2 подписчика

Технология больших данных в российской политике: эволюция или угроза национальной безопасности. (2019)

16 октября 202316 окт 2023

26 мин

Оглавление

Cодержание.
1. Положительные и отрицательные характеристики больших данных.
2. Зарубежный опыт применения больших данных в политике.

Для цитирования:

Байков С. А. Технология Big Data в российской политике: эволюция или угроза национальной безопасности?. (2019) / Байков С. А.; под ред. Рыбалко Я. А. / Дневничок Ярослава. [Электронный ресурс] // Дзен : [сайт]. — URL: https://dzen.ru/media/id/5ed518364abd40028a04e8d3/tehnologiia-bolshih-dannyh-v-rossiiskoi-politike-evoliuciia-ili-ugroza-nacionalnoi-bezopasnosti-2019-652c66edadb51b3131e4f1f0 (дата обращения: 00.00.0000).

Аннотация: Целью данной работы является анализ возможностей применения технологии больших данных в российской политике, выявление сильных и слабых сторон, возможностей и угроз. Рассматривается зарубежный опыт использования больших данных, особое внимание уделяется рынку оборудования, которое используется отечественными компаниями и ведомствами. Методологической основой исследования стал анализ стратегического планирования SWOT и анализ событийных данных. Проанализировано отношение к большим данным со стороны политической элиты и предпринимательства России, выявлены причины отсутствия четкого регулирования использования больших данных на законодательном уровне. Оценка отечественной инфраструктуры, уровня доступа к всемирной сети в российском обществе показала, что эффективное и качественное использование больших данных в политических целях возможно лишь в некоторых регионах страны, например, в Москве и Санкт-Петербурге. Отмечается, что отсутствие отечественного оборудования для хранения и обработки данных создает потенциальный риск утечки стратегически важной информации, что является угрозой национальной безопасности. Делается вывод, что пока активно использовать большие данные в российской политике в масштабах всей страны на сегодняшний день невозможно. Также замечено, что, когда все условия для использования больших данных в российской политике будут созданы, возникнет риск манипуляции общественным мнением со стороны различных политических субъектов, в том числе и государства.

Ключевые слова: большие данные, политика, национальная безопасность.

Cодержание.

1. Положительные и отрицательные характеристики больших данных.
2. Зарубежный опыт применения больших данных в политике.
3. Перспективы больших данных в российской политике.
4. Список литературы.

1. Положительные и отрицательные характеристики больших данных.

В 21-ом веке динамично развиваются информационные технологии, позволяющие быстро передавать и структурировать огромные массивы данных. Их область применения обширна и затрагивает все сферы жизни государства и общества. Жизнь человечества становится сложнее: появляются новые вызовы, требующие принятия быстрых и верных решений, происходит рост объема информации, который необходимо проанализировать, однако классические методы обработки данных становятся все менее востребованными. В связи с этим, технологии обработки больших информационных массивов стали как никогда актуальны. Одной из ключевых технологий, позволяющих решить данную проблему, являются большие данные.

На практике большие данные применяется для решения трех видов задач:

1) преобразование поступающих данных и их обработка;
2) структуризация полученной информации;
3) исследование больших данных, внедрение методов анализа неструктурированной информации и формирование исследовательских умозаключений [5, с. 46].

В целом, технология больших данных уже активно используется в маркетинге, поскольку позволяет быстро получить данные о предпочтениях потребителей и тем самым опередить конкурентов на рынке. Постепенно происходит ее внедрение в здравоохранение, банковское дело, государственный сектор. Примечательно, что технология больших данных используется и в политике, например, для оценки общественных настроений, выборов разного уровня, вплоть до муниципальных.

Однако, некоторые специалисты отмечают, что технология нестабильна и периодически дает сбой, предоставляя неверные данные.

Исследователи Д. Бойд и К. Кроуфорд в работе «Критический вопрос для больших данных: провокации для культурного, технологического и научного феномена» отмечают, что поиск информации с помощью технологии больших данных осуществляется на основе найденных закономерностей (анализ данных; анализ информации), которые являются субъективными и не зависят от объема обработанных данных, тем самым создается иллюзия объективности полученного результата. Также к недостаткам больших данных ученые отнесли то, что полученный огромный информационный массив может не относится непосредственно к тематике изучения [22, с. 673].

