купить

Динамика публичной сферы в фокусе технологий анализа открытых данных

[стр. 67 – 80 бумажной версии номера]

 

Максим Васильевич Котляров (р. 1984) – историк, специализируется на политической истории современной России, государственной информационной политике, анализе медиа, изучении онлайновых социальных сетей.

 

Одной из наиболее острых интеллектуальных дискуссий последних лет стал спор между кибероптимистами и киберскептиками, по-разному оценивающими влияние информационно-коммуникационных технологий на политические процессы[1].

Кибероптимисты доказывают, что массовое распространение коммуникационных веб-сервисов, постоянно связанных с человеком с помощью мобильных телефонов, позитивно влияет на развитие демократии, упрощая общественную самоорганизацию и мобилизацию, обсуждение политических решений и верификацию общественно значимых действий. Весомыми аргументами кибероптимистов стали политические успехи общественных движений в разных странах, сделавших упор на онлайн-коммуникации: революции в арабских странах, движение «Оссupy», российские протесты 2011–2012 годов и другие социальные движения. Бесспорным достижением Интернета стало увеличение экосистемы некоммерческих общественных организаций, внедрение сервисов электронного правительства и электронной демократии, расширяющих политическое взаимодействие между гражданами и властями, а также общественный контроль над государственными и муниципальными органами.

Киберскептики в свою очередь стремятся показать, что «мировая паутина» порождает новые возможности политического контроля и манипуляции со стороны властей и корпораций. Опираясь на веб-технологии, правительства усиливают слежку за гражданами, блокируют неугодные онлайн-ресурсы и умело манипулируют общественным мнением в социальных сетях с помощью отрядов троллей и ботов. Критике подвергается положение дел как в авторитарных, так и конкурентных политических режимах. Наиболее убедительными доводами киберскептиков стала система слежки с помощью глобальной Интернет-инфраструктуры, созданная Агентством национальной безопасности США, государственный контроль Интернета в Китае и создание на ее основе социального рейтинга, а также принятие «антитеррористического» пакета законов в России, разрешающего в том числе полный доступ спецслужб к данным Интернет-сервисов.

«Брекзит» и победа Дональда Трампа на выборах в США обострили эту дискуссию[2], несмотря на то, что обсуждение заслонил скандал с «русскими хакерами», сместивший внимание общественности на тему информационной безопасности. Политические кампании в Великобритании и США стали новыми кейсами в применении сложных автоматизированных технологий сбора и анализа цифровых следов пользователей Интернета, составлении на их основе социально-психологических профилей избирателей и микротаргетирования политической рекламы, которая, как утверждают создатели этих методов, может повысить ее эффективность в несколько раз[3]. Журналисты «The Guardian» выяснили, что организаторы кампании по выходу Великобритании из ЕС и штаб Дональда Трампа привлекали для этих целей одну фирму – «Cambridge Analytica», – финансируемую американским миллиардером Робертом Мёрсером, который ранее не был замечен как фигура политического влияния[4].

Политические события в Великобритании и США создают не столь однозначную картину влияния Интернета на политику. Речь уже не идет только о новых кибервозможностях политического контроля над обществом, с одной стороны, и расширении пространства политической самоорганизации и мобилизации, с другой. Сегодня игроки, которые первоначально воспринимались как политические аутсайдеры, добиваются политических успехов c помощью методов, применение которых ожидалось скорее от действующих правительств.

За два года до президентских выборов в США были опубликованы научные исследования американского психолога Роберта Эпстейна, выявившие возможности поисковых машин, таких, как «Google», манипулировать электоральными предпочтениями избирателей с помощью ранжирования выдачи страниц при поиске информации о кандидатах. Феномен получил название Search Engine Manipulation Effect (SEME), то есть «эффект манипулирования через поисковик». После публикации своих исследований Роберт Эпстейн начал выступать в СМИ с предостережениями, указывая на тесные связи между администрацией президента США Барака Обамы и корпорацией «Google» и на те огромные возможности по манипулированию мнением избирателей, которые может получить кандидат от Демократической партии Хиллари Клинтон[5]. Победу на выборах президента США, однако, одержал Дональд Трамп, используя другие методы информационного влияния.

