Интернет поведения: виды, модели, принципы

Максим Александрович Шаткин; Михаил Олегович Орлов

doi:10.21638/spbu17.2023.212

Авторы

Максим Александрович Шаткин Поволжский институт управления им. П.А.Столыпина — филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Российская Федерация, 410012, Саратов, ул. Московская, 164
Михаил Олегович Орлов Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г.Чернышевского, Российская Федерация, 410004, Саратов, ул. Астраханская, 83

DOI:

https://doi.org/10.21638/spbu17.2023.212

Аннотация

В статье представлен общий взгляд и концептуализация интернета поведения с точки зрения социальных наук. Интернет поведения определяется как технология машинного мониторинга, распознавания и реагирования на поведение человека, и прежде всего эмоции, через анализ выражения лица и биометрию. На основе анализа типичного случая в высшем образовании статья формирует концептуальный план социальных и философских исследований интернета поведения, выделяя типы, возможные модели и принципы внедрения интернета поведения. В исследовании представлены три возможные модели интернета поведения: бинарная (основанная на проверке соответствия поведения индивида норме и его идентификации), медицинская (основанная на определении физиологических причин тех или иных действий человека) и социальная (ориентированная на выявление особенностей социального поведения человека при решении профессиональных или иных общественных проблем). Мониторинг, обобщение и оценка социального поведения студентов потенциально позволят реализовать новые модели взаимодействия между вузами, работодателями и студентами, основанные на оцифровке и монетизации вовлеченности студентов в обучение и ответственности вузов за спрос на выпускников. Реализация этих моделей приведет к глубокой трансформации высшего образования, включая цифровую сервитизацию образования, сокращение сложившегося разрыва между знаниями и социальными взаимодействиями, связанными с генерацией, трансляцией и усвоением этих знаний, а также включение индивидуального социального поведения, связанного с профессиональными знаниями, в список тех аспектов жизни общества, которые подлежат оцифровке и монетизации. Определены основные этические принципы социального интернета поведения, без соблюдения которых эта технология может привести к антигуманным последствиям: приватность, многозначность интерпретации, непрерывность, релевантность, а также рефлексивность.

Ключевые слова:

интернет поведения, цифровизация, цифровая трансформация, цифровая сервитизация, приватность, образование

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Литература / References

Nguyen, T. S., Wu, Z., and Ong, D.C. (2021), Attention uncovers task-relevant semantics in emotional narrative understanding, Knowledge-Based Systems, vol. 226. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2021.107162

Cambria, E., Poria, S., Gelbukh, A. and Thelwall, M. (2017), Sentiment Analysis Is a Big Suitcase, IEEE Intelligent Systems, vol. 32 (6), pp. 74–80.

Göte Nyman’s blog. Internet of behaviors (IoB). Available at: https://gotepoem.wordpress.com/2012/03/16/internet-of-behaviors-ib/ (accessed: 10.02.2022).

Hsu, C.L., Chang, K.C. and Chen, M.C. (2011), Flow Experience and Internet Shopping Behavior: Investigating the Moderating Effect of Consumer Characteristics, Systems Research and Behavioral Science, vol. 29 (3), pp. 317–332.

Javaid, M. et al. (2021), Internet of Behaviours (IoB) and its role in customer services, Sensors International, no. 2, 100122. https://doi.org/10.1016/j.sintl.2021.100122

Paiola, M. and Gebauer, H. (2020), Internet of things technologies, digital servitization and business model innovation in BtoB manufacturing firms, Industrial Marketing Management, vol. 89, pp. 245–264.

Markfort, L., Arzt, A., Kögler, P., Jung, S., Gebauer, H., Haugk, S., Leyh, C. and Wortmann, F. (2021), Patterns of business model innovation for advancing IoT platforms, Journal of Service Management, vol. 33 (1), pp. 70–96.

Li L. (2021), Emotion Recognition of Foreign Language Teachers in College English Classroom Teaching, Frontiers in Psychology, vol. 12, 788552. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.788552

Oo, T.T., Boonroungrut, C. and One, K. (2019), Exploring classroom emotion with cloud-based facial recognizer in the Chinese beginning class: a preliminary study, International Journal of Instruction, vol. 12, pp. 947–958.

Lee, K. and Fanguy, M. (2022), Online exam proctoring technologies: Educational innovation or deterioration?, British Journal of Educational Technology. https://doi.org/10.1111/bjet.13182

El-Khoury, M. and Arikan, C.L. (2021), From the internet of things toward the internet of bodies: Ethical and legal considerations, Strategic Change, vol. 30 (3), pp. 307–314.

Shatkin, M. (2022), Digital Transformation and the Evolution of the Platform Economy, in: Ertz, M. (ed.), Handbook of Research on the Platform Economy and the Evolution of E-Commerce, Hershey, PA: IGI Global, pp. 1–24.

Arnò, S., Galassi, A., Tommasi, M., Saggino, A. and Vittorini, P. (2021), State-of-the-art of commercial proctoring systems and their use in academic online examsm, International Journal of Distance Education Technologies, vol. 19 (2), pp. 41–60.

Behera, N.K. S., Behera, T.K., Nappi, M., Bakshi, S. and Sa, P.K. (2021), Futuristic person reidentification over internet of biometrics things (IoBT): Technical potential versus practical reality, Pattern Recognition Letters, vol. 151, pp. 163–171.

Strauß, S. (2021), “Don’t let me be misunderstood”: Critical AI literacy for the constructive use of AI technology, TATuP — Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie Und Praxis, vol. 30 (3), pp. 44–49.