Major risks of implementation of “smart city” concept

Введение

По данным ООН городское население в мире составляет более 55% ^[1]. При этом эксперты ООН предполагают, что доля жителей городов возрастет до 68% уже к 2050 году. Особенно активно численность городского населения растет в последние 70 лет. Так если в 1950 году в городах проживало около 751 миллиона человек, то в 2018 году в мире насчитывалось уже 4,2 миллиарда горожан. Наиболее урбанизированными регионами мира являются Северная Америка (82% городского населения), Латинская Америка и страны Карибского бассейна (81% городского населения), Европа (74% городского населения) и Океания (68% городского населения). По данным Федеральной службы государственно статистики в Российской Федерации 74,4% граждан страны проживают в городах ^[19]. При этом именно в городах производится порядка 87% от мирового ВВП ^{[18, 56]}. Города и городское население продолжают оставаться основным источником получения добавленной стоимости, что так или иначе продолжает способствовать привлечению населения именно в города.

Бурный рост городов и городского населения не только является результатом повышения эффективности мировой экономики, но и причиной возникновения множества проблем. Среди проблем бурной урбанизации эксперты Bank of America Merrill Lynch выделяют ^{[2, 11]}:

· Низкий уровень управления и слабые институты;

· Неполноценная инфраструктура (78 миллиардов долларов инвестиций будут требоваться инфраструктуре городов в ближайшие 10 лет);

· Рост неравенства (1 миллиард горожан в мире живет за чертой бедности, в 75% городов мира ситуация с бедностью ухудшилась);

· Жилье (881 миллион человек живет в трущобах, в городах необходим 1 миллиард новых домов и квартир);

· Преступность;

· Загрязнение окружающей среды (города занимают только 2-3% общей площади суши, но потребляют 75% природных ископаемых и дают 75% выбросов в окружающую среду);

· Новые риски (терроризм, чрезвычайно быстрое распространение болезней и риск пандемий, чрезмерная секьюритизация).

Существуют очевидные ограничения роста городов в виде инфраструктуры, доставшейся от предыдущего периода промышленной урбанизации, а также в виде предельной нагрузки на окружающую среду, которую могут оказывать города. Все это побуждает искать оптимальные решения для устойчивого развития городских пространств и сообществ, которые, по возможности, не должны быть крайне затратными и вписываться в уже существующую инфраструктуру городов. На данный момент оптимальным комплексом таких решений является «умный город» (“smart city”).

«Электронное правительство» (“e-government”) и «умный город» (“smartcity”)

Проблематика умного города в целом укладывается в общий тренд исследований, направленных на изучение «e-governance» (электронное управление) и «e-government» (электронное правительство). E-government стала активно применяться в управленческой практике начиная с 80-х годов прошлого века и главным образом исследовалась в рамках теории и социологии управления, но с появлением феноменов «больших данных («big data») и «Web 2.0», она все чаще стала привлекать внимание других отраслей социально-гуманитарного знания. При этом (в особенности в российской исследовательской традиции) «электронное правительство» все еще не имеет четкой дефиниции.

В целом, значительную часть работ, посвященных управлению с применением цифровых технологий, можно свести к трем базовым концептам e-government:

- e-government как совокупность механизмов более полного отслеживания состояния управляемого объекта в режиме реального времени и, следовательно, расширенного оперативного управления (К. Тианшу ^[14], Ф. Баннистер и Р. Коннолли ^[3]);

- e-government как совокупность механизмов внутренней организации управленческой деятельности (например, в рамках автоматизированного проектного управления или электронного документооборота) (С. Павлиа и С. Шарма ^[12]);

- e-government как совокупность механизмов более широкого вовлечения граждан в принятие управленческих решений в рамках режима «цифровой демократии» (Е. Райли ^[13], С. Марш и Дж. Макнивен ^[9]), а Д. Линдерс даже вводит специальный термин «we-government» ^[7]).

Ф. Баннистер и Р. Конолли дают следующее определение электронному (государственному) управлению – «это использование информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) в органах власти таким образом, чтобы: (1) изменить структуры или процессы управления способами, которые невозможны без ИКТ и / или (2) создать новые структуры управления или процессы, которые раньше были невозможны без ИКТ и (или) (3) реализовывать теоретические идеи или проблемы в нормативном управлении» ^[3,11].

В сущности, «умный город» является своеобразным частным случаем «электронного правительства», направленным на решение специфических проблем городского сообщества. Именно в городах новые формы организации управления могут дать наибольший результат.

В понимании Р. Китчина «умным» называется такой город, в котором инфраструктура и генерируемые ею данные, а также аналитические системы, обрабатывающие эти данные, позволяют создавать ^{[17, 104]}:

· «Умную экономику» (поддержка предпринимательства и конкурентной среды, выработка новых форм экономического развития, например, в виде экономики мобильных приложений, шеринговой экономики и т.п.).

