Анализ цифрового следа туриста

Обновлено: 10.01.2025

Как пояснили "Российской газете" в минтруде, профстандарт не носит обязательный характер, но учебные заведения ориентируются на него при подготовке специалистов. Требования профстандарта также могут учитываться при приеме на работу и составлении должностной инструкции, формировании учебных программ и проведении квалификационных экзаменов.

Профстандарт не носит обязательный характер, но учебные заведения ориентируются на него при подготовке специалистов

Цифровой след кандидатов на должности, связанные с подбором кадров, маркетингом, PR, на руководящие должности, в продажи и закупки, а также в финансовые и юридические службы уже давно стал объектом изучения HR-специалистов, отметили в Ассоциации частных агентств занятости.

"Анализ профилей кандидатов в соцсетях законодательно не запрещен и активно применяется для получения дополнительной информации не только о личности, но и о профессиональных качествах потенциального сотрудника, - подтвердила заместитель гендиректора компании ANCOR Татьяна Баскина. - В одних компаниях анализ сетевой активности кандидата давно включен в чек-листы процедуры подбора, в других остается на усмотрение рекрутера или руководителя".

При этом ключевую роль могут сыграть самые разные нюансы, предупреждает Баскина. В ее практике был случай, когда соискателю руководящей должности отказали на заключительном этапе собеседования из-за того, что накануне он поменял фото профиля: изначально был деловой портрет, который сменила пляжная карточка с бокалом вина.

"В моей практике корпорация отказала кандидату, который полностью подходил по опыту и был на финальном согласовании в службе безопасности, - вспоминает директор по маркетингу Kelly Services Жанна Волкова. - В его "Фейсбуке" обнаружили оппозиционный контент, которым он когда-то давно один раз поделился".

Проверка соцсетей кандидатов и сбор открытой информации о них в интернете не отменяет проверку службой безопасности, объясняют эксперты. СБ интересуют точные данные: отсутствие судимости, проверка подлинности дипломов и так далее, а анализ сетевого следа позволяет узнать о потенциальном сотруднике много информации, не имеющей юридической силы, но позволяющей судить о личности человека.

"Цифровой след помогает понять поведение человека в коллективе, умение общаться с людьми", - добавляет руководитель направления Hays Talent Solutions Олег Ткаченко.

Просматривая профили кандидатов, HR-специалисты обратят особое внимание на нецензурные или экстремистские высказывания, вызывающие фотографии и публикации.

Помимо самого профиля кандидата, обязательно проверят его лайки, репосты, участие в сетевых сообществах. Настройки приватности не спасут - все, что надо, будет обнаружено. Причем без каких-либо технологий черного интернета, взломов или нарушения закона.

Профессор Академии труда и социальных отношений, доктор экономических наук Наталья Локтюхина напоминает, что в 2018 году был утвержден профстандарт цифрового куратора (или консультанта в области развития цифровой грамотности населения). Новый стандарт является характеристикой не профессии, а квалификации, необходимой для определенной деятельности.

"Если говорить о востребованности профстандарта, то он возник потому, что растет запрос на хорошую аналитику цифрового следа для работы информационных систем, бизнеса, сферы образования. Радует, что стандарт указывает, что специалист должен знать требования законодательства о защите персональных данных, то есть несанкционированного распространения данных и вмешательства в частную жизнь не произойдет", - отмечает эксперт.

"Сегодня каждый байт сетевого трафика контролируется множеством организаций (от провайдеров разных уровней до производителей программного обеспечения). Цель нового профстандарта - дать обществу профессионалов, которые не позволят взяточнику устроиться на работу, выявят лодыря, половину рабочего времени читающего газеты с рабочего компьютера, развенчают псевдогуру, сколачивающего очередную финансовую пирамиду", - считает заведующий лабораторией искусственного интеллекта, нейротехнологий и бизнес-аналитики РЭУ им. Г.В. Плеханова Тимур Садыков.

Анализ цифрового следа туриста

DATAMASTERS

Культура и туризм

Анализ цифрового следа туриста – Челябинская область

Описание задачи

Создать решение, позволяющее составить цифровой портрет туриста и выстраивать на его основе таргетинг туристического потока.

Внутренний туризм в стране развивается, но слабо. Мотивы выбора места для посещения и цифровой след туриста изучены не достаточно. Отсутствует системная работа по сбору данных, возможность принимать эффективные решения по таргетированию туристического потока.