Дж. Фан, Ф. Хан и Х. Лю выделили еще одну проблему, свойственную для больших данных, – ложной корреляции. На основе математического эксперимента им удалось обосновать, что при большом количестве переменных корреляция подвергается существенным искажениям и не позволяет установить связь между признаками [23, с. 295].

Существует пример из реальной практики, когда технология больших данных дала сбой. Компания "Гугл" (Google), используя технологию обработки больших массивов данных, основанных на запросах граждан ("Гугл Флу Трендс" (Google Flu Trends)), спрогнозировала эпидемию гриппа в США, однако это оказалось неверно. Исследователь Д. Лазер и его коллеги сумели выявить причину неверного прогноза. Ошибка заключалась в том, что поисковик перенаправлял пользователей, которые делали запрос с ключевыми словами «кашель», «лихорадка», на странички симптомов гриппа и его лечения, что и стало причиной неудовлетворительного прогноза [25, с. 1204].

2. Зарубежный опыт применения больших данных в политике.

Технологию больших данных возможно применять и в политической сфере, подобная практика уже сложилась в западных странах. Однако исследователи столкнулись с необходимостью поиска точек соприкосновения между технологическими возможностями больших данных и традиционных методов изучения общества. Прогресс в данном направлении уже достигнут, можно выделить как минимум три направления, в которых удалось достичь эффективных результатов с помощью больших данных:

1) исследование традиционных областей социальных наук с помощью больших данных;
2) дополнение возможностей больших данных социологическими методиками, как малые данные. Объединение малых данных в большие массивы информации, соответствующие критериям больших данных, позволяют вовлечь имеющиеся данные в научный оборот и получить новые корреляции [12, с. 39];
3) использование механизмов больших данных для совершенствования социологических методик [12, с. 37].

В 2013 году Э. Сноуден, бежавший из США, заявил, что властные структуры в сфере безопасности активно используют технологию больших данных для слежки за гражданами. Подобное становится возможным из-за неведения людей, оставляющих о себе информацию в социальных сетях "Фейсбук" (Facebook) и "Твитер" (Twitter), которая представляет собой ценные данные для спецслужб, защищающих национальную безопасность [26, с. 3].

В 2016 году на президентских выборах США штаб кандидата Д. Трампа использовал возможности больших данных для проведения успешной избирательной кампании. С помощью компаний "Палэнтайр" (Palantir) (занимавшейся поиском аномалий в разных процессах и событиях на основе больших данных), "Квид" (Quid) (проводившей анализ политических организаций и их динамики развития, с целью выявления регионов, в которых минимальные изменения приведут к максимальному результату) и "Кэмбридж Энэлиткэ" (Cambridge Analytica) (отвечающая за методы психологического воздействия на аудиторию в социальных сетях) штабу Трампа удалось быстро и верно определить стратегию предвыборной кампании и привлечь на свою сторону весомую поддержку, которой хватило для победы [5, с. 47–48]. Также методы больших данных применялись с целью поиска негативной информации о высказываниях конкурента – Х. Клинтон. В результате она было найдена: еще в 90-х годах 20-го века Клинтон назвала афроамериканцев «суперхищниками», не имеющих совести и сочувствия. Подобная находка была опубликована и быстро разошлась в социальных сетях, например, в "Твитер" (Twitter) появился хэштег #SuperPredator (CуперХищник) [2]. Как и ожидалось, возник скандал, Клинтон принесла извинения, но несмотря на это, лишилась значительной части своей поддержки.

Использование технологии больших данных нашло отражение в политике европейский стран. В Великобритании компания "Кэмбридж Энэлиткэ" (Cambridge Analytica) оказала влияние на итоги референдума о Брэкзит (Brexit), участвовала в президентской гонке во Франции на стороне Марин Ле Пен.

Изучение общественного мнения с использованием современных технологий больших данных вызвало интерес у правительства, политических партий и инвесторов в Новой Зеландии [17]. Согласно статистике, 23,5% новозеландских компаний готовы инвестировать в данное направление [18, с. 52].

Таким образом, во многих странах большие данные становится востребованным и эффективным инструментом достижения политических целей. Ее область применения не ограничивается предвыборными компаниями, она гораздо шире. Кроме того, большие данные в политике имеют большую перспективу в элитологических исследованиях (для психометрического портретирования представителей элиты) [4; 14]. Большие данные могут быть полезна для регулярного мониторинга общественных настроений, выработки стратегии по поддержанию имиджа политиков, политической борьбы с конкурентами и др. Технология больших данных, при грамотном использовании, способна влиять на политику целых государств, независимо от их размера и военной мощи, ключевым фактором является распространенность сети среди населения.

С одной стороны, большие данные открывают новые возможности:

1) упрощает работу с массивами информации;
2) делает возможным быстро получить структурированные данные;
3) готовит более точный прогноз, позволяет разработать стратегию.

С другой, создает риски:

1) использование полученной информации политиками для извлечения личной выгоды;
2) манипуляция общественным мнением;
3) нарушение неприкосновенности частной жизни (использование больших данных для сбора и хранения информации о гражданах в интересах государства и иных лиц).

3. Перспективы больших данных в российской политике.

Возможности больших данных заинтересовали большое количество государств, не осталась в стороне и Россия. Политическая элита страны не раз обращала внимание на перспективы развития технологий обработки больших данных. Президент В. Путин заявил, что Россия должна стать одним из мировых центров хранения, обработки, передачи и защиты информационных массивов – больших данных [9].

В 2017 г. на экономическом форуме, проходившем в Санкт-Петербурге, вопросам применения больших данных была посвящена целая сессия. Тогда помощник В. Путина А. Белоусов заявил, что большие данные в скором времени станет для человека не менее важным фактором, чем сейчас электричество, при этом именно большие данные могут стать ключевым средством капитализации и от эффективности работы с ними во многом будет зависеть успех реализации проекта цифровой экономики [1].

Глава Роскомнадзора А. Жаров отметил, что большие данные уже являются востребованным товаром, однако вопрос о государственном регулировании в данной сфере по-прежнему не решен. М. Осеевский (руководитель «Ростелеком») поддержал Жарова, добавив, что вопросы хранения и обработки данных должны быть решены на законодательном уровне, так как имеют прямое влияние на информационный суверенитет России [1].

В конце 2018 г. в Государственную думу был внесен законопроект с целью урегулировать обработку больших данных. Главным пунктом, который подвергся критике со стороны частного сектора, стало обязательство уведомлять пользователей, что их данные обрабатываются в обезличенном виде, а также, в случае если оператор осуществляет идентификацию более 100 тыс. сетевых адресов, то он обязан уведомить Роскомнадзор. Представители предприятий отметили, что реализация законопроекта нанесет сильный удар и окажет негативное влияние на развитие отечественных технологий [7].

Рабочая группа АНО «Цифровая экономика» также негативно отозвалась об инициативе, отметив, что в других странах нет отдельных актов для регулирования больших пользовательских данных. В результате законопроект был отправлен на доработку [21].

Таким образом, вопросы о регулировании больших данных превратились в острую дискуссию между государством и предпринимателями. Позиция государства предельно ясна: использование больших данных без надлежащего контроля несет угрозу национальной безопасности. Более детально опасения государства в данном вопросе в интервью "РБК" описал помощник президента И. Щеголев. Он заявил, что отечественная сеть уязвима к внешнему воздействию. Например, корпорация "АйКЭНН" (ICANN), которая занимается управлением доменами и IP-адресами по всему миру, несмотря на свою автономность и твердую позицию, согласно которой правительства стран не должны вмешиваться во всемирную сеть, зарегистрирована в США и подчиняется законам этого государства. Директора "АйКЭНН" (ICANN), принимающие ключевые решения, являются гражданами США, Канады, Австралии и Новой Зеландии. Несмотря на то, что автономность данная корпорация получила в 2016 г., после того как от управления было отстранено Министерство торговли США, ситуация лишь ухудшилась, поскольку ранее в случае возникновения проблем вопрос можно было решить на официальном уровне, обратившись в Правительство США, теперь такой возможности нет [6]. Вполне логичными представляются опасения власти, что возможности больших данных могут напрямую влиять на исход выборов как на федеральном, так и на региональном уровне. Использование больших данных в президентской гонке уже было применено на практике в США, следовательно, технология может быть взята на вооружение кандидатами, которые пользуются поддержкой иностранных государств.