Политические события в России также ставят под сомнение однозначность оценок влияния Интернета на политику. После всплеска гражданских протестов зимой 2011/12 года, в мобилизации которых была высока роль социальных сетей[6], государство предприняло шаги по усилению влияния на Рунет. Меры включали как цензуру неугодных ресурсов путем их блокировки, так и создание пропагандистских «отрядов» в сети. Первоначально они принесли искомый эффект. Рейтинги наиболее популярных русскоязычных блогов, которые публикует одна из ведущих компаний на рынке анализа и мониторинга социальных сетей «Brand Analytics», показывали возросшее влияние проправительственных аналитиков. В 2015–2016 годах в топ-10 русскоязычных блогов по объему цитирования обычно входили четыре–шесть авторов, которые транслировали провластную позицию, и только два оппозиционных[7]. Однако в 2017 году все резко изменилось. Видеоразоблачения оппозиционера Алексея Навального, выложенные на «YouTube», стали настоящими хитами Рунета и вновь мобилизовали политический протест.

Дискуссия между киберскептиками и кибероптимистами, безусловно, подогрета текущей политической конъюнктурой, когда проигравшие политики в Великобритании и США пытаются поймать победителей на лжи и манипуляции, а те в свою очередь доказывают свое превосходство в том числе и на уровне политических технологий. Тем не менее спор отражает объективные структурные изменения публичной сферы современного капиталистического общества, в которой идет борьба различных моделей публичного влияния.

Юрген Хабермас показал, как начиная с XVII века публичная сфера развивалась, поглощая сферу частную, «съежившуюся до размера семьи» уже во второй половине XX века[8]. Зародившись в дворцовых залах и на городских площадях, публичная сфера эволюционировала в формах театра, литературных салонов, дискуссий в кофейнях. С появлением первых журналов в XVIII веке начался ее расцвет. В XX веке благодаря новым технологиям передачи информации, таким, как радио и телевидение, публичная сфера пришла в дом и на работу практически каждого человека. Постоянно расширяясь, вовлекая новые классы, публичная сфера при этом стала испытывать небывалое давление частных интересов, которые благодаря СМИ усилили влияние на государство, партии, церковь и коммерческие фирмы.

Хабермасовское понимание взаимодействия публичной и частной сфер позволяет определить характер политических изменений, о которых сегодня спорят киберскептики и кибероптимисты. Появление Web 2.0 на данный момент отражает наивысший уровень поглощения публичной сферой частного пространства. Органичным свойством современной публичности является отсутствие барьеров между публичными и частными интересами, небывалое вторжение общественной жизни в частное пространство и колоссальное влияние на публичность коллективной и индивидуальной психологии. Однако эта гипотеза нуждается в подтверждении.

Процесс трансформации публичной сферы в киберэпоху имеет широкий контекст и требует выделения ясного предмета для анализа. В последнее время дискуссия киберскептиков и кибероптимистов строится вокруг информационно-коммуникационных сервисов, особенного класса программ, которые интегрируют и анализируют публичную информацию о людях и организациях. На профессиональном языке разработчиков они определяются как человеко-машинные программно-аппаратные комплексы, собирающие, хранящие и классифицирующие открытые данные для информационно-аналитического обеспечения деятельности бизнеса и органов власти.

Эти сервисы интегрируют наиболее ценную публичную информацию: публикации СМИ, публичные сообщения на форумах, в социальных сетях и блогах, справочные данные о юридических и физических лицах. Сервисы применяются для управления публичной сферой, поэтому их архитектура и возможности позволяют выявить ее динамику и влияние на политику. Мы будем анализировать главным образом российские технологии, поскольку в условиях радикальной трансформации публичной сферы нашей страны в конце XX – начале XXI века интересующие нас изменения происходили стремительно и рельефно.