Нельзя спрятаться

Давайте посмотрим на ситуацию с точки зрения пользователя. Почему бы солдатам тоже не установить себе популярное приложение для контроля за своей физической активностью? Вопрос только в том, как этими данными дальше будет распоряжаться компания. А поскольку пользовательские соглашения обычно никто не читает, клиенты соглашаются со всеми последующими манипуляциями в этой большой базе.

Что мы вообще понимаем про нашу включенность в цифровые базы данных? Кажется, что данные одного пользователя просто затеряются в общем массиве. В действительности, как показала тепловая карта, заметить можно и действия одного человека (например, если он «нарисует» поздравительную открытку на льду озера).

А еще данные отдельного человека можно деконструировать из общего массива. Мы все чаще узнаем, как цифровые данные используются в суде в качестве улик, доказательств, материалов следствия — в случаях мошенничеств или убийств. Показания обвиняемых проверяются с помощью данных кардиостимулятора или того же фитнес-трекера. Готовы ли мы брать на себя ответственность за технологическую проекцию самого себя? Теперь «все, что вы скажете, может быть использовано против вас» звучит иначе: «все, что вы сделаете, будет записано» — мы же ставим галочку согласия с условиями использования приложений, а потом во всем виним технологии, а не свою непредусмотрительность и беспечность.

Читайте на РБК Pro

Приложение «Мой турист: анализ цифрового следа» позволит сократить затраты на рекламу

Команда Челябинской области внедрила в прошлом году «Анализ цифрового следа туриста» и уже готова делиться опытом с другими регионами.

Сервис «Мой турист» отображает цифровой портрет туриста на основе анализа открытых данных, позволяет эффективно выстраивать таргетинг туристического потока, показать туристическое предложение региона именно заинтересованным в нем туристам со всей страны.

Что еще может сервис:
▪ Составить эффективную маркетинговую стратегию по привлечению туристов на основе анализа социальных сетей;
▪ Эффективно таргетировать туристический поток потенциальных туристов из других регионов за счет сегментации профилей туристов;
▪ Увеличить заполняемость номерного фонда и посещаемость действующих туристических объектов;
▪ Повысить индекс цифрового присутствия региона в Интернете;
▪ Увеличить количество посещений отраслевых сайтов.

Решение разработано финалистами «Конкурса цифровых решений АСИ» командой Iskra two из Свердловской области.

Интересно? Узнай в Департаменте развития туризма Агентства международного сотрудничества Челябинской области всё о бесплатном и очень полезном приложении!

Битва за таланты: цифровой след абитуриента

Главная проблема нынешних абитуриентов заключается в том, что у большинства ребят отсутствует понимание того, каким образом может сложиться их карьерный путь в том или ином вузе и что может помочь им в развитии. Многие ориентируются лишь на рейтинг вуза и свой балл ЕГЭ.

Балл этот во многом определяет список университетов, в которые абитуриент может поступить. И стремление талантливых ребят из провинции поступить в один из столичных вузов вполне предсказуемо. Однако такой переезд сопровождается рядом бытовых сложностей, не все к этому готовы, да и не всегда переезд благотворно сказывается на молодых людях. Более того, далеко не всегда они правильно выбирают вуз с точки зрения профориентации. И увы — не прекращается массовый отток одаренных ребят из регионов в центр, и обратно они зачастую уже не возвращаются. Это одна из серьезных проблем государственного уровня — истощение кадрового потенциала даже в крупных и достаточно успешных городах.

В Университетском консорциуме исследователей больших данных ищут решение проблемы оттока молодежи из регионов с помощью целенаправленной работы с наиболее талантливыми школьниками. Потенциальных абитуриентов региональные вузы идентифицируют через социальные сети, блоги и другие веб-ресурсы. Цифровой след в сети «ВКонтакте» вполне информативным и служит ценным источником данных. Информация о том, на что подписаны школьники, чем интересуются, что лайкают и репостят, кто их друзья, помогает определить их потенциальные интересы, активность и таланты в различных областях. Наиболее перспективных приглашают в образовательные сообщества, где в числе прочих сведений обеспечивают информацией о возможностях обучения в ведущих местных университетах.

Консорциум был основан по инициативе Томского государственного университета, и впоследствии в него вошли более 20 вузов. Ни один университет в одиночку такую задачу решить не смог бы: требуется инфраструктура, нужны люди, умеющие работать с большими данными, а также эксперты в психологии и социологии. ТГУ предоставил инфраструктуру, а специалисты из других вузов вносят свой вклад, анализируя данные и разрабатывая собственные методологии. Это ситуация, когда «один плюс один» оказывается гораздо больше, чем «два».

