Big data: данные и модели коммуникации нового формата в инфопространстве цифровой экономики России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Big data: данные и модели коммуникации нового формата в инфопространстве цифровой экономики России

Шилина Марина Григорьевна доктор филологических наук, профессор кафедры рекламы, связей с общественностью и дизайна Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова

Аннотация

Реализация программы развития цифровой экономики в России (2017-2025 гг.) обусловливает появление новых моделей социально-экономического партнерства и информационно-коммуникационного пространства. Базовым форматом информации в коммуникативном пространстве цифровой экономики являются большие данные и ИКТ на их основе (искусственный интеллект, интернет вещей и т.д.). В статье выявлены ключевые исследовательские проблемы data driven коммуникации, рассмотрен системно-уровневый подход к ее исследованию, зафиксирована смена парадигмы современной коммуникации и информационного пространства в условиях датификации, а также предложен термин «когнитивные связи с общественностью».

Ключевые слова: цифровая экономика и большие данные, модель коммуникации, гибридная реальность, коммуникативное пространство цифровой экономики, когнитивные связи с общественностью.

Коммуникативные вызовы цифровой экономики России

28 июля 2017 г.в России была принята государственная программа развития цифровой экономики (ЦЭ) в России (20172025 гг.)1. Целью Программы заявлено «создание экосистемы цифровой экономики Российской Федерации, в которой данные в цифровой форме являются ключевым фактором производства во всех сферах социально-экономической деятельности и в которой обеспечено эффективное взаимодействие, включая трансграничное, бизнеса, научно-образовательного сообщества, государства и граждан, а также создание необходимых и достаточных условий институционального и инфраструктурного характера, устранение имеющихся препятствий, повышение конкурентоспособности на глобальном рынке»2. ЦЭ переформатирует сегодняшние модели производства и взаимодействия в экономике и обществе на основе цифровых технологий.

Россия сегодня существенно отстает от развитых стран в сфере цифровой экономики во всех мировых индексах3, однако государство создает финансовые, технические, технологические предпосылки ее формирования, делая особый акцент на развитии компьютерной и телекоммуникационной сферы и правового обеспечения. Запланировано создание десятка глобально конкурентоспособных крупных национальных и не менее 500 малых и средних предприятий цифровой экономики, отраслевых цифровых платформ - для цифрового здравоохранения и образования, «умных городов» и т.д.

Стратегия государства в сфере цифровой экономики уже в течение первого, 2017 г., реализуется достаточно интенсивно. Вклад ЦЭ в экономику России аналитики Российской ассоциации электронных коммуникаций (РАЭК) оценивают в 2,1% ВВП, вклад мобильной экономики - в 3,8% ВВП (суммарно 4,35 трлн руб.); интернет- сегменты растут на 11% в год, к 2021 г. их доля в ВВП составит 4,7%4.

Несмотря на метафоричность термина «цифровая экономика» (Tapscott, 1994), это явление требует концептуальной междисциплинарной научной рефлексии, поскольку является не эволюционной, а достаточно революционной сменой экономического и социального уклада. В Программе развития ЦЭ в России, как отмечено выше, цифровая экономика определена сточки зрения структуры, механизмов управления. Эксперты РАЭК исследуют сущность национальной цифровой экономики как экосистему, где добавленная стоимость создается с помощью цифровых (информационных) технологий страны. Такое определение фиксирует утилитарно-экономический подход. Однако в условиях цифровизации явления намного сложнее: например, априори стираются границы реального и виртуального, особенно при постоянном присутствии онлайн, формируется гибридная реальность (De Silva, 2006). Тип экономических отношений, основанных на интернет- и мобильной коммуникации, который формируется, также носит гибридный, виртуально-реальный характер. Отметим, что до сего дня под гибридной экономикой понимают исключительно смешанный тип взаимодействия офлайновых субъектов, который включает различные формы собственности на средства производства (частную, корпоративную, общественную, государственную), под экономикой виртуальной - экономические процессы в виртуальных мирах компьютерных игр. Сточки зрения междисциплинарного подхода в этом же ряду опорным является термин «когнитивная экономика» (Machlup, 1962; Ross, 2005; Walliser, 2008). Также надо учитывать национальные особенности: в моделях цифровых экономик развитых стран, где основным участником является не государство, как в России, а бизнес, что определяет иные приоритеты, стратегии, дорожные карты взаимодействия и уровень концептуализации проблем. Так, в выпущенном в 2011 г. исследовании (White Paper) «Новая цифровая экономика. Как она трансформирует бизнес» представлены лишь инструменты цифровизации по отраслям, то есть тактические решения, в отличие от стратегических, предложенных в России5.

В российской экосистеме ЦЭ четыре группы акторов: бизнес, научно-образовательное сообщество, государство и граждане. Они должны быть включены в модернизационные процессы, причем граждане и образовательное сообщество отмечаются в стратегических документах государства по существу впервые. Фактически декларируется создание новых форматов и моделей цифровых экономических отношений в социуме, опосредованных цифровыми технологиями.

