Помоги проекту - поделись книгой:
Для понимания происходящих исторических изменений в глобальном капиталистическом мире мы будем рассматривать его в контексте конфликтов между условными группами крупного мирового капитала. Маркс описывал межотраслевую конкуренцию как конкуренцию между производителями разных отраслей за наибольшую прибыль и максимально выгодные возможности вложения капитала, а основным средством такой конкуренции выступало перетекание капитала между отраслями. Когда в определенной отрасли норма прибыли оказывается выше, чем в других, то в эту отрасль начинается постепенный перелив денежных и иных средств.
При подобном анализе традиционно выделяются промышленный, сырьевой, финансовый и другие релятивные типы капитала. У каждого из них (и представляющих его элит) имеются свои классовые интересы. Например, сырьевому капиталу важно ограничение внедрения альтернативных видов топлива и выгодны некоторые военные конфликты, повышающие стоимость продаваемого сырья. Финансовый капитал заинтересован в сохранении глобальной банковской системы, дающей широкие спекулятивные возможности— и так далее. Важно отметить, что подобное деление капитала на отраслевые группы всегда весьма условно, ведь крупные корпорации, как правило, совмещают в себе различные типы производств. Но в целом данный подход дает возможность производить общий анализ происходящих в мире событий и порой весьма точно объясняет и предсказывает глобальные конфликты и их сущность.
Кроме того, нужно пояснить, что хоть капитал в лице крупных корпораций и различается между собой, имеет внутренние противоречия, может принимать более прогрессивные или реакционные формы, он все равно остается капиталом. Его целью, как и во все времена, является извлечение максимальной прибыли при минимальных издержках. Разный тип капитала может использовать для этого различные инструменты, будь то увеличение рабочего дня и сокращение льгот для своих рабочих, искусственный дефицит на сырье или манипулятивная эксплуатация путем продажи потребителям ненужных товаров. Некоторые формы капитала могут показаться простому человеку более прогрессивными и приемлемыми. И, конечно, для нас есть существенная разница, благодаря чему достигается рост прибыли — например, благодаря внедрению интенсивных технологий или же новой кровопролитной войне. Вместе с тем нельзя забывать, что рассматривать процессы мы будем с марксистских позиций, доказывающих, что целью капитала любого типа является эксплуатация, отчуждение человека от результатов труда, помещение его в рамки независящих от него обстоятельств, лишение индивидов и целых социальных групп возможностей свободного существования и прогрессивного исторического творчества.
Итак, в последнее десятилетие на наших глазах появился и встал на ноги капитал нового типа — информационный капитал. Элиты, относящиеся к этому типу капитала, осознали, что основной ценностью нового времени является не нефть, заводы или банки, а большие данные и информация. Конечно, корпорации занимающиеся наукой (производством информации), существовали и раньше, получив наибольшее развитие в процессе НТР. Однако начавшаяся революция перевернула с ног на голову информационную составляющую производства, сделав именно большие данные отдельной сферой, в ближайшей перспективе гарантирующей наибольшую норму прибыли. Корпорации, обладающие доступом к этой «новой нефти», уже стали лидерами мирового капитала. Некоторые из них, вроде соцсети Facebook или третьей по объему капитализации компании в мире Google, изначально занимались не научной, а скорее коммуникативной деятельностью, организуя эффективную передачу данных между людьми.
Вместе с появлением капитала нового типа наблюдается трансформация и классических форм капитала: осознавая перспективы и неизбежность господства больших данных, традиционные капиталисты тоже начинают меняться, активно вкладываться в информационные проекты, стараясь также завладеть столь перспективными большими данными и связанными с ними типами производства, войти, таким образом, в плеяду мировой или хотя бы локальной информационной элиты. В результате мы можем наглядно наблюдать перетекание капитала.
Ведь уже сегодня владение данными приносит невиданные доходы, а в ближайшей перспективе и в течение всего периода революции больших данных они будут расти галопирующими темпами. Например, мессенджер WhatsApp в 2014 году был продан ее создателем корпорации Facebook за 19 миллиардов долларов. Для сравнения, капитализация эталона российской тяжелой промышленности Камского автомобильного завода (включающего в себя не только сам завод, но и научные исследовательские институты, сеть производств и прочее) с более чем 35 тысячами постоянных сотрудников на 2018 год оценивалась в 36 миллиардов рублей или чуть больше 0,5 миллиарда долларов49. Вот что уже является реальной ценностью! Приложение, программный код которого за месяц мог бы написать талантливый студент, стоит почти в 40 раз больше создаваемого десятилетиями промышленного гиганта. Как же так вышло? Дело в том, что подобное популярное мобильное приложение — это доступ к данным сотен миллионов пользователей (даже если рассматривать только информацию, законно и добровольно передаваемую пользователями), которые пока что можно хранить и использовать в ограниченных направлениях, а со временем можно будет обработать и использовать по полной, включив данные в общую собранную корпорацией систему больших данных, в результате получая огромные прибыли и возможности влияния на общество. Кстати, спустя два года Facebook в одностороннем порядке расширила перечень собираемых и передаваемых из приложения WhatsApp данных и включила туда, например, телефоны друзей пользователя из записной книги и пересылаемые фотографии.
Кроме непосредственно прибыли, информация приносит власть. Одним из ярких примеров является работа компании Cambridge Analytic, внесшей вклад в победу Дональда Трампа на выборах президента США. Собрав данные 87 миллионов пользователей Facebook, компания смоделировала поведение миллионов американцев, чтобы показывать им релевантную политическую рекламу и мотивировать голосовать за нужного кандидата. Можно только догадываться, какой властью уже обладает сама социальная сеть, имеющая прямой и моментальный доступ ко всем своим пользователям и их данным. Впрочем, и избирательная кампания Барака Обамы не обходилась без больших данных. Его штаб создал специальную базу, присвоив каждому из более чем 100 миллионов избирателей персональный номер и приписывая к нему всю возможную информацию, по крупицам собираемую более чем из 1000 различных источников. Это позволило провести нацеленную агитацию как в Интернете, так и вживую. Ходя от двери к двери, агитаторы Обамы приглашали на выборы только сторонников будущего президента, пропуская дома его потенциальных противников50,51.
