Умные города стремятся внедрять информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) для повышения эффективности и устойчивости городских пространств, одновременно сокращая затраты и потребление ресурсов . [1] В контексте наблюдения «умные города» следят за гражданами с помощью стратегически расположенных датчиков вокруг городского ландшафта, которые собирают данные, касающиеся множества различных факторов городской жизни. С этих датчиков данные передаются, агрегируются и анализируются правительствами и другими местными властями для экстраполяции информации о проблемах, с которыми сталкивается город в таких секторах, как предотвращение преступности , [2] [3] [4] управление дорожным движением, [5] [ 6] использование энергии [6] [7] и сокращение отходов. Это способствует улучшению городского планирования [8] и позволяет правительствам адаптировать свои услуги к местному населению. [9] [10]
Такая технология была реализована в ряде городов , включая Санта-Крус , Детройт , [11] Барселону , Амстердам и Стокгольм . Технология «умного города» нашла практическое применение в повышении эффективности правоохранительной деятельности , оптимизации транспортных услуг [12] и совершенствовании основных инфраструктурных систем [12] , включая предоставление услуг местного самоуправления через платформы электронного управления. [13]
Постоянная и повсеместная передача данных [8] из разрозненных источников в единый государственный орган привела к возникновению опасений по поводу превращения этих систем в «электронные паноптикумы », [1] где правительства используют технологии, основанные на данных, для максимизации эффективного наблюдения за своими действиями. граждане. Подобная критика вызвана факторами конфиденциальности, [12] поскольку потоки обмена информацией осуществляются вертикально между гражданами и правительством в масштабах, которые подрывают концепцию городской анонимности. [12]
Наиболее заметное использование технологии «умного города» для государственного надзора наблюдается в правоохранительных органах, где критики считают, что накопление разведывательных данных с помощью стратегий сбора данных является ключом к полицейской деятельности, основанной на разведывательных данных. [14] Технологии, доступные в умных городах, включают обширные установки видеонаблюдения (например, в Лондоне и Дубае), [12] [15] интеллектуальные датчики дорожного движения в Нью-Йорке [16] и программное обеспечение для прогнозирования преступности в Санта-Крус, Калифорния. [2] Эта технология потенциально может значительно улучшить тип и объем информации, на которую могут опираться правоохранительные органы при расследовании преступлений. Большинство полицейских технологий, разработанных в умных городах, похоже, сместили правоохранительную деятельность с «дисциплинарной» на «актуарную» [14] с меньшим вниманием к выявлению отдельных преступников для установления вины и тенденцией к классификации и управлению группами на основе уровней опасности.
Теория культуры контроля Гарланда использовалась для описания тенденции к активной деятельности полиции в умных городах. [14] В Палестине были предложения внедрить системы слежения на основе GPS для автомобилей для целей правоохранительных органов в современной городской среде. [17] Здесь местоположение и скорость каждого транспортного средства фиксируются и передаются в местные органы власти. Если скорость автомобиля превышает лимит более чем на 10 секунд, налагается штраф. [17] Эта технология также потенциально может передавать информацию об авариях и пробках, [17] позволяя менять маршрут движения. Обширная система камер в Амстердаме передает данные о дорожной ситуации на центральный контрольный пункт, [5] позволяя властям предупреждать автомобилистов о предстоящих происшествиях или неблагоприятных погодных условиях.
Такая технология оказывает комбинированное профилактическое и сдерживающее воздействие на автомобилистов, совершающих нарушения правил дорожного движения. Контролируя скорость транспортных средств, власти могут свести к минимуму один из наиболее распространенных факторов риска дорожно-транспортных происшествий. [18] Аналогичным образом, контролируя местоположение транспортных средств с помощью сочетания GPS и камер, власти могут реагировать в режиме реального времени, чтобы свести к минимуму тяжелые дорожно-транспортные происшествия и, следовательно, вероятность аварий. [5] Такая технология также позволяет полиции и службам экстренной помощи мгновенно реагировать на возможные несчастные случаи. Таким образом, расширение «достижения» «длинной руки закона» могло бы улучшить управление дорожным движением и его эффективность, сократив потребление энергии и повысив безопасность гражданского населения.