Экосистема цифровой экономики в России представлена тремя уровнями: это рынки и отрасли экономики, платформы и технологии, а также среда, под которой понимается нормативное регулирование, информационная инфраструктура, кадры и информационная безопасность. Пока Программа сфокусирована на создании платформ, технологий и средовой инфраструктуры. Граждане в этой многоуровневой экосистеме обозначены как потребители товаров, работ и услуг, хотя очевидно, что их участие должно проходить на всех уровнях, во всех процессах, поскольку они в итоге являются основными, опосредованными и прямыми, заказчиками и потребителями инноваций.

Но каким образом необходимо обеспечить «трансграничное эффективное взаимодействие» всех акторов в экосистеме ЦЭ? И каким образом будут реализованы заявленные процессы межгосударственного взаимодействия, в первую очередь в Евразийском экономическом союзе, в Шанхайской организации сотрудничества, которые со всей очевидностью нельзя описать как чисто экономические? В Программе развития цифровой экономики России необходимость коммуникации зафиксирована в Главе II. «Социальноэкономические условия принятия настоящей Программы», где зафиксировано, что «с использованием цифровых технологий изменяются повседневная жизнь человека, производственные отношения, структура экономики и образование, а также возникают новые требования к коммуникациям, вычислительным мощностям, информационным системам и сервисам»15. Фактически термин «коммуникация» в Программе употребляется единственный раз, при этом из контекста непонятно, какая именно коммуникация - техническая или социальная - имеется в виду.

Президент РФ сравнил программу создания цифровой экономики по значимости с электрификацией всей страны после революции. Несомненно, «электрическая революция» радикально изменила все сферы: одно только появление электрического освещения освободило человека от зависимости от освещения естественного, не говоря уже о том, что сегодня без электричества невозможна работа промышленности, транспорта, передача информации, включая Интернет, и даже работа бытовой техники. Цифровая экономика - пример революционных изменений нового типа, которые не просто меняют сущность экономики, экономические отношения, уклад жизни, тип мышления, но априори задают новую модель гетерархического интерактивного гибридного социального взаимодействия. Также процесс создания и внедрения новых цифровых технологий (не в пример трехсотлетнему развитию электрификации, с Уильяма Гилберта (1600) до XIX в.), во-первых, идет необычайно быстро, во-вторых, реализуется не по иерархической модели (изобретение-внедрение), а по гетерархической, необходимо не линейное, а многомерное взаимодействие (Ицковиц, 2010), что требует активного участия аудитории как ключевого актора на всех этапах. Модернизация в модели внедрения инноваций, особенно цифровой, невозможна без участия населения и профессиональных коммуникаторов (Шилина, 2012). Создание единого экономического цифрового пространства, которое объединяет участников из различных сфер, априори предполагает создание единого пространства взаимодействия.

Сложившаяся в эмпирических практиках ситуация обусловливает научную проблему исследования особенностей (и в дальнейшем - эффективности) взаимодействия, коммуникации акторов в пространстве цифровой экономики, которое возможно определить как виртуальнореальное (гибридное) экономико-коммуникативное. Проблема исследования определяет ряд научных вопросов в сфере научного знания о коммуникации. Каковы параметры и модель коммуникации, в том числе профессиональной социальной коммуникации в российской экосистеме цифровой экономики? Какова концептуальная рамка исследования коммуникации в условиях цифровой экономики? В данной статье (с учетом небольшого объема публикации) на основе предложенного системно-уровневого методологического подхода проанализируем базовые положения стратегии, эмпирические данные цифровой экономики России за 2017 г. (в сравнении с 2016 г.), определим особенности российской экосистемы цифровой экономики, ее ключевого элемента - цифровой информации в концепции больших данных (англ. big data). Кроме того, исследуем особенности основанных на этой информации моделей коммуникации, в том числе профессиональной, в информационном пространстве цифровой экономики и выявим теоретико-методологические основания исследования формирующегося коммуникативного пространства цифровой экономики

Цифровая экономика России как система

цифровой экономический исследовательский

Согласно Программе развития цифровой экономики России, в ее экосистему входят различные акторы из всех сфер экономики, все заинтересованные стороны - органы государственной власти, бизнес, гражданское общество и научнообразовательное сообщество7.

Государство отмечает, что Россия достигла успехов в развитии инфраструктуры, например цифровой платформы предоставления государственных и муниципальных услуг, в том числе за счет установления требований об интероперабельности систем. Успешно развиваются федеральная государственная информационная система «Единая система идентификации и аутентификации в инфраструктуре, обеспечивающей информационно-технологическое взаимодействие информационных систем, используемых для предоставления государственных и муниципальных услуг в электронной форме» и платформы для проведения финансовых платежей. Развиваются «умные города», примером модернизации может служить Москва, где, например, благодаря коммуникационной платформе проекта «Активный гражданин» горожане осваивают интерактивные инструменты взаимодействия с властью. Вместе с этим город получает большие объемы данных для лучшего понимания профиля целевой аудитории - и в итоге для определения новых возможностей для бизнеса.