Отечественные предприятия придерживается позиции, что большие данные позволяют эффективно взаимодействовать с потребителями и повышать прибыль, а государственный контроль в этой сфере создаст дополнительную нагрузку на компании и повысит риски коррупционной составляющей. Интерес частного сектора к большим данным вполне оправдан. В 2015 году мировой рынок продуктов и услуг для работы с большими данными составил 33 млрд долл. США, а к 2020 г. вырастет до 61 млрд. При этом доля российского сегмента в нем незначительна, в 2014 г. по оценке американской компании "АйДиЭс" (IDC) он был равен 340 млн долл. США, но темпы роста были значительно выше мирового уровня (порядка 40% в год) [15].

В 2015 году крупные российские банки, операторы мобильной связи и некоторые государственные ведомства внедрили и успешно используют большие данные. Среди наиболее известных и крупных банков: Сбербанк, ВТБ24, Альфа-банк, Тинькофф-банк и Газпромбанк. Среди операторов мобильной связи: Мегафон, Билайн, МТС. Среди государственных структур: Федеральная налоговая служба, аналитический центр Правительства России, Пенсионный фонд, Правительство Москвы, Фонд обязательного медицинского страхования, Федеральная служба безопасности, Следственный комитет и Служба внешней разведки. Данный список регулярно пополняется [15].

Информация для обработки больших данных, как правило, приходит из трех источников: мировая паутина (в том числе, социальные сети), корпоративные архивные документы, показания различных устройств. Использование больших данных требует наличия определенной инфраструктуры:

1) оборудование для хранения и переработки данных;
2) алгоритмы, позволяющие анализировать большие данные;
3) системные интеграторы, которые создают системы для обработки данных [15].

Стоит отметить, что поставщиками оборудования в Россию являются зарубежные компании, поскольку в нашей стране данная сфера относительна новая и отечественных производителей не так много.

На российском рынке основными поставщиками для хранения и переработки данных являются следующие компании:

"САП" (SAP), Германия, основные потребители: Федеральная налоговая служба (ФНС), Пенсионный фонд, банковская группа «Открытие» и энергетический холдинг «Сибирская генерирующая компания»;
"Орэкл" (Oracle), США, основные потребители: ФНС, Альфа-банк;
"АйБиЭм" (IBM), США, основные потребители: Пенсионный фонд, Вымпелком;
"Тэрэдэйтэ" (Teradata), США, основные потребители: ФНС, ВТБ24, Сбербанк;
"Гугл" (Google), США, основные потребители: бизнес любого уровня;
"Майкрософт" (Microsoft), США, основные потребители: бизнес любого уровня [15].

Таким образом, ключевыми поставщиками оборудования для хранения и переработки данных являются компании из США и Германии. При этом потребителями являются стратегически важные для России банки, например, Сбербанк, ВТБ24. Не остались в стороне и государственные структуры, такие как ФНС и Пенсионный фонд. Данные ведомства располагают важнейшей информацией, позволяющей увидеть реальное положение дел в вопросе демографии в России. Неизвестно, насколько безопасно вышеперечисленные организации хранят свои данные, существует ли система защиты, которая не позволяет получать эту информацию, например, компаниям-производителям оборудования.

Что касается компаний, которые занимаются продажей алгоритмов для работы с большими данными и системных интеграторов, отвечающих за системы обработки данных, то в России есть широкий перечень отечественных организаций, предлагающих данные услуги.

Тем не менее, использование больших данных в российской политике представляет определенный риск, поскольку собственного оборудования для хранения больших данных нет, а использование иностранного создает возможность утечки информации, тем самым ставя под угрозу национальную безопасность. Тоже самое можно сказать и о хранении больших данных на «облачных ресурсах» – риски утечки политической, личной и коммерческой информации здесь чрезвычайно высоки [19].

Выход из данной ситуации очевиден: разработка отечественного оборудования, позволяющего хранить и обрабатывать данные. Решить подобный вопрос возможно в рамках государственно-частного партнерства, с одной стороны, сократив издержки бюджета страны, с другой, привлечение бизнеса позволит ему участвовать в разработке, тем самым итоговый продукт будет соответствовать требованиям частного сектора.

Рассматривая возможности применения больших данных исключительно в российской политике, стоит отметить, что существует несколько проблем, которые не позволяют использовать технологию в полном объеме и с максимальным эффектом:

1) доступ населения к сети. Один из ключевых показателей, чем больше граждан являются пользователями всемирной сети, тем более качественными являются данные, полученные с помощью больших данных. В рейтинге Мировой Интернет Статистики от 2017 года (Internet World Stats 2017), Россия заняла седьмое место в мире по количеству подключенных к сети пользователей (109,5 млн из 144 млн). Информация о количестве пользователей в каждой стране была рассчитана на основе данных, опубликованных "Фейсбук" (Facebook), Международным союзом телекоммуникаций и официальной национальной статистикой [24]. Таким образом, 76% населения России являются пользователями мировой сети. Показатель довольно высокий, однако опираться на него не совсем корректно, т.к. большие данные, как правило, используется в разрезе регионов, даже если выборы проходят в рамках всей страны (например, президентские выборы в США 2016).

В данном случае корректнее будет использовать статистику пользователей сети по федеральным округам. В 2015 г. Фонд «Общественное мнение» (ФОМ) и исследовательская компания "ТиЭнЭс" (TNS) провели опросы и панельные исследования для изучения аудитории Интернета в России. По его итогам было выявлено, что наибольшая доля интернет-пользователей приходится на Москву (77%) и Санкт-Петербург (77%), эти города были выделены из федеральных округов и рассматривались отдельно. Доля интернет-пользователей по федеральным округам:

Северо-Западный ФО (без Санкт-Петербурга) – 71%;
Сибирский ФО – 67%;
Южный ФО – 67%;
Северо-Кавказский ФО – 67%;
Уральский ФО – 66%;
Центральный ФО (без Москвы) – 64%;
Приволжский ФО – 64%;
Дальневосточный ФО – 63% [13].

В результате средняя доля пользователей сети в регионах России (без учета Москвы и Санкт-Петербурга) составила 66%, что демонстрирует относительно невысокую распространенность всемирной сети в нашей стране и может существенно затруднить использование больших данных для мониторинга настроений и предпочтений регионов;

2) использование социальных сетей. Социальные сети "Фейсбук" (Facebook), "Твиттер" (Twitter), "ВКонтакте" и другие являются одним из ключевых источников информации, которая обрабатывается с помощью технологии больших данных. По данным ВЦИОМ, в 2018 г. 45% опрошенных россиян старше 18 лет пользуются социальными сетями почти каждый день, 62% – раз в неделю, при этом около 30% не зарегистрированы ни в одной из сетей (из них 20% из-за отсутствия доступа к Интернету, 10% из-за отсутствия интереса). В разрезе по возрастным категориям ежедневно пользуются социальными сетями:

группа от 18 до 24 лет (91%);
группа от 25 до 34 лет (69%);
группа от 35 до 44 лет (50%);
группа от 45 до 59 лет (31%);
группа старше 60 лет (15%) [8].

Данные ВЦИОМ демонстрируют, что представители молодого поколения являются активными пользователями социальных сетей, что дает возможность проводить мониторинг и делать качественную аналитику с помощью больших данных, выявлять настроения в молодежной среде российского общества, ценности и запросы. Однако информацию о более старших категориях населения использовать не стоит, поскольку их процент участия в сетях крайне мал и не позволит получить объективные данные. Из этого следует, что применять большие данные для анализа российского общества в целом пока преждевременно;

3) отсутствие собственного оборудования для хранения и обработки данных. Потенциальная возможность утечки собранной информации о политических настроениях российского общества, особенно в разрезе регионов, недопустима. Более подробно эта проблема была разобрана выше;

4) отсутствие четкого регулирования использования больших данных в законодательстве. Данный аспект затрудняет внедрения технологии в рамках всей страны. Большие данные используется отдельными компаниями и ведомствами, однако их применение никак не регулируется, что создает риск нарушения прав граждан и не позволяет должным образом контролировать кто и для каких целей собирает информацию о россиянах.

Тем не менее, на уровне отдельных регионов политическое применение больших данных уже возможно, например, для выборов в Москве, Санкт-Петербурге, в городах, жители которых являются активными пользователями Интернета и социальных сетей. К тому же последние политологические исследования выявляют появление пока малоизученного феномена сетевой политической идентичности, особенно среди представителей поколения Z, полностью выросшего в условиях сетевых коммуникаций и не представляющего своей жизни без всемирной сети [11].

Подводя итог, стоит отметить, что на данный момент применение больших данных в российской политике имеет свои сильные и слабые стороны, открывает новые возможности перед отдельными компаниями частного сектора и государственными органами, а также несет в себе угрозы для национальной безопасности.