Оставить таланты дома

Михаил Мягков: «Как и в любой задаче анализа больших данных с использованием машинного обучения, чем больше мы узнаем про абитуриентов, тем лучше становится методология и точнее создаваемая модель». Фото: Севастопольский государственный университет

Михаил Мягков, председатель Университетского консорциума исследователей больших данных, рассказывает о методах, используемых для работы с потенциальными абитуриентами, достигнутых результатах и перспективах использования цифрового следа в будущем.

- Надо ли бояться своего цифрового следа? Ведь эти данные могут использоваться всеми, и еще неизвестно в каких целях… Мы все ближе к созданию всеобъемлющего социального скоринга.

За своими действиями всегда надо следить, и это относится не только к цифровому следу. Ваша жизнь теперь видна несколько большему числу людей, чем это было раньше. Когда я учился в институте, мои «косяки» видели пять–десять человек, а через пару недель про это забывали. Сейчас же любую серьезную оплошность могут увидеть миллионы, и, скорее всего, цифровой мир ее уже не забудет.

Цифрового следа бояться не надо. Надо понимать, что личное пространство — то, что называется словом privacy, — во многом размывается с появлением больших данных и цифровизации общества. Революция, произошедшая с появлением смартфонов, привела не только к полному изменению способов коммуникации, но и к тому, что наша жизнь стала видна очень большому числу людей. Это данность, с которой нужно научиться жить.

- Как родилась идея поиска абитуриентов в соцсетях?

Одна из основных проблем — если вообще не главная — российских регионов заключается в том, что огромное количество талантливых ребят уезжают учиться в Москву и назад уже никогда не возвращаются. Это классическая модель трудовой миграции, при которой центр притягивает к себе самое лучшее, а регионам остаются кадры попроще. Но ведь там тоже нужны хорошие управленцы, врачи, ученые и т. п.

Проблема возникла не на пустом месте, это следствие ЕГЭ. У ЕГЭ есть много положительных характеристик, но один из серьезных побочных эффектов заключается в том, что выпускникам стало гораздо легче попасть в московские вузы. Видя у себя подходящую сумму баллов, молодой человек «пакует чемоданы». У этих ребят есть хорошие возможности для развития у себя дома, но они предпочитают средненький столичный институт.

Мы придумали несколько инструментов, позволяющих талантливым ребятам лучше оценить достоинства хороших региональных вузов. Поближе познакомиться с ними, узнать о возможностях и образовательных траекториях, которые там есть.

Для поиска талантливых абитуриентов очень удобно использовать их цифровой след, и в первую очередь — активность в соцсетях (участие в сообществах, посты и репосты, лайки). Такой след неплохо характеризует выпускника.

- Как выглядит «охота» на абитуриента его глазами?

Все-таки про охоту говорить некорректно, потому что мы не занимаемся прямым маркетингом условного ТГУ. Когда мы идентифицируем целевые группы абитуриентов по их цифровому следу, мы примерно понимаем их интересы. Для начала мы создаем для них сообщества, на сайтах которых размещаем потенциально интересную образовательную и профессиональную информацию. Мы приглашаем ребят присоединиться к этим сообществам, и это никак не связано с рекламой университета. Лишь затем их начинают подводить к мысли о поступлении — показывать образовательные траектории, преподавательский состав. Но это не призывы типа «Посмотрите, как в ТГУ все хорошо», а полезная информация: «Посмотрите, какие были проведены исследования по интересующей вас теме. А вот этот профессор преподает в ТГУ соответствующие курсы». Мы очень аккуратно подводим молодых людей к тому, что их интересы и навыки вполне можно развивать недалеко от дома, а не только в столице.

- Важно ли, чтобы действия происходили «как бы сами собой»? Или школьнику неплохо знать об интересе к нему со стороны какого-то конкретного вуза?

Вряд ли это отпугнет абитуриентов, ведь мы не действуем нахрапом. Кстати, я не могу сказать, что хотя бы 50% идентифицированных ребят в итоге интересуются поступлением в хороший региональный вуз. Для меня абсолютный успех нашей кампании ограничивается показателем 10–15%.

Выделяя лучших

- Что имеет значение в цифровом следе абитуриента при построении его профиля? Это только участие в группах и лайки или нечто более глубокое?

