BIG DATA ЯК ПОЛІТИЧНА ТЕХНОЛОГІЯ І ЇЇ ЗНАЧЕННЯ ДЛЯ ПОЛІТИЧНОЇ НАУКИ ТА ПРАКТИКИ: ЕПІСТЕМОЛОГІЧНІ, МЕТОДОЛОГІЧНІ Й ІНСТИТУЦІЙНІ ВИМІРИ ЦИФРОВОГО УПРАВЛІННЯ
DOI:
https://doi.org/10.32689/2523-4625-2025-1(77)-16Ключові слова:
Big Data, Big Tech, політична технологія, цифрове управління, епістемологія даних, політична агенція, демократіяАнотація
Стаття присвячена комплексному дослідженню Big Data як політичної технології, що радикально трансформує структуру політичного процесу, логіку прийняття рішень та взаємодію між владою, суспільством і технологічними платформами. Актуальність дослідження зумовлена тим, що в сучасному світі дані перетворилися на стратегічний ресурс, котрий не тільки забезпечує нові аналітичні можливості, але й формує нові умови функціонування політичної системи загалом. Метою оглядового дослідження є всебічне осмислення великих даних як політичної технології, що впливає на епістемологічні основи політичного знання, змінює методологію політичної науки та трансформує інституційні практики цифрового управління. Статтю підготовлено через аналіз концептуальних витоків феномена Big Data, виявлення ключових епістемологічних змін, дослідження методологічних трансформацій і характеристик соціально-політичної конструкції великих даних як інструмента влади. У роботі доведено, що Big Data мають «змінну онтологію» і є не нейтральними цифровими масивами, а соціотехнічною констеляцією, яка набуває форми у конкретному політичному й інституційному контексті. Проаналізовано методологічний зсув у політичній науці, який полягає у переході від вибірковості до тотальності, від причинності до кореляції, що радикально змінює способи формулювання гіпотез. Встановлено, що технологічні корпорації трансформувалися з економічних акторів на «супер-учасників політики», котрі володіють даними про поведінку мільярдів людей та інфраструктурою комунікації, що стала «інфраструктурою демократії». Порівняльний аналіз використання Big Data у Китаї, США та ЄС виявив різні підходи до управління даними залежно від політичного режиму. За результатами огляду і дослідження зроблено висновок, що трансформація, яку несе епоха Big Data, часто полягає у перерозподілі політичної агенції, зміні суб’єктів прийняття рішень. Визначено ключові виклики Big Data з цього приводу: деалгоритмізація відповідальності, зміцнення цифрової автономії громадян, переосмислення демократії у цифрову добу. Відтак політична агенція в епоху Big Data визначена як здатність не лише адаптуватися до нових цифрових реалій, а й переосмислити політику як практику колективного знання в умовах надлишку інформації, де людський фактор є ключовим у політичному процесі.
Посилання
Anderson C. The end of theory: The data deluge makes the scientific method obsolete. Wired Magazine. 2008. Vol. 16, No. 7. URL: https://www.wired.com/2008/06/pb-theory/
Boyd D., Crawford K. Critical questions for big data. Information, Communication & Society. 2012. Vol. 15, No. 5. P. 662–679.
Bucher T. If ... Then: Algorithmic power and politics. Oxford: Oxford University Press, 2018. 211 p.
Chun W. H. K. Programmed visions: Software and memory. Cambridge: MIT Press, 2011. 239 p.
Elish M. C., Boyd D. Situating methods in the magic of Big Data and AI. Communication Monographs. 2018. Vol. 85, No. 1. P. 57–80.
Filipenko A. Digital economy: Theoretical and applied aspect. Ekonomichna Teoriia. 2020. No. 2. P. 54–66.
Fiormonte D., Numerico T., Tomasi F. The digital humanist: A critical inquiry. Brooklyn: Punctum Books, 2015. 262 p.
Gitelman L. (Ed.). Raw Data Is an Oxymoron (Infrastructures). Cambridge: MIT Press, 2013. 182 p.
Khanal S., Zhang H., Taeihagh A. Why and how is the power of Big Tech increasing in the policy process? The case of generative AI. Policy and Society. 2025. Vol. 44, No. 1. P. 52–69.
Kingdon J. W. Agendas, alternatives, and public policies. Boston: HarperCollins, 1984. 250 p.
Kitchin R. Big Data, new epistemologies and paradigm shifts. Big Data & Society. 2014. Vol. 1, No. 1. P. 1–12.
Kitchin R. The data revolution: Big Data, open data, data infrastructures and their consequences. London: SAGE Publications, 2014. 240 p.
Krasnyuk M., Hrashchenko I., Datsko O. Methodology of effective application of Big Data and Data Mining technologies as an important anti-crisis component of the complex policy of logistic business optimization. Scientific Bulletin of the National Mining University. 2018. No. 3. P. 123–130.
Krukovets D. Data Science opportunities at central banks: Overview. Visnyk of the National Bank of Ukraine. 2020. No. 249. P. 13–24.
Lagoze C. Big data, data integrity, and the fracturing of the control zone. Big Data & Society. 2014. Vol. 1, No. 2.
Lanier J. Who owns the future?. New York: Simon and Schuster, 2014. 448 p.
Mackenzie A. Cutting code: Software and sociality. New York: Peter Lang, 2006. 216 p.
Mattoni A., Pavan E. Politics, participation and Big Data. Introductory reflections on the ontological, epistemological, and methodological aspects of a complex relationship. Partecipazione e Conflitto. 2018. Vol. 11, No. 2. P. 198–206.
Mayer-Schönberger V., Cukier K. Big Data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Boston: Harper Business, 2014. 272 p.
Numerico T. Politics and epistemology of big data: A critical assessment. Berkich D., d’Alfonso M. V. (Eds.). On the Cognitive, Ethical, and Scientific Dimensions of Artificial Intelligence. Cham: Springer, 2019. P. 147–166.
Tian W. The application of big data in modern national economy and politics. Administrative Consulting. 2021. No. 11. P. 133–142.
Wagner-Pacifici R., Mohr J. W., Breiger R. L. Ontologies, methodologies, and new uses of big data in the social and cultural sciences. Big Data & Society. 2015. Vol. 2, No. 2. P. 1–11.
Zuboff S. The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. New York: Public Affairs, 2019. 704 p.