Как мы уже знаем, современная капиталистическая экономика в глобальном масштабе носит манипулятивный характер. Информационный капитал, являясь неотъемлемым посредником и монополистом, владеющим персональными данными, получает колоссальные сверхприбыли. Выручка той же Facebook только от прямой легальной рекламы за 2017 год выросла на 49% по сравнению с 2016 и составила почти 40 миллиардов долларов52. Несмотря на то, что сегодня политические перспективы применения больших данных наглядно иллюстрируют в основном отдельные электоральные победы и маркетинговые успехи, власть и влияние владеющих информацией капиталистов с каждым годом будет, безусловно, возрастать. И, как мы увидим дальше, в конечном счете станет близка к абсолютной. Информационный капитал последовательно идет к этому и преодолевает технологические и социальные трудности на пути к своему всевластию.
Некоторые исследователи полемизируют53, указывая, что революционная особенность больших данных не в том, чтобы собирать все данные подряд, а в том, чтобы собирать только нужные, т.к. только из них можно извлечь ценную информацию. Однако, по мере развития революции, все больше данных, ранее неиспользуемых, становятся релевантными новым исследованиям, потому хранение всех еще неиспользуемых данных информационными корпорациями является одной из их ключевых задач.
В связи с этим информационные корпорации стремятся наращивать новые источники получения цифровой информации и больших данных, несмотря на то, что порой еще не обладают технической возможностью быстро обрабатывать такие объемы слабоструктурированной информации. К примеру, корпорации вкладывают значительные ресурсы в обеспечение Интернетом стран третьего мира и развитие различных программ, позволяющих им получить данные все большего числа обитателей земного шара. Проект internet.org компании Facebook и партнеров ставит целью доставить Интернет каждому из 5 миллиардов жителей Земли, до сих пор не имеющих его54. Google запускает воздушные шары, оснащенные специальным оборудованием, раздающим Интернет, и дроны с охватом крыльев свыше 50 метров, способные в течение более двух лет оставаться в воздухе без перезарядки и обеспечивать «бесплатный» интернет-доступ в удаленных и труднодоступных регионах Земли. А Илон Маск обещает при помощи дешевых ракет покрыть планету спутниками с тем же «бесплатным» Интернетом. Заняв роль мирового бесплатного провайдера, корпорации надеются получить и весь колоссальный проходящий через них объем данных.
За последние 25 лет в мире вдвое сократилось число людей, живущих за чертой бедности. Одной из причин (особенно в последние пять лет) стал, на наш взгляд, интерес информационного капитала к новым «мозгам» и новым источникам данных, что в меньшей мере может быть предоставлено нищим человеком. Лучшие умы планеты при помощи глобальных обучающих интернет-программ идут работать на информационный капитал, создавая все более успешные алгоритмы и более мощные компьютеры, а позволить себе купить смартфон и производить данные для мировых гигантов в наши дни могут уже даже те, кто едва сводит концы с концами.
Вместе с технологическими преградами информационный капитал преодолевает и общественные. Государственные институты, представляющие помеху на пути развития информационного капитализма, или подвергаются идеологическому давлению, или уже девальвированы. Краеугольный камень нового общества и старого мира — вопросы о том, кто может владеть данными, кто должен иметь к ним доступ, как они могут обрабатываться. Для того чтобы оценить происходящий конфликт, достаточно обратиться к массовой культуре, через которую капитализм традиционно доносит до общества нужные ему идеи. Чуть ли не в каждом втором голливудском фильме последних лет обыгрывается тема больших данных и вопросов их владения (последние части «Джеймса Бонда», «Людей Икс», «Форсажа», многочисленные сериалы и самостоятельные картины — наверняка читатель и сам сможет вспомнить несколько подобных голливудских работ). При этом «старые государственные институты», как правило, иллюстрированы негативными персонажами, которым противостоят молодые энергичные стартаперы-филантропы из информационных корпораций.
Итак, революция больших данных, включающая развитие датификации и искусственного интеллекта, катализирует значение данных и информации, вклинивается во все этапы экономической деятельности, способна кардинально увеличить производительность труда и прибыльность предприятий практически всех типов производств. Впрочем, исключением тут может являться сырьевой капитал — ведь, как правило, прибыль сырьевого капиталиста исходит из его права собственности на земные ресурсы, а эффективность средств производства (добычи) играет второстепенную роль. Проще говоря, нельзя добыть нефти больше, чем ее есть в земной коре. Этот фактор, на наш взгляд, является одной из основных причин, почему информационный капитал имеет наибольшее количество противоречий с сырьевым, что часто находит свое отражение в политике. В странах, где правящий класс представлен преимущественно сырьевым капиталом (Россия, ОАЭ55),
ведется наиболее враждебная политика по отношению к датификации и интересам информационных корпораций — в части регламентирования Интернета, государственного контроля трафика и контроля передачи данных. В то же время информационный капитал активно вкладывается в поддержку и популяризацию возобновляемых источников энергии56, постепенно уводя мир от зависимости от сырьевых корпораций и присвоенных ими земных ресурсов. К примеру, Google является крупнейшим заказчиком возобновляемой энергии57. Facebook, Apple, Amazon и другие также стараются не отставать от информационного флагмана, активно разрабатывая альтернативные источники энергии.
Интересным феноменом данного противостояния является неочевидное сходство сырьевого и информационного капитала — ведь прибыль информационного капитала исходит из его права собственности на создаваемые людьми данные (о чем мы подробно поговорим позже), являющиеся самым ценным «сырьем» XXI века.
Конечно, не только сырьевой, а все традиционные типы капитала и его старые государственные институты, ощущая возможную потерю мирового господства, организуют сопротивление на законодательном уровне: обязуют корпорации хранить персональные данные пользователей на подконтрольных государству серверах, ограничивают и запрещают сбор информации, регламентируют работу с данными, блокируют Интернет вовсе и так далее. Все эти решения в целом запоздали и не представляют реальной опасности информационному капиталу ввиду технической невозможности их выполнения или абсурдности требований, а порой даже играют ему на руку. В третьей главе мы подробно разберем некоторые законы, которыми традиционный капитал пытается ограничить растущую власть информационных корпораций, и поясним, почему это не сработает.
Идеологическая война, развязанная информационным капиталом против старых общественных институтов, впечатляет. В ближайшие годы стоит ожидать их слом и изменения общественной жизни и самой сущности государств в его пользу. Резюмируя, можно сделать вывод, что корпорации стремятся заменить собой национальные государства.
Информационный капитал и монополия на науку
Определившись с тем, что представляет из себя информационный капитал, давайте рассмотрим возможности, открываемые ему революцией больших данных. Почему же описываемая информационная революция не является просто этапом научно-технической революции, начавшейся в середине ХХ века, в результате которой наука стала неотрывно связана с передовым производством и превратилась в основной фактор развития экономики? Ведь в широком смысле научная деятельность является процессом сбора данных и преобразования их в информацию, а значит, все вышеописанные революционные открытия и подходы являются лишь определенными шагами развития науки.
