Государственный творческий заказ в цифровую эпоху вызовы прозрачности и общественного доверия

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья рассматривает цифровую реализацию Государственного творческого заказа (ГТЗ) в Казахстане как показательный кейс столкновения гуманистических целей культурной политики с процедурной логикой цифрового управления. Выбор ГТЗ обусловлён сочетанием трёх факторов: быстрым масштабированием платформенных решений после программы ArtSport, нормативной конфигурацией (Приказ № 122), закрепляющей «поставщика»-центричную архитектуру, и высокой общественной чувствительностью к справедливости распределения поддержки. Исходная гипотеза смещает фокус с «деформации» нормы на эффект усиления: платформа, делая повседневно обязательными интерфейсные метрики, статусы и регламентные поля, усиливает процедурные допущения нормы и тем самым порождает эпистемологическую непрозрачность. Анализ выявляет последствия для механизмов культурного признания и доверия, а также роль кратких причинных пояснений по критериям как недостающего медиатора. Сравнительная рамка: Великобритания, Канада, Швеция, Австралия. Качественное кейс-исследование (2020–2025): документальный анализ Приказа № 122 и изменений; корпус интерфейсных артефактов (поля, статусы, шаблоны писем); дискурсивный анализ публичных обсуждений; сравнение с руководствами ACE/CCA/Sweden/Creative Australia и материалами OECD/GPAI/UNESCO; версионирование и треангуляция. Новизна: трактовка платформы как усилителя процедурной логики нормы и прикладная операционализация эпистемологической непрозрачности применительно к ГТЗ; теоретический синтез Хабермаса (колонизация «жизненного мира») и Бурдьё (рост «административного капитала»). Показано, что дефицит доверия возникает не из-за «ошибки перевода», а из-за отсутствия институционального медиатора между экспертным суждением и административной коммуникацией. Предложен минимальный объяснительный слой: (1) абзац в письмах-решениях с привязкой исхода к критериям и указанием сильных/слабых сторон; (2) публичная «карта критериев» на портале; (3) краткая запись об автоматизированных проверках и их границах. Реализация: пилоты в двух программах, шаблоны в CMS, SLA на ответы. Оценка эффективности: до/после-опросы о ясности и справедливости, доля содержательных апелляций, время до апелляции, качество повторных заявок, аудит применения шаблонов. Решения остаются за людьми (внутренние панели и/или внешние экспертные комитеты). Ограничение – неполная публичность части артефактов, интерпретируемая как эмпирический индикатор непрозрачности системы.

Об авторах

Ерлан Жалгас

ГКУ "Дирекция по реализации государственного творческого заказа" акимата города Астаны

Email: mail@internationalmail.org
ORCID iD: 0009-0003-5064-2781
Руководитель;

