Текст книги "Сети города. Люди. Технологии. Власти"

Большие данные о городе, городские операционные системы, городская информатика и аналитика «точной науки о городе» закладывают основание новой логики контроля и управления городом (сетевого урбанизма, основанного на данных), которая предусматривает мониторинг и менеджмент городских систем в режиме реального времени и создание тех феноменов, которые все чаще объединяются понятием умный город. Идею умного города можно проследить от экспериментов с городской кибернетикой в 1970‐е годы[119]119
  Flood J. The fires: How a computer formula, big ideas, and the best of intentions burned down New York city – and determined the future of cities. New York: Riverhead, 2011; Townsend A. Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia. New York: W. W. Norton & Co, 2013.


[Закрыть] к развитию новых форм городского менеджериализма и антрепренерства, включая умный рост (smart growth) и новый урбанизм 1980‐х и 1990‐х[120]120
  Hollands R. G. Will the real smart city please stand up? // City. 2008. Vol. 12. № 3. P. 303–320; Wolfram M. Deconstructing smart cities: An intertextual reading of concepts and practices for integrated urban and ICT development // REAL CORP 2012: Re-mixing the city: Towards sustainability and resilience? / Ed. by M. Schrenk, V. V. Popovich, P. Zeile, P. Elisei. Schwechat: CORP, 2012. P. 171–181; Söderström O., Paasche T., Klauser F. Smart cities as corporate storytelling // City. 2014. Vol. 18. № 3. P. 307–320; Vanolo A. Smartmentality: The smart city as disciplinary strategy // Urban Studies. 2014. Vol. 51. № 5. P. 883–898.


[Закрыть], к взаимопроникновению информационно-коммуникационных технологий и городских инфраструктур, а также – начиная с конца 1980‐х – к развитию первых форм сетевого урбанизма[121]121
  Graham S., Marvin S. Splintering urbanism: Networked infrastructures, technological mobilities and the urban condition. New York: Routledge, 2001; Kitchin R., Dodge M. Code/Space: Software and everyday life. Cambridge, MA: MIT Press, 2011.


[Закрыть]. В современном понимании «умным» называется такой город, в котором инфраструктура сетей, связанные с ней большие данные и аналитика данных стратегически используются для создания:

• умной экономики за счет поддержки предпринимательства, инноваций, производительности, конкурентоспособности и поощрения новых форм экономического развития, таких как экономика мобильных приложений, открытых данных и шеринговых сервисов;

• умного правительства с помощью новых форм e-government, новых способов управления, усовершенствованных моделей и симуляций для планирования будущего развития города, принятия решений на основании анализа текущей ситуации, оптимизации работы сервисов, увеличения прозрачности работы городских администраций, их партисипаторности и ответственности;

• умной мобильности – создания регулируемых транспортных систем и эффективных, способных к взаимодействию друг с другом мультимодальных средств общественного транспорта;

• умной городской среды – продвижения идей устойчивого развития, адаптируемости и восстанавливаемости города, а также использования возобновляемых источников энергии (green energy);

• умного образа жизни – улучшения качества жизни, повышения безопасности и снижения рисков;

• умных людей – обеспечивая горожанам легкий доступ к информации, поощряя креативность, создавая инклюзивную городскую среду, расширяя права горожан и развивая культуру участия (партисипаторную культуру)[122]122
  Cohen B. What exactly is a smart city? // Fast Co.Exist. 2012. September 19. URL: http://www.fastcoexist.com/1680538/what-exactly-is-a-smart-city; Hollands R. G. Will the real smart city please stand up; Townsend A. Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia.


[Закрыть].

Одним словом, умный город обещает решить фундаментальную головоломку города: сократить расходы, создать условия для бизнеса и быстрого восстановления экономики, одновременно обеспечив устойчивость развития города, улучшив сервисы, расширив возможности участия горожан в принятии общественно важных решений и повысив качество жизни в городе – и достичь всего этого практикоориентированными, нейтральными, по возможности – аполитичными методами, понятными для горожан, используя стремительный поток данных о городе и аналитику, управление на основе алгоритмов и адаптивную сетевую инфраструктуру. Кроме того, значительно больше информации должно предоставляться горожанам с помощью местных социальных медиа (городских мобильных приложений, которые не только содержат данные о городе, но и позволяют горожанам самим участвовать в их сборе), открытых «панелей управления», хакатонов и т. п.