К сильным сторонам можно отнести:

1) возможность быстрого получения качественной информации для отдельных ведомств и предприятий;
2) мониторинг общественных настроений в некоторых регионах (с наибольшей долей пользователей сети);
3) использование больших данных для сопровождения реформ. Например, деятельность Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Минобрнауки России) использует Федеральную систему мониторинга результативности научных организаций, выполняющих научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы (ФСМНО), именно на ее основе принимаются стратегии дальнейшего развития науки в стране, однако в систему занесены далеко не все научные организации и предприятия [20]. В этом случае использование больших данных для дополнения и проверки данных ФСМНО могло бы оказать положительное влияние и повысить объем и качество информации.

Еще одной приоритетной задачей Минобрнауки России, поставленной президентом В. Путиным, является создание к 2024 г. 15 научно-образовательных центров мирового уровня [16]. В данном случае использование больших данных позволит проводить мониторинг реализации проекта, отзывов экспертов и общества о нем, что создаст возможность оперативно обнаружить недочеты и качественно их исправить.

К слабым сторонам использования больших данных относятся:

1) зависимость от зарубежного оборудования;
2) отсутствие контроля за использованием больших данных на законодательном уровне;
3) невозможность использования больших данных в рамках всей страны, риск получения некорректной информации.

С другой стороны, большие данные создают новые возможности:

1) освоение нового и быстро растущего рынка;
2) создание новых рабочих мест;
3) разработка прогностической модели с учетом решения методологических недостатков больших данных, описанных выше (тем более что «прогнозируемые проблемы российской внутренней и внешней политики вызывают немало тревог и среди обывателей, и в среде экспертного сообщества» [10]).

Стоит обратить внимание на угрозы при использовании больших данных в России:

1) утечка за рубеж стратегической информации (данных);
2) возможная манипуляция общественным мнением, нарушения прав граждан [3].

Таким образом, не представляется возможным однозначно сказать, является ли большие данные для России эволюцией или угрозой национальной безопасности, поскольку данная технология объединяет в себе как положительные, так и отрицательные стороны.

Однако, исходя из геополитической обстановки, технологического отставания России в данной сфере и отсутствия условий для контроля над использованием данных о российских гражданах, позиция руководства страны и восприятия всемирной сети (основного источника информации для больших данных) как потенциальной угрозы национальной безопасности, вполне оправдана. Большие данные отлично вписываются в концепцию «цветной революции» и могут стать ключевым звеном для ее успеха, что безусловно вызывает опасения у российского руководства и правительств других государств.

В политической сфере технология больших данных полезна для российского общества и власти, она позволила бы улучшить качество обратной связи, решить насущные проблемы или по крайней мере обратить на них внимание. Однако, из практики применения больших данных в политике известны лишь примеры использования технологии в политической конкуренции, нацеленной на поиск слабых мест конкурента и обрушения его рейтинга. Возможно, это связано с относительно короткой историей использования больших данных в политике, но при этом очевидно, что компании, имеющие возможность применять данную технологию, будут действовать в интересах заказчика (претендента на власть), для которого, как правило, приоритетами выступают получение и удержание власти. Тем самым, вероятность использования больших данных в интересах общества предельно мала, и они будут использоваться как инструмент манипуляции общественным мнением в интересах группы людей.

4. Список литературы:

1. АО Бизнес Ньюс Медиа (Ведомости). Помощник Путина: лет через 30 big data будут так же важны, как электричество [Электронный ресурс] URL: https://www.vedomosti.ru/technology/news/2017/06/01/692538-pomoschnik-putina-big-data (дата обращения 23.02.2019).

2. Автономная некоммерческая организация «ТВ-Новости» (Russia Today). В преддверии выборов Хиллари Клинтон поспешила откреститься от своих расистских высказываний [Электронный ресурс] URL: https://russian.rt.com/article/151921 (дата обращения 21.02.2019).

3. Байков С.А. Риски и потенциалы коммуникационных технологий в качественной трансформации российского государства //Журнал политических исследований. – 2018. – Т. 2. – №. 4. – С. 77–91. URL:https://naukaru.ru/ru/nauka/article/24657/view (дата обращения: 04.03.2019).