Существует критика использования технологий «умного города» для активной работы полиции. Постоянный мониторинг местонахождения каждого транспортного средства сочетается с паноптикумной концепцией непрерывного обеспечения правопорядка [12] и вводит уровень индивидуалистического патернализма, [12] при котором граждане считаются неспособными добровольно подчиняться правилам дорожного движения. Еще более противоречиво то, что GPS-слежение и мониторинг с помощью камер могут не подходить для других видов поведения высокого риска (например, вождения в нетрезвом виде и усталости), [18] которые также являются основными факторами дорожно-транспортных происшествий. Существуют также трудности с внедрением, поскольку старые автомобили, не имеющие оборудования GPS, не будут появляться в потоках данных, что серьезно снижает точность потенциального анализа. Существует также риск произвола в рамках активной полицейской деятельности. Принуждение к превышению скорости на основе GPS будет удерживать человека, едущего с превышением скорости в течение 9 секунд, невиновным, а превышение ограничения на 10 секунд будет считаться правонарушением. Такие произвольные меры не учитывают различия в характеристиках автомобилей и лишают правоохранительных органов свободы действий. Экстраполируя это отсутствие свободы действий на множество областей уголовного права, когда автоматическое правоприменение становится нормой, потенциал несправедливых результатов и общественное недовольство такой технологией становится очевидным из-за относительно высокого риска неподотчетности со стороны правительств, использующих эти методы. . [19]
Методы прогнозирования в полицейской деятельности не новы, поскольку ордера на обыск являются уже существующим примером того, как власти действуют на основе подозрений и прогнозов в современных сообществах . потенциальные места будущих преступлений. [20] Этот сбор данных часто происходит с помощью смартфонов, которые носит с собой городское население. Благодаря геолокационным сервисам в смартфонах власти могут отслеживать и контролировать перемещения людей. Это может оказаться особенно эффективным в борьбе с толпой. Сравнивая различные скорости отдельных пользователей смартфонов в определенном месте, правоохранительные органы могут определить плотность толпы. [21] Это позволяет целенаправленно управлять скоплением людей и прогнозировать опасности, связанные с чрезмерным скоплением людей. [21] Таким образом, полиция может принимать соответствующие меры (например, транслировать информацию), чтобы уменьшить угрозу травм в результате инцидентов (таких как давки в толпе), а также от совершения преступлений, связанных с толпой (например, краж). [21]
Этот тип полицейской деятельности также позволяет правоохранительным органам «предсказывать», где, когда и кем может произойти преступление в будущем, и реагировать соответствующим образом. Инструменты анализа больших данных используются для выявления закономерностей преступности [20] , что позволяет властям отображать зоны высокого риска, время и дни для определенных типов преступлений. С помощью такого программного обеспечения полиция также может создавать профили потенциальных преступников и связанного с ними поведения. [20] Развитие технологий в умных городах позволяет расширить объем прогнозов, а также типы реагирования, доступные правоохранительным органам.
Эксперименты, проведенные в ответ на «прогностический полицейский алгоритм», основанный на данных о преступности в Санта-Крус, Калифорния, позволили полицейским определить наиболее вероятное время и место в определенной местности для совершения конкретного преступления. [2] Это позволило организовать целенаправленное патрулирование, при этом количество краж со взломом сократилось на 4 процента, а за первые 6 месяцев было зарегистрировано 13 дополнительных арестов. [2] Однако эти цифры являются предварительными и не учитывают незарегистрированные преступления или преступления, которые удалось предотвратить благодаря усилению присутствия полиции.