· «Умное правительство» (новые модели прогнозирования развития, принятия решений в режиме реального времени, более качественного, быстрого и прозрачного оказания муниципальных услуг).

· «Умную мобильность» (саморегулируемые транспортные системы, мультимодальные средства транспорта).

· «Умную среду» (продвижение идей устойчивого развития, использование возобновляемых источников энергии).

· «Умный образ жизни» (улучшение качества жизни, повышение безопасности и снижение рисков).

· «Умных людей» (эффективное информирование населения, поддержка инициатив граждан, инклюзивность, расширение возможности участия граждан в управлении городом).

«Большие данные» как условие появления «умного города»

Суть управления состоит в получении и обработки информации об объекте управления, а также выработка новой информации в виде управленческий решений с последующей трансляцией объекту управления. Долгое время городские власти и исследователи городов получали информацию об объекте своего наблюдения в виде очень специфических наборов данных: ограниченных по времени сбора данных, основанных на применении выборочного метода, часто запаздывающих не только с обнародованием, но и с обработкой данных (как, например, в случаях с переписями населения, да и вообще с данными собираемой органами государственной статистики).

К этому следует добавить, что агрегируемые муниципальными властями данные часто носили (а в случае российских городов, продолжают носить) чрезмерно обобщенный вид, то есть данные были предварительно подвергнуты слишком заметному сжатию, что не позволяет в дальнейшем их «разукрупнить» и провести более подробный анализ, а также создать более корректные прогностические модели.

Так происходило вплоть до недавнего времени. Р. Китчин отмечает, что в настоящее время «…серьезные изменения произошли в характере и производстве данных о городе с переходом от «малых данных» к «большим данным», когда производство данных становится непрерывным, обеспечивает полное покрытие в рамках одной системы, характеризуется высоким разрешением, связностью и подвижностью» ^{[17, 101]}.

Главным образом это связано с тем, что городская инфраструктура (включая транспорт и коммунальные сети) все больше цифровизуется, оснащается все большим количеством датчиков регистрации коллективного поведения групп населения (например, потребления воды, тепла и электроэнергии жителями дома) и индивидуального поведения конкретного горожанина (например, с помощью систем электронных проездных документов, дорожных камер, распознающих номера автомобилей и т.п.). Однако, наиболее важными, в особенности в российской специфике, является то, что активным сбором «больших данных» о горожанах и городе в целом занимаются частные игроки, например, в России это:

· операторы мобильной связи (Билайн, Мегафон, МТС, Ростелеком и другие – регистрация геопозиции, трекинг пользователей мобильных телефонов)

· поисковые системы (Яндекс и Google – регистрация запросов поисковых систем, а также активности пользователей в сети),

· электронные социальные сети (Вконтакте, Одноклассники, Facebook, Instagram и другие – регистрация пользовательского поведения, обнаружение и обработка «цифровых следов» пользователей и так далее),

· поставщики транспортных услуг (Яндекс.Такси, Uber, Gett, такси «Везет» и другие – регистрация геопозиции, транспортного поведения пользователей, учет транспортных предпочтений, аналитика городской транспортной обстановки),

· владельцы сайтов (история активности пользователей),

· финансовые учреждения (регистрация покупательской активности пользователей банковских карт, регистрация источников дохода),

· торговые сети (трекинг покупательской активности по персональным дисконтным картам).

На данный момент, они все еще находятся с своеобразных «функциональных анклавах», но вскоре, по утверждению Р. Китчина «они будут все больше объединяться в централизованные системы, например межведомственные диспетчерские, осуществляющие мониторинг всего города, такие как Centro de Operações Prefeitura do Rio de Janeiro (Рио-де-Жанейро, Бразилия)» ^{[17, 102]}. Отдельные компании уже предлагают «городские операционные системы», например, CityNext от Microsoft, Smarter City от IBM, City Operating System от Urbiotica и Urban Operating System от PlanIT.

В конечном итоге, важно то, что городские власти впервые со временем получат возможность работать с данными, которые генерируются в реальном времени, что дает возможность быстро реагировать на процессы, протекающие в муниципалитете.

На данный момент частные игроки собирают «большие данные» о городском населении и инфраструктуре гораздо шире, не говоря о том, что их инструменты интеллектуального анализа (хотя и ограниченные достаточно узкими и, как правило, маркетинговыми задачами) превосходят возможности любого муниципалитета и не только в России. Потому особенно важным является интеграция интересов крупных частных агрегаторов «больших данных» и органов местного самоуправления.

Однако, такая интеграция может привести к негодованию широких слоев общества (ярким примером тому стали слухи о сотрудничестве сервиса «Яндекс.Карты» и ГКУ г. Москвы «Центр организации дорожного движения Правительства Москвы», вызвавшие широкий резонанс среди водителей столицы).

Уязвимости концепции «умного города»

Как уже отмечалось выше, основными агрегаторами «больших данных» о городе и его жителях являются частные компании. И главная проблема здесь состоит не в том, что частный сектор развивается всегда динамичнее, чем государственный, и, тем более, муниципальный, а в наличии «цифрового неравенства». Именно появление феномена «больших данных» привнесло новое понимание этого концепта.

Если раньше под «цифровым неравенством» понимались неравный доступ граждан и организаций к сети интернет в целом, к высокоскоростному мобильному интернету, различия в уровне компьютерной грамотности между поколениями, то теперь все общество получает некое подобие «информационной классовой структуры». По мнению Л. Мановича, можно условно разделить на 3 новых класса ^[8]:

1. Генераторы данных (простые пользователи – граждане, оставляющие цифровые следы своей активности в различных социальных сетях, приложениях и других агрегаторах данных).

2. Интеграторы данных (владельцы серверов и приложений).

3. Аналитики данных (те, кто имеет вычислительные возможности, собственный опыт и обученные средства интеллектуального анализа для быстрой обработки «больших данных»).

Очевидно, что на данный момент и муниципалитеты и их население является простыми генераторами «больших данных», но не их агрегаторами или аналитиками. Если подобная ситуация сохранится, все более существенной будет опасность того, что программы «умных городов» будут проходить, прежде всего, под повесткой коммерческих интересов владельцев данных и средств их аналитики, но не местного самоуправления и горожан. Подобные опасения высказывались еще в 2008 году Р.Дж. Холландом ^[5]. В. Ниарос в своей таксономии «умных городов» даже выделяет такой тип как «корпоративный умный город (“Corporate Smart City”) ^[11].

Следующим опасением является то, что «умный город» как комплекс средств, интегрирующих большое количество разнородных данных, может стать еще одно системой жесткого вертикального, алгоритмизированного контроля в руках органов местного самоуправления и коммерческих организаций, имеющих деловые интересы в пространстве конкретного города ^[6]. Э. Таунсенд также предупреждает, что «умный город» может стать машиной авторитарного контроля, которая в конечном счете приведет к тому, что политические элиты начнут отказываться от своих обязательств перед большинством, и все больше преследовать интересы исключительных, элитарных меньшинств ^[15].

Е. Морозов утверждает, что уже на стадиях разработки концепций «умного города» по его внедрению в конкретных муниципалитетах решаются преимущественно технические проблемы города, но не гораздо более важные и сущностные задачи социального и политического развития ^[10].

Кроме того, сама концепция «умного города» и связанные с ней тенденции к стандартизации, выражаемые рядом авторов ^{[16; 18]}, во многом являются примером игнорирования исторического, культурного, социального и политического опыта, в котором существует каждый муниципалитет и всякое городское сообщество ^[4].

К приведенным выше рискам можно добавить выделенные Н.А. Стефановой и Я.Ш. Хисравовой угрозы ^[20]:

· ««риск утечки данных». Кража денег и личных данных пользователей, а также корпоративной информации, шпионаж;

· «риск технической неисправности». Технические неполадки в работе устройств могут привести к сбою в программном обеспечении, что может привести к получению недостоверной или неактуальной информации;

· «риск возникновения катастрофических инцидентов», связанный с действием киберпреступников».

Н.А. Стефанова и Я.Ш. Хисравова также выделяют риски «снижения культурного развития» и «риск полной зависимости от техники», но указанные угрозы в своей сущности связаны не с «умным городом», а с цифровизацией социальных практик, связанных преимущественно с «интернетом вещей» и возникновением феномена «Web 2.0».

Заключение

Рост урбанизированного населения и его концентрация в крупнейших мегаполисах ставит перед обществом ряд новых задач, решение которых ограничено инфраструктурой и существенной экологической нагрузкой, которую оказывает каждый город на окружающую среду. Наиболее оптимальным решением этих проблем на данный момент является внедрение концепции «умного города», строящегося на интеграции потоков данных о городе (его жителях и инфраструктуре) и новыми возможностями органов управления по принятию решений в режиме реального времени. Это, по мнению аналитиков и теоретиков «умного города» позволит решить массу проблем городской экономики, мобильности, среды, инфраструктуры и, собственно, управления муниципалитетом.

Вместе с тем, реализация «умного города» таит в себе следующие угрозы:

1. Цифровое неравенство и риск появления нового жесткого инструмента контроля.

2. Исключение горожан и местных сообществ из процесса принятия решений о развитии города.

3. Реализация «умного города», исключительно исходя из интересов политических и экономических элит.

4. Замещение социальной и политической повестки исключительно техническими вопросами реализации «умного города».

5. Игнорирование культурных, политических и социальных особенностей каждого отдельного города.

6. Технические риски (утечка данных, уязвимость для киберпреступников, зависимость жесткой инфраструктуры от информационной инфраструктуры).

Указанные выше риски на данный момент может эффективно снизить только ключевой элемент «электронного правительства» - участие граждан в управлении городом и широкая инклюзия в этот процесс всех городских сообществ.