Первые отечественные автоматизированные системы хранения и анализа публичной информации были созданы в конце 1980-х для Комитета государственной безопасности. Они представляли собой базы публикаций СМИ и использовались как справочно-информационные системы, обеспечивающие подготовку аналитических материалов. Появление этих баз отражало глубокие политические и технологические сдвиги в советском обществе. Процессы демократизации и гласности, запущенные январским пленумом ЦК КПСС 1987 года, изменили тональность публикаций советских СМИ. Она стала характеризоваться нарастающей критичностью по отношению к действующей власти. В 1989 году в СССР появляются независимые периодические издания, начавшие формировать альтернативное публичное пространство. В нем циркулировали сведения о протестах, конфликтах, оппозиционных движениях, «новых» политиках и общественных деятелях.

В условиях политического кризиса «компетентным органам» понадобились инструменты для мониторинга публикаций СМИ, чтобы держать руку на пульсе политических изменений и оперативно сообщать о них руководству страны. В эти же годы у отечественных ученых и программистов появился доступ к персональным компьютерам и западным программам, которые позволили реализовать накопленные ранее идеи по классификации документов и поиску информации в них.

Технологии, зародившиеся в период перестройки, быстро прогрессировали в 1990-е годы, так как публичная сфера в стране стремительно разрасталась за счет формирования открытого рынка СМИ и появления новых публичных акторов – политических партий и частных компаний. По данным Роскомнадзора, которые обобщил проект «MediaDigger», с 1992 года в России каждый год регистрировались около тысячи новых СМИ, в 2000-м их было зарегистрировано уже более трех тысяч[9].

Стремительный рост публичной сферы повысил востребованность мониторинга и анализа публичной информации. В 1996 году на российском рынке появилась база анализа СМИ компании «Интегрум». Она была создана на основе технологии «Агама», в 1980-е годы применявшейся в КГБ. В 2000 году была создана база данных материалов СМИ компании «Публичная библиотека». К середине 2000-х на рынке появились система «Парк», электронный киоск «Russian Story», «Национальная электронная библиотека», «Медиалогия», «УИС РОССИЯ», каталог от «СМИ.ру».

С момента своего появления эти системы используются пресс-службами и аналитическими подразделениями коммерческих организаций и государственных учреждений, пиар-компаниями, редакциями СМИ, маркетинговыми агентствами и консалтинговыми компаниями. Одновременно органы государственной власти на федеральном и региональном уровнях начали создавать внутренние узкоспециализированные информационно-аналитические системы, накапливающие важную для них публичную информацию.

Одной из главных ценностей данных программ была возможность собрать максимально полную с точки зрения охвата источников и диахронической ретроспективности информацию о тех или иных персонах и организациях. Быстрый анализ максимального числа источников уже в конце 1990-х – начале 2000-х позволял выяснить важнейшую информацию о публичной персоне: внешний облик, год и место рождения, образование, профессию, этапы карьеры, семейное положение, круг знакомств, увлечения и мнения об актуальных вопросах. Профессиональный аналитик мог извлечь из журналистских публикаций много ценной информации, которая позволяла в том числе составить социально-психологический портрет той или иной публичной персоны.

Естественным ограничением для сбора личных данных были рамки самой публичной сферы, которые формировали главным образом профессиональные СМИ. Медиа «доцифровой» эпохи, несмотря на постоянный рост их числа, освещали деятельность и жизнь ограниченного круга персон, компаний и государственных учреждений, которые имели общественную значимость либо умели привлекать к себе внимание журналистов с помощью информационных поводов и денег.

Интерес профессиональных СМИ, кроме того, напрямую зависит от «социального заказа» своей аудитории или же от собственника, стремящего повлиять на определенное лицо, компанию, учреждение или группу людей. Поэтому отличительной чертой информации, публикуемой СМИ, является относительная прозрачность стороны, стоящей за публикацией. «Интересант» публикации профессиональных СМИ для опытного аналитика практически всегда ясен, поэтому публичный портрет персоны мог быть дополнен информаций о том, кто, как и зачем ее освещает. Игры на публичном поле были достаточно открытыми и понятными.