Идея умного города и методы сетевого урбанизма, основанного на данных, не были, однако, повсеместно приняты с энтузиазмом, а напротив, стали объектом многочисленных критических комментариев. Во-первых, проекты умных городов рассматривают города как ряд понятных и удобных в обращении систем, которые действуют преимущественно рационально, механически, линейно и иерархически и могут направляться и контролироваться[123]123
  Kitchin R., Lauriault T., McArdle G. Knowing and governing cities through urban indicators, city benchmarking and real-time dashboards.


[Закрыть]. Во-вторых, эти проекты в основном внеисторические, внепространственные и гомогенизирующие по своей направленности и задачам, в них не учитываются различия между городами с точки зрения политэкономии, культуры и управления[124]124
  Greenfield A. Against the smart city. New York: Do Publications, 2013.


[Закрыть]. В-третьих, приоритет отдается выработке технических, а не политических или социальных решений проблем города, тем самым открыто пропагандируются технократические формы управления[125]125
  Morozov E. To save everything, click here: Technology, solutionism, and the urge to fix problems that don’t exist. New York: Allen Lane, 2013.


[Закрыть]. В-четвертых, проект создания умных городов скорее усиливает существующие конфигурации власти, социальные и пространственные неравенства, чем размывает или меняет их структуру[126]126
  Datta A. New urban utopias of postcolonial India: «Entrepreneurial urbanization» in Dholera smart city, Gujarat // Dialogues in Human Geography. 2015. Vol. 5. № 1. P. 3–22.


[Закрыть]. В-пятых, этот подход игнорирует политический аспект данных о городе и то, что они являются продуктом сложных социотехнических ассамбляжей[127]127
  Kitchin R. The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences.


[Закрыть]. В-шестых, повестка дня умного города явным образом формируется интересами корпораций, для которых захват функций управления городом открывает новые возможности на рынке[128]128
  Hollands R. G. Will the real smart city please stand up?


[Закрыть]. В-седьмых, городская инфраструктура, основанная на сетевых взаимодействиях, создает городские системы, работающие со сбоями и уязвимые для взломов[129]129
  Kitchin R., Dodge M. Code/Space: Software and everyday life; Townsend A. Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia.


[Закрыть]. И наконец, сетевой урбанизм, основанный на данных, может иметь глубокие социальные, политические и этические последствия (включая электронную слежку и тотальное видеонаблюдение) и приводить к социальной и пространственной «сортировке» и предвосхищающему управлению[130]130
  Graham S. Software-sorted geographies // Progress in Human Geography. 2005. Vol. 29. № 5. P. 562–580; Kitchin R. The real-time city?


[Закрыть].

Далее в тексте я сосредоточусь на четырех последних аспектах критики концепции умного города, в особенности на связанных с ними проблемах данных (в большей степени, чем на иных аспектах технологической составляющей городских социотехнических ассамбляжей и более масштабных политико-экономических структурах и эффектах), включая техническую сторону этих данных. Такой анализ позволит проиллюстрировать возможные проблемы, связанные с сетевым урбанизмом, основанном на данных, и необходимость дальнейшего изучения взаимодействия данных и города.

Данные и город. Политика городских данных

Один из ключевых доводов в пользу подхода к муниципальному управлению, основанного на работе с непрерывными потоками данных, заключается в том, что он предоставляет прочную фактическую основу для принятия решений, системного контроля и формирования политического курса, – в отличие от других подходов, бессистемных, клиентилистских или местнических. Управление городской системой/инфраструктурой в рамках этого подхода гораздо менее подвержено политическому влиянию, так как формируется под влиянием объективных, нейтральных фактов техноориентированными, практическими и прагматическими способами. Технические системы и данные, которые они производят, объективны и не нагружены идеологически, а значит, безобидны с политической точки зрения. Датчики, сетевая инфраструктура и компьютеры не политизированы сами по себе – они просто делают замеры, передают результаты, обрабатывают, анализируют и отображают данные, используя научные принципы, выдают наборы показателей, записи, информацию, которая позволяет узнать правду о городах. И хотя данные социальных систем, таких как платформы социальных медиа (например, Twitter), по своей сути более субъективны и насыщены информационным шумом, они содержат непосредственное отражение взглядов, взаимодействий и поведения людей, в отличие от официальных опросов, содержащих высказывания людей о том, что они делают и думают (или то, что, по их мнению, хочет услышать интервьюер), – то есть дают более достоверную картину социальной реальности. В этом смысле «большие данные» о городах можно принимать за чистую монету, использовать как безусловный источник знаний о городе, как ресурс для управления и контроля городских систем и инфраструктуры, для определения направлений развития города.

Однако действительность несколько отличается от этой идеальной картины по двум причинам. Во-первых, существует ряд технических проблем, затрагивающих параметры сбора данных, доступа к ним и их качества, в силу чего образ города, формирующийся на основе этих данных, всегда неполон и должен восприниматься с осторожностью. Во-вторых, данные являются продуктом сложных социотехнических формаций, которые складываются под влиянием ряда технических, социальных, экономических и политических сил и сознательно программируются на получение определенных результатов[131]131
  Kitchin R. The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences.


[Закрыть] (см. таблицу 2). С одной стороны, то, какие данные производятся, как их обрабатывают, хранят, анализируют и представляют, определяется специфической технической конфигурацией и способами ее использования (например, для интерпретации данных важно знать, где располагаются датчики, каков их обзор, частота регистрации, настройки и калибровка и т. д.). С другой стороны, то, как система спроектирована и каким образом управляется, обусловлено способами мышления, техническими навыками, правовой средой, финансированием и наличием ресурсов, организационными приоритетами и внутренней политикой, сотрудничеством различных учреждений и рыночным спросом. Иначе говоря, ассамбляж данных обладает определенным «диспозитивом», который Мишель Фуко охарактеризовал как «гетерогенную совокупность элементов, к числу которых относятся дискурсы, институты, архитектурные формы, правовые решения, законы, административные меры, научные утверждения и положения философии, морали и филантропии»[132]132
  Foucault M. The confession of the flesh // Foucault M. Power/knowledge Selected interviews and other writings. 1972–1977 / Ed. by C. Gordon. New York: Pantheon Books, 1980. P. 194.


[Закрыть]. Для Фуко диспозитив имеет неустранимо политическую природу, производя то, что он именует «властью/знанием», то есть знанием, выполняющим стратегическую функцию. Другими словами, «большие данные» о городе никогда не являются нейтральными и объективными, но обусловлены ситуативно, зависят от различных факторов, имеют относительный характер, используются в определенном контексте для достижения конкретных целей (для наблюдения, наделения полномочиями, дисциплинирования, регулирования, контроля, производства прибыли и т. д.). Или, если прибегнуть к образу, данные о городе никогда не бывают «сырыми», они всегда уже «приготовлены» по определенному рецепту для определенных целей[133]133
  Bowker G. Memory practices in the sciences. Cambridge, MA: MIT Press, 2005; «Raw data» is an oxymoron / Ed. by L. Gitelman. Cambridge: MIT Press, 2013.


[Закрыть]. В этом смысле сетевой урбанизм, основанный на данных, насквозь политизирован и нацелен на создание вполне определенного типа города. Поэтому при анализе больших данных о городе необходимо подвергать критическому разбору связанные с ними ассамбляжи (включая техническую составляющую: инфраструктуру, платформу, программное обеспечение/алгоритмы, данные, интерфейс), чтобы документально зафиксировать, как эти ассамбляжи устроены и работают на практике, производя процессы и структуры городской жизни, и чьим целям это служит.

Таблица 2. Ассамбляжи данных

Система/процесс выполняет задачу

Рецепция/Операция (пользователь/использование)

Интерфейс

Коды/алгоритмы (программное обеспечение, software)

Данные (базы данных)

Платформа кода (операционная система)

Материальная платформа (инфраструктура, hardware)

Контекст фреймирование системы/задачи

Системы мышления

Формы знания

Финансовые вопросы

Политические экономии

Правительственные и юридические вопросы

Организации и институции

Индивидуальные интересы и сообщества

Рынок

Доступ к данным, право собственности на данные и контроль данных

Как уже отмечалось, в настоящее время значительный объем данных о городах производится коммерческими компаниями, такими как операторы мобильной связи, частные транспортные компании и коммунальные службы. Для них данные являются ценным товаром, обеспечивающим конкурентные преимущества или дополнительный доход, если их продавать или отдавать в лизинг, и эти компании не связаны обязательствами бесплатно распространять данные, которые были генерированы в процессе операций с городскими менеджерами и публикой. Как отметил в 2014 году британский парламентарий и министр по развитию умных городов Дэн Байлс[134]134
  См.: URL: https://www.youtube.com/watch?v=3E3RpGMKbhg.


[Закрыть], приватизация сферы общественных услуг в Великобритании и в других странах означает также приватизацию связанных с этой сферой данных, если только не приняты специальные меры, гарантирующие, что эта информация будет предоставлена городу или опубликована в открытом доступе. Аналогичным образом доступ к данным, находящимся в ведении государственно-частного сектора, полугосударственных учреждений или государственных агентств, имеющих статус коммерческого фонда (таких как государственная метеорологическая служба или картографическое управление в Великобритании, которые покрывают существенную часть текущих расходов за счет продажи данных и услуг), может предоставляться лишь сотрудникам или иметь высокую цену. Следовательно, значимые массивы данных (например, подробные карты) могут иметь режим ограниченного доступа, а информация о транспортном сообщении (автобусах, железных дорогах, прокатах велосипедов, частных платных трассах), электроэнергии и водоснабжении может быть полностью закрытой. Даже внутри государственного сектора данные могут храниться в отдельных ведомствах и не передаваться в другие подразделения той же организации или иные учреждения. Поэтому, хотя мы, возможно, и переживаем сейчас информационную революцию, доступ к значительной части этой информации ограничен, и существует ряд требующих изучения проблем в отношении прав собственности на данные и контроля данных, в особенности в том, что касается закупок, передачи внешним подрядчикам или приватизации городского хозяйства. Более того, даже если бы все данные были открытыми и использовались сразу несколькими организациями, необходимо признать, что и в этом случае оставались бы стороны жизни города, данные о которых генерируются в незначительном объеме или отсутствуют полностью. Например, в ходе проверки массивов данных, проводившейся в Дублине с целью установить, может ли город претендовать на получение сертификата соответствия стандарту ISO37120 (стандарт ИСО для городских показателей), удалось получить данные лишь по 11 из 100 искомых показателей (преимущественно из‐за того, что эти данные были либо приватизированы, либо генерировались в недостаточном объеме).

Безопасность и целостность данных

Один из основных поводов для беспокойства, связанных с сетевыми инфраструктурами и повсеместной городской компьютеризацией, – это создание систем и сред, которые содержат ошибки, часто ломаются, уязвимы для вирусов, сбоев, повреждений и хакерских атак[135]135
  Kitchin R., Dodge M. Code/Space: Software and everyday life; Townsend A. Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia.


[Закрыть]. Как отмечает K. Мимз[136]136
  Mims Ch. Coming soon: The cybercrime of things // The Atlantic. 2013. August 6. URL: http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/08/coming-soon-the-cybercrime-of-things/278409.


[Закрыть], любое сетевое устройство может быть взломано, а его данные похищены и использованы с преступными целями или испорчены; этими данными можно управлять на расстоянии, их можно перенаправлять, с их помощью можно шпионить за пользователями. СМИ едва ли не ежедневно сообщают о масштабных утечках данных в коммерческих компаниях и государственных учреждениях, о краже ценных персональных данных, а в отдельных случаях об успешных хакерских атаках, позволивших вывести из строя и контролировать всю городскую инфраструктуру, например систему управления дорожным движением[137]137
  Paganini P. Israeli road control system hacked, causes traffic jam on Haifa highway // The Hacker News. 2013. October 28. URL: http://thehackernews.com/2013/10/israeli-road-control-system-hacked.html.


[Закрыть]. Как отмечает Э. Таунсенд, идея «умного города» связывает и объединяет в сетевом взаимодействии две открытые, в высшей степени сложные и зависящие от множества случайностей системы – городá и компьютеры, а это значит, что сетевой урбанизм, основанный на данных, имеет врожденные проблемы. И по мере того как городские системы развиваются и становятся все более сложными, взаимосвязанными и взаимозависимыми, количество их потенциальных уязвимых мест умножается[138]138
  Townsend A. Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia.


[Закрыть]. Создание надежных систем «больших данных» о городе, таким образом, должно стать важной текущей задачей, если удастся завоевать и сохранить доверие людей к их предполагаемым выгодам. Еще один существенный момент для поддержания доверия к сетевому урбанизму, основанному на данных, связан с тем, как и для каких целей используются данные.

Использование данных

Большие данные о городе в настоящее время используются для выполнения широкого круга задач, от нейтральных, таких как наблюдение за городским освещением с целью улучшения его качества и снижения расходов, до более политизированных, таких как поддержание правопорядка. Беспокойство вызывает тот факт, что чем больше данных генерируется о городе и его жителях, тем более размываются границы понятия «приватность». Неприкосновенность частной жизни считается основополагающим правом человека, ценным и гарантированным условием жизни в развитых странах. Однако по мере того как датчики, камеры, смартфоны и другие встроенные и портативные устройства производят все больше данных, защищать последние становится все труднее, ведь люди оставляют все больше цифровых следов (данных, которые они производят сами) и цифровых теней (информации, которую собирают о них другие). Такие архивы данных позволяют осуществлять дата-надзор (вид цифровой слежки при помощи сортировки и просеивания массивов данных с целями идентификации, мониторинга, отслеживания, регулирования, предсказания и рекомендаций)[139]139
  Clarke R. Information technology and dataveillance // Communications of the ACM. 1988. Vol. 31. № 5. P. 498–512; Raley R. Dataveillance and countervailance // «Raw data» is an oxymoron / Ed. by L. Gitelman. Cambridge: MIT Press, 2013. P. 121–146.


[Закрыть] и геонадзор (отслеживание местоположения и перемещения людей, транспортных средств, товаров и услуг, мониторинг пространственных взаимодействий)[140]140
  Crampton J. Cartographic rationality and the politics of geosurveillance and security // Cartography and Geographic Information Science. 2003. Vol. 30. № 2. P. 135–148.


[Закрыть]. 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]141
  Dodge M., Kitchin R. Codes of life: Identification codes and the machine-readable world.


[Закрыть]. 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]142
  Goss J. «We know who you are and we know where you live»: The instrumental rationality of geodemographics systems // Economic Geography. 1995. Vol. 71. № 2. P. 171–198; Harris R., Sleight P., Webber R. Geodemographics, GIS and neighbourhood targeting. West Sussex, England; Hoboken, NJ: Wiley, 2005.


[Закрыть]. 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]143
  Graham S. Software-sorted geographies.


[Закрыть] 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]144
  The privacy challenges of big data: A view from the lifeguard’s chair. Keynote address by FTC Chairwoman Edith Ramirez (as prepared for delivery). Technology Policy Institute. Aspen Forum. Aspen, Colorado. August 19, 2013 // Federal Trade Commission. URL: http//ftc.gov/speeches/ramirez/130819bigdataaspen.pdf.


[Закрыть]. 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]145
  Stroud M. The minority report: Chicago’s new police computer predicts crimes, but is it racist? // The Verge. 2014. February 19. URL: http://www.theverge.com/2014/2/19/5419854/the-minority-report-this-computer-predicts-crime-but-is-it-racist.


[Закрыть]. 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]146
  MacKenzie D. An engine, not a camera. How financial models shape markets. Cambridge, MA: MIT Press, 2008.


[Закрыть].

Данные и технические проблемы

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)[147]147
  Kitchin R. The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences.


[Закрыть]. Более того, поскольку данные генерируются огромным количеством способов, с использованием многообразных инструментов и стандартов, сохраняются сложности при попытке свести их воедино для получения более целостной картины. Поэтому невозможно узнать «правду» о городах: мы всегда получаем лишь неполные, избирательные образы, наблюдаемые под специфическим углом зрения. И эти образы могут быть результатом махинаций, манипуляций и фальсификаций.

Кроме того, модели для получения данных о городе конструируются определенным образом, а не существуют сами по себе «в природе»; аналитические инструменты отбираются, различные параметры вводятся и корректируются, применяются протоколы. Таким образом, возможны вопросы о точности моделей и аналитики, а также о том, до какой степени от них зависит получаемый результат. Мы признаем, что городская информатика и «точная наука о городе» стремятся к возможно более глубокому и максимально аргументированному пониманию города и что они производят действительно полезные знания. Однако создаваемый ими образ города и способы его объяснения все же предвзяты. Более того, результаты, которые они производят, могут неправильно интерпретироваться и приводить к экологическим просчетам. Так, в отношении городов одним из наиболее распространенных типов таких экологических просчетов является проблема изменяемых единиц площади[148]148
  Openshaw S. The modifiable areal unit problem. Norwich: Geo Abstracts Univ. of East Anglia, 1984.


[Закрыть], когда инструменты статистической географии, используемые для отображения агрегированных данных, могут иметь заметное влияние на наблюдаемые явления, а значит, и на итоговые выводы. Сходные последствия может иметь изменение границ классификации или числа классов. Способ систематизации данных и масштаб их представления, таким образом, существенно влияют на то, как мы понимаем город, и на то, как это понимание используется в управлении. Хотя ученые-статистики хорошо осведомлены о подобных эффектах, политики редко имеют об этом представление, и в прикладных исследованиях влияние таких искажений в основном недооценивается или игнорируется.

* * *

Мы вступаем в эпоху, когда компьютеризация является неотъемлемой составляющей городской среды, город опутан сетями, а люди не расстаются со смартфонами, обеспечивающими их связанность с другими людьми и доступ к информации. Эти устройства и инфраструктуры производят и распространяют огромные объемы данных в режиме реального времени, кроме того, они реагируют на эти данные и производимые с ними аналитические операции, что открывает новые возможности для надзора, регуляции и контроля городской жизни. Города приводятся в движение потоками данных и подчиняются новым формам алгоритмизированного управления. Однако лежащие в его основе данные и алгоритмы далеко не объективны и не нейтральны – они политизированы, несовершенны и ограничены. Поэтому умные города, которые должен создать сетевой урбанизм, основанный на данных, «умны» лишь в определенном смысле слова. Их создание и функционирование основаны на значительно большем количестве данных и сопутствующей информации, чем было доступно урбанизму предыдущих поколений, и все же и эта форма урбанизма избирательна, манипулятивна, несовершенна, прескриптивна и подвержена политическим влияниям. Более того, если инструментальная рациональность сетевого урбанизма, основанного на данных, способствует продвижению знаний о городе и способов управления, укорененных в узко определенных episteme (научное знание) и teche (практическое инструментальное знание), важно, чтобы другие формы знания, такие как phronesis (знание, выводимое из практики и размышления) и metis (знание, основанное на опыте)[149]149
  Parsons W. Not just steering but weaving: relevant knowledge and the craft of building policy capacity and coherence // Australian Journal of Public Administration. 2004. Vol. 63. № 1. P. 49.


[Закрыть], не заглушались, а создавали противовес к ограничениям умных городов и открывали позиции, с которых возможна была бы рефлексия, критика и переработка результатов сетевого урбанизма, основанного на данных. В самом деле, даже если этот вид урбанизма обеспечивает – что бесспорно – решение ряда городских проблем, мы также должны признать, что он имеет определенные недостатки и таит в себе потенциальные угрозы. Задача, стоящая перед городскими администрациями и гражданами эпохи умных городов, заключается в том, чтобы использовать преимущества планирования и предоставления городских услуг с использованием больших данных, точных расчетов и систем, работающих в режиме реального времени, одновременно сведя к минимуму вредные последствия. Чтобы сделать это, мы должны относиться к данным и их аналитике с таким же умом, с каким мы строим наши умные города.

Перевод с английского Ксении Гусаровой и Екатерины Лапиной-Кратасюк