Проблемы в умных городах
"Умные" города стремятся внедрять информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) в целях повышения эффективности и устойчивости городских пространств при одновременном снижении затрат и потребления ресурсов . в контексте наблюдения , умные города контролируют граждан через стратегически расположенные датчики вокруг городского ландшафта, которые собирают данные относительно многих различных факторов городской жизни. С этих датчиков данные передаются, агрегируются и анализируются правительствами и другими местными органами власти в целях экстраполяции информации о проблемах, с которыми сталкивается город в таких секторах, как предупреждение преступности, управление движением, использование энергии и сокращение отходов. Это способствует улучшению городского планирования и позволяет правительствам адаптировать свои услуги к местному населению.
Такая технология внедрена в ряде городов , включая Санта-Крус , Барселону, Амстердам и Стокгольм . Технология Smart city разработала практические приложения для улучшения эффективного правоприменения, оптимизации транспортных услуг и улучшения основных инфраструктурных систем, включая предоставление услуг местного самоуправления через платформы электронного управления.
Эта постоянная и вездесущая передача данных от разрозненных источников в единую правительственную организацию привела к проблемам, поднимаемым из этих систем, превращающихся в ‘электронные паноптикумы’, где правительства эксплуатируют управляемые данными технологии, чтобы максимизировать эффективный надзор за их гражданами. Такая критика вызвана факторами частной жизни, поскольку потоки обмена информацией работают вертикально между гражданами и правительством в масштабе, который подрывает понятие городской анонимности.
Правоохранительные органы[править]
Наиболее заметное использование технологии smart city для государственного надзора возникает в правоохранительных органах, где критики считают накопление интеллекта через стратегии сбора данных ключом к разведывательной полиции. технология, доступная в умных городах, включает обширные установки видеонаблюдения (такие как в Лондоне и Дубае), умные датчики движения в Нью-Йорке и программное обеспечение для прогнозирования преступности в Санта-Крус, Калифорния. Эта технология позволяет значительно улучшить тип и объем информации, на которую могут опираться правоохранительные органы при расследовании преступлений. Большинство полицейских технологий, разработанных в умных городах, по-видимому, переместили правоохранительные органы с "дисциплинарных" на "актуарные", с меньшим акцентом на выявление отдельных преступников, чтобы приписать вину и тенденцию классифицировать и управлять группами на основе уровней опасности.
Методы полицейской деятельности[править]
Проактивная полицейская деятельность[править]
Основная статья: проактивная полицейская деятельность
Теория культуры контроля Гарланда была использована для описания тенденции к активной полицейской деятельности в умных городах.[12] в Палестине были выдвинуты предложения о внедрении систем слежения за автомобилями на основе GPS в целях обеспечения правопорядка в современной городской среде.[15] здесь местоположение и скорость каждого транспортного средства регистрируются и передаются в местные органы власти, при этом штраф выдается, если скорость автомобиля превышает предел более чем на 10 секунд.[15] технология также держит потенциал, чтобы передать информацию относительно несчастных случаев и пробок, [15] разрешить перенаправление трафика. Обширная система камеры в Амстердаме передает данные относительно дорожной ситуации к центральному контрольному пункту, позволяя властям предупредить автомобилистов об инцидентах вперед 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.[16] точно так же, контролируя местоположение транспортных средств с помощью сочетания GPS и технологии камеры, власти могут реагировать в режиме реального времени, чтобы минимизировать тяжелые дорожно-транспортные происшествия и, следовательно, вероятность аварий. Такая технология также позволяет полиции и органам по чрезвычайным ситуациям мгновенно реагировать на возможные аварии. Таким образом, расширение "досягаемости ""длинного рукава закона" могло бы улучшить управление дорожным движением и повысить его эффективность, сократить потребление энергии и повысить безопасность гражданского населения.
Существует критика использования умных городских технологий для активной полицейской деятельности. Постоянный контроль местоположения каждого транспортного средства соединяется с подобной паноптикуму концепцией непрерывного правоприменения и вводит уровень индивидуалистического патернализма, где граждане считаются неспособными к повиновению законам О дорожном движении добровольно. Более спорно, отслеживание GPS и мониторинг камеры могут быть неуместно приспособлены к другому рискованному поведению (такому как вождение в нетрезвом виде и усталость), которые также являются основными факторами дорожно-транспортных происшествий. Существуют также трудности с внедрением, поскольку старые транспортные средства, не имеющие оборудования GPS, не будут появляться в потоках данных, что серьезно снижает точность потенциальных анализов. Существует также риск произвола в рамках активной полицейской деятельности. Принудительное превышение скорости на основе GPS удерживало бы человека, движущегося выше ограничения скорости в течение 9 секунд, невиновным, в то время как превышение предела в течение 10 секунд составляло бы преступление. Такие произвольные меры не учитывают различий в эксплуатационных характеристиках автомобиля и лишают правоохранительные органы свободы действий. Экстраполируя это отсутствие дискреционных полномочий во многих областях уголовного права, с автоматическим применением в качестве нормы, становится очевидной возможность несправедливых результатов и недовольства общественности такой технологией из-за относительно высокого риска непривлечения к ответственности правительствами, использующими эти методы.
Прогнозирующая полицейская деятельность[править]
Главная статья: прогнозирующая полицейская деятельность
Прогностические методы в полиции не новы, поскольку ордера на обыск-существующий пример властей, действующих на основе подозрения и предсказания в современных сообществах в контексте умных городов, прогностическая полиция-использование анализа данных, чтобы определить потенциальные местоположения будущего преступления.[18]] Этот сбор данных часто осуществляется с помощью смартфонов, переносимых городским населением. Благодаря услугам, основанным на местоположении в смартфонах, перемещения людей могут отслеживаться и проверяться властями. Это может быть особенно эффективным в борьбе с толпой. Сравнивая различные скорости отдельных пользователей смартфонов в определенном месте, правоохранительные органы могут установить плотность толпы. это позволяет целенаправленно управлять толпой и прогнозировать опасности, связанные с чрезмерной теснотой.Таким образом, полиция может принимать надлежащие меры (такие, как информационное вещание) в целях уменьшения угрозы получения травм в результате инцидентов (таких, как массовое паническое бегство), а также связанных с массовыми преступлениями (такими, как кражи).
Этот тип полицейской деятельности также позволяет правоохранительным органам "предсказывать", где, когда и кем преступление может произойти в будущем, и реагировать соответствующим образом. Большие аналитические инструменты данных используются, чтобы идентифицировать образцы в преступлении, позволяя властям отображать области высокого риска, времена и дни для определенных типов преступления. С помощью такого программного обеспечения полиция также может создавать профили потенциальных преступников и связанных с ними форм поведения. развитие технологий в умных городах позволяет увеличить объем прогнозов, а также типы ответов, доступных правоохранительным органам.
Эксперименты, проведенные в ответ на "прогностический алгоритм полицейской деятельности", 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 осуществлять целенаправленное патрулирование с 4-процентным снижением числа краж со взломом и 13 дополнительными арестами, регистрируемыми в течение первых 6 месяцев.[2] Эти цифры являются предварительными, однако, и не учитывают несообщаемое преступление или преступление, которое было предотвращено за счет увеличения присутствия полиции.
Несмотря на то, что такое вмешательство правоохранительных органов можно рассматривать как норму, в которой были приняты и внедрены технологии наблюдения за умными городами, прогнозирующая полицейская деятельность вызвала ряд юридических и неправовых споров.[20] Во-первых, уровень преступной деятельности в конкретном районе, достаточный для того, чтобы требовать дополнительного патрулирования, неясен при прогнозировании совершения преступлений. Момент, когда вероятность преступления становится статистически значимой, трудно определить как юристам, так и судам.[10]] В этих рамках существует определенная степень произвольности, при которой следует учитывать вес прогностического анализа данных, поскольку зоны высокой преступности могут быть определены только со ссылкой на “низкие уровни преступности”.[10]]
Кроме того, в Соединенных Штатах обыски и аресты должны производиться на основании обоснованного подозрения в соответствии с четвертой поправкой . Это означает, что офицеры должны иметь возможность "указывать на конкретные и четко сформулированные факты”, которые "оправдывают вторжение", или делать прогнозное суждение о том, что лицо обладает предметом, связанным с совершением преступления. Аналогичные меры защиты, хотя и не основанные на Конституции, существуют в Австралии [21], а также в Великобритании. последнее было подтверждено как обязательное для исполнения Европейским судом по правам человека [23] о ряде европейских государств, в число которых входят государства гражданского права. Возможность формулировать такое "разумное подозрение" на основе алгоритмов больших данных является спорной, при этом некоторые критики утверждают, что в отсутствие активного подтверждения полицией прогнозных прогнозов недостаточно оснований для ареста. Далее, общий характер прогнозных прогнозов, возможно, несовместим с приемлемыми стандартами, изложенными Верховным судом Соединенных Штатов по отношению к конкретным лицам. Модели преступности, создаваемые с помощью анализа данных, вряд ли будут генерировать уровень точной прогностической детализации, необходимый полицейским для осуществления ареста, по сравнению с информированными подсказками. в то время как в США суды разрешили использовать профилирование для остановки и поиска лиц в правильном контексте, заметные судебные разногласия и академические исследования подчеркивают, что профилирование не имеет доказательной ценности. В Великобритании Палата лордов сообщает рекомендуется запретить использование таких технологий местными властями, если они не связаны с расследованием тяжких уголовных преступлений. Кроме того, одним из основных факторов в Европе является то, что прогнозирующая полицейская технология должна осуществляться в соответствии с законодательством, которое достаточно четко определяет сферу применения (предсказуемость) и предоставляет лицам адекватную правовую защиту от произвольного использования алгоритмов прогнозирующих данных.
Нелегальные споры также возникают по поводу пассивной дискриминации, которую могут порождать прогностические полицейские программы. В Нью-Йорке программа остановки и обыска, основанная на данных, была прервана после того, как окружной суд США установил, что программа представляет собой расовое профилирование. примерно 83% людей, остановленных в рамках программы, были людьми цвета. эта дискриминация была замаскирована через шум, произведенный массовым анализом данных, принуждая некоторых ученых заявлять, что число факторов в пределах предсказательных алгоритмов контроля может привести к конфликтующим данным и предвзятой выборке. Европейский суд по правам человека также признал непропорциональную направленность поисковых полномочий против цветных лиц в Великобритании, подчеркнув опасности технологии "умного города" в прогностической полиции.
Массовое наблюдение[править]
Главная статья: массовое наблюдение
Концепция умных городов по своей сути связана с массовым наблюдением. Преимущества, получаемые от технологии smart city, зависят от постоянных потоков данных, захваченных и агрегированных датчиками, камерами и приложениями отслеживания. это наблюдение за постоянством, однако, поднимает много вопросов частной жизни. Массовое наблюдение через большие данные действует способом, который уменьшает городскую анонимность, из-за широты информации и потенциального использования, которое может быть экстраполировано, когда многократные потоки данных проанализированы вместе единственным правительственным учреждением. Защитники умных городов (например, Vint Cerf) заявите, что это сродни уровню конфиденциальности в небольших городах. напротив, критики заявляют, что обмен информацией в умных городах переместился от горизонтальных информационных потоков между гражданами к вертикальному, одностороннему процессу между гражданином и правительством, отражая опасения по поводу паноптицизма .
Сбор данных[править]
Приложения Smart city часто собирают и анализируют различные источники данных в целях повышения эффективности и результативности работы государственных служб. У городских жителей есть мало альтернатив, кроме как подписаться на эти услуги, особенно при использовании основной инфраструктуры, и, таким образом, косвенно и невольно соглашаться на датчики и технологии наблюдения, развернутые во всей городской среде, посредством простого акта проживания. в Амстердаме беспроводные счетчики собирают данные об использовании энергии в то время как приложение Mobypark позволяет для рекламы и аренды доступных парковочных мест. информация, собранная по этим и более чем 70 другим проектам в Амстердаме, хранится в городе Амстердаме через общую инфраструктуру IP. учитывая, что данные из этих служб доступны первичному государственному органу, это позволяет агрегировать данные, которые собираются из этих "отдельных" источников.
Анализ больших данных[править]
См. также: большие данные
Большие данные часто относятся к использованию алгоритмов анализа и сопоставления данных, которые генерируют ценную информацию из кажущихся разрозненными наборов данных.Последствия применения такого анализа к агрегированным наборам данных заключаются в том, что они позволяют сформировать более целостное представление о потребностях конкретного сообщества. В "умных городах" эти данные могут использоваться в качестве рефлексивного инструмента при внедрении в рамках городских ИКТ , что позволяет правительству лучше выполнять цели "умных городов" – улучшить живучесть, эффективность и устойчивость. Такие преимущества были обнаружены в Барселоне, где отслеживание моделей поездок жителей привело к обновлению и упрощению автобусных маршрутов города. в сочетании с внедрением интеллектуальных светофоров , которые позволяют осуществлять централизованное управление, автобусы в Барселоне теперь работают по расписанию, которое пытается свести к минимуму количество времени ожидания на светофорах.
Анализ больших данных не лишен недостатков в своем подходе. это особенно верно, когда применяется к правоохранительным органам или когда данные собираются без добровольного сотрудничества и согласия участвующих сторон. Критики утверждают, что есть элемент" мифологии", окружающей большие данные, что большие наборы данных предлагают более глубокое понимание городских проблем с более высокими уровнями точности и объективности.
Надежность[править]
Все большее значение, придаваемое анализу больших данных, особенно в умных городах, приводит к ситуации, когда государственные органы полагаются на "почти религиозную" достоверность результатов, которые были предсказаны путем анализа данных опроса.[37]]
Однако в отсутствие критического понимания, как видно из правовой доктрины разумных подозрений, опора только на данные имеет мало поддержки.[18] традиционно, решения арестовать или обыскать человека в единственной зависимости от личных “предчувствий”, как считали, не соответствовали юридическому стандарту разумной причины .[18] в этой связи трудно понять, каким образом основанные на данных догадки можно считать более надежными.[18] оба вызывают предположения, основанные на выводах, сделанных из наблюдаемых данных, которые могут быть фальсифицированы или иным образом неточны, подрывая целостность процесса.[38]]
Критики растущей роли, которую играет наблюдение на основе данных в целях правоохранительных органов, предполагают, что такое доверие может привести к проблемам судебного преследования лиц на основе системы, основанной на вероятностной преступности.Кроме того, такая система позволяет делать выводы, придавая вес определенным характеристикам личности, – подход, который может непреднамеренно замаскировать любые дискриминационные программы, проводимые правоохранительными органами, потенциально нацеленными на определенные меньшинства. В дополнение к потенциальной возможности дискриминации многие алгоритмы больших данных часто создают новые категории, которые выходят за рамки правил, предназначенных для предотвращения несправедливого или дискриминационного использования данных.
Вне правоохранительных органов критики утверждают, что "умные города" способствуют переходу на платформы электронного управления, часто за счет физического взаимодействия с гражданами.[40] в то время как электронное управление может улучшить предоставление услуг и расширить возможность сбора данных с единой платформы, такие процессы могут быть за счет конкурентоспособности и основаны только на технологическом толчке для большего количества источников данных и механизмов агрегирования. 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 дальнейшей агрегации данных. Пример этого противоречия возник в Великобритании, где предложения по шотландскому удостоверению личности были встречены общественным протестом, в то время как подобные карты были осуществлены в Саутгемптоне с небольшой проблемой, поскольку много городских услуг предоставлены в обмен на сбор данных.
Конфиденциальность и автономия[править]
Нормализация сбора и агрегирования больших данных [10] правительствами поднимает вопросы конфиденциальности и автономии . Часть этого подпитывается функцией creep, где технологии и приложения, которые до недавнего времени считались "жуткими", теперь стали социально приемлемыми.Большая часть беспокойства окружает неудобство и неспособность для граждан отказаться от новых технологий, где они являются частью основных государственных услуг, поскольку есть несколько альтернатив.[10]] Если человек хочет казаться "вне сети", он вынужден использовать ряд утомительных мер (таких как оплата только наличными и без использования мобильного телефона), чтобы уменьшить объем своих данных.[42] несмотря на это, такая тактика только минимизировала бы и не исключила бы их собираемые данные.[42]
Проблемы конфиденциальности подняты, где собранные данные могут быть способны к соединению или идентификации человека, особенно когда собрано из многократных источников информации . Хранение данных правительствами остается непрозрачным, в то время как возможность перекрестного обмена данными между государственными службами часто означает, что данные доступны сторонам, с которыми поставщик не намеревался делиться данными.[10]] Простое участие в качестве члена городского сообщества, особенно посредством использования основных городских услуг и инфраструктуры, ставит человека под угрозу обмена данными между несколькими платформами и пользователями. Хотя индивидуально такие данные не могут идентифицировать лицо, предоставляющее их, в сочетании с другими данными в наборе такие данные могут рассматриваться как личная информация (PII) и, таким образом, подпадают под строгие законы о конфиденциальности.[43] постоянно развивающееся использование технологии умных городов часто не вписывается в рамки закона о конфиденциальности, [43] который может быть чрезвычайно широким, как в Австралии [44], где дискуссионный документ, опубликованный Австралийской комиссией по правовой реформе, подтвердил, что анонимные данные все еще могут быть PII.[44] аналогичные режимы существуют в Соединенных Штатах [45] и Европейском Союзе (см. Директиву по защите данных ). В Европе правительственная технология, препятствующая частной жизни, должна основываться на "насущной социальной потребности" или иной "необходимости в демократическом обществе" и быть пропорциональна преследуемым законным целям.[46] Это означает, что власти, внедряющие режимы "умных городов", рискуют нарушить законы о конфиденциальности, если не будут приняты соответствующие меры предосторожности. Европейский суд по правам человека постановил, что механизмы наблюдения (в том числе применяемые в технологиях "умных городов") могут нарушать право на неприкосновенность частной жизни, особенно в тех случаях, когда внутреннее законодательство не определяет сферу или способ наблюдения. И наоборот, люди могут обнаружить, что их данные использовались незаконно при внедрении технологии "умных городов". Поскольку многие технологии smart city основаны на открытых платформах, которые часто передаются на аутсорсинг частным гражданам и корпорациям, существуют огромные риски, что PII может быть незаконно передан третьим лицам. В сочетании с относительной непрозрачностью хранения данных правительствами, критики утверждают, что индивидуальная конфиденциальность может быть сокращена массово через проживание в умном городе с небольшим обращением за помощью для людей.
Правительственное наблюдение возможно управляется патерналистскими желаниями защитить граждан, однако индивидуалистические и сделанные на заказ преимущества, поставленные умной городской технологией, могут уменьшить автономию. Это особенно верно в свете сдвига в сторону прогнозной полицейской деятельности, происходящего в среде "умного города". Несмотря на благородные намерения, такие односторонние действия правительства могут рассматриваться как репрессивные - при этом всемогущая роль, которую правительство играет как порождение паноптического института. Современные города все больше ценят конфиденциальность и цифровую безопасность, о чем свидетельствует последний “The Economist Safest Cities Index 2015”, где показатель цифровой безопасности был включен наряду с традиционными мерами безопасности, такими как личная безопасность и здоровье.
Паноптизм[править]
Читайте также: Паноптицизм и паноптикум
Английский философ Джереми Бентам создал круглую тюремную конструкцию , известную как паноптикум, в которой заключенные знали, что за ними можно наблюдать в любое время без их ведома – таким образом, предоставляя тюремным офицерам вездесущее положение.[49]
Французский философ Мишель Фуко переосмыслил понятие паноптикума как метафору "дисциплинарного общества", в котором властные отношения (и дисбалансы) могут быть определены и усилены.В таком обществе власть приближается к своей идеальной форме, увеличивая число людей, которыми можно управлять.
В этой связи развитие "Умных" городов и, как следствие, повышение потенциала государственного надзора порождают условия, которые отражают условия дисциплинарного общества, описанные Фуко. С этой целью развитие Умных городов, как замечают его критики, предвещает более крупный социальный сдвиг - особенно роль, принятую правительством - к массовому наблюдению, патернализму, дисциплине и наказанию как средство достигнуть социального порядка, особенно в Соединенных Штатах, где “Интернет вещей” используется, чтобы собрать все более и более конкретные данные.Коммодификация наблюдения в обмен на услуги имела тенденцию нормализовать сбор данных и создать безразличие к паноптическим разработкам в технологии . одна из главных проблем с Паноптицизмом в контексте умных городов заключается в том, что "наблюдательный взгляд" опосредован избирательными предубеждениями операторов любого приложения или технологии, как было показано в исследовании использования камер видеонаблюдения в Великобритании, где "обычные подозреваемые", как правило, чаще становились мишенью. В Дурбане, этот паноптический "взгляд" распространяется на основе интуиции оператора видеонаблюдения за счет нормализации характеристик преступников. усугубляя эти проблемы, цифровой паноптизм обычно рассматривает "видимость" нежелательных характеристик как проблему и часто не в состоянии адекватно решать вопросы, которые невидимы для наблюдения.
Полицейское государство[править]
См. также: состояние наблюдения
Если переход к массовому надзору принесет свои плоды, это может привести к развитию электронного полицейского государства в результате расширения возможностей наблюдения и деятельности правоохранительных органов. Это представляет собой явное сужение целей надзора до целей поддержания общественного порядка посредством совершенствования правоприменительной деятельности. Ван Бракель утверждает, что эти изменения уже имели место, и что центр полиции постепенно перемещался к "фронтальной загрузке" их систем разведки с соответствующими знаниями, которые могут быть позже отсортированы и использованы. Поддерживая это институционализированное изменение, Палата лордов в Великобритании утверждала в 2009, что преимущество действий наблюдения-способность для правительства обеспечить более приспособленный подход к управлению, и расширением, правоохранительными органами.
Решения[править]
Стремясь найти золотую середину между социальными выгодами, предоставляемыми большими данными, и вытекающей из этого потерей частной жизни и автономии, ученые предложили ряд решений.[10] Дикин утверждает, что “умные города” - это не просто те, которые используют ИКТ, но где такая разведка адаптирована для удовлетворения потребностей граждан через сообщество и экологические драйверы.[53] Komninos относится к трем слоям интеллекта в умных городах [31] как искусственный интеллект инфраструктуры умного города, коллективный интеллект из учреждений города и разведки населения города. Интегрируя эти уровни в процесс реализации, "умные" города могут преодолеть проблемы правительственной непрозрачности, которые их беспокоят. Одним из вопросов, связанных с созданием правовой базы для технологий "умного города", является определение того, следует ли использовать подход, специфичный для технологии или нейтральный для технологии. Многие технологии развиваются слишком быстро, чтобы быть охваченными единым технологическим режимом, в то время как технологически нейтральный подход рискует оказаться слишком неоднозначным для поощрения использования или развития регулируемой технологии.[54] далее, большинство заявлений слишком мягкое, чтобы быть отрегулированным, в то время как другие более спорные технологии имеют тенденцию быть позволенными созданием законодательства , такого как регулирование Закона о следственных полномочиях 2000, который установил сценарии, где полиция была в состоянии выполнить наблюдение с или без разрешения. В настоящее время в Европейском суде по правам человека рассматривается вопрос об оспаривании этих законов , что еще больше затрудняет установление соответствующего правового режима. Одним из потенциальных правовых решений в Великобритании было развитие деликта неправомерного использования частной информации, [56] который английский Апелляционный суд потенциально может быть нарушен сбором данных, за который может быть заявлен ущерб.
Исследования, проведенные Дикином и Кэмпбеллом в 2005 году, выявили три типа взаимодействия между гражданами и умными городами. они пришли к выводу, что граждане хотят иметь доступную и надежную информацию, а также беспрепятственное и отзывчивое правительство во время сделок. кроме того, любые консультации с сообществом должны быть транспарентными и основываться на демократическом участии и подотчетности. Bennett Moses et al. считают, что успех технологий, основанных на данных, основывается на технических, социальных и нормативных аспектах. Это означает, что технологии "умного города" должны удовлетворять граждан своей эффективностью, оказывать значительное благотворное влияние, которое поощряет понимание и согласуется с общепринятой этикой и ценностями.
Доступ[править]
Потенциальным решением для преодоления разрыва между конкурирующими выгодами и затратами на наблюдение за большими данными является превращение управления личной информацией в "совместное предприятие". повышение осведомленности о том, как, где и почему правительство собирает данные, создает основу для неконфронтационного подхода к использованию данных в "умных" городах.
Этот процесс минимизирует восприятие тайны, и города, которые инвестируют в многократные точки доступа, такие как Барселона с ее открытой правительственной платформой, видели рост в использовании умных городских приложений.
Кроме того, этот процесс развился, чтобы позволить людям получить доступ к своим собственным данным в удобном формате, как замечено через проект открытых данных Барселоны.[62] таким образом, автономия восстанавливается как в отношении осознания того, как на человека влияет сбор данных, так и участия в фактическом применении этих данных для получения информации по мере развития новых технологий .
Подотчетность[править]
В дополнение к общей осведомленности о предполагаемой цели сбора данных "до факта", также требуются процессы подотчетности "после факта". потенциальной мерой является уведомление ответственных сторон о том, где принимается какое-либо дискриминационное решение, что позволяет принять соответствующие меры. в процессах, основанных на данных, особенно в области правоприменения, трудно возложить ответственность на какой-либо один орган или источник, поскольку зачастую информация поступает из нескольких различных мест. Кроме того, непрозрачность часто имеет важное значение для технологий прогнозирования полицейской деятельности, поскольку прозрачность может побудить потенциальных правонарушителей изменить свое поведение, чтобы избежать обнаружения.[17]]
Вместе с тем процессы транспарентности по-прежнему имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы паноптическое мнение или электронное полицейское государство не могли быть навязаны, поскольку оно позволяет проводить обзор того, как принимаются решения в отношении них и на каких критериях это основано. Подотчетность особенно актуальна на этапе осуществления .
Реализация[править]
Этап внедрения технологии smart city считается решающим, поскольку приложения и платформы должны основываться на “социальном капитале, экологических и культурных атрибутах сообществ, которые они представляют”. Паскалева отмечает, что платформы электронного управления особенно подходят для демократического создания поддержки сообщества, где жители могут участвовать в процессе принятия решений и реализации.[11]] Подтверждая это, исследования Дикина и др. подчеркните, что негативная реакция сообщества на технологию smart city сводится к минимуму, когда электронные правительственные услуги разрабатываются совместно правительствами и сообществами.Пример сотрудничества на чрезвычайном уровне был замечен в парке Блетчли, где нацистский шифр загадки был расшифрован в том, что часто называют первым умным городом.[31] совсем недавно, участие гражданина было поощрено в Эдинбурге, [65] где граждане приглашаются на сессии "дегустатора" ИКТ в местных местах, что позволяет им узнать о планировании, разработке и дизайне новых технологий smart city. такие партнерства включают в себя элементы демократии [64] и подчеркивают, как цифровое инклюзивное 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 и привлечения граждан. этот интеллект расширения прав и возможностей позволяет гражданам превосходить и содействовать развитию инновационных сетей "умного города", обращаясь к областям, не рассматриваемым властями. В Гонконге такое развитие происходит в Киберпортовой зоне , а в Амстердаме “лаборатории умных граждан” [67] предназначены для взаимодействия между гражданами и правительством. Эти механизмы привели к большим уровням энтузиазма по поводу технологии smart city, о чем свидетельствуют многочисленные проекты Amsterdam Smart City из толпы на сегодняшний день.
Модель тройной спирали для умных городов, объединяющая университет, промышленность и правительство в процессе развития, рассматривается как потенциальный ориентир для развития и реализации Умного города. Kourtit et al. заранее, что эта модель реализует знания, полученные в результате совместной работы, чтобы адаптировать приложения smart city к потребностям рынка. Эмпирические исследования, проведенные по умным городам в Нидерландах, сравнили уровень проникновения ИКТ с уровнем умности города по Метрике тройной спирали, обнаружив сильную положительную корреляцию. Живой пример модели тройной спирали на практике можно увидеть в бизнес-кластере Kista Science City в Стокгольме. подкрепленный моделью Stokab правительственного обеспеченного темного волокна, больше чем 1000 компаний включая многонациональный Ericsson, Королевский технологический институт (KTH) и Стокгольмский университет проживают в кисте, который вырос, чтобы стать крупнейшим корпоративным районом в Швеции. Успех Kista подчеркивает полезность модели Triple Helix в реализации Smart City и обеспечивает потенциальную платформу для городов, стремящихся внедрить технологию smart city таким образом, чтобы оптимизировать понимание жителями.
Анонимность[править]
При рассмотрении возможности нарушения законодательства о конфиденциальности, особенно в контексте "умных городов", содержащего широкий объем данных, доступных правительству, данные часто необходимо деидентифицировать для поддержания конфиденциальности. несмотря на то, что это может затруднить согласование данных, собранных из нескольких служб, это все еще может позволить полезный сбор и агрегирование данных для определенных целей. Система E-CAF (общие рамки оценки ), там, где правительство Великобритании ведет базу данных всех детей, оцениваемых государственными службами (включая полицию, социальные службы и школы), подчеркивается, как анонимность исчезает из-за технологий, основанных на данных. система позволяет властям предсказывать, какие дети совершат преступление в будущем, и позволяет им вмешиваться, основываясь на ряде факторов риска и профилирования. Очевидно, что граждане, захваченные базой данных в качестве детей, больше не будут "анонимными" членами общества. Учитывая потенциальную презумпцию правительства, что стороны, не желающие делиться своей информацией, по своей сути подозрительны, трудность поддержания анонимности в современных умных городах явно довольно высока.