Многоуровневая система цифровизации вертикали власти пока только выстраивается, в Программе отмечены серьезные проблемы при применении информационно-телекоммуникационных технологий на уровне органов местного самоуправления: только 10% муниципальных образований отвечают установленным в законодательстве РФ требованиям по уровню цифровизации8.

Общественные организации, гражданское общество, исследователи уже включаются в процессы развития ЦЭ. Так, эксперты РАЭК предложили более детальную структуру экосистемы, которая представлена следующими хабами: Государство и общество, Маркетинг и реклама, Финансы и торговля, Инфраструктура и связь, Медиа и развлечения, Кибербезопасность, Образование, Кадры. Отметим, что Государство и общество, Кадры как элементы экосистемы выделены в отдельные хабы, в то время как остальные представляют сферы деятельности, то есть применен иной принцип структурирования экосистемы. Результаты работы всех цифровых хабов 2017 г., по версии РАЭК, оптимистичны. Так, аудитория Рунета составила 87,7 млн человек (71% населения России). Впервые мобильная аудитория превысила десктопную, что обеспечивает гибкое участие граждан в процессах цифровизации9. Мобильная экономика будет расти в среднем на 10,7% в год в ближайшие пять лет, что даст возможность развиваться новым форматам занятости - например, набирающему силу во всем мире, цифровому номадизму10 (digital nomadism - цифровое кочевничество). Рост в сфере маркетинга и рекламы составил 17% (172,2 млрд руб. в 2016 г.); электронная коммерция выросла на 21% (1238 млрд руб. в 2016 г.), инфраструктура и ПО на 32% (44,1 млрд руб. в 2016 г.); стабильно, примерно на 40% ежегодно, растет рынок «облачных» услуг. Однако в отрасли пока занято не более 2,3 млн человек; также, несмотря на высокую турбулентность и риски цифровой среды, у 40% российских компаний нет стратегии информационной безопасностиП.

Согласно Программе, в сфере бизнесе будут созданы 10 национальных компаний-лидеров - высокотехнологичных предприятий, развивающих «сквозные» технологии и управляющих цифровыми платформами, которые работают на глобальном рынке и формируют вокруг себя систему «стартапов», исследовательских коллективов и отраслевых предприятий (что также требует создания многоуровневой системы взаимодействия и коммуникации, от поиска до «выращивания» кадров и проектов).

Управление экосистемой определяет необходимость создания стратегий, системы, алгоритмов, управления. Программа включает в структуру экосистемы представителей всех заинтересованных сторон в развитии цифровой экономики (органов власти, бизнеса, гражданского общества и научно-образовательного сообщества) и обеспечивает прозрачность и подотчетность своей деятельности, а также реализовывает проектный подход в организации управления на трех уровнях управления: стратегическом, оперативном и тактическом^. То есть возникает еще один формат нового масштабного социального взаимодействия. Например, в 2017 г. для организации диалога с бизнес- и экспертным сообществами по реализации программы ЦЭ по инициативе Правительства РФ создано АНО «Цифровая экономика» (учредители - лидеры ЦЭ «Ростех», «Росатом», «Ростелеком», АСИ, Фонд «Скол ково» и др.). В 2018 г. ожидается одобрение рабочей группой экспертов АНО 50 законопроектов, принятие концепции развития сетей 5G и интернета вещей, мер по инвестстимулированию, пилотных проектов по искусственному интеллекту и квантовым технологиям, разработка мер по вовлечению бизнеса в реализацию самостоятельных и совместных научно-технологических проектов.

Таким образом, структура цифровой экономики России, которая должна включать все заинтересованные в ее развитии стороны (органы государственной власти, бизнеса, гражданского общества и научно-образовательного сообщества), пока формируется, и для взаимодействия и управления экосистемой требуется консолидация всех элементов.

Цифровая экономика России как пространство коммуникации

Новые технологии определяют появление новых акторов, субъектов и объектов экономических процессов, которые благодаря Интернету и мобилизации включаются в экономико-информационные процессы.

Каковы особенности новых сегментов экономики России, которую эксперты маркируют как цифровую? Какие информационно-коммуникационные технологии становятся драйверами роста в обозначенных экспертами хабах? Структурно (по 10 срезам, выделенным исследователями РАЭК) в каждом сегменте важны разработка и дизайн, аналитика и данные, al и big data, hardware, бизнес-модели, индустриальный интернет вещей, mobile, платформы, регулирование, стартапы и инвестиции.