Сегодня большие данные являются частью информационной (научной) составляющей экономической деятельности. Однако в будущем не развитие науки, а датификация, сбор и анализ больших данных может стать основным фактором развития экономики, обойдя (подчинив) науку. Разберемся в этом по порядку.
Информационный капитал сформировался уже после научно-технической революции. Элита, владеющая и представляющая его интересы, однозначно осознаёт ведущую и возрастающую роль науки в процессе производства, многие владельцы современных информационных корпораций сколотили свои состояния, создавая принципиально новые высокотехнологичные продукты в IТ и близких к ней сферах.
Неудивительно, что информационный капитал вкладывает все возможные ресурсы в развитие науки и привлечение новых специалистов. Масштабная «утечка мозгов» из развивающихся стран и стран третьего мира в Европу и Соединенные Штаты во многом обеспечена укреплением позиций глобального капитала в развитых странах. Корпорации выстраивают эффективные системы поиска и вербовки талантливых ученых и специалистов по всему миру. Само по себе такое поведение не является уникальной чертой информационного капитала, подобный курс (хоть и в меньших масштабах) проводят и проводили многие годы, например, промышленные корпорации, а политика «высасывания мозгов» давно взята на вооружение империалистическими государствами и является одной из неотъемлемых частей капиталистической глобализации в ее текущем виде. Например, были разработаны и реализованы законодательные механизмы защиты интеллектуальной собственности, направленные не на стимулирование ученых изобретать и совершать открытия, а на защиту интересов крупного капитала, его вложений в глобальную систему переманивания специалистов. Доля затрат на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) корпораций в общем объеме национальных НИОКР для большинства развитых стран в наши дни приближается к 70%58, и можно прогнозировать, что в самом ближайшем будущем именно информационные корпорации займут главенствующую роль в развитии науки. Так, если в 2006 году в десятку мировых корпораций с наибольшими расходами на НИОКР входили только две корпорации, специализирующиеся на информационно-коммуникационных технологиях — Microsoft и Intel59,60, — то в 2017 году первые две строчки рейтинга занимают уже информационные корпорации, вырвавшиеся вперед во многом благодаря революции больших данных — Amazon и Alphabet (холдинг, владеющий Google Inc). Кроме того, шестое место занимает Microsoft, а девятое — компания Apple.
| Лидеры по общему апиа расходов на НИОКР | |||||
| 20061 | 20172 | ||||
| Место | Объем, | Место | Объем, | ||
| в рей | Компания | млрд | в рей | Компания | млрд |
| тинге | долл. | тинге | долл. | ||
| 1 | Toyota Motor | 7.9 | 1 | Amazon.com, Inc. | 16.1 |
| 2 | Pfizer, Inc. | 7.6 | 2 | Alphabet Inc. | 13.9 |
| 3 | Ford Motor | 7.2 | 3 | Intel Corporation | 12.7 |
| 4 | Microsoft | 6.9 | 4 | Samsung | 12.7 |
| 5 | GlaxoSmithKline | 6.5 | 5 | Volkswagen | 12.1 |
| 6 | General Motors | 6.5 | 6 | Microsoft | 12 |
| Corporation | |||||
| 7 | Siemens AG | 6.4 | 7 | Roche Holding AG | 11.4 |
| 8 | Volkswagen | 6.1 | 8 | Merck & Co., Inc. | 10.1 |
| 9 | Intel Corp. | 5.9 | 9 | Apple Inc. | 10 |
| 10 | Sanofi-Aventis | 5.9 | 10 | Novartis AG | 9.6 |
В вопросе монополизации науки, в отличие от традиционных форм, информационный капитал имеет большое преимущество, а именно находящиеся в его единоличном распоряжении большие данные и источники их пополнения.
Нужно отметить, что концентрация науки (как производительной силы) в руках крупных корпораций, происходившая и до революции больших данных, была связана с общей тенденцией капиталистического производства к концентрации капитала, впервые описанной самим Марксом. Если раньше ученый получал эмпирическую информацию путем простых наблюдений за явлениями природы или поведением людей и умозаключений на их счет, в эпоху НТР для проведения экспериментов строились специальные лаборатории и научные институты, что в значительной мере способствовало концентрации науки в руках крупных корпораций и государств. В наши дни начавшаяся революция больших данных меняет форму концентрации средств производства.
Информация по-прежнему является основой новых технологий и интенсификации производства, но теперь кардинально увеличилось количество данных, из которых можно извлечь конкурентоспособную информацию, необходимых для дальнейших научных открытий, и постепенно оно переступает определенный качественный рубеж, демонстрируя свойства больших данных. В то же время задача получения самых точных эмпирических показателей вместе с проявлением большими объемами собранных данных новых качеств становится все сложнее, в связи с чем наиболее прорывные открытия все чаще совершаются именно в области применения больших данных. Поэтому информационный капитал, ввиду своей деятельности обладающий собственными огромными закрытыми массивами информации и эксклюзивными источниками больших данных, получает фундаментальное преимущество.
Постепенная фокусировка информационного капитала на практически всех областях научной деятельности наблюдается уже сегодня. И если, например, в сфере теоретической физики традиционные государственные или частные научные институты еще могут проводить закрытые контролируемые эксперименты и считаться передовиками научной мысли, то в гуманитарных науках, особенно связанных с изучением поведения людей, они уже фундаментально отстали от представителей информационного капитала. Традиционные массовые опросы, интервью или различные глубинные исследования уже не отвечают вызовам современной науки и не дают и толики той информации, которую дает анализ больших данных. Может ли сегодня Институт социологии РАН или ВЦИОМ знать о российском обществе больше, чем корпорация Mail.Ru Group или Yandex? Как может короткий опрос нескольких тысяч человек сравниться с десятками миллионов страниц в социальных сетях, содержащих подробную информацию об интересах и запросах пользователей, данными об их передвижениях, покупках, мировоззрении, активных контактах и многому другому?
Проще говоря, большие данные являются важнейшим, по-своему революционным эмпирическим материалом для практически любого рода исследований и важнейшим компонентом новейших изобретений, включающих в себя, например, технологию развитого искусственного интеллекта. В тех отраслях, куда пока не добралась тотальная датификация, это ощущается в меньшей степени, но со временем и в них передовые исследования потребуют применения больших данных: «Информации стало настолько много, что на любой вопрос можно получить статистически обоснованный ответ. Удивительно, но это делает научный метод в том виде, в каком мы его привыкли применять, неработоспособным, потому что существенным становится все подряд! Многовековые традиционные исследовательские методологии, построенные на лабораторном анализе, отныне нельзя считать адекватными... Научный метод, что сейчас практикуется в сфере общественных наук, неэффективен и недостаточно силен, чтобы выжить в эпоху больших данных», — пишет Алекс Пентленд61.