Архитектура аналитических баз хорошо отражала иерархичную и ограниченную структуру публичной сферы этой «доцифровой» эпохи: источники классифицировались по уровням (федеральные, региональные, местные), по видам СМИ (ТВ, радио, печать), темам или рубрикам, а также интересующим объектам (персонам и организациям). Ограниченность масштаба профессиональных СМИ, упорядоченных в зависимости от уровня распространения и охвата аудитории, имела важное значение для управления публичной сферой.

Благодаря аналитическим базам имелась возможность объективно определить персону или организацию, представляющую наибольшие риски. К ним относились не те, кто наиболее яростно критиковал определенное лицо или компанию, а те, кто регулярно делал это во влиятельных СМИ. Публичную сферу всегда можно было резко трансформировать, ликвидировав или изменив редакционную политику нескольких влиятельных СМИ. По этой причине подчинение российским властям публичной сферы в 2000-е годы проходило быстро и в целом успешно за счет введения ограничения на доступ к популярным площадкам оппозиционных политиков, а также установления контроля за редакционной политикой федеральных телеканалов, радиостанций и популярных печатных изданий.

Появление Интернета в России первоначально не изменило структуру публичного пространства и «правил игры» в публичной сфере, поскольку его охват и влияние были ничтожно малы, а контент – зависим от профессиональных медиа. В начале 2000-х даже специалисты в сфере мониторинга и анализа публичной информации не могли объективно оценить потенциал Интернета, а к информационной ценности сайтов относились скорее пренебрежительно. В мае 2001 года директор по развитию «Интегрум-Техно» Сергей Щебетов, опровергая появившуюся в ряде Интернет-СМИ информацию о том, что агентство готовится в течение лета запустить на основе поисковой технологии «Артефакт» собственный Интернет-портал «Успех.ру», который будет конкурировать с Yandex.ru и Rambler.ru, сказал журналистам, что, хотя такой проект вполне по силам компании, бесплатные поисковые машины в Интернете сегодня больших перспектив не имеют[10].

Более заметное влияние на публичную сферу стал оказывать процесс «социализации» Интернета, начавшийся с середины 2000-х годов благодаря популяризации форумов, блогов на платформах Livejournal.com и Liveinternet.ru, появлению в 2006 году первых российских социальных сетей «Одноклассники» и «ВКонтакте». Открылись новые каналы коммерциализации и политизации публичной сферы. Они были связаны с возможностями рекламы товаров и услуг с помощью социальных сетей, а также преодолением цензурных ограничений, которые к тому моменту сковали телеканалы и массовые печатные издания.

Первым на изменения отреагировал бизнес. С запуском российских массовых социальных сетей агентства, оказывающие маркетинговые услуги бизнесу, начали вручную собирать там для клиентов интересующую их информацию. В основном это были упоминания брендов и их конкурентов. С 2009 года ряд компаний, например Sterno.ru, начали разрабатывать автоматизированные системы сбора данных. В результате появились первые сервисы, такие, как «BrandSpotter».

В том же году в мире произошли политические события, которые привлекли пристальное внимание органов государственной власти к «щебету» в социальных сетях. Весной–летом 2009 года в Молдавии, а затем в Иране произошли массовые акции протеста людей, не удовлетворенных результатами выборов. Эти события активно освещались идеологами и лидерами протестных групп с помощью социальных сетей. Журналисты, характеризуя это явление, ввели понятие «твиттер-революция»[11].

Молдавские события показали, что использование социальных сетей позволяет увеличивать значимость не только самих событий, но и роль активистов-блогеров. Это происходило за счет запуска «информационного бумеранга», когда традиционные СМИ публикуют контент социальных сетей, а их материалы в свою очередь распространяются по сети, тем самым увеличивая аудиторию информационного повода и пролонгируя его актуальность.

События «арабской весны», равно как и массовые российские протесты 2011–2012 годов, продемонстрировали, что мобилизация и масштабирование публичного эффекта с помощью социальных сетей уже не является локальным или случайным явлением, а превратилось в понятную для протестных сил технологию.