Так, растущий сегмент - рынок индустриального интернета вещей (ИИВ)- по данным РАЭК и ПАО «Ростелеком», составляет 85 млрд руб. Несмотря на то, что его объем по сравнению с другими ведущими национальными рынками не так уж велик, активно растет: инвестиции компаний во внедрение технологии ИИВ за год выросли на 42%, доходы российских операторов от обслуживания индустриального интернета вещей составили 7,6 млрд руб. (2016)13. Основными драйверами внедрения ИИВ являются государственные предприятия, что отличает российскую модель цифровой экономики от иных, где ключевые субъекты - частные компании.

В экосистеме цифровой экономики появляются принципиально новые сегменты, которые отражают перспективные направления в цифровизации экономических процессов и функционируют по новой социально-экономической модели, основанной на сетевых принципах неиерархического взаимодействия. Так, в 2017 г. впервые в России зафиксированы характеристики экономики совместного потребления (ЭСП) в исследовании Sharing Economy Russia 201714. Экономика совместного потребления объединяет на онлайн- платформах индивидуальных пользователей онлайн-сервисов, компании и даже города для совместного более экономного использования ресурсов. К 2025 г., по прогнозам PwC, мировой объем ЭСП может достичь 335 млрд долл. США15. Эта социально-экономическая модель становится все более значимым компонентом и российской цифровой экосистемы: объем транзакций ЭСП в 2016 г. в России составил 190 млрд руб.16 (В Евросоюзе - 28 млрд евро, причем в общем объеме доход самих компаний состав ил только 3,6 млрд евро, остальное - доходы пользователей^.) ЭСП помогает развивать не только микропредпринимательство, но и социальную ответственность, гражданскую активность: 80% российских пользователей (в основном люди в возрасте 25-44) считают, что ЭСП также дает возможность одновременно экономить и заботиться об окружающей средеї8. Идеи приоритета пользования над владением ресурсами/продуктами ведут к изменению сознания и поведения людей, формируют новые параметры онлайн-репутации, доверительных отношений между людьми и способствуют созданию действительно экологической системы цифровой экономики.

Исследования аудитории как актора в системе цифровой экономики пока отсутствуют, однако данные Индекса цифровой грамотности россиян в 2017 г.19 показывают достаточно высокий уровень знаний и умений, компетенций, которые необходимы для безопасного и эффективного использования цифровых технологий и ресурсов Интернета, культуры цифрового потребления.

Индекс цифровой грамотности в целом вырос на 5,7% (5,99 пт. по десятибалльной шкале). Данные Индекса по регионам Российской Федерации демонстрируют рост и несущественные различия между федеральными округами (от 4,17 до 6,41 пт.), что свидетельствует о повышении общего уровня цифровой культуры потребления (лидируют традиционно Центральный и Северо-Западный федеральные округа, в первую очередь за счет данных Москвы и Санкт-Петербурга). Важно отметить, что экспертами РОЦИТ зафиксирован значительный рост, на 15,7%, цифровых компетенций россиян (6,84 пт), причем россияне стали активнее во всех сферах, начиная с создания мультимедийного контента до интернет-банкинга и других финансовых транзакций в Интернете. Второй существенный тренд цифровой культуры эксперты связывают со стабильным развитием во всех федеральных округах цифровой безопасности, особенно при размещении контента в Рунете; отмечена тенденция корректного отношения, неприятия пиратского медиа контента и установим, как он определяет характе и программного обеспечения.

Взаимодействие в обществе, опосредованное Интернетом, априори интерактивно и коммуникативно. В сложной многоуровневой системе инновационной цифровой экономики взаимодействие всех акторов требует профессионального коммуникационного сопровождения. Для реализации Программы развития ЦЭ государство декларирует поддержку экосистемы во всех сферах, особенно высокотехнологичных /Т-компаний и вузов, которые готовят профессионалов в сфере компьютерных технологий, что обеспечит базовую экономическую часть.

Однако, видимо, стоит учитывать и необходимость комплексной подготовки гуманитарных технологов, для социально-политической поддержки проекта в целевых аудиториях.

Таким образом, пространство цифровой экономики в России с коммуникативной позиции можно обозначить как гибридное (виртуально-реальное), по сегмен- там/хабам оно охватывает уже десятки отраслей; по структуре /срезам отражает актуальные глобальные тенденции развития цифровой экономики, пока менее масштабно; субъекты российской цифровой экономики функционируют и создают продукты на уровне мировых стандартов; развиваются уникальные новые социально-экономические модели цифровой экономики, экономики совместного потребления.

Данные в экосистеме цифровой экономики: big data как базовый формат

Чтобы выявить особенности коммуникативного пространства российской цифровой экономики, значимые для теории и практики профессиональной социальной коммуникации, рассмотрим базовый формат информации в коммуникационной модели взаимодействия акторов ристики информационного пространства российской цифровой экономики.