Как и в любой задаче анализа больших данных с использованием машинного обучения, чем больше мы узнаем про абитуриентов (кто куда поступил, где мы в итоге промахнулись, а где были правы), тем лучше становится наша методология и точнее создаваемая модель. Мы начали исключительно с участия в сообществах, и это на самом деле один из лучших критериев, если требуется определить, какими темами интересуется школьник. Для этого потребовалось разметить около миллиона сообществ, созданных на территории России, сопоставить их с определенными тегами. Но как только мы перешли от теории к практике и стали работать с живыми людьми, то увидели, что существует много других факторов: лайки, репосты, активность человека и его вовлеченность в использование ресурсов, связанных с образовательной средой.

- А какие цифровые следы могут оттолкнуть вуз от попытки привлечь школьника к себе?

Пока мы такими историями не занимаемся. Лишь ищем ребят, выделяющихся среди остальных своим повышенным интересом и активностью в сегменте образовательных ресурсов. Мы не пытаемся сегментировать всех школьников на «хороших» и «плохих». Да я и не считаю, что такая задача может возникнуть. Неважно, чем занимается человек в соцсетях. Это его личное дело, никакого негатива мы не ищем. Нам важнее из огромной массы школьников выбрать тех, с кем мы хотели бы поработать.

- Чего в ваших моделях больше — математики или психологии и прочих нематематических дисциплин?

Конечно, если смотреть на модели машинного обучения, оценивающие поведение людей и на основе этого делающие выводы, то, с моей точки зрения, сейчас в них больше математики. Хотя бы потому, что это проще: вы собираете данные, загружаете их в нейросеть, используете машинное обучение — и получаете нечто «красивое» на выходе. Однако часто такие модели работают не слишком эффективно, потому что человек, как известно, существо очень многогранное. Для его описания необходимо много переменных — миллионы, если не миллиарды. Поэтому, помимо применения формальных статистических методов, необходимо вовлекать психологов, использовать методы психологического тестирования, сегментирования и т. п.

Недавно мы выиграли грант Российского научного фонда, в рамках работ по которому сопоставляем цифровой след человека с результатами психологического тестирования и на основании этого делаем выводы. Основная идея этого проекта — оценить, как меняется психологическое состояние и цифровой след во время пандемии, но возможно и более широкое использование результатов, в том числе в отношении студентов.

Наверное, многие слышали о Cambridge Analytica — компании, которая стала главным творцом победы Трампа на выборах. В ней занимались именно этим: помимо простых статистических методов определения того, какой подход нужен к избирателю, применили психологическое сегментирование по критерию реакции людей на различные виды политических событий. Они разделили всех избирателей по их цифровому следу примерно на 60 психотипов и успешно это использовали. Мы идем примерно по тому же методологическому пути.

Реальные эффекты цифровых усилий

- Что ожидалось в качестве результата и что удалось получить в реальности?

Усилия вполне окупились. Мы увеличили средний балл ЕГЭ для абитуриентов на 5 пунктов, для регионального вуза это очень много. Мы действительно смогли оставить у себя достаточно большое число ребят, которые поступали бы в столичные вузы, — это тоже очень хороший результат. Помимо того, что совершенствуются наши механизмы работы с абитуриентами, оставшиеся дома таланты станут хорошим примером для будущих абитуриентов. Наконец, число отчислений в первый год обучения снизилось на 50%, а количество троечников — на 36%.

Здесь было бы неплохо пойти по американскому пути и создать систему, которую используют вузы второго эшелона, — «университет внутри университета» для наиболее одаренных студентов. Там все на более высоком уровне — и более сложный курс, и более крутые преподаватели.

- Создание каких сервисов возможно и какова их польза?

Сейчас мы собираем большую базу данных по абитуриентам, студентам и выпускникам. Естественно, мы видим ситуацию в динамике, и со временем у нас возникнет возможность анализировать изменения не только цифрового следа, но и настроения, психологии, компетенций, интересов людей, проходящих через систему высшего образования. Как известно, в России больше 80% выпускников школ поступают в какой-либо вуз. Это даст возможность понять, каким образом университет трансформирует личность. Хочу подчеркнуть, что пока мы только собираем данные для этой задачи, а конкретные инструменты неизбежно возникнут в будущем. Когда появился первый смартфон и возникла первая социальная сеть, мало кто мог предположить, что вскоре все кому не лень будут анализировать цифровой след человека, однако уже тогда этот след записывался. То же самое делаем мы сегодня, понимая, что это очень ценная информация.

Кроме того, сейчас в рамках консорциума мы развиваем большой проект совместно с HeadHunter, в котором определяем интересы, таланты и склонности студентов. Организуем различные практики и стажировки, по сути, сводя их с потенциальными работодателями, создаем пул талантов университетской среды России.

- Какими еще проблемами занимается Университетский консорциум исследователей больших данных?

Консорциум объединяет более 20 университетов, в которых созданы лаборатории анализа больших данных. Мы «всем миром» пытаемся решить общие проблемы университетов, которые частично могут быть решены с помощью больших данных.

Это созданная по инициативе нескольких университетов структура, к которой впоследствии присоединились очень многие, — облако данных и знаний. В каждом университете возникли группы с соответствующими компетенциями, которые совместно работают над реальными проектами, имеющими общественную и социальную значимость. Например, как только началась пандемия, у Министерства образования и науки возникли вопросы, как реагируют на эту ситуацию студенты, что происходит в их среде. Без существования нашего консорциума решить эту задачу было бы практически невозможно. Мы оперативно собрали и проанализировали более 2 млн аккаунтов студентов и 1 млн аккаунтов старшеклассников и получили очень интересные результаты. Это удалось сделать именно потому, что университеты уже работали вместе и у них были необходимые компетенции.

Консорциум — хороший пример того, как надо развивать сотрудничество в образовательной сфере в тех областях, где возникает такая потребность. Университетам выгоднее работать вместе, а не конкурировать друг с другом.

- Какую роль в будущем будет играть цифровой след человека?

Не секрет, что уже сейчас многие компании, принимая на работу нового сотрудника, собирают его цифровой след на протяжении нескольких последних лет. Этим занимаются как HR, так и службы безопасности. Таким образом, цифровой след уже начинает играть большую роль при трудоустройстве. Во многих компаниях он отслеживается и в процессе работы: за неэтичные высказывания и некорректные посты сотрудника вполне могут уволить, даже если они не имеют отношения к его трудовой деятельности. Цифровой след — данность, и он никуда не уйдет, именно поэтому с ним надо обращаться очень осторожно.

Куда ведут цифровые следы?

Долгие годы университеты ориентировались на рекрутинговую стратегию, основанную на рекламе своего «продукта» — образовательных программ. Однако в ходе экспериментов, проводимых Консорциумом, удалось понять, что новые маркетинговые подходы, выстроенные вокруг потребителя, то есть абитуриента, в образовательной среде работают еще лучше, чем в коммерческих компаниях.

Анализ цифрового следа позволяет узнать об интересах абитуриентов, их склонностях и талантах, а в более ее широкой постановке задачи — способствовать получению ими более качественного образования, позаботиться об их благополучии и здоровье

На основе цифрового следа удается определить ту целевую группу, на которую каждому университету имеет смысл обращать внимание, и предлагать университетам различные программы по повышению эффективности приема. В результате становится возможным долгосрочное сотрудничество с университетами, построенное не только на выявлении абитуриентов и повышении эффективности их привлечения, но и на работе с университетскими офисами для развития долгосрочных стратегий по приему в университеты.

В ходе анализа удается узнать об интересах российских абитуриентов, их склонностях и талантах. Одна из задач российской университетской среды — создавать возможности для развития этих талантов, а не пытаться максимизировать число программ по наиболее актуальным сейчас направлениям. Совмещение талантов ребят с возможностями вузов — очень важная задача.

В дальнейшем проект планируется расширить: будут формироваться цифровые следы выпускников. С одной стороны, это станет катализатором развития фондов целевого капитала университетов, а с другой — поможет в трудоустройстве молодых специалистов.

Как школьнику попасть в престижный вуз по "цифровому следу"

Программа автоматически анализирует информацию о школьниках "ВКонтакте". А потом выдает рекомендации сотрудникам вуза: "к этому парню стоит присмотреться, он будущий айтишник!" Вся "фишка" разработки - в суперточном алгоритме.

Как это может выглядеть на практике? Допустим, 11-классница интересуется литературой и подписана на страницы популярных писателей, состоит в нескольких группах и сообществах книголюбов. Программа это видит, анализирует и с точностью в 85 процентов определяет, какое направление будущей студентке может идеально подойти. В данном случае - гуманитарное. Но также хорошо программа "видит" будущих студентов физмата или естественно-научного направления.

В прошлом году "умная" программа помогла "смотивировать" почти 200 выпускников подать заявления именно в ТГУ. 56 из них поступили. Благодаря анализу и коммуникации в соцсети в университет были привлечены абитуриенты из 22 малых городов и сел, куда раньше рекрутеры вуза и образовательные выставки просто не добирались.