Протесты, охватившие различные регионы, подогрели интерес к новым методам управления публичной сферой и вызвали бум на рынке мониторинга и анализа социальных сетей. За короткий срок в России появился новый класс сервисов: «Avalanche», «BuzzLook», «Brand Analytics», «IQBuzz», «Kribrum», «Wobot» и ряд других. Сервисы мониторинга социальных сетей разработали также «Интегрум» и «Медиалогия», ранее специализировавшиеся на создании систем мониторинга и анализа публикаций СМИ. Эти системы, а также собственные разработки стали применяться не только крупными компаниями, но и спецслужбами, органами МВД, администрацией президента, федеральными министерствами, региональными и городскими администрациями.

Первоначально органы власти использовали программы для раннего предупреждения информационных рисков. В 2011 году перед выборами в Государственную Думу управление внутренней политики администрации президента стало использовать систему мониторинга социальных сетей «Призма», разработанную компанией «Медиалогия»[12]. Перед выборами президента в 2012 году избирательный штаб Владимира Путина привлек команду «Avalanche» не только для мониторинга рисков, но и для информационного противоборства в социальных сетях с помощью бот-программ. В 2013 году перед региональными выборами администрация президента, помимо стандартных исследований общественного мнения, пыталось замерить настроения в Интернете: «по мониторингу социальных сетей определяется настроение населения по отношению к своему губернатору, мэру, лидерам общественного мнения, актуальной повестке». Кроме того, системы мониторинга позволяют заметить ту или иную проблему, обсуждаемую в социальных сетях до того, как о ней начнут сообщать традиционные СМИ[13]. Весной 2014 года мэрия Москвы заказала разработку системы «управления информационными рисками», которая должна была осуществлять поиск информации о работе администрации города и социальных проблемах в СМИ и социальных сетях. С помощью сервиса мэрия планировала быстрее выявлять информационные риски и быстрее на них реагировать, распространяя свои комментарии или опровержения[14].

Разработка и применение на практике новых систем мониторинга и анализа наглядно продемонстрировали, что Web 2.0 живет по другим законам, чем публичное пространство, сформированное традиционными медиа. В первую очередь большое значение имела скорость скачивания и обработки сообщений социальных сетей, чтобы они отображались на интерфейсе пользователя в максимально короткие сроки. Это было важно, поскольку распространение информации по сетям имеет каскадный или «вирусный» характер, когда в течение одного-двух часов в обсуждение события могли быть вовлечены десятки тысяч человек. В настоящее время разработчики добились максимальной скорости, которая составляет несколько минут. Это, к примеру, позволяет оценивать реакцию пользователей социальных сетей в режиме онлайн на прямую речь президента Владимира Путина. Такой проект по заказу администрации президента реализовывала компания «Ex Libris».

Другой проблемой для разработчиков стал масштаб сетевых ресурсов. Если при создании баз анализа СМИ разработчики отталкивались от численности зарегистрированных печатных изданий, ТВ и радиоканалов, то масштаб мониторинга Интернет-ресурсов не был известен. Математические модели Интернета, такие, как модель Барабаши-Альберт, показывали, что Интернет является безмасштабной сетью, которая постоянно растет, и предугадать место и время появление нового узла (сайта) невозможно. Выход был найден благодаря другим свойствам безмасштабных сетей, в частности правилу предпочтительного присоединения, согласно которому присоединение нового узла к уже существующему узлу пропорционально количеству его связей, то есть сайт будет ссылаться на другой сайт в зависимости от его текущей популярности у других сайтов. Отталкиваясь от этого правила, системы мониторинга социальных сетей нацеливают поиск на наиболее популярные сетевые площадки, а также страницы лидеров мнений и экспертов, имеющих большое число связей с пользователями сети. Это позволяет интегрировать максимально ценную информацию, не прибегая к чрезвычайно затратным технологиям тотального парсинга информации.

Третьей важной задачей стало определение тональности сообщений социальных сетей. Первые наблюдения выявили тесную связь между эмоциями сообщений и действиями пользователей. Этот эффект позднее получил социологическое объяснение. Согласно предположению социолога Мануэля Кастельса, социальные сети способны создавать когнитивную среду, мобилизующую пользователей на решительные действия, например протестные выступления, благодаря накоплению эмоционального заряда, как это происходит с аккумуляторной батареей, дающей возможность завести двигатель автомобиля[15]. Определение тональности сообщений удалось решить благодаря разработке модулей анализа тональности текстов на основе алгоритмов искусственного интеллекта, таких, как наивный байесовский классификатор и метод опорных векторов, которые были обучены на десятках тысяч примеров. Их точность близка к 80%. Этого достаточно, чтобы заметить значимое эмоциональное возмущение в сети.

В настоящее время немалое число российских компаний работает над технологиями идентификации анонимных пользователей, а также определения социально-психологического профиля пользователей на основе оставленных ими «цифровых следов». Сейчас профессиональные аналитики могут по трем-четырем постам идентифицировать человека, а по специфическим признакам сообщений и контексту определить его демографические характеристики. Если же известна внешность пользователя и его имя, то определение любых других характеристик социального положения и профиля личности путем сбора дополнительной информации не составляет большого труда.

Сервисы развиваются в направлении сбора личной информации не только из социальных сетей, а из всех доступных источников: с сайтов объявлений, вакансий, знакомств, заказов продуктов, налоговых органов, арбитражных судов, баз ГИБДД и других. Проводится углубленный анализ взаимосвязей в социальных сетях. Например, компания «Avalanche» Андрея Масаловича с помощью очков виртуальной реальности строит трехмерные изображения активности в социальных сетях, полностью погружая пользователя системы в сетевое окружение объекта «слежки».

Рынок подстегивает интерес разработчиков к определению материального положения и текущих потребностей людей (намерения приобрести автомобиль, бытовую технику, новый гаджет), а также политических взглядов и вероятного электорального поведения на предстоящих выборах. Обобщенная цель перспективных исследований состоит в том, чтобы создать автоматическое прогнозирование и сценарное моделирование социальных процессов и технологии влияния на них.

На этой интеллектуально-технологической основе может появиться новый формат Интернет-рекламы. Она должна преодолеть недостатки традиционного назойливого инструмента фокусирования внимания на товаре или персоне, превратившись в инструмент рекомендаций, предвосхищающий пользовательские желания. Пока созданные российские разработки еще не вышли на уровень качественного сервиса, однако они быстро совершенствуются; успех же компании «Cambridge Analytica», прогремевшей на выборах президента США, внушает уверенность, что этот рынок является очень перспективным.

Представители ряда ведущих компаний российского рынка – «Интегрум», «Медиалогия», «Avalanche», «BrandSpotter», «Ex Libris» – подтверждают, что корпорации и органы власти стремятся получить максимальное количество данных о людях, используя современные цифровые технологии. По их мнению, создание в нашей стране мощной системы, интегрирующей и анализирующей личные данные пользователей Интернета, скорее всего дело ближайшего будущего. К настоящему времени этой отраслью накоплены необходимые компетенции, и при появлении инвестиций такой проект может быть успешно реализован в достаточно короткие сроки.

Публичным лоббистом этой идеи стала Наталья Касперская – владелец компании «Infowatch» и сервиса мониторинга социальных сетей «Kribrum».

 

«Интернет, помимо того, что хорошая среда, еще и создает фантастические возможности для общения и сбора любой информации с граждан, а именно: информация о перемещениях, контактных, политических пристрастиях, уровнях дохода, привычках, круге друзей, высказываниях и прочем. И эта информация – кладезь знаний для того, чтобы различным образом влиять или манипулировать людьми, что, собственно, и делается. Мы это видим. То есть создался целый класс новых информационных угроз. На мой взгляд, эти данные о гражданах нашей страны – причем они не персональные, я бы назвала это личными данными, потому что это более широкая сфера, – необходимо как-то законодательно регламентировать, потому что это некие недра; […] свои информационные недра мы спокойно отдаем иностранным компаниям, точнее, они их выкачивают, и нет никакого регламентирующего закона».

 

Такими резонами Наталья Касперская обосновывала намерение государства контролировать личные данные граждан на встрече ИТ-предпринимателей с президентом Владимиром Путиным в декабре 2015 года[16].

Наталья Касперская рассчитывала выступить автором законопроекта, который регламентировал бы обращение с личными данными российских граждан в Интернете и фактически сделал бы их «собственностью государства». Причем доступ к мониторингу и анализу этих данных для выявления и предотвращения информационных угроз должен быть предоставлен только российским компаниям. В частности, Наталья Касперская озвучивала идею создания единого центра мониторинга информационных атак – аналога системы «Ru-CERT» или «Системы обнаружения и предотвращения компьютерных атак» (СОПКА), которые поддерживает ФСБ. По ее словам, ни одна отдельная коммерческая компания поддерживать такой сервис не может. Это должно делать соответствующее ведомство или отраслевой консорциум[17].

В настоящее время понятие «личные данные пользователя» не имеет внятного юридического толкования. Министерство связи и массовых коммуникаций высказывало идею отнести все «личные данные» к персональным и подвести их под действие закона «О персональных данных». Против такой инициативы выступили другие государственные ведомства и заинтересованные бизнес-структуры, поскольку это резко ограничивает возможности работы с данными[18]. В результате правовое определение личных данных пользователей, прав и обязанностей оператора при работе с ними затягивается, все действия в этой сфере пока предпринимают без какой-либо юридической базы.

Развитие рынка анализа личных данных пользователей Интернет-сервисов идет к тому, что независимо от того, смогут ли российские спецслужбы добиться реализации «антитеррористического» пакета законов и получить доступ к данным всех ресурсов Рунета, в стране может появиться сервис, который будет решать аналогичные задачи на основе сбора «цифровых следов» пользователей. Оценки киберскептиков, которые уже называют современный Интернет спайтернетом или спинтернетом (от английских глаголов to spy шпионить и to spin – крутить), эксперты ИТ-индустрии считают небезосновательными и говорят о том, что совсем скоро ажиотаж на рынке технологий сбора личных данных пользователей сменится бумом разработок по защите анонимности. Шифрование трафика в «Telegram» и «WhatsАpp» стало началом этого тренда. Сегодня предлагаются и другие методы, такие, как создание вокруг пользователя с помощью специальных гаджетов «белого шума», чтобы он мешал сетевым приложениям собирать объективные данные о нем.

Таким образом, Интернет за последние 15 лет радикально изменил публичную сферу. Современные технологии сбора личных данных пользователей разрывают последние ткани, прикрывавшие не только частное пространство человека, но и его психологические качества. Строго говоря, публичная и частная сферы сегодня уже не являются теми феноменами, которые описывал Юрген Хабермас. Правильно говорить скорее о единой частно-публичной сфере. Применим и адекватен также термин «коммунитарная сфера», отражающий формирование на планете единого «цифрового братства» с высоким уровнем персональной открытости и связности людей. Органичным свойством коммунитарной сферы также является давление на личность ее Интернет-окружения и сервисов, действующих в интересах либо бизнеса, либо политиков.

Перечисленные факты на первый взгляд склоняют чашу весов в пользу киберскептиков. Картина кажется однозначной. Политические субъекты и крупные компании в новых условиях стремятся опереться на современные технологии анализа контента и интересов пользователей, чтобы с их помощью изучать людей и лучше управлять их поведением. По сути формируется новый механизм политической адаптации элиты, утрачивающей традиционные рычаги управления публичной сферой и ищущей новые способы сохранения власти.

Однако это не единственный вывод. Любые сервисы анализа личных данных и построенные на их основе системы микротаргетинга являются человеко-машинными системами, диктующими их пользователю новые правила поведения. Пользователь систем обязан вести себя по правилам сетевой аудитории: быстро, эмоционально и убедительно генерировать информацию на популярных площадках, и только в этом случае его будет ждать успех. У Дональда Трампа это получилось, потому что он был натренирован публичными шоу и не стеснен официальным статусом, а избирательный штаб уже отшлифовывал его «послания» для многочисленных групп избирателей.

Увлечение российских властей мониторингом социальных сетей, недавние встречи министра культуры Владимира Мединского и депутатов Госдумы с видеоблогерами, а также неожиданный выход Алишера Усманова на просторы «YouTube» показывают, что российская элита тоже понимает важность политического общения по правилам коммунитарной сферы, однако содержательно свой стиль коммуникации менять не готова. Ее действия больше напоминают мимикрию под новый формат. И вряд ли такой подход смогут изменить даже самые изощренные технологии анализа личных данных и микротаргетинга.

 

[1] Морозов Е. Интернет как иллюзия. Обратная сторона Сети. М., 2014.

[2] AI, Social Media Data & Politics Collide with Stanford GSB’s Dr. Michal Kosinski (www.computerhistory.org/atchm/ai-social-media-data-politics-collide-with-stanford-gsbs-dr-michal-kosinski/).

[3] Trump, Brexit, and Cambridge Analytica – Not Quite the Dystopia You're Looking for // The Register. 2017. March 7 (www.theregister.co.uk/2017/03/07/cambridge_analytica_dystopianism/).

[4] The Great British Brexit Robbery: How Our Democracy was Hijacked // The Guardian. 2017. March 7 (www.theguardian.com/technology/2017/may/07/the-great-british-brexit-robbery-hijacked-democracy?CMP=share_btn_tw).

[5] How Google Could Rig the 2016 Election // Politico. 2015. August 19 (www.politico.com/magazine/story/2015/08/how-google-could-rig-the-2016-election-121548).

[6] Enikolopov R., Makarin A., Petrova M. Social Media and Protest Participation: Evidence from Russia (http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2696236).

[7] См.: https://br-analytics.ru/mediatrends/blog.

[8] Хабермас Ю. Структурное изменение публичной сферы. М.: Весь мир, 2016. С. 223.

[9] СМИ в России в 2016 году. Анализ данных за 25 лет (www.mediadigger.ru/smi-rossii-v-2016-analiz-dannyh-za-25-let/).

[10] «Атон» интегрировал «Интегрум-Техно» // Коммерсант. 2001. 24 мая (www.kommersant.ru/doc/267922).

[11] Одним из первых журналистов, который стал использовать термин «твиттер-революция», стал корреспондент газеты «The Gardian» Люк Хардинг, см.: Moldova Forces Regain Control of Parliament after «Twitter Revolution // The Gardian. 2009. May 8 (www.theguardian.com/world/2009/apr/08/moldova-protest-election-chisinau).

[12] Близкая к Кремлю организация претендует на мониторинг социальных сетей // Ведомости. 2013. 1 июля (www.vedomosti.ru/politics/news/13676421/poisk-smysla-v-runete#ixzz2d8pWrQQD).

[13] Губернаторы, мэры очень напряженно относятся к результатам исследований // Ура.ру. 2013. 16 июля (http://ura.ru/content/svrd/16-07-2013/articles/1036259951.html).

[14] Мэрия будет считать «лайки» в соцсетях // Известия. 2014. 4 апреля (http://izvestia.ru/news/568595#ixzz37WvU435G).

[15] Castells M. Networks of Outrage and Hope. Social Movements in the Internet Age. Cambridge, 2015. P. 14–15.

[16] См.: http://special.kremlin.ru/catalog/keywords/39/events/50997.

[17] Из первых уст. Личные данные Касперской, или Как именно она сделала предложение Путину (http://bis-expert.ru/blog/9553/51625).

[18] Касперская: Минкомсвязи предлагает отнести к персональным данным всю личную информацию // Ведомости. 2016. 14 июня (www.vedomosti.ru/politics/news/2016/06/14/645275-kasperskaya-personalnim-dannim).