В цифровой экономике Российской Федерации «данные в цифровой форме являются ключевым фактором производства во всех сферах социально-экономической деятельности, что повышает конкурентоспособность страны, качество жизни граждан, обеспечивает экономический рост и национальный суверенитет»20. Цифровая информация определяет гибридный характер информационного пространства и реальности, в которой эти процессы реализуются. Основными сквозными цифровыми технологиями, которые входят в рамки Программы, названы большие данные (а также технологии, которые основаны на больших данных: нейротехнологии и искусственный интеллект; промышленный интернет; компоненты робототехники и сенсорика технологии виртуальной и дополненной реальностей)21. Базовые технологии ЦЭ, как отмечалось выше, определяют возможности использования концепции когнитивной экономики, которая технологически, структурно, методологически связана с методами искусственного интеллекта и управления знаниями в экономике, включает три базовые сферы, которые могут развиваться в экономике: интеллектуальные системы, управление знаниями, когнитивные технологии (Аб- дикеев, Аверкин, Ефремова, 2010).

В России значимость data driven технологий зафиксирована также в «Стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014-2020 годы» как прорывная для мировой индустрии, благодаря им с высокой вероятностью может быть обеспечена глобальная технологическая конкурентоспособность России в ближайшие 10-15 лет22. Отметим, что пока, несмотря на рост объемов данных и сфер их применения, концепцию и практики big data применяют не более 10-12% корпораций в России и в мире, однако эксперты прогнозируют, что индустрия big data к 2020 г. вырастет до 61 млрд долл., к 2026 г. - до 85 млрд долл. Молодой российский рынок растет вдвое активнее мирового, на 40% в год23.

В России предпосылки работы с данными формируются интенсивно, отмечено в Программе. Так, к началу 2017 г. рынок коммерческих центров хранения и обработки данных вырос до 14,5 млрд руб., это на 11% больше, чем в 2016 г., что во многом было обусловлено нормативными требованиями о хранении персональных данных граждан на территории страны24. Однако Россия в отличие от большинства стран не имеет стандартов оценки центров хранения и обработки данных, в связи с чем отсутствует объективная возможность для оценки уровня оказываемых услуг, в том числе по объему возможных для хранения данных - это формирует зону вызовов.

Приоритет именно дата-формата цифровой информации и цифровых технологий на их основе подтверждают данные РАЭК (2017), поскольку технологии data driven входят во все хабы и 10 срезов экосистемы цифровой экономики России25.

Глобальные тренды развития отрасли также так или иначе связаны с технологиями data driven, по мнению экспертов национальной премии Рунета: именно большие данные определяют лучшие цифровые проекты 2017 г. и ключевые тренды 2018 г. Российские компании - субъекты цифровой экономики - признаны в числе глобальных лидеров: в сфере big data - Mail.ru Group, в телемедицине - «Яндекс. Здоровье», кибербезопасности - Group IB, в области компьютерного зрения - Cognitive Technologies и криповалют - Waves. Так, лидером в направлении Bots and Virtual Assistants стала компания «Яндекс», запустив 10 октября 2017 г. первый в мире голосовой ассистент «Алиса», который способен поддерживать индивидуальную коммуникацию, которая в будущем будет проактивной26.

Таким образом, особенности коммуникации в экосистеме цифровой экономики сегодня и ближайшем будущем во многом обусловливают большие объемы данных (и технологии на их основе, которые определяют большинство практик цифровой экономики), и российские практики демонстрируют высокий мировой уровень качества реализации проектов и их растущий объем.

Big data, большие данные: смена парадигмы социальной коммуникации?

Большие данные определяют как да- та-революцию (Kitchin, 2014) и основу индустриальной революции 4.0 (Schwab, 2016), а современное общество называют датифицированным (datafied) (Schafer, van Es (eds.), 2017).

С технической точки зрения, большие данные возможно определить как наборы структурированных и неструктурированных данных, размер которых превосходит возможности типичных программных инструментов для их сбора, хранения и анализа (Manyika, Chui, Brown, Bughin et al., 2011: 1). Они демонстрируют экспоненциальный рост (на 800% к 2020 г.), стали одним из существенных драйверов развития экономики и общества, что определяет волну инноваций, производительности и роста, а также новых способов конкуренций7. Базовые количественные характеристики данных - объем (volume); скорость прироста, обработки и получения результатов (velocity); многообразие (variety, типы структурированных и полуструкту- рированных данных, которые возможно параллельно обрабатывать). Расширение использования данных расширяет и их типологию, куда входит более дюжины характеристик8. Ценностью обладают не данные как таковые («сырые»), а результаты их анализа, обработки и представления дата-аналитиками29, специалистами в сфере науки о данных (data science), что зафиксировано в метафоре «умные данные» (smart data), которым все чаще заменяют метафору big data. Сейчас, как отмечено в Программе, «данные становятся новым активом, причем, главным образом, за счет их альтернативной ценности, то есть по мере применения данных в новых целях и их использования для реализации новых идей»30.

