Цифровые технологий в политических сферах

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПРАКТИКИ BIG DATA ИХ ОСНОВНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ В БУДУЩЕМ

1.1. Технологии интернет-контроля

Big Data или же большие данные уже являются неотъемлемой частью мировой экономики и политологии, включая в себя различные массивы информации, которые обладают массивными объемами, довольно быстро растущей скоростью накопления и достаточно крупным разнообразием их формата представления.

Большие данные – это данные, которые накапливаются и используются для абсолютно разных целей в различных сферах: от автомобилестроения, до маркетинга и здравоохранения. Огромные наборы данных увеличиваются ежесекундно и обрабатываются с помощью специальных технологий. В них входит комплекс различных инновационных методов и способов хранения и обработки информации для различных целей.

Big Data характеризуется тремя главными признаками:

• Колоссальный объем информации
• Высочайшая скорость изменения информации (данных)
• Разнородность и разнообразие данных

Для работы с большими данными было выделено 3 основных приниципа:

1. ­­­Горизонтальная масштабируемость. По причине того, что объем информации чаще всего огромен – система, которая работает с большими данными должна подразумевать обработку этого массивного объема.
2. Отказоустойчивость. Это как раз принцип горизонтальной масштабируемости, в котором говорится о том, что машин в кластере может быть много.
3. Локальность данных. Информация в больших системах распределяется по достаточно большому количеству машин. Если данные физически находятся на одном сервере, а обрабатываются на другом – расходы на передачу данных могут превысить расходы на саму обработку. Из этого выделили следующий принцип: вся информация должна быть обработана на той же машине, на которой и хранится.

Само по себе словосочетание “большие данные” было введено в 2008 году Клиффордом Линчом, американским директором Коалиции сетевой информации (CNI). В одном из выпусков журнала Nature эксперт назвал резкий рост потоков информации – Big Data. Тогда под этим подразумевались любые объемы неоднородных данных более 150 гб в сутки.

До 2011 года инструменты для больших данных изучались и рассматривались по большей части для того, чтобы провести научный анализ и по сути не имели практического выхода. По причине того, что объемы этих данных росли в огромных масштабах, проблема массивов различной неоднородной и неструктурированной информации стала очень актуальной в начале 2012 года.

Специалисты, изучающие вопрос больших данных, приводили статистику, в которой было показано, что в 2005 год мир оперировал лишь 4-5 эксабайтами информации (4 миллиарда гигабайтов), а через пять лет массивы информации выросли до 0,19 зеттабайта. Уже в 2013 году данные показатели выросли до 1,8 зеттабайта, а в 2015 до 7 зеттабайта. По прогнозам IDC (International Data Corporation) массив данных должен удваиваться каждые два года. Специалисты даже ввели специальный термин такому быстрому росту информации – информационный взрыв. На сегодняшний день IDC оценивает объем данных в 60 зеттабайтов и прогнозирует рост до 164 зеттабайтов к 2025 году. Большая часть данных, которая сейчас генерируется идёт в основном не от людей, а различного рода устройствами (IoT и прочие) в ходе их взаимодействия друг с другом и сетями данных.

   В 2001 Meta Group году выделила набор признаков из трёх V, которые как будут характеризовать большие данные:

• Volume - Объём. Это физический размер данных, количество места, которые они занимают и их вес. Поток такого объема данных может составлять от 100 Гб в сутки.
• Velocity - Скорость. В геометрической прогрессии с огромной скоростью увеличивается массив данных, и, соответственно, требует сверхбыстрой обработки и анализа.
• Variety - Разнообразие. Данные бывают разными и неоднородными, и поступать могут в разных форматах: картинки, голосовые сообщения, текст, транзакции.

Спустя время другие смежные компании присоединились и добавили еще несколько значений:

• Veracity - Достоверность. Должна быть точность и достоверность данных.
• Viability - Жизнеспособность.
• Value - Ценность. Раскрывает сложность информации для обработки и степень ее важности.
• Variability - Переменчивость. Так как поток данных неоднороден, могут случиться всплески или же спады, это может осложнить обработку и анализ.
• Visualization - Визуализация. Наглядное представление результатов анализа для упрощения его восприятия.

На данный момент практически все средства работы с большими данными следуют принципу трех V. Для того, чтобы им следовать – необходимо придумывать какие-то методы, способы и парадигмы разработки средств разработки данных.

С появлением скоростного интернета большинство людей получило неограниченный доступ ко всем ресурсам глобальной сети, однако многие специалисты считают, что такой излишек информации может плохо влиять на людей. В связи с этим, государства, используя большие данные, применяют различные технологии интернет-контроля.

Контроль над интернетом и анонимность в сети - это такие сферы, над которыми беспрерывно ведутся обсуждения. Технические специалисты и эксперты, которые работают в области безопасности считают, что мировая сеть сильно влияет на общество и в настоящее время просто невозможно не регулировать и контролировать этот процесс.