Что еще умеет алгоритм? Сейчас ученые его тестируют и дополняют. Цель - добиться качественного анализа не только подписок ребят на разные тематические группы. Но и, например, научить программу изучать их статусы, посты на стене, комментарии. Разработчики обещают: как только последние тесты будут закончены, "умный" помощник поступит в полное распоряжение приемной комиссии.

Что особенно любопытно, показатели абитуриентов, найденных и приглашенных с помощью программы через соцсеть, оказались немного выше, чем у привлеченных другими способами: средний балл аттестата - выше на 0,15, средний балл ЕГЭ - на 12, количество медалистов и отличников - на 5%.

Тюменский госуниверситет (вуз - участник Проекта 5-100) тоже запустил "умную" систему по привлечению способных школьников. Проект "Бонусная карта ТюмГУ" стартовал в октябре 2018 года. По сути, это мобильное приложение, где регистрируется ученик 6-11 класса. Ему прямо в гаджете предлагаются на выбор разные "активности": от предметных олимпиад, конкурсов и лекториев в вузе до всероссийских интеллектуальных игр и творческих мастерских.

Посоревновался с другими ребятами? Выступил успешно? Получай бонусы на индивидуальный счет по штрих-коду. Программа начислит их автоматически - все результаты мероприятий заносятся в электронную базу. Чем чаще участвуешь, тем больше шансов на бонусы.

Например, областная олимпиада по психологии для школьников может принести от 30 до 100 бонусов. За некоторые достижения и программы можно набрать сразу четыре тысячи бонусов и больше. Каждую "заработанную" интеллектуальным трудом тысячу бонусов можно обменять на один дополнительный балл ЕГЭ при поступлении в ТюмГУ. Максимум такая "игра" может принести абитуриенту 10 дополнительных баллов. Это уже официально прописано в правилах приема. Кроме того, ребятам доступны и другие награды: путевки в губернаторские школы, сертификаты на образовательные курсы.

Цифра оставит след

Территория нашей страны огромна, но до 80 ее процентов до сих пор остается непригодно для постоянного проживания, несмотря на то что часть этих территорий могла бы быть интересной туристам. Анализируя турпотоки внутри страны и создавая курортные кластеры в различных климатических зонах, можно не только улучшить инфраструктуру, но и сделать пока еще недоступные места обитания населенными и экономически развитыми, объясняет Олег Безродный, президент ассоциации "Рустайм".

Однако до сих пор в стране нет прозрачной и принятой всеми субъектами индустрии гостеприимства методологии подсчета внутреннего туристического потока, напоминает маркетолог Вазген Аветисян. Например, по существующему определению туриста, если кто-то приехал погостить к родственникам в другой регион или город и остановился у них, он не турист, хотя является таким же потребителем как местной, так и туристической инфраструктуры. Непонятно также, как посчитать тех, кто платит наличными, и как отсеять от туристов тех, кто приехал на учебу или работу временно.

Сфера туризма - очень емкий и недооцененный рынок, где нечто подобное давно напрашивается, так как инфраструктура туризма нуждается в модернизации, что очевидно для всех, кто выезжал дальше чем за 100 километров от дома. Позволит ли цифровой профиль туриста выявить болезненные точки на карте России? Скорее всего, да. Позволит ли получить быстрый и эффективный результат? Думаю, что нет, размышляет эксперт ИТ-отрасли Тарас Баранюк.

Создание цифровых двойников идет везде, где внедрена процедура сбора данных. Однако сбор данных ради процесса - не очень хорошая идея, уверен эксперт, должны быть разработка задач и постановка цели, анализ данных и их интерпретация. Поскольку ядро туристической отрасли - малый и средний бизнес, такая задача им, скорее всего, не по силам.

При этом, если цифровой профиль туриста сможет собрать и обработать данные из разных источников, которые дадут объективную картину, этот проект, однозначно, будет востребован, уверен Денис Бурлаков, генеральный директор финтех-компании RBK.money.

Важный вопрос - смогут ли региональные власти, потратив бюджет на доступ к данным, применить готовую аналитику? Мы и сейчас понимаем, где нужны "дополнительные парковки, а где - новая дорога к достопримечательности", полагает Мария Гончаренко, руководитель отдела по работе с отелями сервиса Bronevik.