Уникальность больших данных как явления не только в объеме, возможностях постоянной онлайновой аналитики. Применение больших данных радикально отличается от традиционной схемы использования информации: для анализа берут весь объем данных, любого качества; в итоге возможно выявить определенные корреляции,а не причинно-следственные связи.

В научной литературе представлено много подходов к изучению больших данных как явления технологического в рамках математических и статистических концепций, науки о больших данных, аналитики даннь^1. С позиций междисциплинарного подхода также выдвинуто несколько гипотез: например, социальной физики (Petland, 2014). Согласно Пентленду, социальная физика - это количественная социальная наука, которая описывает надежные математические связи между информацией и потоком идей, с одной стороны, и поведением людей - с другой. Ученые рассматривают большие данные в их социальной ипостаси, ориентируясь на большие объемы контента (user generated content), который производит пользователь, digital human32 (цифровой человек). Данные социальных сетей как данные с явной семантикой, в отличие от физических данных реального мира (гетерогенных данных с неявной семантикой), ученые предлагают выделить в особый тип данных - «большие социальные данные, БСД»зз (big social data/BSD или social big data/SBD) (Ishikava, 2015). Большие социальные данные - это данные высокой точности, которые обладают высокой скоростью прироста и / или высоким уровнем семантики, генерируются благодаря технологическим опосредствованным социальным взаимодействиям и действиям в цифровой сфере и могут быть собраны и проанализированы для моделирования социальных взаимодействий и поведения. Отметим,что объем, скорость и разнообразие являются традиционными характеристиками в любых больших данных, семантика - особенная характеристика БСД. Финские исследователи, на основе фундированного изучения концепций больших социальных данных, предложили подход к их изучению в рамках социологических исследований социальных сетей, науки о больших данных, полевой аналитики данных и CSS (Olshannikova, Olsson, Huhtamaki, Karkkainen, 2017). Ученые, выделяя БСД как субкатегорию, мотивируют это необходимостью более интеллектуальных решений для исследования поведения человека, чтобы не только показать изменения в социальных взаимодействиях, но и дать ответ на вопрос о причинах происходящего. Однако отметим, что технологии анализа больших данных пока не дают точных ответов о причинно-следственных связях, что является особой характеристикой этого феномена (как отмечалось выше).

Сегодня развитиетехнологий, опосредованных большими данными, существенно изменилось, в приоритетных моделях коммуникации появились новые акторы, что радикально трансформирует информационную сферу: в 2015 г. Big data как технологический тренд прошли пик по- пулярностиз4, став основанием развития широкого спектра технологий. На текущем этапе основными направлениями их применения и развития становятся «носимые вещи» (Wearables), интернет вещей (Internet of Things), машинное обучение (Machine learning, 2015), искусственный интеллект (Artificial Intelligence, 2016), конвергенция поиска и аналитики (Convergence of Search and Analytics, 2017). То есть сегодня big data становится базовым термином в основании целого комплекса технологий data driven и определяет развитие информационно-коммуникационных процессов, в которых доминируют машины, digital non-humans (с 2008 г., когда подключенных людей было равно количеству подключенных предметов, вещей, до 2025 г. количество вырастет до 50 млрд35). Все обозначенные выше технологии являются ключевыми драйверами развития цифровой экономики.

Итак, на текущем этапе развития больших данных как базовой технологии цифровой экономики с точки зрения коммуникации человек как таковой перестал быть ключевым создателем контента в информационном пространстве. Базовые модели двустороннего взаимодействия в Интернете: человек-машина (поиск, H2M), машина-человек (автоматическая рассылка, M2H), человек-Интернет(машина)-человек (human-machine-human, H2M2H), сегодня теснит модель межмашинного взаимодействия (машина-машина, M2M). Подобную реальность ученые еще в 1990 гг. обозначили как пост-человеческую (Braidotti, 2013; Hayles, 1999).

Исследование пространства коммуникации цифровой экономики, где существенную долю занимают впервые столь масштабно представленные в инфосфере новые акторы - машины, возможно в рамках системно-уровневой методологии, апробированной при изучении коммуникации в Интернете, с учетом программ и роботизации (Шилина, 2012). Эмпирические данные, которые получаем при исследовании процессов коммуникации data driven, возможно систематизировать, начав с анализа процессов коммуникации на техническом уровне (структура, которая обеспечивает коммуникацию, например Интернет), затем на технологическом (например, веб), чтобы точнее описать особенности социальной коммуникации, которая формируется в итоге. Парадигмаль- ные рамки, предложенные учеными для анализа больших социальных данных, в новых моделях не релевантны. Очевидно, что исследование социальных особенностей коммуникационных характеристик взаимодействия машин требуют создания особой методологии, которая может появиться с расширением практик M2M (в производстве, экономике, социуме, в том числе в формате цифровой экономики), которые дадут релевантный материал для анализа.