4. Байков С.А. Отечественные элитологические исследования: специфика и традиции //Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. – 2017. – № 2. – С. 122–127.

5. Балашов Б.М. Большие данные и их применение в предвыборной борьбе //Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2017. – С. 46–50.

6. Балашова А. Помощник президента — РБК: «Наш интернет уязвим к внешнему воздействию» [Электронный ресурс] URL: https://www.rbc.ru/interview/technology_and_media/27/03/2017/58d3bc559a79471ca8c1fbbd (дата обращения 23.02.2019).

7. Баленко Е., Балашова А., Посыпкина А., Антонова Е. В Госдуме предложили урегулировать обработку больших данных [Электронный ресурс] URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/23/10/2018/5bcf39629a794706a0c109ca (дата обращения 23.02.2019).

8. ВЦИОМ. Каждому возрасту - свои сети (Пресс-выпуск) [Электронный ресурс] URL: https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=116691 (дата обращения 28.02.2019).

9. Информационное агентство «РБК». Путин призвал сделать Россию одним из мировых центров «больших данных» [Электронный ресурс] URL: https://www.rbc.ru/rbcfreenews/5a97d1bd9a79476b19eab85c (дата обращения 23.02.2019).

10. Ковалев В.А. Разрушение государства: сочетание внутренних и международных факторов. Советский урок для России //Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. – 2019. – № 1. – C. 120–128.

11. Лымарь Е.М., Федорченко С.Н., Белюстин А.А., Федорченко Л. В. Финальный аккорд: III волна исследования политизации социальных сетей Интернета //Журнал политических исследований. – 2018. – Т. 2. – №. 3. – С. 84–110. URL:https://naukaru.ru/ru/nauka/article/23664/view (дата обращения: 04.03.2019).

12. Одинцов А.В. Социология общественного мнения и вызов Big Data // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. – 2017. – №3. – С. 30–43.

13. ООО «Яндекс». Развитие интернета в регионах России 2016. [Электронный ресурс] URL: https://yandex.ru/company/researches/2016/ya_internet_regions_2016 (дата обращения 28.02.2019).

14. Подвигин Е.А. Сравнительный анализ зарубежных элитологических подходов: проблема критериев оценки деятельности государственно-властных элит //Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. – 2018. – № 1. – С. 81–90.

15. Соколова А. Как устроен рынок big data в России [Электронный ресурс] URL: https://rb.ru/howto/big-data-in-russia/ (дата обращения 24.02.2019).

16. ТАСС. Путин поручил создать 15 научно-образовательных центров мирового уровня к 2024 году [Электронный ресурс] URL: https://tass.ru/nauka/5182137 (дата обращения 02.03.2019).

17. Федорченко С.Н. Big Data в политическом процессе Новой Зеландии //Научно-аналитический журнал Обозреватель-Observer. – 2018. – №6(341). – С. 66–82.

18. Федорченко С.Н. Big Data и методологические возможности ресурса Google Trends для политологического исследования //Журнал политических исследований. – 2018. – №4. – С. 48–55. URL:https://naukaru.ru/ru/nauka/article/24654/view (дата обращения: 04.03.2019).

19. Федорченко С.Н., Федорченко Л.В. Власть и облачные технологии в России и США //Вестник Московского государственного областного университета. Серия: История и политические науки. – 2016. – № 2. – С. 108–116.

20. ФСМНО [Электронный ресурс] URL: http://www.sciencemon.ru/ (дата обращения 02.03.2019).

21. Шестоперов Д.В. «Цифровой экономике» не поддержали проект о регулировании big data [Электронный ресурс] URL: https://www.kommersant.ru/doc/3793839 (дата обращения 23.02.2019).

22. Boyd D., Crawford K. Critical question for Big Data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon // Information, Communication and Society. №5. P. 662-679.

23. Fan J., Han F., Liu H. Challenges of Big Data analysis // National Science Review. №2. P. 293-314.

24. Internet World Stats Top 20 Internet Countries Statistics [Электронный ресурс] URL: https://www.internetworldstats.com/top20.htm (дата обращения 28.02.2019).

25. Lazer D.M., Kennedy R., King G., Vespignani A. The parable of google flu: Traps in big data analysis // Science. №343. P. 1203-1205.

26. Lyon D. Surveillance, Snowden, and Big Data: Capacities, consequences, critique // Big Data & Society. 2014. P 1-13.

***