Хотя можно предположить, что такое вмешательство правоохранительных органов станет нормой там, где технологии наблюдения за умным городом были приняты и внедрены, превентивная полицейская деятельность вызвала ряд юридических и неправовых противоречий. [22] Во-первых, при прогнозировании совершения преступлений неясен уровень преступной активности в конкретном районе, достаточный для проведения дополнительных патрулей. Точку, в которой вероятность преступления становится статистически значимой, трудно определить как ученым-юристам, так и судам. [12] В этих рамках существует определенная степень произвольности, при которой следует учитывать вес прогнозного анализа данных, поскольку районы с высоким уровнем преступности могут быть определены только со ссылкой на «низкий уровень преступности». [12]
Кроме того, в Соединенных Штатах обыски и аресты должны производиться на основании разумных подозрений в соответствии с Четвертой поправкой . Это означает, что офицеры должны быть в состоянии «указать на конкретные и красноречивые факты», которые «оправдывают вторжение», или вынести прогнозирующее суждение о том, что данное лицо владеет предметом, связанным с совершением преступления. Аналогичные меры защиты, хотя и не основанные на конституции, существуют в Австралии [23], а также в Великобритании. [24] Последнее было подтверждено Европейским судом по правам человека [25] как обязательное для ряда европейских стран, включая государства гражданского права. Возможность сформулировать такое «обоснованное подозрение» на основе алгоритмов больших данных вызывает споры: некоторые критики утверждают, что в отсутствие активного подтверждения полицией прогнозных прогнозов нет достаточных оснований для оправдания ареста. [20] Кроме того, общий характер прогнозных прогнозов, возможно, несовместим с приемлемыми стандартами, изложенными Верховным судом США [20] [26] в отношении конкретных лиц. Схемы преступности, полученные с помощью анализа данных, вряд ли обеспечат уровень точной прогнозируемой детализации, необходимый полицейским для проведения ареста, по сравнению с информированными уведомлениями. [20] Хотя в США суды разрешили использовать профилирование для остановки и обыска людей в правильном контексте, [20] заметные судебные разногласия [27] и научные исследования [20] подчеркивают, что профилирование не имеет доказательной силы. В Великобритании отчет Палаты лордов [28] рекомендовал запретить использование таких технологий местными властями, если только они не связаны с расследованием серьезных уголовных преступлений. Кроме того, важным фактором в Европе является то, что технология прогнозирования полицейской деятельности должна применяться в соответствии с законодательством, которое достаточно четко определяет сферу использования (предсказуемость) и предоставляет лицам адекватную правовую защиту от произвольного использования алгоритмов прогнозирования данных. [14]
Неюридические разногласия также возникают по поводу пассивной дискриминации , которую могут порождать программы превентивной работы полиции. В Нью-Йорке программа остановки и обыска на основе данных была прервана после того, как окружной суд США установил, что эта программа представляет собой расовое профилирование. [29] Примерно 83% лиц, остановленных по программе, были цветными. [12] Эта дискриминация была замаскирована шумом, создаваемым массовым анализом данных, [12] что побудило некоторых ученых заявить, что количество факторов в алгоритмах прогнозирующей полицейской деятельности может привести к противоречивым данным и предвзятой выборке. [12] Европейский суд по правам человека также признал непропорциональную направленность поисковых полномочий против цветных людей в Великобритании, [25] подчеркнув опасность технологий «умного города» в профилактической полицейской деятельности.