С другой стороны, ни один отдельный игрок не даст адекватной статистики, так как она является конкурентным преимуществом, уверен Алексей Ципордей, общественный представитель Агентства стратегических инициатив в сфере туризма в Челябинской области. Из этого тезиса возникает вопрос: как склеить между собой отдельные условно достоверные данные и получить полностью достоверную картину?

Практически каждый руководитель на местах знает "тонкие места" на подведомственной территории, достаточно спросить его об этом. Получается, что новая статистика больше подойдет для оценки работы профильных специалистов в регионе на федеральном уровне, делает вывод эксперт.

До сих пор в стране нет прозрачной и принятой всеми субъектами индустрии гостеприимства методологии подсчета внутреннего туристического потока

Но где и когда собирать эти данные, задает вопрос отельер Эдуард Демидов, уточняя: на достоверность выводов влияют сезон, отложенный спрос, календарь праздничных дат и, конечно, пандемия. Если сегодня, в ситуации закрытых границ, местные курорты испытывают на себе последствия избыточного спроса, еще не значит, что они будут конкурентны через несколько лет, даже в ситуации, когда их инфраструктура изменится в лучшую сторону.

Кроме того, уточняет Василий Овчинников, советник президента Российского фонда поддержки информационных технологий, уже сейчас очевидна негативная сторона увеличения количества туристов в места "с улучшенной инфраструктурой": чрезмерная антропогенная нагрузка может отпугнуть гостей, "ищущих одиночество" в местах наплыва организованных тургрупп.

Основной минус и риск идеи введения цифрового профиля туриста кроется в использовании персональных данных, комментирует юрист Светлана Петропольская. В качестве альтернативы можно было бы предложить не обязательный сбор данных, а подумать над созданием такого сервиса, в котором туристы сами будут оставлять отзывы и пожелания по улучшению сервиса, делиться идеями, ведь сегодня мало людей, равнодушных к публичному вниманию, предлагает эксперт Максим Меженков.

Тем временем

Одна из туркомпаний начала продавать пакетные предложения по вакцинации от коронавируса для россиян, проживающих за рубежом. Они смогут приехать в Россию на несколько дней, чтобы привиться вакциной. Турпакет включает проживание, транспортные услуги, а также сопровождение в центр вакцинации; перелет до Москвы клиенты оплачивают самостоятельно.

Прямая речь

(Комментарий подготовлен партнером "РГ" - газетой "День Республики", Черкесск, Карачаево-Черкесская Республика)

Расул Текеев, министр туризма, курортов и молодежной политики Карачаево-Черкесской Республики:

- Цифровой профиль туриста позволит региону наиболее эффективно развивать внутренний туризм и привлечь, в том числе иностранных путешественников. Внедрение системы анализа данных поможет изучить информацию проживания, определить возрастную категорию, наиболее предпочтительные туристские продукты, приобретенные во время поездки, перечень посещенных достопримечательностей и объектов инфраструктуры. Помимо этого, позволит проанализировать интересы и отзывы, что поможет выявить точки притяжения туристов с общими интересами, в которых стоило бы создать соответствующую инфраструктуру и более точно сформировать подходящий качественный туристский продукт. Новый сервис будет востребован для понимания и планирования туристических потоков и развития туристских территорий. Объединение разных типов данных от участников Ассоциации больших данных в рамках экспериментального правового режима поможет предоставить еще больше возможностей бизнесу и государству для анализа и принятия управленческих решений по развитию туристического потенциала страны.

Цифровые следы: как интернет учит нас ответственному поведению

РБК и центр исследований науки и технологий (STS) Европейского университета в Санкт-Петербурге начинают публикацию серии колонок о социальных последствиях распространения современных технологий и о роли науки и научной экспертизы в принятии политических решений.

В конце января 2018 года пользователи популярного онлайн-приложения для отслеживания физической активности Strava обнаружили, что оно не так безобидно, как им казалось. Фитнес-приложение удобно для учета езды на велосипеде, бега, плавания, зимнего спорта. И, конечно, оно собирает и агрегирует данные всех пользователей, предоставляя им дополнительные возможности: можно искать популярные места для бега, сравнивать свои результаты с другими, следить за нормативами и т.д. Как и в других случаях формирования больших данных — а в приложении накопилось больше миллиарда записей, — с ними хочется что-то сделать. Strava сделала тепловую карту, на которой отобразила активность всех пользователей по всему миру на основании своих данных. Заявлялось, что в этот набор данных не включались записи, ограниченные настройками приватности, правда, как оказалось, далеко не все ими воспользовались.