Таким образом, зафиксированную в условиях датификации цифровой экономики радикальную смену акторов в модели цифровой коммуникации М2М возможно определить какзначимую характеристику экономико-коммуникационного пространства цифровой экономики. Доминирование модели межмашинной коммуникации в инфопространстве обусловливает новые вызовы для исследователей социальной коммуникации, профессионалов и общества как такового. Подобные трансформации коммуникационного пространства инноваций обусловливают необходимость новых форматов профессионального коммуникационного сопровождения, которые (по аналогии с экономикой, использующей когнитивные технологии) возможно назвать когнитивными связями с общественностью.

Заключение

Новая гибридная datafied-реальность цифровой экономики как императив для профи

Интенсивное развитие цифровой экономики в России, появление новых акторов, информационных потоков, форматов и моделей коммуникации определяют datafied-технологии, опосредованные большими данными.

Цифровизация априори формирует пространство виртуально-реальной гибридной коммуникации. Взаимодействие на всех уровнях становится социальным, реализация многоуровневых процессов и управления ими в целом возможно при наличии общего коммуникативного пространства и поддержки сложных гибридных экономических модернизационных процессов профессионалами коммуникации. Сегодня в инфопотоках доминируют уже не большие социальные данные, которые генерирует человек, а информация, которой обмениваются машины.

Для исследователя и практика социальной коммуникации впервые формируется поле уникальных вызовов, базовым из которых является вызов этический: именно этика, наличие которой не предусмотрено у машин, становится базовой категорией, на которой возможно строить новые теоретические конструкции и практики коммуникации цифровой экономики.

Появление новых форматов гибридных акторов, например объектов интернета вещей в нано- и бионаноформате, формирует новый уровень гибридного коммуникативного пространства цифровой экономики, уже не только виртуально-реального, но и материально-нематериального, на котором только профессиональное сопровождение процессов интеракции способно поддерживать функционирование системы. Цифровая когнитивная экономика обуславливает необходимость когнитивных связей с общественностью.

Примечания

1. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». М., 2017. Июль, 28. Режим доступа: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuP gu4bvR7M0.pdf

2. Там же. С. 2.

3. Там же. С. 8. Последняя версия международного индекса сетевой готовности, представленная в докладе «Глобальные информационные технологии» за 2016 г. Усовершенствованный индекс измеряет, насколько хорошо экономики стран используют цифровые технологии для повышения конкурентоспособности и благосостояния, а также оценивает факторы, влияющие на развитие цифровой экономики. Согласно указанному исследованию, Российская Федерация занимает 41-е место по готовности к цифровой экономике со значительным отрывом от десятки лидирующих стран.

4. Экосистема цифровой экономики России. Исследование РАЭК. Режим доступа: http://цифроваяэкономика.рф (дата обращения: 20.12.2017).

5. The New Digital Economy. How it will transform business // Oxford Economics. White Paper (2011). Режим доступа: https://www.pwc.com/mt/en/publications/assets/the- new-digital-economy.pdf (дата обращения: 20.12.2017).

6. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». С. 5.

7. Там же. С. 14.

8. Там же. С. 8.

9. Индекс цифровой грамотности россиян. РОЦИТ, 2017. Режим доступа: ИНр://циф- роваяграмотность.рф/тіпсІех/2017//(дата обращения: 20.12.2017)

10. См.: Цифровое кочевничество как глобальный и сибирский тренд. Сб. мат-лов III Междунар. трансдисциплинарной науч.-практ. web-конф. Томск: Изд-во: Нац. исследовательск. Томск. гос. ун-т, 2017.

11. її Экономика Рунета / Цифровая Экономика России 2017. Исследование РАЭК. Режим доступа: ННр://гаес.ги/ас1І7І1у/апаІу1іс5/9884/(дата обращения: 20.12.2017).

12. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». С. 14.

13. Экономика Рунета.

14. Организаторы исследования - РАЭК, PBN Hill+Knowlton Strategies, «Яндекс» и AVITO.

15. Экономика Рунета. См. также: Круглый стол Sharing Economy 2017 // Экономика совместного потребления в России 2017. Москва, 2017. Окт., 19. Режим доступа: http://raec.ru/live/raec-news/9971/

16. Экономика Рунета.

17. Там же.

18. Там же.

19. Индекс цифровой грамотности россиян. РОЦИТ, 2017. Режим доступа: 1тМр://циф- роваяграмотность.рф/minCex/2017//(дата обращения: 20.12.2017)

20. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». С. 2.

21. Там же. С. 3.

22. Стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014-2020 годы. 2013. Ноябрь, 1. Режим доступа: http://government.ru/ Cocs/8024/ (дата обращения: 10.12.2017).

23. Соколова А. Как устроен рынок big data в России // Rusbase. 2015. Сент., 1. Режим доступа: https://rb.ru/howto/big-Cata-in-russia/ (дата обращения: 10.12.2017).

24. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». С. 6.

