БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ ПОЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ: ОТ АНАЛИЗА ТЕОРИЙ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРАКТИК

Авторы

  • Светлана Андреевна Шмелева Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Санкт-Петербург https://orcid.org/0000-0002-7821-1057

DOI:

https://doi.org/10.17072/2218-1067-2021-3-40-51

Ключевые слова:

большие данные; политический процесс; государственная политика; государственное управление; процесс принятия решений; пирамида Акоффа; политические акторы

Аннотация

Анализируется теоретическая база исследований за последнее десятилетие по теме использования больших данных в процессе принятия решений в государственном управлении и описывается методология, предложенная Ван дер Вуртом, для оценивания влияния двух элементов друг на друга. На основе проведенного анализа сделан вывод об обширной степени исследованности применения больших данных в государственном управлении с акцентом на потенциальных выгодах и угрозах, что условно разделяет исследователей на технооптимистов и технопессимистов. Большинство исследований носят эмпирический характер, однако они разрознены и используют разные подходы для выявления взаимосвязей больших данных и процесса принятия политических решений. Возникает вопрос о том, каким образом можно проверить или оценить взаимосвязь больших данных и процесса принятия политических решений, учитывая как сомнительную надежность используемых в этом процессе данных, так и интересы лиц, принимающих решения на их основе? В статье описывается методология, предложенная Ван дер Вуртом, для оценки этих взаимосвязей с учетом роли акторов в политическом процессе принятия решений с использованием больших данных, а также их интересов и ценностей.

Биография автора

Светлана Андреевна Шмелева, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Санкт-Петербург

аспирант Департамента прикладной политологии

Библиографические ссылки

Авдеева, И. А. (2016) ‘Анализ зарубежного опыта использования глобальных тех-нологий «BigData»’, Вестник евразий-ской науки, 6(37), сс. 1‒11. [Avdeeva, I. A. (2016) ‘Analysis of foreign experience of using global technologies «Big Data»’ [Analiz zarubezhnogo opyta ispol'zovani-ja global'nyh tehnologij «Big Data»], Eurasian Scientific Journal, 6(37), pp. 1‒11. (In Russ.)].

Балашов, Б. М. (2017) ‘Большие данные и их применение в предвыборной борьбе’, Международный журнал гуманитар-ных и естественных наук, 11. [Balash-ov, B. M. (2017) ‘Big data and its appli-cation in the election campaign’ [Bol'shie dannye i ih primenenie v predvybornoj bor'be], Mezhdunarodnyj zhurnal gumani-tarnyh i estestvennyh nauk, 11. (In Russ.)].

Бондарев, В. (2007) ‘Почему не заработал со-ветский Интернет?’, Родина, 7, сс. 113‒116. [Bondarev, V. (2007) ‘Why So-viet Internet did not work?’ [Pochemu ne zarabotal sovetskiy internet?], Rodina, 7, pp. 113‒116. (In Russ.)].

Булгакова, Е. В. (2015) ‘Использование «боль-ших данных» в системе государствен-ного управления: условия, возможно-сти, перспективы’, Юридическая наука и практика: Вестник нижегородской академии МВД России, 3, сс. 10‒14. [Bulgakova, E. V. (2015) ‘The use of "big data" in the public administration: condi-tions, opportunities, prospects’ [Ispol'zovaniye «bol'shikh dannykh» v sisteme gosudarstvennogo upravleniya: usloviya, vozmozhnosti, perspektivy], Ju-ridicheskaja nauka i praktika: Vestnik nizhegorodskoj akademii MVD Rossii, 3, pp. 10‒14. (In Russ.)].

Двинских, Д. Ю., Талапина, Э. (2019) ‘Риски развития оборота данных в государ-ственном управлении’, Вопросы госу-дарственного и муниципального управ-ления, НИУ ВШЭ, 3, cс. 7‒30. [Dvin-skih, D. and Talalapina, E. (2019) ‘Risks of Data turnover development in public administration’ [Riski razvitiya oborota dannykh v gosudarstvennom upravlenii], Public Administration Issues, NRU HSE, 3, pp. 7‒30. (In Russ.)].

Савельев, А. (2015) ‘Проблемы применения законодательства о персональных дан-ных в эпоху «больших данных» (Big Data)’, Право. Журнал Высшей школы экономики, 1, cc. 43‒66. [Savelyev, A. (2015) ‘The Issues of Implementing Leg-islation on Personal Data in the Era of Big Data’ [Problemy primeneniya za-konodatel'stva o personal'nykh dannykh v epokhu «bol'shikh dannykh» (Big Data)], Law. Journal of the Higher School of Economics, 1, pp. 43‒66. (In Russ.)].

Сидорова, А. А. (2017) ‘Электронное прави-тельство: повышение общественного участия в управлении государством’, Государственное управление. Элек-тронный вестник, 62(3), cc. 87‒103. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ el-ektronnoe-pravitelstvo-povyshenie-obschestvennogo-uchastiya-v-upravlenii-gosudarstvom (дата обращения: 01.04.2020). [Sidorova, A. A. (2017)

‘E-Government: Increasing public partic-ipation the government of a state’ [El-ektronnoje pravitel'stvo: povysheniye ob-shchestvennogo uchastiya v upravlenii gosudarstvom], Public Administration E-Journal, 62(3), pp. 87‒103. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/elektronnoe-pravitelstvo-povyshenie-obschest¬ven-nogo-uchastiya-v-upravlenii-gosudar-stvom (accessed 01.04.2020). (In Russ.)].

Boyd, D. and Crawford, K. (2012) ‘Critical Ques-tions for Big Data’, Information, Commu-nication & Society, 15(5), pp. 662–679.

Brynjolfsson, E. and McAfee, A. (2014) The Sec-ond Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technol-ogies. W. W. Norton & Company.

Chaudhary, D., Bhushan, K. and Gupta, B. B. (2018) ‘Survey on DDoS Attacks and De-fense Mechanisms in Cloud and Fog Computing’, International Journal of E-Services and Mobile Applications (IJES-MA), 10(3), pp. 61–83.

Dijck, J. (2014) ‘Datafication, dataism and dataveillance: Big Data between scientific paradigm and ideology’, Surveillance & Society, 12(2), pp. 197–208.

Hazen, B. T., Skipper, J. B., Boone, C. A., Hill, R. R. (2018) ‘Back in business: Opera-tions research in support of big data ana-lytics for operations and supply chain management’, Annals of Operations Re-search, 270(1–2), pp. 201–211.

Helbig, N., Dawes, S., Dzhusupova, Z., Klievink, B. and Mkude, C. G. (2015) ‘Stakeholder engagement in policy development: ob-servations and lessons from international experience’, Policy practice and digital science, Springer, Cham, pp. 177‒204.

Höchtl, J., Parycek, P. and Schöllhammer, R. (2016) ‘Big data in the policy cycle: Poli-cy decision making in the digital era’, Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 26 (1-2), pp. 147‒169.

Janssen, M., van der Voort, H. and Wahyudi, A. (2017) ‘Factors influencing big data deci-sion-making quality’, Journal of Business Research, 70, pp. 338‒345.

Kitchin, R. (2014) ‘The real-time city? Big data and smart urbanism’, GeoJournal, 79(1), pp. 1–14.

Klievink, B., Romijn, B-J., Cunningham, S. and de Bruijn, H. (2017) ‘Big data in the pub-lic sector: Uncertainties and readiness’, Information systems frontiers, Springer US, 19, pp. 267‒283.

Kumar, M., Singh, G., Baluja, S. and Sahu, D. P. (2017) ‘Big data analytics through crowdsourcing’, COMPUSOFT, An inter-national journal of advanced computer technology, 6(5).

Laney, D. (2001) ‘3D Data Management: Con-trolling Data Volume, Velocity and Variety’, META Group Research Note, 6.

Lim, C., Kim, K. J. and Maglio, P. P. (2018) ‘Smart cities with big data: Reference models, challenges, and considerations’, Cities, 82, pp. 86–99.

Maciejewski, M. (2017) ‘To do more, better, fast-er and more cheaply: using big data in public administration’, International Re-view of Administrative Sciences, 83(1S), pp. 120–135.

Manyika, J. (2011) Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute.

Misuraca, G., Mureddu, F. and Osimo, D. (2014) ‘Policy-making 2.0: Unleashing the pow-er of big data for public governance’, Open Government, New York, Springer, pp.171–188.

Moorthy, J. and Ghosh, P. (2015) ‘Big Data and Consumer Privacy’, VIKALPA, The Jour-nal for Decision Makers, 40(1), pp. 74–96.

Morozov, E. (2014) ‘The rise of data and the death of politics’, The Guardian, 20 (7).

Motupalli, V. (2017) ‘How Big Data is Changing Democracy’, Journal of International Af-fairs, 71(1), pp. 71‒80.

Pencheva, I., Esteve, M. and Mikhaylov, S. J. (2018). ‘Big Data and AI – A transforma-tional shift for government: So, what next for research?’, Public Policy and Administration, SAGE Publications, 35 (1), pp. 24‒44.

Rijmenam, M. (2013) ‘Why The 3V’s Are Not Sufficient To Describe Big Data’, Data-floq. URL: https://datafloq.com/read/3vs-sufficient-describe-big-data/166 (accessed 1.04.2020).

Stewart, J. (2009) ‘Value conflict and policy change. In Public Policy Values’, Pal-grave Macmillan, London, pp. 33‒46.

Van der Voort, H. G., Klievink, A. J., Arnaboldi, M. and Meijer, A. J. (2019) ‘Rationality and politics of algorithms. Will the prom-ise of big data survive the dynamics of public decision making?’, Government In-formation Quarterly, 36(1), pp. 27‒38.

Vydra, S. and Klievink, B. (2019) ‘Techno-optimism and policy-pessimism in the public sector big data debate’, Govern-ment Information Quarterly, 36 (4), pp. 27‒38.

Загрузки

Опубликован

2021-10-19

Как цитировать

Шмелева, С. А. (2021). БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ ПОЛИТИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ: ОТ АНАЛИЗА ТЕОРИЙ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРАКТИК. Вестник Пермского университета. Политология / Bulletin of Perm University. Political Science, 15(3), 40–51. https://doi.org/10.17072/2218-1067-2021-3-40-51

Выпуск

Том 15 № 3 (2021): Вестник Пермского университета. Политология / Bulletin of Perm University. Political Science

Раздел

Политические институты, процессы, технологии

Лицензия

Автор предоставляет Издателю журнала (Пермский государственный национальный исследовательский университет) право на использование его статьи в составе журнала, а также на включение текста аннотации, полного текста статьи и информации об авторах в систему «Российский индекс научного цитирования» (РИНЦ).

Автор даёт своё согласие на обработку персональных данных.

Право использования журнала в целом в соответствии с п. 7 ст. 1260 ГК РФ принадлежит Издателю журнала и действует бессрочно на территории Российской Федерации и за её пределами.

Авторское вознаграждение за предоставление автором Издателю указанных выше прав не выплачивается.

Автор включённой в журнал статьи сохраняет исключительное право на неё независимо от права Издателя на использование журнала в целом:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).

Направление автором статьи в журнал означает его согласие на использование статьи Издателем на указанных выше условиях, на включение статьи в систему РИНЦ, и свидетельствует, что он осведомлён об условиях её использования. В качестве такого согласия рассматривается также направляемая в редакцию справка об авторе, в том числе по электронной почте.

Редакция размещает полный текст статьи на сайте Пермского государственного национального исследовательского университета: http://www.psu.ru и в системе OJS на сайте http://press.psu.ru

Плата за публикацию рукописей не взимается. Гонорар за публикации не выплачивается. Авторский экземпляр высылается автору по указанному им адресу.