Список литературы

  1. Arrieta A.B., Díaz-Rodríguez N., Del Ser J. и др. Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI // Information Fusion. 2020. Т. 58. С. 82-115. doi: 10.1016/j.inffus.2019.12.012. EDN: ZLIGFR.
  2. Busuioc M. Algorithmic Authority in the Administrative State // Public Administration Review. 2021. Т. 81, № 5. С. 825-836. doi: 10.1111/puar.13293. EDN: MPSUEW.
  3. Janssen M., Hartog M., Matheus R., Yi Ding A., Kuk G. Will Algorithms Blind People? The Effect of Explainable AI and Decision-Makers' Experience on AI-supported Decision-Making in Government // Social Science Computer Review. 2022. Т. 40, № 2. С. 478-493. doi: 10.1177/0894439320980118. EDN: OOMRZG.
  4. Margetts H., Dorobantu C. Rethinking government with AI // Daedalus. 2022. Т. 151, № 2. С. 179-191.
  5. Aysolmaz B., Müller R.E., Meacham D. The public perceptions of algorithmic decision-making systems: Results from a large-scale survey // Telematics and Informatics. 2023. Т. 79. С. 101954. doi: 10.1016/j.tele.2023.101954. EDN: GAUBOF.
  6. Sampaio I. Enhancing Transparency through Explainable AI in Public Procurement // Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York: ACM, 2024. С. 234-245.
  7. Aoki N., Tatsumi K., Naruse T., Maeda S. The effects of algorithmic explanations on perceptions of government decision-making: Evidence from a conjoint experiment // Government Information Quarterly. 2024. Т. 41, № 3. С. 101965.
  8. O'Neill O. A Question of Trust: The BBC Reith Lectures. Cambridge: Cambridge University Press, 2002.
  9. Rothstein B. The Quality of Government: Corruption, Social Trust, and Inequality in International Perspective. Chicago: University of Chicago Press, 2011.
  10. Yin R.K. Case Study Research and Applications: Design and Methods. 6th ed. London: SAGE Publications, 2018.
  11. Fairclough N. Critical Discourse Analysis: The Critical Study of Language. 2nd ed. London: Routledge, 2010 (reprinted 2013).
  12. Peters B.G. Institutional Theory in Political Science: The New Institutionalism. 4th ed. Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2019.
  13. Latour B. Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford: Oxford University Press, 2005.
  14. Charmaz K. Constructing Grounded Theory. 2nd ed. London: SAGE Publications, 2014.
  15. Bourdieu P. The Logic of Practice / Trans. R. Nice. Cambridge: Polity Press, 1990 (reprinted 2020).
  16. Pasquale F. The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control Money and Information. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2015.
  17. Van Dijk T.A. Critical Discourse Studies: A Sociocognitive Approach // Methods of Critical Discourse Analysis / Ed. by R. Wodak, M. Meyer. 3rd ed. London: SAGE Publications, 2016. С. 62-85.
  18. Rose-Ackerman S., Palifka B.J. Corruption and Government: Causes, Consequences, and Reform. 2nd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2016.
  19. Gillespie T. The Relevance of Algorithms // Media Technologies: Essays on Communication, Materiality, and Society / Ed. by T. Gillespie, P.J. Boczkowski, K.A. Foot. Cambridge, MA: MIT Press, 2014. С. 167-194.
  20. Howard M.M. The Weakness of Civil Society in Post-Communist Europe. Cambridge: Cambridge University Press, 2003. EDN: QOFQHV.
  21. Mungiu-Pippidi A. The Quest for Good Governance: How Societies Develop Control of Corruption. Cambridge: Cambridge University Press, 2015.
  22. Katzenbach C., Ulbricht L. Algorithmic governance // Internet Policy Review. 2019. Т. 8, № 4. doi: 10.14763/2019.4.1424.
  23. Yeung K. Algorithmic regulation: A critical interrogation // Regulation & Governance. 2018. Т. 12, № 4. С. 505-523.
  24. Saruwatari K. AI-Driven Music Recommendation Systems and Cultural Diversity: Balancing Algorithmic Efficiency with Human Curation // Digital Music & Society. 2024. Т. 15, № 3. С. 112-128.
  25. Banks M., O'Connor J. The Creative Economy and Cultural Policy: Between Neo-Liberalism and the Social // Cultural Trends. 2022. Т. 31, № 4. С. 290-307.
  26. Vestheim G. Cultural policy and democracy // International Journal of Cultural Policy. 2012. Т. 18, № 5. С. 530-546.
  27. Thorley P., Lidgett S. Indigenous Data Governance and Archival Practice: Reconciling Ethical Frameworks with Technical Infrastructure // Archival Science. 2023. Т. 23, № 2. С. 234-259.
  28. Jobin A., Ienca M., Vayena E. The global landscape of AI ethics guidelines // Nature Machine Intelligence. 2019. Т. 1, № 9. С. 389-399. doi: 10.1038/s42256-019-0088-2. EDN: HDVOGB.
  29. Zuboff S. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. New York: PublicAffairs, 2019.
  30. UK Cabinet Office. Algorithmic Transparency Recording Standard Hub: Technical Guidance for Government Departments. London: Cabinet Office, 2024.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».