25. Экономика Рунета.

26. Там же.

27. 27Gartner's 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies the Computing Innovations That Organizations Should Monitor. Stamford, Conn. 2015. August 18. Режим доступа: https://www.gartner.com/newsroom/id/3114217 (дата обращения: 10.12.2017).

28. Достоверность (англ. veracity), валидность (англ. validity), ценность (англ. value), изменчивость (англ. variability). Подр. см.: М.Г. Шилина (2016).

29. Цикл работы с big data вклюает data mining, имитационное моделирование, статистический анализ, пространственный анализ, визуализацию и др. в формате последовательного моделирования.

30. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». С. 5.

31. См. также: CSS (Cascading Style Sheets), R, Python.

32. Действительно, с 2000 гг. активное распространение и все большая доступность Интернета обусловили возможность рядовому пользователю стать не только потребителем, но и активным медиатором и производителем контента (за данным явлением закрепился ярлык Web 2.0, хотя интерактивность и гетерархическая модель коммуникации была заложена в концепцию веб/гипертекст априори, в 1990 гг. и характеристики программного обеспечения радикально не изменялись до сего дня). Однако представляется, что термин «цифровой человек», который фиксирует переход к оцифрованной коммуникации в социуме, требует уточнения, поскольку характеристики современного человека как такового и как актора коммуникации полнее отражают термины «человек Интернета» - Homo Internetus, и «человек мобильный» - Homo Mobilus (парадоксально, что оба понятия уже понятия «цифровой человек», с другой стороны - они фиксируют следующие этапы в развитии цифровизации).

33. Зафиксировано три основных типа больших социальных данных: технологические, цифровой самопрезентации и цифровых отношений.

34. Gartner's 2015 Hype Cycle for Emerging Technologies Identifies the Computing Innovations That Organizations Should Monitor.

35. Перспективы развития «интернета вещей» в России. Исследование ПрайсУо- терхаусКуперс. 2017. Режим доступа: https://www.pwc.ru/ru/communications/ assets/the-internet-of-things/PwC_Internet-of-Things_Rus.pdf/ (дата обращения: 20.12.2017).

Библиография

цифровой экономический исследовательский

1. Абдикеев Н.М., Аверкин А.Н., Ефремова Н.А. Когнитивная экономика в эпоху инноваций // Вестн. Рос. экономическ. ун-та им. Г.В. Плеханова. 2010. № 1. С. 3-20.

2. Ицковиц Г. Тройная спираль: университеты-предприятия-государство: инновации в действии / пер. с англ. / под ред. А.Ф. Уварова. Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та систем упр. и радиоэлектроники, 2010.

3. Шилина М.Г.Текстогенные трансформации инфосферы: методологический эскиз становления Интернета. М.: РИЦ Северо-Восток, НИУ ВШЭ, 2012.

4. Шилина М.Г. Big&Open Data как фактор трансформации профессиональной социальной коммуникации? // Коммуникация. Медиа. Дизайн. 2016. № 3. С. 19-33.

5. Braidotti R. (2013) The Posthuman. Cambridge: Polity Press.

6. De Silva A. (2006) From cyber to hybrid: Mobile technologies as interfaces of hybrid spaces. Space & Culture 9 (3): 261-278.

7. Hayles N.K. (1999) How we became posthuman: Virtual bodies in cybernetics, literature, and informatics. Chicago: University of Chicago Press.

8. Ishikawa H. (2015) Social big data mining. Boca Raton: Taylor & Francis Group, CRC Press.

9. Kitchin R. (2014). The data revolution: Big data, open data, data infrastructures and their consequences. SAGE Publications Ltd.

10. Machlup F. (1962) The production and distribution of knowledge in the United States. Princeton: Princeton University Press.

11. Manyika J., Chui M., Brown B., Bughin J. et al. (2011) Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.

12. Olshannikova E., Olsson T., Huhtamaki J., Karkkainen H. (2017). Conceptualizing Big Social Data. Journal of Big Data 4: 3. Режим доступа: https://joumalofbigdata.springeropen. com/articles/10.1186/s40537-017-0063-x

13. Pentland A. (2014). Social physics: how good ideas spread-the lessons from a new science. New York: The Penguin Press, Penguin Group.

14. Ross D. (2005) Economic Theory and Cognitive Science: Microexplanation. The MIT Press.

15. Schafer M. T., van Es K. (eds.) (2017) The DatafiedSociety: Studying Culture through Data. Amsterdam: Amsterdam University Press.

16. Schwab K. (2016) The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond. World Economic Forum, January 14. Режим доступа: https://www.weforum.org/agenda/2016/01/ the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-and-how-to-respond

17. Tapscott D. (1994) The Digital Economy: Promise and Peril In The Age of Networked Intelligence. NY: McGraw-Hill. 368 p.

18. Walliser B. (2008) Cognitive Economics. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag.

19. Размещено на Allbest.ru