порядка надзорного капитализма
Главный урок для эффективного демократического противодействия заключается в том, что справиться с социальными разрушениями на поздних стадиях можно только через прямое противостояние экономическим операциям ранних стадий. Надежные решения должны быть направлены на первоисточник всех этих проблем.
Наконец, в приведенных далее описаниях стадий иногда используются примеры ведущих корпораций, чтобы проиллюстрировать взаимозависимость экономики, управления и социального вреда внутри стадий и между ними. Ключевой момент такого стадийного анализа в том, что описываемая здесь динамика относится не только к корпорациям-протагонистам из этих примеров, но и к более широкому институциональному порядку, в котором они участвуют. Я концентрируюсь на развитии института по мере того, как он накапливает данные, знания, полномочия, власть и амбиции. Каждый из корпоративных гигантов, как и множество компаний во всем коммерческом ландшафте, уже встроенных в порядок надзорного капитализма, демонстрирует уникальную конфигурацию достижений каждой стадии. Одни продвинулись дальше других. У некоторых более специализированные роли и возможности в общем спектре. Каждый из них вносит свой вклад в институциональное развитие и одновременно черпает из него силы.
Основополагающая стадия 1: превращение поведения человека в товар (экономия за счет масштаба)
Экономические операции
На первой стадии происходит превращение поведения человека в товар через скрытное масштабное извлечение данных, генерируемых людьми. Этот определяющий прорыв был совершен Google и заложил основу для всего последующего развития.
В 2000 году, когда только 25 % мировой информации хранилось в цифровом формате (Hilbert and López, 2011), небольшой, но блестящий интернет-стартап из Кремниевой долины под названием Google столкнулся с угрозой выживания во время финансового кризиса, известного как крах доткомов. Основатели Ларри Пейдж и Сергей Брин еще не нашли способ монетизировать свое поисковое чудо. В период с 2000 по 2001 год, когда инвесторы компании угрожали выйти из дела, команда Google случайно сделала ряд открытий, которые указали путь к спасению (Zuboff, 2019, p. 63–97; Зубофф, 2022, с. 87–131). Специалисты по науке о данных научились распознавать поведенческие сигналы, содержащиеся в «выхлопах данных» – остаточной информации от поисковой активности и просмотров пользователей. Эти невостребованные поведенческие следы (Power, 2022) оказались излишком – их было больше, чем требовалось для улучшения продукта. Сигналы, содержавшиеся в этом поведенческом излишке, как выяснилось, можно было объединять и анализировать для предсказания поведения пользователей. Вскоре команда совершила прорыв, научившись предсказывать «коэффициент кликабельности» (click-through rate, CTR) – бесценное вычисление, которое спасло небольшую компанию от банкротства. Это дало начало индустрии таргетированной онлайн-рекламы, которую точнее называть надзорной