Изучен потенциал использования технологий больших данных и искусственного интеллекта в правовой сфере как фактора обеспечения национальной безопасности Российской Федерации. Актуальность темы исследования обусловлена стремительным ростом объемов юридически значимой информации, интеграцией государственных информационных систем в национальный проект «Экономика данных», а также необходимостью противодействия внешнему деструктивному информационно-психологическому воздействию. Цель настоящего исследования заключается в обосновании теоретико-методологических подходов к использованию больших данных и технологий ИИ для перехода к предиктивной модели правоприменения, обеспечивающей реализацию национальных интересов Российской Федерации в цифровом обществе. Уточнено содержание понятия больших данных в контексте российской правовой системы с опорой на национальные стандарты и стратегические документы. Классифицированы ключевые методы анализа правовой информации, от классической статистики и корреляционного анализа до методов машинного обучения и обработки естественного языка. Выявлены риски и потенциал внедрения предиктивной аналитики для обеспечения национальной безопасности, информационной независимости и эффективности правосудия. Гипотеза исследования состоит в предположении, что интеграция технологий больших данных и искусственного интеллекта в правовую сферу Российской Федерации создает технологические предпосылки для перехода от реактивной к предиктивной модели правоприменения, однако реализация данного перехода требует соблюдения баланса между технологической эффективностью и этико-правовыми ограничениями, включая защиту персональных данных, объяснимость алгоритмических решений и сохранение судейского усмотрения. Особое внимание уделено социальным рискам цифровой трансформации: алгоритмической предвзятости, непрозрачности «черных ящиков» нейросетей, а также необходимости сохранения доверия граждан к правосудию. Сделан вывод, что интеграция больших данных, искусственного интеллекта и права представляет собой фундаментальный вектор развития правовой системы, а Российская Федерация способна формировать собственные стандарты цифровой трансформации права, укрепляя гуманитарно-технологический суверенитет.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Социология
Важным шагом в формировании понятийного аппарата стало принятие в 2021 г. первого национального стандарта в области больших данных13. Данный стандарт, гармонизированный с международными стандартами ИСО/МЭК, ввел унифицированную терминологию и заложил методологическую основу для взаимодействия между федеральными органами исполнительной власти, научным сообществом и бизнесом. Как отмечают разработчики, стандартизация в этой области позволяет достичь баланса между необходимостью формирования специфических наборов данных для прикладных задач ИИ и унификацией данных, обеспечивающей их многократное использование.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Бабийчук, В. В. Роль искусственного интеллекта в ресоциализации правонарушителей и снижении риска совершения повторных преступлений / В. В. Бабийчук // Уголовно-исполнительная система: история и современность: материалы Межвузовской научно-практической конференции с международным участием, Псков, 18-19 апреля 2024 г. - Псков: Университет ФСИН России, 2024. - С. 11-15. - EDN PEMFUA.
2. Скиба, А. П. Повышение эффективности исполнения уголовных наказаний: расширение сферы применения информационных технологий / А. П. Скиба // Уголовно-исполнительное право. - 2025. - Т. 20, № 2. - С. 198-208. - https://doi.org/10.33463/2687-122X.2025.20(1-4).2.198- 208. - EDN RPYTPI.
3. Сунь, Ю. Исторический опыт и перспективы создания «умных судов» в КНР: проблемы применения технологии искусственного интеллекта / Ю. Сунь // История государства и права. - 2023. - № 5. - С. 44-47. - https://doi.org/10.18572/1812-3805-2023-5-44-47. - EDN BHNWCD.
4. Тагаева, С. Н. Большие данные и персональные данные: правовая природа и вопросы регулирования / С. Н. Тагаева, Э. М. Гатиятуллина // Цифровое право. - 2024. - Т. 5, № 2. - С. 40-52. - https://doi.org/10.38044/2686-9136-2024-5-2-40-52. - EDN BLKWGS.
5. Тихомиров, Ю. А. Интерпретация и применение больших данных в юриспруденции и юридической практике / Ю. А. Тихомиров, А. В. Кашанин, В. Д. Чураков [и др.]. - Москва: Юстицинформ, 2021. - 188 с. - ISBN 978-5-7205-1723-6. - EDN IAQOVH.
6. Тюнина, А. М. Применение методов Explainable AI (XAI) для интерпретации решений глубоких нейронных сетей / А. М. Тюнина, В. В. Кондусова, Д. С. Кукуева, П. П. Амелин // Проблемы и перспективы моделирования систем и процессов: материалы Всероссийской научно-практической конференции, Воронеж, 14 октября 2025 г. - Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2025. - С. 185-191. - https://doi.org/10.58168/PPSPM2025_185-191. - EDN QCXIQQ.
7. Bonner, B. Restoring balance: How history tilts the scales against privacy. An Actor-Network Theory investigation / B. Bonner, G. Walsham, C.Kimble, C. McInerney // Information and Organization. - 2009. - Vol. 19, No. 2. - Pp. 84-102. - https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2009.01.001.
8. Citron, D. K. The Scored Society: Due Process for Automated Predictions / D. K. Citron, F. Pasquale // Washington Law Review. - 2014. - Vol. 89. - Pp. 1-33.
9. Laney, D. 3-D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety / D. Laney // Open Journal of Applied Sciences. - 2025. - Vol. 15, No. 7.
10. Manyika, J. Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity / J. Manyika, M. Chui, B. Brown [et al]. - McKinsey Global Institute, 2011. - 156 p.
11. Rai, A. K. Investigating the inclinations of research and practices in Hadoop: A systematic review / A. K. Rai, A. K. Malviya // 2014 International Conference on Confluence: The Next Generation Information Technology Summit. - IEEE, 2014. - https://doi.org/10.1109/CONFLUENCE.2014.6949381.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Рассмотрены генезис и эволюция концепции социотехнических систем (далее — СТС) — одного из ключевых подходов в организационной социологии и менеджменте. На основе историко-социологического анализа классических трудов и вторичного анализа результатов исследований продемонстрирован переход от технократической парадигмы к пониманию неразрывной взаимосвязи технических и социальных компонентов в сложных системах. Исследованы классические работы Тавистокского института, сформулировавшие базовые принципы СТС, а также адаптация этих принципов в контексте современных цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, платформенные решения и киберфизические системы. Отмечены особенности Второй квантовой революции, которая в отличие от Первой не ограничивается рамками фундаментальной науки, но трансформирует саму структуру взаимодействия между технологией, обществом и государством. Как показывают материалы II Международного симпозиума «Создавая будущее», квантовые технологии становятся ядром новой социотехнической системы, в которой наука, промышленность, образование, регуляторные институты и гражданское общество оказываются включенными в единую динамику коэволюции. Сделан вывод, что в цифровую эпоху концепция СТС сохраняет свою эвристическую ценность, предлагая инструмент для анализа и проектирования организаций, где успех инноваций определяется их гармоничной интеграцией в социальные практики.
В условиях Четвертой промышленной революции (Индустрия 4.0) и формирующейся парадигмы Индустрии 5.0 индустриальные парки трансформируются из традиционных производственных площадок в многофункциональные социотехнические системы, интегрирующие передовые цифровые технологии, принципы циркулярной экономики и развитую социальную инфраструктуру. Рассмотрены процессы цифровизации индустриальных парков как комплексное социотехническое явление, затрагивающее не только технико-экономическую, но и социальную и экологическую сферы жизнедеятельности общества. Проанализированы ключевые направления цифровой трансформации производственных территорий: внедрение искусственного интеллекта и систем Интернета вещей в управление производственными процессами, формирование промышленных кластеров на основе цифровых платформ, реализация принципов экологического индустриального симбиоза. Особое внимание уделено социологическим аспектам цифровой трансформации: трансформации структуры занятости и характера трудовых отношений, изменению моделей расселения, формированию профессиональных сообществ нового типа, динамике социального престижа промышленного труда. Критически проанализированы риски цифрового неравенства и структурной безработицы, порождаемые автоматизацией производственных процессов. В качестве принципиального вклада исследования предложены конкретные механизмы балансирующих социальных программ, направленных на снижение выявленных рисков: программы непрерывного образования и цифровой грамотности, модели государственно-частного партнерства в сфере переподготовки кадров, инструменты социального сопровождения технологических трансформаций.
Повсеместная цифровизация привела к изменениям в сфере занятости, повлияв на увеличение ее цифрового сегмента. Часть занятых в нем независимо работают с разными заказчиками, отличаясь автономией и высоким уровнем самоорганизации в своей трудовой деятельности. Установлено, что в научной литературе таких работников, работающих на себя, обычно относят к прекариату (общности социально-неустроенных трудящихся) из-за хронической нестабильности и рисков в их трудовой деятельности. Иной взгляд на самозанятых автономных работников предлагает неординарная концепция Д. Пинка о «свободных агентах». Репрезентованы и критически осмыслены ключевые идеи эксперта, касающиеся определения и категорий данных независимых работников, причин, усиливших их роль в современной экономике, основополагающих ценностей, характерных для независимых работников, а также особенностей и вызовов профессиональной деятельности «свободных агентов». Положения Д. Пинка проиллюстрированы с помощью данных, собранных методом индивидуального полуформализованного интервью с независимыми работниками (n = 12). Сделан вывод, что рассмотрение «свободных агентов» требует более критического и сбалансированного подхода, учитывающего сложности и риски, связанные с их деятельностью, выявленные по результатам интервью, так как Д. Пинк сфокусирован скорее на положительных сторонах рассматриваемого явления. Настоящая статья актуальна вследствие продолжающейся в Российской Федерации институционализации цифровых форм занятости и роста числа занятых подобным образом работников, часть из которых тождественна «свободным агентам», и может быть полезна для дальнейших исследований независимых работников, а также формирования политики и стратегий их поддержки.
Проанализированы изменения повседневных практик представителей старшего поколения, использующих в домашних условиях устройства с искусственным интеллектом — «умные» колонки. Особое внимание уделено роли подобных технологий в смягчении переживаний, связанных с одиночеством, в контексте регулярной коммуникации с цифровыми ассистентами. Эмпирическую основу исследования составляют данные полуструктурированных интервью (N = 20) с информантами, проживающими отдельно в Санкт-Петербурге и имеющими опыт взаимодействия с умными колонками. В ходе анализа выделены две взаимосвязанные тематические линии, отражающие интеграцию устройств в повседневную жизнь: специфика коммуникации и взаимодействия с «умной» колонкой, а также преодоление чувства социальной изоляции в процессе ее использования. Показано, что включение «умных» колонок в домашнюю среду сопровождается трансформацией привычных форм организации быта и общения. Полученные результаты исследования свидетельствуют о том, что использование «умных» колонок способствует переосмыслению повседневности и формированию новых коммуникативных практик. Данные устройства начинают играть значимую роль в жизненном укладе представителей старшего возраста, становясь элементом трансформаций, затрагивающих бытовые и социальные взаимодействия. В ряде случаев они частично выполняют функции, ранее закрепленные за межличностным общением, и включаются в систему коммуникации наряду с живыми собеседниками. Особую значимость приобретает вклад подобных технологий в смягчение эмоциональных состояний, связанных с изоляцией и ограниченностью социальных контактов. Существенным аспектом данного процесса выступает одомашнивание устройства, а также наделение его особыми характеристиками и возможностями, прежде всего способностью «выслушивать», что воспринимается информантами как отличительная черта по сравнению с общением с другими людьми. Осознание специфики взаимодействия с «умной» колонкой, понимание принципов ее функционирования и границ возможностей способствует последовательному включению устройства в коммуникативные практики и его устойчивой интеграции в домашнюю культуру.
Проведен социологический анализ восприятия молодежной аудиторией цифрового присутствия Коммунистической партии Российской Федерации (далее — КПРФ) в социальных сетях. Цель настоящего исследования заключается в определении особенностей восприятия молодежью коммуникативных стратегий КПРФ в цифровом пространстве и выявлении факторов, влияющих на эффективность партийных цифровых коммуникаций. Методологическая основа исследования представлена количественным подходом, реализованным посредством стандартизированного социологического опроса 300 респондентов в возрасте 18–35 лет, активно использующих социальные сети. Выборка сформирована с учетом основных социально-демографических характеристик российской молодежи. Анализ данных включает дескриптивную статистику, корреляционный и факторный анализ. Результаты исследования демонстрируют парадоксальную ситуацию высокой узнаваемости КПРФ среди молодежи (94,7 %) при низком уровне вовлеченности в цифровые коммуникации партии (4,8 % подписанных). Выявлены системные проблемы партийного контента: низкие оценки интерактивности (2,1 балла из 5), визуальной привлекательности (2,4 балла) и соответствия интересам молодежи (2,3 балла). Основными препятствиями для привлечения молодежной аудитории являются устаревшие формы подачи информации (52,3 % упоминаний), отсутствие актуальных тем (47,7 %) и ассоциация с прошлой эпохой (45,7 %). Выявлено формирование противоречивого образа КПРФ как узнаваемого, но архаичного политического актора цифрового пространства. Корреляционный анализ подтверждает главную роль политического интереса, образования и возраста в восприятии партийного контента. Результаты исследования применимы для совершенствования политических коммуникаций и понимания особенностей политической социализации цифрового поколения. Перспективными направлениями являются сравнительные исследования цифровых стратегий политических партий и лонгитюдный анализ влияния социальных сетей на электоральное поведение молодежи.
Новые технологии оказывают всестороннее влияние на социальные процессы и отношения, трансформируя социальные институты, взаимодействия, нормы, паттерны и ценности общества. Рассмотрена трансформация инструментов социологии в цифровую эпоху цивилизации. Проанализированы возникновение и становление цифровой социологии как ответ на происходящие трансформационные процессы, которые в центр своего внимания ставит вопросы влияния хайтека на социальную реальность. Исследовано влияние четырех ключевых технологий, которые преобразуют изучение общества: коммуникационные сети, большие данные, алгоритмы и платформы. Все это формирует вызовы не только технического, но и методологического характера, ставит вопросы релевантности исследовательских инструментов текущим социальным процессам.
Цифровая социология сегодня фокусируется на пересмотре и актуализации эмпирических инструментов познания. Особое внимание уделено феномену больших данных, которые создают как поле возможностей для социолога, так и огромное количество вывозов, связанных с вопросами репрезентативности и интерпретации результатов. Результатом осмысления этих сложных методологических процессов стало развитие подхода, который характеризуется комбинированием больших данных и «плотных» данных (англ. Thick Data), что позволяет достичь синергии двух противоположных направлений — симбиоза количественных и качественных решений в социологической науке. Дан обзор некоторых специфических методов изучения общества, связанных с расширением виртуального мира, сделан акцент на невозможности ухода науки в сторону одного из двух видов методов в силу взаимодополняющего и взаимообогащающего характера этих подходов.
Будущее социологии, по мнению авторов настоящего исследования, состоит в развитии междисциплинарных подходов, а также в синергии количественных и качественных методологических инструментов.
Современное высшее образование находится в фазе активной цифровой трансформации, ключевым драйвером которой стало повсеместное проникновение технологий искусственного интеллекта (далее — ИИ). Мощные ИИ-сервисы, перейдя из категории узкоспециализированных инструментов в разряд массовых образовательных продуктов, кардинально меняют академические практики студентов. Данный процесс носит амбивалентный характер: с одной стороны, ИИ открывает беспрецедентные возможности для персонализации обучения и повышения академической эффективности, а с другой — создает серьезные вызовы, связанные с сохранением академической честности, развитием критического мышления и эмоционального интеллекта обучающихся. Дефицит эмпирических исследований, посвященных реальным практикам применения ИИ-инструментов в образовательном контексте, а также их комплексному влиянию на когнитивную и эмоциональную сферу студентов, обусловливает актуальность темы исследования. Научная проблема исследования обусловлена противоречием между стремительным внедрением технологий ИИ в повседневную жизнь обучающихся и недостаточной разработанностью научно обоснованной систематизации реальных практик их использования в учебной деятельности, что затрудняет оценку влияния данных практик на академическую эффективность и трансформацию образовательных стратегий обучающихся, раскрытие основных преимуществ и рисков, выявление ключевых мотивов применения ИИ в учебной и академической деятельности, анализ потенциального воздействия на образовательный процесс. Указанная проблема носит комплексный характер и требует дальнейшей эмпирической верификации на репрезентативных выборках.
Представлены результаты социологического исследования, направленного на изучение проникновения технологий ИИ в академическую практику студентов крупных российских вузов. На основе анкетирования студентов (N = 189) проанализированы уровень осведомленности, частота и цели использования ИИ-сервисов, их влияние на успеваемость. Выявленная в рамках данной выборки модель потребления с доминированием универсальных платформ и позитивное восприятие студентами образовательного эффекта ИИ подтверждают его трансформирующий потенциал как возможного инструмента персонализированной образовательной поддержки и формирования критически важных цифровых компетенций.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- Государственный университет управления
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Рязанский просп., 99, стр. 1
- Юр. адрес
- 109542, г Москва, р-н Выхино-Жулебино, Рязанский пр-кт, д 99
- ФИО
- Строев Владимир Витальевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- inf@guu.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 3778914
- Сайт
- https://guu.ru