Технология применения больших данных не исключает использования результатов исследований прошлых лет. Но происходящие революционные изменения ставят науку в зависимое положение от объема, вариативности и качества имеющихся у исследователя больших данных. Сельское хозяйство в процессе промышленной революции подчинилось индустриальному производству с его тракторами и заводами — вопрос эффективности и конкурентоспособности сельского хозяйства стал во многом определяться качеством и количеством техники. Индустриальное производство, в свою очередь, в процессе научно-технической революции стало определяться уровнем развития науки, а борьба за конкурентоспособность техники благодаря ускоряющемуся технологическому прогрессу переместилась из заводских цехов в научные институты
Нужно сказать, что некоторые из них, понимая потенциал исследования имеющихся у них данных, предоставляют их в обобщенном виде всем желающим посредством, например, api или таких сервисов, как Google Trends. Данные других зачастую могут быть «запарсены» и обработаны специалистами самостоятельно — но и в этих случаях речь идет лишь о крохах общей информации, которую представитель информационного капитала по каким-то причинам решает не оставлять в единоличном пользовании.
Конечно, всегда остаются определенные области науки, не нуждающиеся в эмпирических данных, а у традиционных научных институтов, простых ученых-одиночек или небольших стартапов всегда есть возможность самостоятельно собирать эмпирическую информацию, используя современные технические средства, придумывать свои ноу-хау и совершать научные открытия. Тем не менее информационный капитал по своей сущности, по качеству данных, по их объему и прочим параметрам будет оставаться далеко впереди, тогда как небольшие частные исследовательские проекты лишь в редких случаях будут преуспевать (и, вероятнее всего, выкупаться информационным капиталом), гораздо чаще проваливаясь или маргинализируясь и претендуя максимум на роль поставщика — но в любом случае находясь в зависимости от информационного капитала, владельца больших данных. В последние годы на глобальном рынке появилась целая уже упоминавшаяся нами профессия data miner (копателя данных): специалисты в этой области ищут источники больших объемов данных и сферы применения результатов их обработки для Дальнейшей продажи или использования.
Приведенные тезисы позволяют выделить революцию больших данных как принципиально новую ступень глобальной модели экономического развития, а не части очередного этапа научно-технической революции. Ведь развитие передовых областей науки (в особенности связанных с материальным производством и общественными дисциплинами) становится сильно затруднено (зачастую невозможно) без доступа к большим данным и информации как результату их обработки. Определение направлений научной деятельности оказывается в зависимости от больших данных как ведущего фактора производства. Сам по себе процесс неуклонной миграции передовых центров науки из университетов в крупные корпорации происходит в течение достаточно продолжительного периода. Революция больших данных лишь способствует ускорению монополизации науки в руках корпораций, перехода этого процесса на новый уровень.
Сет Стивенс-Давидовиц в упомянутой выше работе62 приводит пример помешанного на лошадиных скачках ученого, стремящегося посредством больших данных предсказать эффективность того или иного скакуна. В процессе своих многолетних поисков он датифицирует всё новые и новые аспекты лошадиных гонок, пока с помощью самодельного лошадиного УЗИ-аппарата не находит рабочую причинно-следственную связь между размером конкретных внутренних органов лошади и ее успехами в скачках, что в конце концов позволяет ему точно предсказать триумф Американского Фараона, выигравшего тройную корону. Этот пример еще раз демонстрирует, что вариативность данных имеет не меньшую роль, чем их количество. То есть в процессе дальнейших исследований данные информационных корпораций, которые могут на первый взгляд не иметь никакого отношения к исследуемому вопросу, рано или поздно будут находить свое применение и становиться важной частью научного исследования.
В наши дни использование больших данных производителем зачастую ограничивается лишь сугубо релевантными источниками информации, но в ходе революции больших данных требования к передовым конкурентоспособным товарам будут возрастать и скоро поставят его в зависимость от данных, имеющихся у информационных корпораций. Технологическая рента, которая получит определяющее значение, будет постепенно возникать и взиматься не на уровне базовых технологий, а на уровне сбора и обработки больших данных.
До тех пор, пока в мире не все оцифровано, а информация уже может быть дороже любого ресурса и доступна на каждом шагу в изобилии, только руку протяни, идея о грядущей монополии информационного капитала на научные исследования с большими данными, несмотря на все приведенные нами аргументы, все-таки может показаться спорной критически мыслящему читателю. Нужно помнить, что мы пока находимся в самом начале революции, но корпорации уже многократно превосходят остальной мир в объемах собранных данных и темпах датификации. Мы считаем, что данная тенденция будет продолжаться и ускорится, распространяясь на одну за другой все новые и новые области экономики. Научная гонка меняет характер с «соревнования мозгов» на соревнование объемов накопленной информации. При таком развитии событий передовые научные знания и прорывные открытия будут в будущем принадлежать не всему человечеству или государству, а конкретной группе информационной элиты.
Большие данные как ресурс четвертой технологической революции
«Большие данные — топливо для новой цифровой экономики» — такое определение дано в программе Еврокомиссии «Горизонт 2020»63. Описав зависимость научной деятельности от данных, можно обсудить известную аналогию: данные— это ресурсы, «нефть» эпохи четвертой технологической революции.
Ее начало связывают с развитием в первую очередь технологии искусственного интеллекта и роботизацией.
Если индустриальная революция в свое время обогатила нефтедобытчиков, сделав «черное золото» на долгое время, вплоть до наших дней, неотъемлемой частью производственного процесса, то происходящая революция делает уже сами данные неотъемлемой частью практически любой экономической деятельности — вечность уже не пахнет нефтью. Нефть и другие физические материалы являлись топливом индустриальной революции, позволяющей эффективно работать заводам, фабрикам, машинам — в наши дни своеобразным топливом становятся данные. На нем начинают работать исследовательские институты и лаборатории, занятые передовыми научными разработками, искусственный интеллект и цифровое распределенное производство, мир Интернета вещей и, в конечном счете, практически все, что нас окружает.
Описанное не означает, что, скажем, научной деятельностью в том виде, в каком мы привыкли ее видеть, скоро
Однако за подобной наглядной аллегорией можно упустить еще одну важную особенность данных. Большие данные выполняют не только функцию «топлива», но одновременно служат важной составной частью технологии искусственного интеллекта, а также звеном четвертой технологической революции. Понятно, что для создания автоматизированного цифрового производства нужно сперва датифицировать традиционные производственные процессы. Автомобиль можно собрать, не имея бензина, чтобы позже поехать в путешествие, заправившись на бензоколонке, но искусственный интеллект в своей основе нуждается в больших данных — и на стадии его создания (обучения), и в процессе дальнейшей работы.
В совокупности описанные свойства данных являются причиной, почему большие данные нужно считать ключевым фактором новой технологической революции. Например, чтобы создать машину, не уступающую человеку в способности к творчеству, логично предположить, что потребуются как минимум все данные, с которыми соприкасается человек на протяжении всей его жизни, т.е. необходима абсолютная датификация, в которой почти не будет лишних в плане вариативности данных.
В обозримой перспективе данные могут занять более существенное положение в экономике, чем углеводороды. На наш взгляд, революция больших данных является определяющей основой четвертой промышленной революции. Ведь прогнозируемые изменения в производстве, о чем активно говорят критики64 новой технологической революции, не подразумевают массового внедрения принципиально новых материалов, новой транспортной платформы, революционных сдвигов в области энергоэффективности производства, появления новой энергетической базы. Революционным является достигнутый современными средствами датификации и обработки информации постоянный переход количества данных в новое качество, способствующий увеличению их значимости и, в конечном счете, обеспечивающий большим данным ведущую роль в новой экономике.
Концентрация капитала на примере Интернета вещей
Чтобы ключевая проблема данной главы, заключающаяся в концентрации капитала в руках информационных корпораций, была более понятна, рассмотрим ее на примере набирающего популярность феномена «Интернета вещей». Данное понятие определяется как
Попробуем описать концентрацию капитала и монополизацию экономики в период революции больших данных. Для примера возьмем простую интернет-вещь — кофеварку. Кофеварка мира Интернета вещей в наши дни может представлять из себя кофейную машину, которая, с помощью браслета дистанционно анализируя характеристики физической активности своего хозяина, приготовит ему кофе с оптимальной температурой и содержанием кофеина. Подобной вещью сегодня мало кого удивишь — такие устройства в наши дни собирают у себя дома даже более-менее продвинутые школьники: они работают на простых алгоритмах и, как правило, не используют большие данные. Описанный пример представляет собой интернет-вещь первого поколения. Конечно, их вариативность и качество обработки данных может сильно различаться — так, холодильник для похудания может не выдавать своей хозяйке еды, опираясь не только на динамику ее веса, но и на пройденное за день расстояние, интенсивность тренировки и так далее. Главная определяющая особенность интернет-вещей первого поколения в том, что они используют относительно небольшой объем данных.
Кофеварки следующего поколения уже не так просты. Теперь наша машина, принимая решение об оптимальном выборе кофе, опирается на большие данные, в общем виде предоставляемые информационной корпорацией. Зная настроение, характер, болезни своего хозяина, а также анализируя закономерности, динамику, реакцию на употребление кофе у миллионов похожих потребителей, наша кофеварка делает оптимальный напиток, который с наибольшей вероятностью понравится и будет полезен ее хозяину в конкретной жизненной ситуации. Такая кофеварка, а главное производимый ею кофе, придется по душе хозяину гораздо больше, чем кофе его старой машины. На втором поколении предметов Интернета вещей мы уже наблюдаем, что для создания наиболее качественных товаров их производители нуждаются в больших данных. Информационные корпорации смогут предоставлять их подобно тому, как сегодня предоставляют рекламодателям обобщенные данные для таргетинговой интернет-рекламы, и получать свой процент с каждой произведенной интернет-вещи. Таким образом начинается процесс явной концентрации капитала в руках владеющих данными корпораций.
Мы можем предположить, что интернет-вещи следующего поколения, пока еще в основном находящиеся на стадии разработки, также будут опираться на более масштабную систему больших данных, нежели их предшественники. Принимая решения о том, чтобы подать вам эспрессо утром, такая машина наверняка обратит внимание на тот факт, что вы опаздываете на работу, ваш начальник сегодня в плохом настроении, на светофоре пробка, — а также на множество других факторов, связанных не только с вами, но и окружающим миром. И, конечно, у такой кофеварки не будет никаких кнопок, ведь она будет в состоянии самостоятельно просчитать момент, когда нужно подать оптимальный кофе. Качество интернет-вещей третьего поколения, как мы видим, полностью определяется большими данными, скоростью их сбора, качеством обработки.
Производительность и конкурентоспособность интернет-вещей, к которым рано или поздно будут относиться многие окружающие человека товары, напрямую зависит от размера данных и возможностей их использования. Развитие Интернета вещей в условиях нынешнего капитализма неизбежно приведет к концентрации капитала в руках владельцев данных, без которого создавать вещи третьего поколения уже никак невозможно.
Обратим внимание, что в данном описании мы не затронули другой немаловажный аспект концентрации капитала, а именно монополизацию программных продуктов. Для создания наиболее качественных и понятных пользователю программ зачастую также необходимы большие данные, которые можно получить, только уже владея подобными продуктами и пользовательскими данными, что постепенно делает информационный капитал монополистом в производстве передового программного обеспечения. Кроме того, для хранения больших данных все более эффективными и выгодными становятся крупные облачные сервера, а это тоже может и будет способствовать ускорению концентрации капитала. В результате революция больших данных ведет к неминуемой концентрации капитала в руках информационных корпораций.
Информационный капитал и его политическое превосходство
Как было описано выше, итоговая стадия начавшейся революции на основе глобального капитализма открывает широкие, если не абсолютные возможности к управлению обществом со стороны основных монополистов данных— информационных корпораций. Мы уже говорили, что анализ данных в общей единой системе информации позволяет знать об обществе и каждом индивиде больше, чем он сам знает о себе, предугадывать его действия, контролировать информационную среду, а значит, и его воззрения, эмоции, действия и, по
сути, всю его жизнь. Однако заключительному этапу революции больших данных и его воплощению в виде, хорошо описанном в современных антиутопиях, должны предшествовать как минимум два не менее важных шага общественно-политических завоеваний представителей информационного капитала. Во-первых, это целостное достижение политической власти, контроль и превосходство над иными формами капитала и государственными институтами. Во-вторых, это монополизация данных и возможность одной информационной корпорации владеть большей частью имеющихся и создаваемых обществом данных на определенной территории (или на всей Земле сразу).
Для получения экономического доминирования информационного капитала уже созданы предпосылки, ведь информация является ключевым фактором развития экономики, а по мере развития революции больших данных все крупные компании из самых разных отраслей производства будут вынуждены сотрудничать с информационным капиталом или становиться его частью. Не случайно уже сегодня из шести самых дорогих корпораций мира (согласно рейтингу рыночной капитализации67) пять представляют информационный капитал.
Конечно, в наши дни для создания глобальной системы доминирования информационных корпораций с фантастической всесторонней системой контроля общества пока нет и еще какое-то время не будет материальных и общественных предпосылок. Однако возможности и инструменты для осуществления индивидуального информационного террора с целью получения и удержания определенной политической власти уже есть. Любой политик или локальный общественный активист активно пользуется Интернетом и другими средствами информационного обмена, оставляя за собой огромный шлейф данных, бережно сохраняемый и сортируемый информационным капиталом и государственными институтами. Значимая часть данных, создаваемых и передаваемых пользователями (например, личные переписки в мессенджере Телеграм), защищены различными протоколами шифрования, расшифровать которые сегодняшними технологическими средствами невозможно. В то же время слабо защищенные данные (вроде переписок в социальных сетях, некоторых популярных мессенджерах и посредством СМС) информационному капиталу доступны.
Нужно сказать, что совершенствование технологий через несколько лет сделает возможным, судя по всему, и быструю расшифровку защищенных данных. Государственные органы и корпорации ведущих стран мира активно работают над внедрением квантовых компьютеров и получением за счет них технологического превосходства68. Особенностью квантовых процессоров является возможность расшифровки данных на много порядков эффективнее любых современных компьютеров.
Кроме того, возможность сокрытия данных существенно затрудняет их вариативность: так, если и не удастся расшифровать сообщение в мессенджере, то с доступом к операционной системе устройства (или даже изображению экрана), с которого писалось сообщение, можно прочитать его, не утруждаясь расшифровкой. Полную безопасность и анонимность при передаче данных в наши дни могут гарантировать себе лишь немногие продвинутые пользователи, а по ходу революции больших данных скрывать информацию будет становиться все сложнее, если вообще возможно.
Конечно, со временем будут появляться новые способы шифрования — согласно закону Шнайера, любой человек может создать алгоритм, который он сам не сможет расшифровать. В то же время в процессе совершенствования технологий старые зашифрованные данные будут раскрываться и обрабатываться, хотя и с определенным отставанием. Неугодный политик или активист будет легко снят с политической сцены, если это потребуется информационному капиталу для достижения политической власти. И если глобальное господство корпораций, основанное на полном анализе больших данных, сегодня кому-то может казаться несбыточной антиутопией, то «индивидуальный информационный террор» — это реальность ближайших десятилетий, материальные предпосылки которого в виде сохраненных данных уже сформированы. Многие государства и представляющие их группы капитала, понимая заложенную в собираемых данных власть, применяют законодательные меры в собственных интересах. Так, «пакет законов Яровой» и специальные технические средства вроде СОРМ-3, используемые в России, открывают возможность индивидуальных политических репрессий к любой оппозиции со стороны российской власти (преимущественно представленной группами сырьевого и финансового капитала, которые прекрасно осознают политическую важность происходящих изменений). Сегодня некоторые оппозиционеры как справа, так и слева критикуют вводимые правительствами средства контроля, приводя одним из аргументов техническую невозможность прочтения многих зашифрованных данных. Не исключено, что спустя всего несколько лет они или их последователи станут жертвами точечного информационного террора.
Разберемся со вторым необходимым шагом информационного капитала на пути к власти — решением задачи монополизации данных.
Глобализм и информационный капитал
Выделяя главные тенденции развития капиталистического производства— концентрацию средств с вытеснением мелких производителей и централизацию, т.е. слияние предприятий в монополистические объединения, — Карл Маркс видел в них устремленность к усилению общественного характера производства и загнивания капитализма. В дальнейшем В.И. Ленин развивал данное видение в своих работах69, предлагая альтернативу капиталистическому пути, и, в частности, писал, что «социализм есть не что иное, как государственно-капиталистическая монополия, обращенная на пользу всего народа и постольку переставшая быть капиталистической монополией. Объективный ход развития таков, что от
Вместе с тем события ХХ века и череда невероятных изменений в технологиях производства и общественном мироустройстве обозначили нелинейность выведенных Марксом тенденций развития капитализма. Он описывал процесс концентрации средств производства, зачастую рассматривая индустриальную промышленность девятнадцатого века с его огромными паровыми машинами и массой рабочих. Сама сущность такого производства и стремительно возрастающая прибыльность при объединении отдельных заводов в индустриальные гиганты способствовали ускорению концентрации капитала. Начиная со второй половины ХХ века, когда интеллектуальный труд постепенно становится основной производственной силой, появляются предпосылки для снижения скорости концентрации капитала. В нашем веке главным средством производства работника интеллектуального труда стал доступный практически каждому человеку персональный компьютер и Интернет в качестве средства получения необходимой информации. Капитализму пришлось серьезно потрудиться, выстраивая системы авторского права и защиты интеллектуальной собственности для сохранения массивов закрытой информации и отчуждения человека от результатов его труда уже на уровне владения информацией, а не материальными средствами производства. Кроме того, во многом благодаря влиянию финансового капитала научно-техническая революция не стала серьезным препятствием для дальнейшей монополизации мировых рынков71. Процесс концентрации капитала продолжился с новой силой. О том, что монополизация экономики является реальной угрозой обществу, говорят не только традиционные противники свободного рынка. Масштабное исследование ученых трех мировых университетов, вышедшее в конце 2018 года, описывает динамику изменения наценок американских фирм. Изменение маржинальности компаний с 21% в 1980 году до 61% в наши дни главным образом объясняется ростом верхней части распределительной разметки: верхние процентили резко увеличились, в то время как медиана осталась неизменна72.
Изменение наценки американских фирм с 1955 года. Из исследования: The Rise of Market Power and the Macroeconomic Implications. November 22, 2018 Jan De Loecker KU Leuven NBER and CEPR, Jan Eeckhout UPF Barcelona (ICREA, GSE) and UCL Gabriel Unger
Капитализм уцелел во многом благодаря тому, что сумел несколько ограничить монополии и сохранить конкуренцию. В большинстве развитых стран были приняты жесткие антимонополистические законы, запрещающие монополию вплоть до принудительного дробления компаний со стороны регулирующих государственных органов. Под их влиянием и ввиду изменения технологий монополии к концу века эволюционировали в транснациональные корпорации — началось развитие олигополий (доминирование малого числа конкурирующих фирм), а процесс монополизации серьезно замедлился. Дальнейшее развитие и отделение финансового капитала от производства привели к установлению системы глобализма как новой формы империализма со своими законами и правилами, углубляться в которые в рамках данной работы мы не планируем.
Несмотря на то, что относительно нынешних характеристик глобализма среди марксистов нет единого мнения, можно обозначить важный для нас вывод, что процессы концентрации капитала и монополизации капиталистического производства проходят нелинейно. Их скорость зависит от изменений технологического характера производства, а также от регулирующих мер, предпринимаемых государствами и самим капиталом с целью сохранения конкуренции и своего господствующего положения. Рассмотрим, каким предположительно образом будет меняться глобальный капитализм в ходе революции больших данных.
В первую очередь следует напомнить, что в сущности технологии обработки больших данных лежит компьютерный анализ различных массивов на первый взгляд не связанных наборов данных с целью формирования заключенной в них информации. При этом объем и эффективность (а значит, и ценность) данных находятся в экспоненциальной зависимости. Это по-своему уникальный феномен нового времени, весь в предшествующие периоды развития цивилизации слияние вместе, скажем, двух сельскохозяйственных полей или нескольких индустриальных заводов не давало такого эффекта, как сложение нескольких баз данных в эпоху революции больших данных.
Концентрация капитала на протяжении всей истории капитализма шла не линейно, во многом завися от исторических факторов развития экономики и характера ведущих средств производства. А значит, исходя из описанной экономической особенности формирования информации из данных, в дальнейшем концентрация информации и капитала, а вместе с тем и движение к экономической монополизации будут происходить ранее невиданными в истории темпами. Кроме того, большие данные являются уже не просто информацией в классическом понимании, вроде научной статьи или компьютерной программы, которую можно обобществить, просто выложив в Интернет. Они включают в себя алгоритмы обработки, огромные, порой не связанные между собой массивы различных показателей, инструменты по их постоянному сбору — их проще сохранить в тайне в единоличных руках информационных корпораций.
Многие современные компании достаточно развиты, чтобы начать пожинать плоды начавшейся революции, стремиться к объединению собранных баз данных с целью увеличения их эффективности и конкурентоспособности. Например, восемь из десяти крупнейших читательских домов Германии объединили усилия для ведения общей базы своих читателей. Ведущие мировые медиа-компании— крупнейшие конкуренты на рынке (The Guardian, CNN, Financial Times, Reuters и The Economist) объединили свои базы данных о пользователях в рамках проекта Pangaea Alliance73. Таким образом крупные компании пытаются составить конкуренцию информационным корпорациям Google и Facebook, контролирующим 85% рынка74. Благодаря начавшейся революции больших данных и максимальной датификации действий пользователей в мировой паутине уже произошла монополизация рынка интернет-рекламы в руках двух информационных корпораций. Руководитель проекта Pangaea Alliance Тим Джентери, описывая сложившуюся ситуацию, отмечает, что данные имеют решающее значение. Объединяя первичную информацию о пользователях, полученную каждой из компаний альянса (например, поведенческая информация о пользователе в одной компании и данные о его подписках в другой), медиа-компании создают наиболее качественные сегменты аудитории, способные составить хоть какую-то конкуренцию мировым информационным гигантам.
Тренд к объединению данных захватывает не только рекламные агентства, но и компании, занимающиеся прямыми продажами, вроде проекта Audiences by Skimlinks75, объединяющего более 75 000 издателей и сайтов компаний-ритейлеров. К объединению данных приходят компании из сферы обслуживания, например, сервисы Uber и Yandex Taxi, а также каршеринговые сети главных компаний-конкурентов Daimler и BMW: сохраняя собственные бренды, они договариваются76 о технологическом объединении и обмене данными, которые крайне важны для создания передовых произведений автопрома.
Лауреат Нобелевской премии по экономике Джозеф Стиглиц в интервью The Guardian высказал озабоченность77, 78, что развитие искусственного интеллекта как инструмента обработки данных в сложившихся условиях глобального капитализма может привести к еще большему расслоению общества, усилению эксплуатации и концентрации капитала в руках информационных корпораций. Рано или поздно держатель капитала задумывается: «Как проще заработать денег: найти способ эксплуатировать человека или сделать продукт более высокого качества?» По мнению экономиста, вооруженные данными и развитым искусственным интеллектом корпорации отдают предпочтение первому варианту. Кроме того, Стиглиц считает, что в условиях концентрации данных и технологий искусственного интеллекта в руках таких корпораций, как Apple и Amazon, суммарная
капитализация которых уже достигла двух триллионов долларов, роботизация экономики лишит работы тысячи низкоквалифицированных (и не только) специалистов, а также может привести к монополизации экономики, ужесточению без того огромного неравенства и эксплуатации, а в конце концов — подрыву самой западной демократии79.
Поставка промышленных роботов в мире 2009 - 2017 и прогноз на 2018 - 2021 года
Наиболее наглядным примером того, как роботизация на заре революции больших данных может способствовать обострению неравенства и концентрации капитала, является ситуация с такси-индустрией. Несколько лет назад запущенные крупными информационными корпорациями сервисы вроде Uber навсегда изменили представления о желтых машинах с шашечками. С одной стороны, пользование услугами такси для потребителя стало проще и дешевле, с другой, часть прибыли от перевозок стали получать информационные компании-монополисты (в первую очередь, Alphabet), а работа таксистов стала оплачиваться в существенно меньшем объеме80. Рано или поздно, учитывая уже существующие
рабочие прототипы самоуправляемых машин, сами таксисты перестанут быть нужными. Их место займет искусственный интеллект, опирающийся на большие данные информационных корпораций. Помимо того, что много людей окажутся без работы (это, на самом деле, является лишь временной проблемой), все доходы сосредоточатся в руках информационных корпораций, находящихся преимущественно в США (и там выплачивающих налоги), что станет подспорьем для укрепления глобального неравенства. Проще говоря, люди со всего мира, пользуясь такси, будут отдавать деньги в пользу корпорации и чужого государства с его гражданами, обедняя собственную страну. Маркс писал: «Если машина является наиболее могущественным средством увеличения производительности труда, <...> то как носительница капитала она становится, прежде всего в непосредственно захваченных ею отраслях промышленности, наиболее могущественным средством удлинения рабочего дня дальше всех естественных пределов»81. Как мы видим, логичным естественным пределом развития машин в самом ближайшем будущем станет полное исключение человека из производственного процесса.
Развивая пример такси-индустрии, нужно понимать, что следующим шагом информационный капитал прямо или косвенно подчинит себе и непосредственное производство самих автомобилей, став абсолютным монополистом всей отрасли. Во времена индустриальной революции для создания машины требовались ресурсы, технологии, станки да рабочие, которых при желании можно было, например, перекупить (подобно тому, как это делалось во времена советской догоняющей индустриализации) — и в скором времени самому научиться производить конкурентоспособную продукцию. Позже, в период научно-технической революции, больший вес приобрели знания и уникальные научные идеи, какими, например, обладал Билл Гейтс, основывая Microsoft. В эпоху больших данных и этого уже недостаточно, ведь любые передовые производства, например автомобили или новое программное обеспечение, включают в себя массивы больших данных, полученные из самых разных источников.
И речь здесь, конечно же, не только о показаниях датчиков на прежних моделях автомобилей, к которым владельцы производства имеют доступ, но и о данных с различных навигаторов, характере перемещений пешеходов и многом другом — ведь данные, имеющиеся лишь у владельцев производства, дают существенно меньший и по размеру, и по качеству объем информации, чем эти же данные в сочетании с огромной системой больших данных, уже накопленных информационными корпорациями.
Монополизация производств и концентрация капитала будет сопровождать нас везде, где искусственный интеллект приходит на смену человеку: в сфере перевозок, доставки, банковской сфере, сельском хозяйстве, промышленном производстве, строительстве. В общем, практически в любой экономической деятельности. Концентрация средств производства никогда ранее не проходила настолько глобально и не приводила к подобной концентрации капитала, как в грядущую эпоху.
Вместе с тем нужно отметить, что описанное свойство данных и извлекаемой из них информации, приводящее к ее концентрации, одновременно заключает в себе и диалектическую противоположность— стремление информации к обобществлению, ведь наиболее эффективны данные и информация, доступные всему обществу без исключения, а значит, по умолчанию совмещающиеся с наибольшим числом данных. Но об этом мы подробно поговорим чуть позже.
Вторым фактором, тормозящим монополизацию информационных корпораций, являются антимонопольные законодательства государств, представляющих интересы различных групп и типов капитала. Как уже было показано выше, революция больших данных прямо сейчас дает корпорациям новые рычаги управления обществом и его отдельными членами, возможности точечного информационного террора — по сути, неограниченного лоббирования интересов. Если сегодня Марк Цукерберг понуро доказывает вызвавшему его на допрос Конгрессу США, что Facebook не является монополией, то уже через 20 лет в Конгрессе может не остаться не только тех, кто будет открыто выступать за демонополизацию социальной сети, но и тех, кто в принципе готов противостоять интересам информационного капитала. В апреле 2017 года Google в России заключил мировое соглашение с Федеральной антимонопольной службой, выплатив штраф в 438 млн рублей и дав возможность конкурентам, в первую очередь российской корпорации Яндекс, предустанавливать свои приложения на новых устройствах82. А год спустя, в июле 2018 года, уже Еврокомиссия оштрафовала Google на рекордные 5 млрд долларов за нарушение антимонопольного законодательства в виде экономического давления на производителей с целью обязательной установки приложений Google на всех выпускаемых смартфонах. В данном конфликте целью Google является получение данных пользователей смартфонов, а целью государства — ограничение их монополии. Ответ корпорации-гиганта не заставил себя долго ждать: приложение Google Play, являющееся основным источником приложений для Android, стало платным для потребителей из Евросоюза. Также компания обязала с февраля 2019 года оплачивать до 40$ с устройства за его установку на отгружаемые в Европейскую экономическую зону девайсы, по сути переложив оплату штрафных санкций на потребителей83. Несмотря на то, что эта история наверняка еще получит продолжение, на этом примере видно, что технологическое конкурентное преимущество, накопленное корпорацией, позволяет ей диктовать свои условия даже самым сильным государствам вопреки их активной антимонопольной политике.
Информационные корпорации исторически обречены стать монополиями. Это приведет к кардинальным изменениям мировой капиталистической системы. И что печальнее всего, монополизация информации имеет все шансы стать определяющей точкой для перехода глобализма в новую стадию, заканчивающуюся абсолютным отчуждением человека и всеобъемлющим контролем личности.
Обмен информацией и большие данные
Немного позже мы рассмотрим революцию больших данных как информационную революцию, потенциально несущую в себе технологические возможности для кардинальных изменений того, как мы будем общаться и обмениваться информацией. Однако прежде чем рассматривать коммуникационный потенциал больших данных, следует определиться с тем, как обстоят дела с обменом информацией в наши дни, в какую сторону толкает общество современный капитализм и начавшаяся революция больших данных.
Выбор каждого человека в той или иной ситуации во многом предрешен его предыдущим опытом. Вместе с историческим прогрессом и становлением государств выстраивались общественные институты, транслирующие определенный опыт на всех включенных в общество индивидов. Примером может послужить система образования, обеспечивающая передачу опыта старших поколений младшим. Такой опыт, передаваемый через общественные институты, делал действия человека предсказуемыми, позволяя людям организовывать более сложные структуры. Мы уже говорили, что первые государства появлялись путем соединения разобщенных племен на основе, в том числе, общей религии, которая также использовалась, например, для легитимизации позже феодального строя. В дальнейшем, по мере развития науки и средств производства, религия в значительной степени потеряла возможность влиять на умы подавляющего числа подданных, и, утратив системообразующую основу, империи рассыпались в огне буржуазных революций. С появлением республик место религии в регулировании общественного сознания заняли буржуазные средства массовой информации.
Вместе с изменением форм и особенностей капитализма изменялся и характер СМИ — от информирования и рационального убеждения они ушли к манипуляции общественным сознанием. Конечно, СМИ всегда представляли определенную точку зрения и в какой-то степени дирижировали мнениями людей, но, наверное, лишь начиная с момента формирования и зарождения общества потребления в начале двадцатого века манипуляция постепенно становилась одним из определяющих факторов развития экономики. Вместо удовлетворения объективно существующего спроса, капитал начал создавать манипулятивный спрос. Из экономики данная тенденция мигрировала в политику и вместо информирования, убеждения и рационального диалога буржуазные СМИ встали на путь все более частых апелляций к иррациональному поведению.
С появлением Интернета как новой всеохватывающей горизонтальной системы связи и основы новой информационной революции существенно изменяется и характер обмена опытом. Получив возможность транслировать свои знания и точку зрения напрямую неограниченному числу пользователей Интернета, сам индивид становится возможным источником информации для больших общественных групп.
Кажется, что теперь, с ростом конкуренции и скорости распространения данных, становится сложнее манипулировать сознанием и навязывать искаженную картину мира. Мы видим, как традиционные СМИ теряют свой авторитет и уходят в прошлое; не в силах конкурировать с возможностью свободного обмена информацией, они истерично борются за каждого читателя, происходит размывание журналистских стандартов.
Поделиться книгой: