Contemporary State in the Context of Digital Technological Transformations: Political Opportunities, Risks, and Challenges

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Modern state faces the need to adapt to the changing external environment, which is characterized by intensive digital technological transformations. Thus, it is important to determine how contemporary state and its power institutions adapt to digital technological transformations and identify the key risks, threats, and challenges associated with such adaptation. To do so, the authors of the article conducted a corresponding international expert study, which allowed them to determine the degree of digital technological transformations’ influence on the functioning of traditional states and their power institutions. Also, based on the integration of expert assessments, the authors identified the essential characteristics of digital technological transformations’ effect on contemporary institutions of state power. The study results concluded that the digitalization of contemporary states and their adaptation to current technological transformations is a complex and largely ambiguous set of processes. These include both political opportunities and the associated risks, threats, and challenges for both the state and its institutions, as well as directly for the civil society, which is rapidly increasing its complexity and diversity through intensive digitalization. This brings to a wide range of scenarios for forming state and political management models in the context of a rapidly emerging digital technological reality of a new type. The article proves that the adaptation of the traditional state as a management system to the technologically more complex environment is necessary to ensure the effective viability of both the state itself and its institutions.

Sobre autores

Sergey Volodenkov

Lomonosov Moscow State University

Email: s.v.cyber@gmail.com
ORCID ID: 0000-0003-2928-6068

Doctor of Political Sciences, Professor, Department of Public Policy, Faculty of Political Science

Moscow, Russian Federation

Sergey Fedorchenko

Moscow Region State University

Email: s.n.fedorchenko@mail.ru
ORCID ID: 0000-0001-6563-044X

Doctor of Political Sciences, Professor, Faculty of History, Political Science and Law, Department of Political Science and Law

Mytishchi, Russian Federation

Yulia Artamonova

Lomonosov Moscow State University

Autor responsável pela correspondência
Email: juliaartamonova@yahoo.com
ORCID ID: 0000-0001-5629-4771

Candidate of Political Sciences, Associate Professor, Department of History and Theory of Politics, Faculty of Political Science

Moscow, Russian Federation

Bibliografia

  1. Achkasova, V.A., & Dobrovolskaya, Yu.A. (2021). Network Leadership: Towards the Question of the Mechanism of Political Mobilization. Journal of Political Research, 5(4), 23-36. https://doi.org/10.12737/2587-6295-2021-5-4-23-36 (In Russian).
  2. Aneesh, A. (2009). Global Labor: Algocratic Modes of Organization. Sociological Theory, 27(4), 347-370.
  3. Baxter, & Sommerville, I. (2011). Socio-technical systems: From design methods to systems engineering. Interacting with Computers, 23(1), 4-17. https://doi.org/10.1016/j.intcom.2010.07.003
  4. Beduschi, A. (2020). International migration management in the age of artificial intelligence. Migration Studies. mnaa003. https://doi.org/10.1093/migration/mnaa003. Retrieved from https://academic.oup.com/migration/article/9/3/576/5732839 Access date: 14.06.2022.
  5. Beer, D. (2017). The social power of algorithms. Information, Communication & Society, 20(1), 1-13. https://doi.org/10.1080/1369118X.2016.1216147
  6. Borgesius, F.J.Z. (2020). Strengthening legal protection against discrimination by algorithms and artificial intelligence. The International Journal of Human Rights, 24(10), 1572-1593. https://doi.org/10.1080/13642987.2020.1743976
  7. Bucher, T. (2012). Want to be on top? Algorithmic power and the threat of invisibility on Facebook8. New Media & Society, 14(7), 1164-1180. https://doi.org / 10.1177/1461444812440159
  8. Bykov, I.A., & Medvedeva, M.V. (2021). The importance of media literacy for political communication in Russia. Journal of Political Research. 2021, 5(4), 7-22. https://doi.org/10.12737/2587-6295-2021-5-4-7-22 (In Russian).
  9. Cheney-Lippold, J. (2016). Jus Algoritmi: How the National Security Agency Remade Citizenship. International Journal of Communication, 10, 1721-1742.
  10. Collington, R. (2021). Disrupting the Welfare State? Digitalisation and the Retrenchment of Public Sector Capacity. New Political Economy. https://doi.org/10.1080/13563467.2021.1952559 Access date: 14.06.2022.
  11. Danaher, J. (2016). The Threat of Algocracy: Reality, Resistance and Accommodation. Philosophy & Technology, 29(3), 245-268. https://doi.org/10.1007/s13347-015-0211-1
  12. Fedorchenko, S., Alekseev, R., Kurenkova, E., & Ezhov, D. (2020). Democratic political regime in development context of online network communities. E3S Web of Conferences. 8. Innovative Technologies in Science and Education. ITSE 2020, 16016. https://doi.org/10.1051/ e3sconf/202021016016
  13. Gran, A.-B., Booth, P., & Bucher, T. (2021). To be or not to be algorithm aware: a question of a new digital divide? Information, Communication & Society, 24(12), 1779-1796. https://doi.org/10.1080/1369118x.2020.1736124
  14. Hustad, E., & Olsen, D.H. (2021). Creating a sustainable digital infrastructure: The role of serviceoriented architecture. Procedia Computer Science, 181, 597-604. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.210
  15. Kubler, K. (2017). State of urgency: Surveillance, power, and algorithms in France’s state of emergency. Big Data & Society. https://doi.org/10.1177/2053951717736338 Access date: 14.06.2022.
  16. Lebedeva, M.M., Kharkevich, M.V., Zinovieva, E.S., & Koposova, E.N. (2016). Archaization of the state: the role of modern information technologies. Polis. Political studies, 6, 22-36. https://doi.org/10.17976/jpps/2016.06.03 (In Russian).
  17. Leksin, V.N. (2021). Artificial Intelligence in Economics, Politics and Private Life: Experience in Systems Diagnostics. Moscow: LENAND. (In Russian).
  18. Lorenz, L., Meijer, A., & Schuppan, T. (2021). The Algocracy as a New Ideal Type for Government Organizations: Predictive Policing in Berlin as an Empirical Case. Information Polity, 26(1), 71-86. https://doi.org/10.3233/IP-200279
  19. Muchlinski, D., Yang, X., Birch, S., Macdonald, C., & Ounis, I. (2020). We need to go deeper: Measuring electoral violence using convolutional neural networks and social media. Political Science Research and Methods, (9)1, 122-139. https://doi.org/10.1017/psrm.2020.32
  20. Pohle, J., & Thiel, T. (2020). Digital sovereignty. Internet Policy Review, 9(4). https://doi.org/10.14763/2020.4.1532 Access date: 14.06.2022.
  21. Ranchordas, S. (2017). Digital agoras: democratic legitimacy, online participation and the case of Uber-petitions. The Theory and Practice of Legislation, 5(1), 31-54. https://doi.org/10.10 80/20508840.2017.1279431
  22. Smorgunov, L.V. (2021). Digitalization and Network Efficiency of State Controllability. Political Science, 3, 13-36. https://doi.org/10.31249/poln/2021.03.01 (In Russian).
  23. Ulbricht, L. (2020). Scraping the demos. Digitalization, web scraping and the democratic project. Democratization, 27(3), 426-442. https://doi.org/10.1080/13510347.2020.1714595
  24. van Dijck, J., de Winkel, T., & Schäfer, M.T. (2021). Deplatformization and the governance of the platform ecosystem. New Media & Society. https://doi.org/10.1177/14614448211045662 Access date: 14.06.2022.
  25. Volodenkov, S.V. (2021). The potential of state-corporate hybridization in the processes of transformation of traditional political regimes. Journal of Political Research, 5(2), 19-28. https://doi.org/10.12737/2587-6295-2021-5-2-19-28 (In Russian).
  26. Zandbergen, D., & Uitermark, J. (2020). In Search of the Smart Citizen: Republican and Cybernetic Citizenship in the Smart City. Urban Studies, 57(8), 1733-1748. https://doi.org/10.1177/0042098019847410
  27. Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: the fight for a human future at the new frontier of power. New York: Public Affairs.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

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».