Карту опубликовали в ноябре 2017-го, а спустя два месяца сиднейский студент Натан Русер, специализирующийся на международных конфликтах, обнаружил в этих данных «перегретые» участки, где локализовались военные базы США. Данные о беговой активности перестали быть невинными. Градус напряженности дошел до раскрытия военных тайн и обострения международных отношений. Аналитики говорят, что это всего лишь верхушка айсберга. Можно приступать к расследовательским проектам — в Рунете, например, кто-то уже изучает активность на правительственных объектах, а кто-то — «секретные» места грибников.

Извлечь урок

Пока сохраняется ощущение, что технологии мало влияют на повседневную жизнь. Мы используем их как развлечение, играем в них. И в каждой такой игре мы оставляем цифровые следы — то, из чего при желании можно сформировать наш образ. Или рейтинг. Еще в 2016 году это был сюжет фантастического сериала «Черное зеркало», где каждому человеку присваивались рейтинги на основе оценок повседневных взаимодействий. Спустя год это стало реальностью для граждан Китая. Система социального кредита в Китае была разработана в целях «построения гармоничного социалистического общества». В ее рамках на человека формируется личное дело, которое характеризует его как гражданина (уплата налогов), члена общества (соблюдение ПДД, отношения в семье, получение образование) и пользователя интернета (коммуникации в соцсетях, онлайн-покупки). Последствия этих рейтингов — повторю, основанных на человеческих взаимодействиях, — будут вполне реальными: от недоступности кредитов до запрета выезда из страны. И опять обвинять будут технологии.

Исследователи подчеркивают: технологии не существуют в вакууме, их развитие — это всегда процесс социальный и культурный. За технологиями всегда стоят реальные действия людей, и чем больше пользователей в этом процессе участвуют, тем больше непредусмотренных последствий будет возникать. Технологии не столько создают что-то новое, сколько отражают уже существующее в обществе, не всегда явное. Поэтому мы заранее не можем точно предсказать их социальный эффект, но зато получаем возможность лучше понять самих себя.

Именно поэтому технологии могут помочь в решении социальных проблем. Открытые данные используются в практических целях. Фитнес-трекеры не только выдают местоположение, но и позволяют уточнять диагнозы, а фотографии в Instagram помогают предсказать депрессию. Такие разные истории с цифровыми следами учат нас более внимательному отношению к себе как пользователю. А недовольство социальным эффектом технологий оказывается всего лишь отражением деятельности человека и общества. Технологии обязательно вскроют то, чего мы, возможно, не хотели бы знать. Но это будет знание о нас самих.

Оператор предложил собрать «цифровые следы» россиян под контролем властей

«Ростелеком» направил в Минкомсвязь проект «дорожной карты», в котором предлагается список «сквозных технологий» для федерального проекта в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика», пишет «Коммерсантъ» со ссылкой на источники. Собеседник РБК, близкий к правительству, подтвердил, что такой проект существует. В «Ростелекоме» отказались от комментариев.

Документ предполагает развитие под контролем государства технологий распознавания речи и жестов, рекомендации контента, компьютерной графики, виртуальной и дополненной реальности, а также отечественных мессенджеров, браузеров, операционных систем и игровых сервисов. Кроме того, в документе «Ростелекома» говорится о создании госплатформы по сбору «цифрового следа» пользователей и разработке решений по мониторингу Рунета.

Цифровой след — уникальный набор прослеживаемых действий в интернете, это может быть как информация, оставленная при просмотре веб-страниц, так и публикации или комментарии в соцсетях.

По словам источника «Ъ», в «дорожной карте» говорится, что эти технологии могут сильно повлиять на экономическое развитие и социальную стабильность, несут риски распространения фейковых новостей и негативного влияния со стороны зарубежных организаций. Реализация проектов из «карты» потребует 52,3 млрд руб. из бюджета и 207,3 млрд внебюджетных инвестиций.

За счет участия в развитии этих технологий государство получит больше инструментов и компетенций для глубокого анализа частной жизни граждан, считает руководитель группы данных и аналитики КПМГ в России и СНГ Роман Миляев.

В сентябре 2019 года эксперты «Сколково» предложили анализировать большие массивы данных для корректировки действующих законов. Они предложили закрепить определение «цифровой след» и регламентировать только использование «активного следа», то есть информации, которую пользователи оставляют в соцсетях, а также в личных кабинетах разных сайтов, включая банковские ресурсы и портал госуслуг.

Читайте также: