Можно подойти к вопросу с позиции, что не сами по себе ИТ-технологии ведут социум к глобализации, а первично социум является некой сложной динамической системой в пространстве и времени, а ИТ-технологии служат очередным созданным человеком «рычагом» для того, чтобы достичь такого уровня исполнения нужной функции (назовем ее функцией связи), который человеку как биологическому виду недоступен. С.П. Капица утверждал, что информационная эра показала несостоятельность теории Томаса Мальтуса (XVIII век), согласно которой предел роста численности человечества определяется ресурсами планеты. С развитием связи и печати, с появлением телеграфа, то есть, начиная с XIX века, наблюдался взрыв роста численности человечества, которого ранее в истории никогда не было. Этот взрыв роста и развития С.П. Капица объясняет тем, что человечеству стала доступна передача информации вертикально из поколения в поколение, и горизонтально в пространстве. Со все более усиливающимся информационным взаимодействием С.П. Капица связывает достижение критического уровня напряжения в демографической системе и уже начавшийся демографический переход с резким сокращением прироста населения (рис. 1), в большей степени которому будут подвержены к 2030 г. развивающиеся страны.


Рис. 1. Демографический переход с 1750 г. по 2100 г. по результатам математического моделирования, произведенного С.П. Капицей. Прирост населения мира, усредненный за декады. 1 – развитые страны, 2 – развивающиеся страны. [Капица, 2004; Капица, 2008].


Неизвестно, рост и развитие популяции человечества на фоне открывшихся возможностей для информационного взаимодействия – это эволюционно предусмотрено или же, наоборот, человечество перешло какую-то черту, за которой эволюция человека может претерпеть существенные изменения.

В данном аспекте необходимо отметить, что вряд ли такие развивающиеся демографические гиганты как Китай, Индия, и другие страны АТР, а также страны Латинской Америки и Африки уже к 2030 году примут философию западного образа жизни в аспекте демографии и перейдут добровольно к модели одного ребенка в семье или к бездетности. В Китае политика «один ребенок для одной семьи» ведется принудительно, и все равно это обеспечивает прирост населения, который за последнее десятилетие составил 120 млн. человек. Теперь обратимся к математической модели С.П. Капицы, согласно которой ежегодный прирост населения всех развивающихся стран мира должен упасть с уровня 90 млн человек до уровня 30 млн человек к 2050 г. Это невозможно при мирных условиях. Даже на примере Китая это должно означать, что речь идет о повышении смертности (причем о взрывном характере повышения смертности), а не ограничении рождаемости.

Обратимся снова к теории С.П. Капицы, согласно которой природа демографического кризиса – в изменениях на уровне сознания и культуры социума, а причина демографического перехода – в поведении людей, в изменении моральных норм, ценностей, идей, которые становятся источником социальной напряженности, возникновения вооруженных конфликтов и терроризма. Но, возвращаясь к определению С.П. Капицы, что глобальное общество является динамической системой, следует упомянуть, что С.П. Капица считал также причиной демографического перехода – кризис демографической системы, достигшей предела скорости роста, и именно этот кризис системы сопровождается деформацией коллективного сознания и ценностей.

Итак, человек создал очередной «рычаг» для усиления функции связи и коллективного взаимодействия, далее человечество становится более крепкой динамической системой, которая растет и развивается с высокой скоростью. Глобальный социум как динамическая система достиг предела скорости роста, и возник кризис системы, который сопровождается изменением поведения людей, повышением социальной напряженности. Это и является причиной сокращения прироста численности населения планеты. Учитывая, что глобальное информационное общество все больше становится связанным в едином информационном поле, и ИТ-технологии становятся все более связанными с сознанием человека, то смена ценностей и идеологий, провокация волнений и терроризма являются реальной масштабной угрозой.

Следует учесть, что ИТ-технологии стремительно совершенствуются в направлении NBIC-конвергенции (природа вещества – нано-, формы жизни – био-, свойства разума – когно-, информационный обмен – инфо-). Уже появились такие термины, как «киборгизация» (объединение нервных клеток и электронных устройств в одну систему), экзокортекс (система ИТ-программ, дополняющая мыслительные процессы человека), устройства дополненной реальности /Augmented Reality/ (очки Google Glass с подключением к Интернету и мобильной связи). Формируется концепция «Интернета вещей» (Internet of Things), подразумевающая подключение всего вокруг к Интернету. Развитие ИТ-технологий привело к появлению феномена Больших данных (Big Data). «Информационная тень» или «информационные следы», которые в наши дни каждый человек оставляет за собой, становятся все больше и больше. И это не только все более подробные данные о каждом человеке, записанные на серверы, но и высказывания, мнения, предпочтения и т.п., индуцированные влиянием ИТ-технологий. Феномен Big Data, как явление информационной глобализации, можно считать фактором, который будет менять мировоззренческие установки в социуме. Но остается открытым вопрос – наше понимание социальных процессов будет меняться из-за того, что мы сможем больше узнать и рассмотреть более масштабную картину благодаря аналитике Big Data, или же наше понимание социальных процессов будет меняться в тесной зависимости от интеграции ИТ-технологий с социумом?

К Большим данным, которые накапливаются благодаря деятельности социума, как динамической системы, следует подходить с точки зрения пространства и времени, то есть при их анализе можно искать и выявлять пространственно-временные закономерности. Это можно обозначить как Big Frame – большая структурно-функциональная организация какого-то изучаемого процесса. Если рассматривать социум как динамическую систему и с учетом того, что человек – это биологическая система, а значит и социум относится к категории биологических систем, то следует учитывать, что любая биологическая система наделена качеством стремиться к оптимальности (Optimal Frame), а также может подвергаться трансформации (Frame Transformation), стрессу (Frame Stress) и адаптации (Frame Adaptation).

В биологии групповое взаимодействие (коллективное взаимодействие) не считается простой суммой поведения отдельных индивидов, а обусловлено сложными взаимодействиями, как внешними, так и внутренними, суть которых не всегда понятна и раскрыта. Также надо учитывать, что сама по себе глобальная информационная среда оказывает сильное трансформирующее воздействие на все социальные процессы. То есть, анализируя Big Data, мы не изучаем социум отдельно от информационной среды, а изучаем социум в процессе его слияния с ИТ-технологиями. Таким образом, можно обозначить сущность Big Data – это отражение в информационных системах разных сфер жизнедеятельности социума с учетом влияния ИТ-технологий на социум (фактически, это отражение влияния ИТ-технологий на социум в ИТ-системах). При этом важно добавить, что ИТ-системы, информационное поле, благодаря возможности накапливать и анализировать Big Data, позволяют изучать отражение социума как динамической биологической системы, то есть выявлять изменения в социуме, стрессовые и адаптационные.

Можно обозначить функции Big Data.
I. Пассивные функции:
a) Афферентная функция – накопление «информационной тени» от каждого человека;
b) Функция памяти – хранение информации о жизнедеятельности социума как динамической системы в пространстве и времени.
II. Активные функции:
a) Эфферентная функция – влияние на социум (манипулирование поведением и мнением людей) через ИТ-технологии посредством использования Big Data в режимах горизонтальной и вертикальной передачи информации;
b) Функция передачи информации on-line и off-line.
c) Трансформирующая функция – изменение окружающего мира и будущего (эффективность бизнеса, урожайность, применение новых знаний и т.п.) посредством использования Big Data;
d) Синтезирующая функция – возможность получения новых знаний при анализе Big Data, которые невозможно было получить при анализе просто данных.
III. Функции структуризации:
a) Функция стремления к оптимальности структуры Big Frame в разных сферах жизнедеятельности социума;
b) Функция интеграции социума и ИТ-технологий;
c) Прогностическая функция – возможность предсказать будущие тенденции, события, паттерны и т.п. на основе сопоставления моделей или структурированной информации.

Учитывая всю сложность ИТ-технологий и многогранность воздействия их на социум, можно представить, насколько сильно могут влиять на глобализацию акторы в рамках технофункционализма, функционализма и неофункционализма, связанные с ИТ-технологиями. Например, компания Apple c 2013 г. имеет бюджет больше, чем находится средств в распоряжении Министерства финансов США. С 2011 г. Apple периодически занимает первое место в мире в рейтинге капитализации компаний, рост объема средств Apple прогнозируется до уровня ¼ бюджета США.

С.П. Капица писал об изменении жизненных ценностей населения под влиянием информационного взаимодействия. В рамках рассматриваемой классификации это относится к активной функции Big Data, к передаче информации on-line и off-line, влиянию на социум вертикально (между поколениями) и горизонтально (расширяя географию). На рис. 2 представлена схема, где показан комплексный механизм, способный влиять на социум и изменять глобализационные процессы [Колесниченко, 2015]. Big Data является феноменом, способным управлять поведением людей, стимулировать мотивацию поведения и трансформировать память благодаря многофакторным и комплексным афферентным потокам информации, воздействующим на психику человека.



Рис. 2. Полный цикл управления сознанием социума через афферентные информационные потоки Big Data [Колесниченко, 2015].


К социальной напряженности, деформации глобализационного взаимодействия, потере устойчивости глобального развития ведет применение глобальных политических технологий, описанных профессором О.Г. Леоновой: мягкие глобальные политические технологии и социокультурное воздействие. Осуществляется перекодировка социальной реальности. Это включает: технологии декультурации и деинтеллектуализации страны; технологии культурологической инженерии, разрушение традиционной ментальности тонкими приемами воздействия на нравственные коды; технологии управления массовым сознанием; технологии корректировки идеалов и ценностей, психологических установок, стереотипов [Леонова, 2013].

Все перечисленные глобальные политические технологии могут быть применены с использованием функций Big Data. Человек получает информацию в двух режимах: on-line и off-line. В режиме on-line человек запоминает информацию так, как ее подают. То, что человек запоминает, формирует его память, представление о каком-то предмете или явлении. Помимо этого, информация в режиме on-line, то есть получаемая в реальном времени, вызывает у человека определенные эмоции. Эмоции в свою очередь являются субъективным переживанием мотивационных процессов: отрицательные эмоции служат стимулом для целенаправленной деятельности, положительные эмоции – это поощрительное подкрепление достигнутого результата. Информация, которая накапливается на хранителях и усваивается человеком без привязки к событиям, происходящим в реальном времени, а относящаяся к прошлому, может также оказывать влияние на психофизиологические процессы. Мощные информационные потоки Big Data, особенно в условиях специальной синхронизации (продуманная информационная кампания, проводимая одновременно в соцсетях, СМИ, в рамках общественной дипломатии, с использованием рекламных технологий), могут изменить память о каком-то событии. Единичный информационный поток может не преодолеть «порог восприятия» у нужного числа населения. А афферентная бомбардировка Big Data вполне может достичь этой цели. При этом, будут использоваться те же эмоциональные подходы: у человека будут вызывать в нужном порядке отрицательные и положительные эмоции. Таким образом, влияние Big Data можно представить в виде системы координат с четырьмя зонами. При этом полный цикл управления сознанием социума через афферентные информационные потоки Big Data проходит следующие этапы:

Зона 1 – начало трансформации памяти о событии через отрицательные эмоции;
Зона 2 – стимулирование нужной мотивации через отрицательные эмоции на фоне трансформационных изменений памяти о событии;
Зона 3 – подкрепление достигнутого результата действия в реальном времени через положительные эмоции;
Зона 4 – подкрепление произошедшей трансформации памяти о событии через положительные эмоции.

Подобные технологии, применяемые на уровне коллективного взаимодействия, способны индуцировать социальные волнения, вооруженные конфликты и терроризм. Ярким примером деструктивного вектора глобализации является такой социальный феномен, как Арабская Весна. Волна протестов, вооруженных конфликтов и терроризма захлестнула регион MENA (Middle East & North Africa) и унесла жизни около 650 тысяч человек. Стремительность и сила разрушения, свойственные этому социальному феномену, заставляют задумываться о катализаторах, которые запустили этот процесс. Не вызывает сомнений, что Арабская Весна – это феномен, возникший под влиянием глобализационных процессов.

Часто в СМИ можно было встретить мнение, что существенную роль в возникновении Арабской Весны сыграли Интернет и социальные сети. Это распространенное мнение удалось проверить благодаря специальному исследованию по аналитике Big Data, которое было организовано по инициативе Академического Партнерства ЕМС в России и СНГ (EMC Academic Alliance). В работе приняли участие три вуза: МГУ им. М.В. Ломоносова, Алтайская Академия экономики и права и Владивостокский Государственный Университет экономики и сервиса. Исследование названо «Третья Волна», по аналогии с термином, введенным американским политологом и философом Элвином Тоффлером [Toffler, 1980; Тоффлер, 2004]. «Третья Волна» по Тоффлеру – это современная информационная эра, меняющая мир и способствующая процессам глобализации.

Команда исследователей состояла из двух групп: специалисты в области ИТ (математики), которые осуществляли по заданиям Data Mining (изъятие необходимых данных большого объема из открытых источников Интернета и представление их в виде таблиц и графиков), и гуманитарии, те кто формулировал задания и затем анализировал полученные данные. Анализу подвергались неструктурированные текстовые массивы, накапливающиеся в Интернете. Использовались поисковые системы Google и Яндекс. В охват попадали все доступные для этих поисковых систем открытые текстовые ресурсы: блоги, социальные сети, микроблоги, а также новостные публикации и всевозможные статьи и комментарии. Получаемые датафицированные показатели варьировали по численности в основном от нескольких сотен до нескольких десятков миллионов. Выгруженные данные обрабатывались методом гиперкуба, с использованием языка R.

Были обнаружены корреляции статистического показателя «количество абонентов мобильной связи» (Mobile phone subscriptions/100 pop) по архиву ежегодных публикаций The Global Information Technology Report [World Economic Forum, 2015] сразу с несколькими датафицированными характеристиками Big Data: «террорист» /terrorist/, «терроризм» / terrorism/, «насилие» /violence/, «демократия» /democracy/. Корреляционный анализ проводился для группы из 11 стран: Азербайджан, Афганистан, Грузия, Ирак, Йемен, Китай, Ливия, Сирия, Тунис, Турция, Украина. Сильные положительные корреляции относились к 2011 году. Такое совпадение навело на мысль о влиянии Арабской Весны. Рассмотрев поверхностные диаграммы, построенные как корреляционное поле, можно говорить о выявлении пространственно-временной структуры (рис. 3 a-h) как отражения в Интернете политического явления «Арабская Весна» во взаимозависимости с распространением и использованием населением мобильных телефонов (условно по внешнему виду напоминает образ «улитки», что можно обозначить как Snail-структура). Данная пространственно-временная структура в рамках заданных параметров исследования отражает сильную корреляционную связь между вышеописанными 4-мя датафицированными характеристиками Big Data, привязанными к 2011 году, и распространением мобильных телефонов, начиная с 2011 года и далее. Можно сделать вывод, что насыщение региона MENA персональной мобильной связью произошло к 2011 году, что и стало одним из катализаторов массовых волнений арабского населения.