Интернет-цензура - это ограничение или запрет на просмотр определенной информации в интернете. Это способ сделать какой-то сайт, платформу в интернете, пространство более урегулированным.

Сейчас уже по всему миру стали блокироваться сайты. Каждое государство выставляет свои правила, ограничивают доступ к каким-то веб-сайтам или же вовсе блокируют их.

Существуют различные технологии интернет-контроля, которые применяются для граждан.

Занижение скорости. Это такой инструмент для контроля интернета, который понижает скорость работы сайтов, противоречащих законодательству страны.

Основная литература: 

1. Авторитаризм развития: генезис, функции, перспективы // Мировая экономика и международные отношения. 2015, № 5, 6. С.
2. Бергер Я.М. Итоги 10-й пятилетки и становление новой модели экономического роста в КНР // Проблемы Дальнего Востока. 2016, № 4, 5.
3. Бородкин Ф.М. “Социальные индикаторы-что это такое?” Журнал “Мир России. Социология. Этнология” №4, 2004. – 485 с.
4. Борох О.Н., Ломанов А.В. Неосоциализм Ху Цзиньтао и современная идеология КНР // Pro et Contra. 2015, № 3.
5. Денисов В.И. "Особенности внешнеполитического процесса в корейско-демократической Республике" Вестник МГИМО Университета, no. 1, 2010, pp. 237-244.
6. Дэн Сяопин. Основные вопросы современного Китая. М., 2018. С. 154.
7. Документы 13-го Всекитайского съезда Коммунистической партии Китая. Пекин, 1988. С. 101.
8. Журбей Е.В. Роль “мозговых центров” во внешнеполитическом процессе Китайской Народной Республики и Тайваня: общее и особенное. // Вестник Бурятского государственного университета. 2018. №8. С. 86.
9. Кондратенко Борис Анатольевич, and Кондратенко Анатолий Борисович. "Перспективы использования больших данных в современном образовании" Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Филология, педагогика, психология, no. 1, 2018, pp. 117-126.
10. Основные особенности и итоги 17-го съезда Компартии Китая // Проблемы Дальнего Востока. 2018, № 1, 2. С. 34.
11. Мао Цзэдун сысян гайлунь. Ша Цзя ньсунь чжубянь. (Введение в идеи Мао Цзэдуна. Под ред. Ша Цзяньсуня). Пекин, 2015. С. 5. – 6.
12. Мозиас П.М. Китай и мировое хозяйство: новые аспекты взаимодействия // Финансовый бизнес. 2018, № 1, 2. С. 11.
13. Монкевич В. Крадущийся медведь, затаившийся дракон. // Бизнес-журнал. 2020. №6. С. 19.
14. Петров А.А. "в Китае создается цифровая диктатура или общество всеобщего благоденствия" Большая Евразия: Развитие, безопасность, сотрудничество, no. 4-1, 2021, pp. 504-523.
15. Чжунго гунчаньдан цзяньши (Краткая история Коммунистической партии Китая). Пекин, 2019. С. 89.
16. Иностранные источники:

16. Alesina A., Perotti R. The Political Economy of Growth: A Critical Survey of the Recent Literature // World Bank Economic Review. Vol. 8, № 3, September 1994. С. 17.
17. Bush R. The Perils of Proximity: China – Japan Security Relations. Washington: Brookings Institution Press, 2019. P. 125.
18. Evans P. The State as Problem and Solution: Predation, Embedded Autonomy, and Structural Change // The Politics of Economic Adjustment. International Constraints, Distributive Conflicts, and the State. Princeton, 1992. Р. 149.
19. Zhang Deyou, Li Tao. Reflection on the Construction of the Leadership Responsibility System. // Political Science Studies. №4. P. 20
20. Cui A., Song K. Understanding China’s Middle Class // China Business Review. 2019, №1. Р. 39 -
21. Yu Jingming, Lin Junyue, Sun Jie (2000). National Credit Management System. Beijing: Social Sciences Academic Press Innovation Centre Denmark, Shanghai. (2018). ‘Social credit & big data trends IN CHINA’

Интернет – ичточники:

22. Big Data // Tech Pro Research. URL: http://www.techproresearch.com/topic/ big-data (дата обращения: 15.04.2023).
23. Социальный рейтинг в Китае. 2020/05/28. - https://www.tadviser.ru/index.php/(дата обращения: 15.04.2023).
24. https://www.scmp.com/economy/china-economy/article/3096090/what-chinas-social-credit-system-and-why-it-controversial(дата обращения: 15.04.2023).
25. https://sptf.info/images/social%20rating%20guide_english_nov%202014.pdfКитайская система социального кредита: традиции и технологии в Китае всерьез опасаются приближения нового смутного времени / Ларина Е., Овчинский В. (дата обращения: 15.04.2023).
26. http://zavtra.ru/blogs/kitajskaya_sistema_sotcial_nogo_kredita_traditcii_i_tehnologii (дата обращения: 15.04.2023).