Концепция умных городов по своей сути связана с массовой слежкой. Преимущества, получаемые от технологии «умного города», зависят от постоянных потоков данных, собираемых и агрегируемых датчиками, камерами и приложениями слежения. [12] Однако такое постоянное наблюдение вызывает ряд проблем с конфиденциальностью. Массовое наблюдение с помощью больших данных действует таким образом, что снижает анонимность в городах [12] из-за широты информации и потенциальных применений, которые можно экстраполировать, когда несколько потоков данных анализируются вместе одним государственным органом. Сторонники умных городов (такие как Винт Серф ) заявляют, что это сродни уровню конфиденциальности, наблюдаемому в небольших городах. [30] Напротив, критики заявляют, что обмен информацией в умных городах сместился от горизонтальных информационных потоков между гражданами к вертикальному, одностороннему процессу между гражданами и правительством, отражая опасения по поводу паноптического подхода. [12]
Приложения «умного города» часто сопоставляют и анализируют различные источники данных, чтобы улучшить работу государственных служб и сделать их более эффективными и результативными. У городских жителей мало альтернатив, кроме как подписаться на эти услуги, особенно при использовании необходимой инфраструктуры, и, таким образом, косвенно и непроизвольно соглашаться на датчики и технологии наблюдения, развернутые по всей городской среде, просто во время проживания. [12] В Амстердаме беспроводные счетчики собирают данные об использовании энергии, [31] а Mobypark позволяет размещать рекламу и аренду доступных парковочных мест. [32] Информация, собранная в рамках этих и более чем 70 других проектов в Амстердаме, хранится городом Амстердамом через общую IP-инфраструктуру. [33] Учитывая, что данные этих служб доступны первичному государственному органу, это позволяет агрегировать данные, собранные из этих «разных» источников. [34]
Большие данные часто подразумевают использование алгоритмов анализа данных и картографирования, которые позволяют получить ценную информацию из, казалось бы, несопоставимых наборов данных. [35] Последствия применения такого анализа к агрегированным наборам данных заключаются в том, что они позволяют сформировать более целостное представление о потребностях конкретного сообщества. В рамках «умных» городов эти данные могут использоваться в качестве рефлексивного инструмента при реализации в рамках городских ИКТ [36] , позволяя правительству лучше достигать целей «умных» городов – повышение удобства жизни, эффективности и устойчивости. [1] Такие преимущества были обнаружены в Барселоне, где отслеживание маршрутов поездок жителей привело к обновлению и упрощению городских автобусных маршрутов. [10] В сочетании с внедрением интеллектуальных светофоров [37] , обеспечивающих централизованное управление, автобусы в Барселоне теперь ходят по расписанию, которое пытается минимизировать время, затрачиваемое на ожидание на светофорах. [38]
Анализ больших данных не лишен недостатков в подходе. Это особенно верно, когда он применяется к правоохранительным органам или когда данные собираются без добровольного сотрудничества и согласия вовлеченных сторон. Критики утверждают, что вокруг больших данных существует элемент «мифологии», поскольку большие наборы данных позволяют глубже понять городские проблемы с более высоким уровнем точности и объективности. [19]
Растущее значение, придаваемое анализу больших данных, особенно в умных городах, приводит к ситуации, когда правительственные органы «почти на веру» полагаются на достоверность результатов, которые были предсказаны путем анализа данных наблюдения. [39]
Однако в отсутствие критического понимания полагаться только на данные не имеет особой поддержки, как видно из правовой доктрины разумного подозрения. [20] Традиционно решения о задержании или обыске человека, основанные исключительно на личных «догадках», считались не отвечающими правовым стандартам наличия разумных оснований. [20] В этом отношении трудно понять, как предположения, основанные на данных, можно считать более надежными. [20] Оба предполагают предположения, основанные на выводах, сделанных на основе наблюдаемых данных, которые могут быть фальсифицированы или иным образом неточны, что подрывает целостность процесса. [40]
Критики растущей роли слежки на основе данных в целях обеспечения правопорядка предвидят, что такое использование может привести к проблемам при судебном преследовании отдельных лиц на основе системы преступлений, основанной на вероятности. [20] Кроме того, такая система потенциально может сделать выводы, придавая вес определенным характеристикам человека – подход, который может непреднамеренно замаскировать любые дискриминационные программы правоохранительных органов, потенциально направленные против определенных меньшинств. [41] В дополнение к потенциальной дискриминации, многие алгоритмы больших данных часто создают новые категории, выходящие за рамки правил, призванных предотвратить несправедливое или дискриминационное использование данных. [40]
Критики, не относящиеся к правоохранительным органам, утверждают, что умные города способствуют переходу на платформы электронного управления , часто за счет физического взаимодействия с гражданами. [42] Хотя электронное управление может улучшить предоставление услуг и расширить возможности сбора данных с единой платформы, [13] такие процессы могут осуществляться в ущерб конкурентоспособности и основываться просто на технологическом стремлении к большему количеству источников данных и механизмов агрегирования . [33] В результате стремление к усилению надзора подрывает фундаментальную цель большинства умных городов по повышению эффективности и результативности, поскольку стремление граждан к определенным приложениям ИКТ игнорируется за счет дальнейшего агрегирования данных. Пример этого противоречия возник в Великобритании, где предложения о выдаче шотландского удостоверения личности были встречены общественным резонансом [43] , в то время как аналогичные карты были внедрены в Саутгемптоне [9] без особых проблем, поскольку в обмен предоставляются многие городские услуги. для сбора данных.
Нормализация сбора и агрегирования больших данных [12] правительствами поднимает вопросы конфиденциальности и автономии . Большая часть беспокойства связана с неудобствами и неспособностью граждан отказаться от новых технологий, которые являются частью основных государственных услуг, поскольку альтернатив мало. [12] Если человек желает оказаться «вне сети», он вынужден применять ряд утомительных мер (таких как оплата только наличными и отказ от использования мобильного телефона), чтобы уменьшить объем своих данных. [44] Несмотря на это, такая тактика лишь сведет к минимуму, а не уничтожит собираемые данные. [44]
Проблемы конфиденциальности возникают в тех случаях, когда собранные данные могут быть связаны с конкретным лицом или идентифицировать его, [45] , особенно если они собраны из нескольких источников информации. Хранение данных правительствами остается непрозрачным, а возможность перекрестного обмена данными между государственными службами часто означает, что данные доступны сторонам, которым поставщик не намеревался делиться этими данными. [12] Простое участие в качестве члена городского сообщества, особенно посредством использования основных городских услуг и инфраструктуры, человек подвергает риску того, что его данные будут переданы нескольким платформам и пользователям. Хотя по отдельности такие данные могут не идентифицировать лицо, предоставляющее их, в сочетании с другими данными в наборе такие данные могут рассматриваться как информация, позволяющая установить личность (PII), и, таким образом, подпадают под строгие законы о конфиденциальности. [45] Постоянно развивающееся использование технологий «умных городов» не всегда четко вписывается в рамки законодательства о конфиденциальности, [45] которое может быть чрезвычайно широким, как в Австралии, [46] где дискуссионный документ, опубликованный Австралийской комиссией по реформе законодательства, подтвердил, что анонимизированные данные по-прежнему могут представлять собой персональные данные. [46] Аналогичные режимы существуют в США [47] и Европейском Союзе (см.: Директива о защите данных ). В Европе правительственные технологии, вмешивающиеся в частную жизнь, должны быть основаны на «насущной социальной необходимости» или иным образом « необходимы в демократическом обществе » и быть пропорциональны преследуемым законным целям. [48] Это означает, что власти, внедряющие режимы умных городов, рискуют нарушить законы о конфиденциальности, если не будут приняты соответствующие меры защиты. Европейский суд по правам человека постановил, что механизмы наблюдения (в том числе реализованные в технологиях умных городов) могут нарушать право на неприкосновенность частной жизни, особенно если внутреннее законодательство не определяет объем или способ наблюдения. [49] И наоборот, отдельные лица могут обнаружить, что их данные использовались незаконно при внедрении технологий «умных городов». Поскольку большая часть технологий умного города основана на открытых платформах, которые часто передаются на аутсорсинг [12] частным лицам и корпорациям, существуют огромные риски того, что личные данные могут быть незаконно переданы третьим лицам. В сочетании с относительной непрозрачностью хранения данных правительствами, критики утверждают, что личная конфиденциальность может быть значительно ограничена из-за проживания в умном городе, где у отдельных лиц мало возможностей для обращения. [12]
Государственный надзор, возможно, обусловлен патерналистским желанием защитить граждан; [12] однако индивидуалистические и индивидуальные преимущества, предоставляемые технологией «умного города», могут снизить автономность. Это особенно актуально в свете перехода к профилактической работе полиции, который происходит в среде умного города. Несмотря на благородные намерения, такие односторонние действия правительства могут рассматриваться как репрессивные [12] – при этом всемогущая роль, взятая на себя правительством, рассматривается как порождающая роль паноптического института. [12] Современные города все больше ценят конфиденциальность и цифровую безопасность, о чем свидетельствует последний «Индекс самых безопасных городов журнала Economist 2015» [50] , в котором показатель цифровой безопасности был включен наряду с традиционными мерами безопасности, такими как личная безопасность и здоровье.
Английский философ Джереми Бентам создал круглую конструкцию тюрьмы, известную как Паноптикум , благодаря которой заключенные знали, что за ними могут наблюдать в любое время без их ведома, что давало тюремным служащим позицию вездесущности. [51]
Французский философ Мишель Фуко переосмыслил понятие паноптикума как метафору «дисциплинарного общества», в котором отношения власти (и дисбалансы) могут быть определены и усилены. [52] В таком обществе власть приближается к своей идеальной форме за счет увеличения числа людей, которыми можно управлять. [52]
В этом отношении развитие умных городов и, как следствие, увеличение возможностей правительства по надзору порождает условия, которые отражают условия дисциплинарного общества, описанного Фуко. В связи с этим развитие умных городов, по мнению критиков, предвещает более масштабный сдвиг в обществе – особенно роль, которую играет правительство – в сторону массового надзора, патернализма, дисциплины и наказания как средств достижения социального порядка, [52] в частности в Соединенных Штатах, где «Интернет вещей» используется для сбора все более конкретных данных. [12] Коммодификация слежки в обмен на услуги привела к нормализации сбора данных и созданию безразличия к всесторонним технологическим разработкам . [53] Одна из основных проблем паноптикизма в контексте «умных городов» заключается в том, что «взгляд наблюдения» опосредован избирательными предубеждениями операторов любого приложения или технологии, как было показано в исследовании использования камер видеонаблюдения в Великобритания, где «обычные подозреваемые», как правило, становятся жертвами чаще. [14] В Дурбане этот паноптический «взгляд» распространяется на основе интуиции оператора видеонаблюдения за счет нормализации характеристик преступников. [54] Эти проблемы усугубляются тем, что паноптикизм, основанный на цифровых технологиях, обычно рассматривает «видимость» нежелательных характеристик как проблему и часто не может адекватно решить вопросы, невидимые для наблюдения. [54]
Если переход к массовой слежке осуществится, это может привести к развитию электронного полицейского государства в результате расширения возможностей наблюдения и деятельности правоохранительных органов. Это представляет собой явное сужение цели наблюдения до цели поддержания социального порядка посредством совершенствования правоохранительной деятельности. Ван Бракел утверждает, что эти изменения уже произошли, и что внимание полиции постепенно сместилось в сторону «первой загрузки» своих разведывательных систем соответствующими знаниями, которые позже можно будет отсортировать и использовать. [14] Поддерживая этот институционализированный сдвиг, Палата лордов Великобритании в 2009 году заявила, что преимуществом надзорной деятельности является способность правительства обеспечить более индивидуальный подход к управлению [28] и, как следствие, правоохранительной деятельности.
В поисках золотой середины между социальными преимуществами, которые дают большие данные, и связанной с этим потерей конфиденциальности и автономии, ученые предложили ряд решений. [12] Дикин утверждает, что «умные города» — это не просто те города, которые используют ИКТ, но и те, в которых такой интеллект адаптирован для удовлетворения потребностей граждан с помощью общественных и экологических факторов. [55] Комнинос называет три уровня интеллекта в умных городах [33] искусственным интеллектом инфраструктуры умного города, коллективным разумом городских учреждений и интеллектом населения города. Интегрируя эти уровни в процесс реализации, умные города смогут преодолеть проблемы непрозрачности правительства, которые их преследуют. Одна из проблем, связанных с созданием правовой базы для технологий «умного города», заключается в определении того, следует ли использовать технологически-специфичный или технологически нейтральный подход. [56] Многие технологии развивались слишком быстро, чтобы на них распространялся единый технологический режим, в то время как технологически нейтральный подход рискует оказаться слишком двусмысленным, чтобы стимулировать использование или развитие регулируемой технологии. [56] Кроме того, большинство приложений слишком безобидны, чтобы их можно было регулировать, в то время как другие, более спорные технологии, как правило, становятся возможными благодаря созданию законодательства, такого как Закон о регулировании следственных полномочий 2000 года , который устанавливает сценарии, при которых полиция может осуществлять наблюдение. , с разрешением или без него. [14] В настоящее время оспаривание этих законов находится на рассмотрении в Европейском суде по правам человека, [57] что еще больше усложняет установление подходящего правового режима. Одним из потенциальных юридических решений в Великобритании стало развитие деликта о неправомерном использовании частной информации, [58] который, по мнению Апелляционного суда Англии, потенциально может быть нарушен при сборе данных, за что можно требовать возмещения ущерба. [59]
Исследования, проведенные Дикином и Кэмпбеллом в 2005 году, выявили три типа взаимодействия между горожанами и умными городами. [60] Они пришли к выводу, что граждане хотят доступной и надежной информации, а также бесперебойного и оперативного правительства во время транзакций. [60] Кроме того, любые консультации с сообществом должны быть прозрачными и основанными на демократическом участии и подотчетности. [60] Беннетт Мозес и др. считают, что успех технологий, основанных на данных, основан на технических, социальных и нормативных аспектах. [19] Это означает, что технологии «умного города» должны удовлетворять граждан своей эффективностью, оказывать существенное благотворное воздействие, стимулируя их внедрение и соответствие общепринятым этическим нормам и ценностям. [19]
Потенциальное решение, позволяющее преодолеть разрыв между конкурирующими выгодами и издержками наблюдения за большими данными, состоит в том, чтобы превратить управление личной информацией в «совместное предприятие». [61] Повышение осведомленности о том, как, где и почему правительство собирает данные, закладывает основу для неконфликтного подхода к использованию данных в «умных» городах. [61]
Этот процесс сводит к минимуму ощущение секретности, [12] и в городах, которые инвестируют в несколько точек доступа, таких как Барселона с ее платформой «Открытое правительство» [62], наблюдается рост использования приложений «умного города». [63]
Более того, этот процесс был разработан для того, чтобы позволить людям получать доступ к своим собственным данным в удобном для использования формате, [61] как видно из проекта открытых данных Барселоны. [64] Таким образом, восстанавливается автономия как в отношении осознания того, как на человека влияет сбор данных, так и в отношении участия в фактическом применении этих данных для генерации информации по мере разработки новых технологий.
В дополнение к общей осведомленности о предполагаемой цели сбора данных «до факта» также необходимы процессы подотчетности «постфактум». [12] Потенциальной мерой является уведомление ответственных сторон о принятии какого-либо дискриминационного решения, что позволит принять соответствующие меры. [65] В процессах, основанных на данных, особенно в сфере правоохранительной деятельности, трудно возложить ответственность на один орган или источник, поскольку часто информация поступает из нескольких разных мест. [14] Кроме того, непрозрачность часто необходима для интеллектуальных технологий полицейской деятельности, поскольку прозрачность может побудить потенциальных правонарушителей изменить свое поведение, чтобы избежать обнаружения. [19]
Однако процессы прозрачности по-прежнему имеют решающее значение для обеспечения невозможности навязывания всеобщего взгляда или электронного полицейского режима, поскольку они позволяют анализировать, как принимаются решения в отношении них и на каких критериях это основано. Подотчетность особенно актуальна на этапе реализации
Стадия внедрения технологии «умного города» считается решающей, поскольку приложения и платформы должны быть основаны на «социальном капитале, экологических и культурных атрибутах сообществ, которые они представляют». [66] Паскалева отмечает, что платформы электронного управления особенно подходят для демократического формирования поддержки сообщества, когда жители могут участвовать в процессе принятия решений и их реализации. [13] Подтверждая это, исследования Deakin et al. Подчеркните, что негативная реакция сообщества на технологию «умного города» сводится к минимуму, когда услуги электронного правительства разрабатываются совместно правительствами и сообществами. [60] Пример сотрудничества на крайнем уровне был замечен в Блетчли-Парке, где нацистский шифр «Энигма» был расшифрован в так называемом первом умном городе. [33] В последнее время участие граждан поощряется в Эдинбурге, [67] где граждан приглашают на «пробные» сессии ИКТ в местных местах, что позволяет им узнать о планировании, разработке и проектировании новых технологий «умного города». [66] Такие партнерства включают в себя элементы демократии [66] и подчеркивают, как инклюзивное цифровое принятие решений создает необходимый уровень доверия для поддержки внедрения технологий «умного города». По мнению Финча и Тене, доверие действует как механизм расширения прав и возможностей граждан. [12] Такая информация, расширяющая возможности, позволяет гражданам повышать квалификацию [33] и помогать в развитии инновационных сетей умного города, затрагивая области, не предусмотренные властями. В Гонконге такая разработка происходит в зоне Киберпорта [68] , а в Амстердаме «Лаборатории умных граждан» [69] предназначены для взаимодействия граждан и правительства. Эти механизмы привели к большому энтузиазму в отношении технологий «умного города», [13], о чем свидетельствуют многочисленные краудсорсинговые проекты «умного города» в Амстердаме на сегодняшний день. [70]
Модель тройной спирали для умных городов, объединяющая университеты, промышленность и правительство [36] в процессе развития, рассматривается как потенциальный ориентир для развития и внедрения умных городов. Кортит и др. Предполагается, что эта модель реализует знания, полученные в результате сотрудничества, для адаптации приложений «умного города» к потребностям рынка. [71] Эмпирические исследования, проведенные в «умных» городах в Нидерландах, сравнили уровень проникновения ИКТ с уровнем «умности» города в соответствии с метрикой тройной спирали, обнаружив сильную положительную корреляцию. Живой пример модели тройной спирали на практике можно увидеть в бизнес-кластере Kista Science City в Стокгольме. [72] В соответствии с моделью Stokab, обеспечивающей государственное темное волокно, [ 73] в Кисте расположены более 1000 компаний , [74] включая транснациональную компанию Ericsson , [75] Королевский технологический институт (KTH) и Стокгольмский университет, [74] превратился в крупнейшую корпоративную территорию Швеции. Успех Kista подчеркивает полезность модели тройной спирали для реализации «умного города» и предоставляет потенциальную платформу для городов, стремящихся внедрить технологию «умного города» таким образом, чтобы оптимизировать ее освоение жителями.
При рассмотрении потенциальных нарушений закона о конфиденциальности, особенно в контексте умных городов, содержащих обширный объем данных, доступных правительству, часто может потребоваться обезличивание данных для сохранения конфиденциальности. [12] Хотя это может затруднить согласование данных, собранных из нескольких служб, это все же может позволить обеспечить полезный сбор и агрегирование данных для определенных целей. Система E-CAF ( Common Assessment Framework ), [76] в которой база данных всех детей, оцениваемых государственными службами (включая полицию, социальные службы и школы), поддерживается правительством Великобритании, подчеркивает, как анонимность исчезает из-за основанных на данных данных. технологии. [14] Система позволяет властям прогнозировать, какие дети совершят преступления в будущем, и позволяет им вмешаться, основываясь на ряде факторов риска и профилировании. [14] Очевидно, что граждане, попавшие в базу данных как дети, больше не будут «анонимными» членами общества. Учитывая потенциальную презумпцию правительства, что стороны, не желающие делиться своей информацией, по своей сути подозрительны, [14] сложность сохранения анонимности в современных умных городах явно довольно высока.
{{cite journal}}: Требуется цитирование журнала |journal=( помощь ) (2014) 37 (2) Юридический журнал Университета Нового Южного Уэльса 643.{{cite journal}}: Требуется цитирование журнала |journal=( помощь ) (2014) 37 (2) Юридический журнал Университета Нового Южного Уэльса 679{{cite journal}}: Требуется цитирование журнала |journal=( помощь ) (2014) 37 (2) Юридический журнал Университета Нового Южного Уэльса 713