences of the technologies implementation and their compliance with the requirements of sustainable development.
The research is based on an analysis of existing technical regulations and ethical codes, interpretations of information ethics concepts and an interdisciplinary approach to the integration of technical and social components.
The study proposes a model for systematizing ethical principles based on identifying key aspects of data management: intention, implementation, information, and consequences. Each aspect corresponds to ethical principles (ethics by design, human-centeredness, responsibility, precaution).
The obtained results emphasize the need for interdisciplinary collaboration to create a flexible and adaptive system of ethical standards that will ensure not only compliance with technological processes, but also the protection of human rights and interests. The proposed system can serve as a tool for self-assessment of organizations working with big data and for developing long-term strategies in this field.
Keywords: Вig Data, ethics, transparency, responsibility, sustainability, regulatory compliance.
Acknowledgements: The study was supported by the Russian Science Foundation (RSF), project no. 23-28-01288, «Big Data ethics: moral norms and values transformation», https://rscf.ru/proj ect/23-28-01288/.
For citation: Popov A.A. (2024) Systematization of corporate ethical standards in the field of big data. Social norms and practices. No. 3. P. 47-59. DOI: 10.24412/2713-1033-2024-3-47-59.
Введение
В современном мире, где данные стали одним из самых ценных ресурсов, огромное количество организаций все активнее использует их для принятия решений, разработки продуктов и услуг, а также для достижения стратегических целей. Однако с ростом объемов данных и увеличением их значимости неизбежно возрастает потребность в грамотном и этичном управлении ими. В ближайшее время никто не сможет избежать перехода к обязательному управлению данными, и этот переход станет ключевым аспектом успешного функционирования как частных компаний, так и государственных учреждений [Истратова, Молчанов, 2015; Ajah , Nweke, 2019; Горячева, 2023].
На передний план выходят вопросы этики использования данных, которые будут играть важнейшую роль в обеспечении устойчивого и справедливого развития цифровой экономики. Этичное использование данных - это не просто вопрос соблюдения нормативных требований; это также вопрос социальной ответственности, который должен волновать как государство, так и общество. В конечном счете, только через внимательное и ответственное отношение к данным можно гарантировать их корректность и, следовательно, эффективность их применения [Брежнев, Гуков, 2023; Турикпенова, Абитова, 2023].
Получение «правильных» данных, то есть данных, собранных, обработанных и использованных с соблюдением всех этических норм, является залогом успеха в новой реальности. Напротив, получение «неправильных» данных - будь то данные, собранные с нарушением этических стандартов, или данные, которые игнорируются или используются неправомерно - не может быть вариантом для организаций, стремящихся к устойчивому и долгосрочному развитию [ Loi, Heitz, Christen, 2020]. В этой статье мы рассмотрим, почему этика данных становится неотъемлемой частью современного бизнеса, и как организации могут интегрировать этические принципы в свою работу с данными, чтобы не только соответствовать современным требованиям, но и завоевать доверие своих клиентов и общества в целом.
Структурирование и интеграция принципов
Вопросы этики в области больших данных, искусственного интеллекта и других информационных технологий тесно связаны друг с другом. Развитие или затормаживание одной из этих технологий может оказать существенное влияние на все направление в целом. Например, развитие новых методов обработки и разметки больших данных для обучения искусственного интеллекта потребует переосмысления этических норм и технических стандартов, связанных с их использованием. Замедление прогресса в области нормативного регулирования в сфере защиты данных может сильно замедлить развитие искусственного интеллекта и сделать это направление уязвимым для злоумышленных действий, нарушений прав человека или дискриминации.
Как и в любой сфере, даже самые добрые намерения могут привести к неожиданным и серьезным последствиям. Так, журналист Джозеф Кокс из Vice Motherboard воссоздал свой голос с помощью сервиса генерации голоса от
ElevenLabs. В результате с помощью данного сервиса он смог получить полный доступ к своим счетам в Lloyds Bank, используя голосовую аутентификацию1. Данный эксперимент показывает, что биометрическая безопасность на основе голоса не обеспечивает надежную защиту в текущих реалиях, когда голос можно подделать (иногда даже бесплатно). Таким образом, алгоритмы искусственного интеллекта, создаваемые для повышения эффективности и оптимизации процессов, улучшения качества жизни, могут при недостаточном учете этических аспектов привести к пагубным последствиям или к созданию систем массового контроля, которые будут нарушать фундаментальные права человека. Точно так же и большие данные, собираемые для повышения качества общественных услуг или продвижения науки, могут быть использованы для манипуляции общественным мнением или навязывания определенных решений без должного информирования общества.
Анализируя текущую ситуацию в мировом сообществе, можно прийти к выводу, что необходимо тесное сотрудничество между техническими специалистами, работающими в области больших данных, искусственного интеллекта и других информационных технологий, с экспертами, занимающимися вопросами этики. Только совместные усилия могут привести к разработке таких решений, которые не просто соответствуют техническим требованиям, но и учитывают моральные и социальные последствия внедрения и использования технологий. Такое сотрудничество должно быть направлено на создание этических рамок и стандартов, которые будут гибкими и адаптируемыми к быстрому развитию технологий, но при этом сохранять основной принцип - защиту прав и интересов человека [Мартынова, Коваль, Жадунова, 2021: 97].
Технические специалисты обладают глубоким пониманием технологий и их возможностей, тогда как специалисты по этике могут предостеречь от потенциальных угроз и помочь разработать стратегии их минимизации. Только в условиях такого сотрудничества можно будет добиться устойчивого и ответственного развития технологий, которое приносит пользу обществу и минимизирует риски, связанные с их применением.
Большинство организаций в сфере информационных технологий рассматривают этику данных преимущественно через призму технологий и соблюдения установленных нормативов. Это означает, что они фокусируются на создании и внедрении технических решений, таких как системы шифрования, механизмы защиты от утечек данных и алгоритмы контроля доступа, которые обеспечивают соответствие требованиям законодательства и отраслевым стандартам. В то же время они могут упускать из виду более широкие этические аспекты, связанные с ответственным использованием данных, влиянием на права
1 Журналист с помощью искусственного интеллекта обманул систему безопасности и взломал банковский счет. URL: https://overclockers.ru/blog/Fantoci/show/87014/zhurnalist-s-pomoschju-iskusstvennogo-intellekta-obmanul-sistemu-bezopasnosti-i-vzlomal-bankovskij-schet (дата обращения 17.11.24)
человека и социальными последствиями принятия решений на основе данных [Шляпников, 2023]. Обозначенные этические аспекты стали основным посылом открытого письма экспертов по искусственному интеллекту, опубликованного в марте 2023 года1 и содержащего призыв временно приостановить разработку продвинутых систем искусственного интеллекта, пока не будут прозрачно определены и внедрены параметры их безопасности для человека и общества2.
Безусловно безопасность в этой сфере необходима, но стоит уделять не меньшее внимание и другим вопросам: например, использование конфиденциальных данных может повлиять на свободу выбора или даже спровоцировать дискриминацию определенных групп или индивидов. Несмотря на строгие протоколы безопасности, утечки персональных данных случаются постоянно. Подход к этике данных, основанный исключительно на технологических решениях и соответствии нормативам, часто оказывается недостаточным для предотвращения более глубоких и в ряде случаев непредсказуемых проблем.
Таким образом, для полноценного понимания и применения этики данных необходимо выходить за рамки технических аспектов и нормативного соответствия. Важно учитывать моральные и социальные последствия работы с данными, а также стремиться к созданию ответственной культуры использования данных, где интересы общества и каждого человека будут приоритетными.
Можно предположить, что обозначенные проблемы можно решить на законодательном уровне. Однако законодатели попросту не успевают за скоростью развития технологий. В реалиях современного мира успех в развитии больших данных зависит не столько от технологий, сколько от культуры людей, которые работают с этими данными. Однако, аспекты взаимодействия технологий и людей являются довольно сложными из-за разницы мнений, неочевидных взаимосвязей и неопределенностей в различных сферах, что часто приводит к игнорированию вопросов этики.
Для решения этой проблемы стоит систематизировать этические рамки в сфере больших данных, что позволит упростить работу технических специалистов и позволит адаптировать эту систему к скорости развития технологий и их регулирования. Такая система должна стать открытой и доступной для каждого и поддерживать развитие информационных технологий, а также интегрировать этику и инновации в единую операционную структуру. Эта структура должна содержать универсальные подходы для организации любой деятельности в сфере больших данных.
Систематизация морально чувствительных вопросов в области технологий, основанных на данных, предполагает создание своего рода «карты
1 Pause Giant AI Experiments: An Open Letter. URL: https://futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/ (дата обращения 17.11.24)
2 Регулирование ИИ (AI). URL: https://habr.com/ru/articles/789544/ (дата обращения 15.11.2024).
этики». Эта карта должна системно представлять этические проблемы в разрезе информационных технологий, что даст возможность определить ключевые области, где требуется согласованность.
Условно можно определить три различных, но взаимосвязанных аспекта управления проектом, требующих проверки на этичность:
1. Управление стоит отнести к структурам, политике и процессам, которые направляют и контролируют принятие решений внутри организации или проекта. Оно включает в себя установление правил, определение ролей и приведение в соответствие со стратегическими целями всех выполняемых действий.
2. Рабочий процесс охватывает повседневные действия, которые обеспечивают бесперебойное функционирование организации. Сюда следует включить управление ресурсами, внутренними процессами и выполнением задач, необходимых для предоставления продуктов или услуг.
3. Проектирование относится к планированию, созданию и структурированию систем, продуктов, услуг или процессов. Оно включает в себя концептуализацию решений, планирование рабочих процессов и принятие решений о том, как все должно работать.
Также можно определить четыре ключевых этапа принятия решений, связанных непосредственно с разрешением вопросов этического характера, возникающих в рамках реализации каждого из трех обозначенных аспектов управления:
1. Намерение, которое относится к целям или задачам, стоящим за принятым решением или действием. Речь идет о понимании целей или причин, которые движут определенной инициативой. На этом этапе релевантным этическим инструментарием может быть, например, категорический императив И. Канта: «Поступай так, чтобы ты всегда относился к человечеству и в своем лице, и в лице всякого другого также как к цели и никогда не относился бы к нему только как к средству» [Кант, 1965: 270]. Руководствуясь категорическим императивом на этапе определения целей и задач отдельного технологического проекта либо деятельности отдельной организации или IT-подразделения, можно, как минимум, попытаться учесть максимальное количество предсказуемых рисков уже в процессе дизайна технологии.
Еще один актуальный для анализируемого этапа принцип - «этика по замыслу» (ethics by design), согласно которому этические риски и последствия, связанные с технологией, рассматриваются уже на этапе ее проектирования и разработки.
Однако более удачным вариантом представляется сочетание категорического императива и принципа «этика по замыслу», поскольку первый ориентирован на защиту личности, а второй может выражаться в терминах надиндивидуального блага (например, в проектах из области общественного здравоохранения, основанных на больших данных, акцент делается на коллективном или общем благе [Reed-Berendt , Dove, Pareek, 2022]).
2. Реализация, связанная с процессом осуществления плана или стратегии, которые следуют из намерения. Реализация включает практические шаги, ресурсы и методы, используемые для перехода от намерения к реальным действиям.
На этапе реализации можно апеллировать к этическим подходам разрешения проблемы выбора средств для достижения нравственно обоснованной цели. Релятивистские, морализаторские или ригористические подходы не могут гарантировать создания технологий, отвечающих широко распространенным требованиям надежности (trustworthy), безопасности, человекоцентричности (human-centered). Оптимальной при выборе ресурсов для реализации проекта представляется максима «Человечность на входе -человечность на выходе» [Коваль, 2024: 330].
3. Информация, относящаяся к данным и фактам, которые поддерживают или направляют процесс принятия решений. Качественная информация необходима как для четкого определения намерений, так и для эффективной реализации задуманного. На этапе работы с информацией актуальными могут быть принципы информационно-этической теории Л. Флориди, в основе которой лежит представление о всем существующем как инфосфере - совокупности различных информационных объектов. Любое повреждение или разрушение информационных объектов - зло (в терминологии Флориди - энтропия), которое необходимо предотвращать и искоренять [ Floridi, 2006]. Однако необходимо учитывать, что концепция Флориди - надличностная. В инфосфере любые объекты имеют минимальную моральную ценность, поэтому такой подход может плохо коррелировать с этическими подходами, выбранными на этапе намерений. Полагаем, что последние будут иметь приоритетное значение в случае нормативно-ценностного конфликта наряду с принципом ответственности субъекта, оперирующего информацией.
4. Последствие как результат действий и принятых решений. Речь идет о понимании более широкого влияния реализации намерения, включая любые потенциальные результаты, риски или изменения, кроме достижения поставленных целей. На данном этапе необходимо апеллировать к этическому принципу предосторожности. Всемирная комиссия по этике научных знаний и технологий ЮНЕСКО определяет его следующим образом: «Если деятельность человека может привести к морально неприемлемому ущербу, который является неопределенным, но возможным с научной точки зрения, необходимо предпринять действия для предотвращения или уменьшения такого ущерба»1.
Объединив этапы принятия решений и уровни управления в таблицу, можно получить двенадцать областей (доменов) на пересечении данных уровней. Каждая из областей представляет собой ключевую сферу внимания, а вместе они формируют целостную систему управления, включая вопросы этики,
1 The Precautionary Principle. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000139578 (дата обращения 17.11.2024).
на протяжении всего жизненного цикла проекта. Эта система представлена в Таблице 1.
Таблица 1. Система этичного управления проектом создания технологии
Намерение (цели и планы) Реализация (соображения, связанные со структурой и ресурсами) Информация (процессы и практики, которые заставляют все работать) Последствия (человеческие и культурные факторы)
Управление (забота об организации в целом) СТРАТЕГИЯ ПОДОТЧЕТНОСТЬ ПРОЗРАЧНОСТЬ УСТОЙЧИВОСТЬ
Рабочий процесс (фокусируется на внедрении этических принципов в работу команды) СПРАВЕДЛИВОСТЬ ИНФРАСТРУКТУРА ПРИМЕНИМОСТЬ ПОСЛЕДСТВИЯ
Проектирование (применяется к процессу разработки, в первую очередь, на индивидуальном уровне) ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ МАТЕРИАЛЫ СОБЛЮДЕНИЕ НОРМ ИНКЛЮЗИВ-НОСТЬ
Для более полного понимания модели необходимо дать пояснения по каждому домену:
1) Стратегия сосредоточена на долгосрочном планировании и управлении вопросами этики данных в организации. Она включает в себя установление четких этических целей и их согласование с бизнес-целями.
2) Справедливость обеспечивает выбор таких практик работы с данными, которые исключают дискриминацию или предвзятость и гарантируют равную представленность индивидов и групп.
3) Агентность ориентирована на предоставление людям и организациям возможности принимать осознанные решения относительно предоставляемых данных (информированное согласие и контроль пользователей над личными данными).
4) Подотчетность устанавливает ответственность за соблюдение этических норм в работе с большими данными как для организаций, так и для отдельных лиц.
5) Инфраструктура отвечает за соблюдение этических принципов на этапе формирования технологической и организационной поддержки работы с данными (хранение данных, их безопасность и доступность).
6) Материалы предполагают руководство этическими принципами в процессе использования и управления данными как ресурсом (материалами), включая способы их сбора, обработки и использования.
7) Прозрачность обеспечивает открытую и понятную для всех заинтересованных сторон практику работы с данными, позволяющую осуществлять надзор и принимать осознанное участие в разработке и использовании продукта.
8) Применение сосредоточено на этических аспектах использования больших данных и технологий искусственного интеллекта в реальных сценариях, а также социальных последствиях внедрения технологий.
9) Соблюдение норм отражает соответствие практик работы с большими данными действующим законам, локальным нормативным требованиям и этическим стандартам.
10) Устойчивость рассматривает долгосрочное воздействие работы с большими данными на общество и окружающую среду и ограничение воздействия в целях обеспечения устойчивого развития.
11) Домен «Последствия» отвечает за предвидение и управление социальными последствиями работы с большими данными, включая непреднамеренные последствия.
12) Инклюзивность обеспечивает учет потребностей различных индивидов и социальных групп в процессе организации работы с большими данными.
Данную таблицу можно использовать для оценки деятельности организации, работающей с большими данными и не только. Составление ряда вопросов по каждому из двенадцати доменов позволит организациям проводить самооценку и определять, насколько их действия соответствуют установленным этическим стандартам на различных уровнях.
В качестве примера можно привести следующие вопросы:
• Вопрос, касающийся Стратегии: «Какие долгосрочные цели в области этики данных организация ставит перед собой и как они интегрируются с общей бизнес-стратегией?»
• Вопрос, касающийся Справедливости: «Какие меры принимаются для предотвращения дискриминации или предвзятости в данных, используемых в ваших проектах?»
• Вопрос, касающийся Прозрачности: «Как обеспечивается прозрачность практик работы с данными для внутренних и внешних заинтересованных сторон?»
Ответив на вопросы по каждому домену, организация сможет оценить текущий уровень соблюдения этических норм. Это позволит выявить, какие аспекты находятся на высоком уровне, а какие требуют улучшений. Оценка может быть проведена как внутренними силами, так и с привлечением независимых экспертов, чтобы обеспечить объективность.
После ответов на вопросы можно провести анализ результатов внутреннего исследования, выделив домены, в которых организация
демонстрирует высокие или низкие значения показателей. Например, если в домене «Стратегия» организация демонстрирует высокие показатели, это может свидетельствовать о ее способности включать этические принципы в долгосрочные планы и управленческие процессы. Низкие значения в домене «Агентность» указывают на необходимость улучшения механизмов, обеспечивающих контроль пользователей над их данными и получение информированного согласия.
Анализ результатов оценки позволяет выделить приоритетные области для улучшения этических практик. Например, организация может разработать новые стратегии управления, оптимизировать взаимодействие с пользователями или организовать обучение сотрудников по вопросам этики данных. Если акцент на домен «Устойчивость» оказывается недостаточным, целесообразно дополнительно внедрить меры, минимизирующие долгосрочные негативные последствия использования данных для общества и окружающей среды.
Особое внимание следует уделить домену «Стратегия», поскольку он отражает, насколько эффективно организация интегрирует этические принципы в свою деятельность. Этот домен охватывает:
- Долгосрочное планирование. Важно, чтобы организация не ограничивалась краткосрочными решениями, а предусматривала влияние своих действий на общество и клиентов в будущем.
- Интеграцию с бизнес-целями. Этика должна быть частью стратегического подхода, оценивающего все аспекты деятельности через призму соответствия этическим стандартам.
- Мониторинг и адаптацию. Принятая стратегия должна быть гибкой, способной реагировать на изменения законодательства, общественных ожиданий и технического прогресса.
Регулярная систематизация и оценка соответствия проектов этическим стандартам укрепляют репутацию организации, способствуют доверию клиентов и партнеров и подготавливают ее к новым вызовам в условиях быстро развивающегося цифрового мира.
Заключение
Этика больших данных представляет собой сложный и многогранный взгляд на технологические проекты, основанные на данных. Многообразие этических принципов и нормативных этических программ обусловливает необходимость их систематизации и согласования в целях применения для этической оценки всех этапов управления данными. Каждому аспекту управления соответствует свой этический принцип: намерениям - этика по замыслу в сочетании с категорическим императивом И. Канта, реализации -человекоцентричность, информации - ответственность и последствиям -предосторожность.
Для того чтобы обеспечить ответственное обращение с большими данными, требуется разработка гибких, доступных и адаптивных норм, которые интегрируют технические и социальные аспекты. Значимым шагом в этом
направлении является налаживание взаимодействия между техническими специалистами и экспертами в области этики. Такое сотрудничество позволит внедрить этические подходы на всех этапах работы с данными - от проектирования решений до анализа их последствий. Представленная систематизация этических норм может стать важным инструментом для организаций, которые не только стремятся к долгосрочному и устойчивому развитию, но и прикладывают усилия для сохранения доверия общества и соблюдения прав человека.
Список литературы (References)
1. Брежнев А.В., Гуков Э.З. Единая система обработки неперсонифицированных данных // Открытое образование. 2023. № 27(6). С. 2532. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-6-25-32.
Brezhnev A.V., Gukov E.Z. (2023) Unified System for Processing Non-Personalized Data. Open Education. No. 27(6). P. 25-32. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2023-6-25-32. (In Russ.).
2. Горячева Е.В. Проблемы защиты персональных данных в банковской сфере // Юридическая наука и практика. 2023. № 19(3). С. 23-29. https://doi.org/10.25205/2542-0410-2023-19-3-23-29.
Goryacheva E.V. (2023) Problems of personal data protection in the banking sector. Juridical science and practice. No. 19(3). P. 23-29. https://doi.org/10.25205/2542-0410-2023-19-3-23-29. (In Russ.).
3. Истратова Е.Е., Молчанов А. А. Особенности защиты персональных данных в медицинских информационных системах // Journal of Siberian Medical Sciences. 2015. № 6 (0). C. 1-7.
Istratova E.E., Molchanov A.A. (2015) Features of protection of personal information in medical information systems. Journal of Siberian Medical Sciences. No. (6). P. 1-7. (In Russ.).
4. Кант И. Сочинения в 6-ти томах. Т. 4. Ч. 1. М.: Мысль, 1965.
Kant I. (1965). Collection in 6 volumes. Vol. 4. Part 1. Moscow: Mysl'. (In Russ.).
5. Коваль Е.А. Датаоптимизм, датапессимизм и датареализм: образы моральных рисков в образах будущего // Материалы XVI Международной конференции «Теоретическая и прикладная этика: Традиции и перспективы -2024: Парадоксальность морали и моральные парадоксы: проблемы и решения». / отв. ред. В.Ю. Перов. СПб.: Издательско-полиграфическая ассоциация высших учебных заведений, 2024. C. 328-330.
Koval E.A. (2024) Dataoptimism, datapessimism and datarealism: images of moral risks in images of the future. Proceedings of the XVI International Conference "Theoretical and Applied Ethics. The Paradoxes of Morality and Moral Paradoxes: Problems and Solutions ". Saint Petersburg: Publishing and Printing Association of Higher Education Institutions. P. 328-330. (In Russ.).
6. Мартынова М.Д., Коваль Е.А., Жадунова Н.В. Big Data как технологический вызов этическим принципам // Вестник Московского университета. Серия 7. Философия. 2021. № 4. C. 84-101.
Martynova M.D., Koval E.A., Zhadunova N.V. (2021) Big Data as a technological challenge to ethical principles. Moscow University Bulletin. Series 7. Philosophy. No. 4. P. 4-101. (In Russ.).
7. Турикпенова Ж.Т., Абитова Г.А. Проблемы и перспективы в аналитике больших данных: комплексный обзор разработок, препятствий и будущих направлений исследований // Вестник Университета Шакарима. Серия технические науки. 2023. №. 3(11). С. 60-67. https://doi.org/10.53360/2788-7995-2023-3(11)-7.
Turikpenova Zh.T., Abitova G.A. (2023) Challenges and prospects in big data analytics: a comprehensive review of developments, hurdles, and future research directions. Bulletin of Shakarim University. Technical Sciences. No. 3(11). P. 60-67. https://doi.org/10.53360/2788-7995-2023-3(11)-7. (In Russ.).
8. Шляпников В.В. Некоторые проблемы этики данных и этики социальных сетей // Вестник Санкт-Петербургского университета. Философия и конфликтология. 2023. № 3(39). C. 504-513. DOI: 10.21638/spbu17.2023.308.
Shlyapnikov V.V. (2023) Some problems in data ethics and social media ethics. Vestnik of Saint-Petersburg University. Philosophy and Conflict Studies. No. 3(39). P. 504-513. DOI: 10.21638/spbu17.2023.308. (In Russ.).
9. Ajah I.A., Nweke H.F. (2019) Big data and business analytics: Trends, platforms, success factors and applications. Big Data and Cognitive Computing. No. 2 (3). P. 1-30. DOI: 10.3390/bdcc3020032.
10. Floridi L. (2006) Information Ethics, its Nature and Scope. SIGCAS Computers and Society. No. 3(36). P. 21-36. doi: 10.1145/1195716.1195719.
11. Loi M., Heitz C., Christen M. (2020) A Comparative Assessment and Synthesis of Twenty Ethics Codes on AI and Big Data. Proceedings of2020 7th Swiss Conference on Data Science. P. 41-46. DOI: 10.1109/SDS49233.2020.00015.
12. Reed-Berendt R., Dove E.S., Pareek M. (2022) The Ethical Implications of Big Data Research in Public Health: «Big Data Ethics by Design» in the UK-REACH Study. Ethics & human research. No. 1(44). P. 2-17. doi: 10.1002/eahr.500111.
Сведения об авторе
Попов Александр Александрович - младший научный сотрудник института
корпоративного обучения и непрерывного образования Национального
исследовательского Мордовского государственного университета.
E-mail: [email protected]
ResearcherID: L-6515-2017
https://orcid.org/0000-0002-1055-4408
About the author
Popov Alexander Aleksandrovich - junior researcher at the Institute of Corporate Training and Continuing Education of the National Research Mordovia State University.
E-mail: [email protected] ResearcherID: L-6515-2017 https://orcid.org/0000-0002-1055-4408
Поступила 22.11.2024; одобрена после рецензирования 02.12.2024; принята к публикации 05.12.2024.
Submitted 22.11.2024; revised 02.12.2024; accepted 05.12.2024.
