Социологический анализ инновационной деятельности как креативизации рутины и рутинизации творческого труда
Автор: Авакова Элина Борисовна, Покровская Надежда Николаевна
Журнал: Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета @izvestia-spgeu
Рубрика: Социологические аспекты управления и экономики
Статья в выпуске: 4 (106), 2017 года.
Бесплатный доступ
В статье приводится теоретический социологический анализ постмодернизации и развития инновационной экономики знаний с точки зрения осмысления роли человека в цепочке создания ценностей. Роботизация и дигитализация приводят к открытию новых возможностей для формирования содержания труда с учетом включения элементов игры (геймификация) и творчества (креативизация), что ставит дополнительные задачи по алгоритмизации творчества (рутинизация креативности) и выдвигает требования к управленческой компетентности и регулятивной системе.
Рутина, информационное общество, инновации, экономика знаний, регуляция
Короткий адрес: https://sciup.org/14875906
IDR: 14875906
Текст научной статьи Социологический анализ инновационной деятельности как креативизации рутины и рутинизации творческого труда
Концептуальный анализ содержания труда как социального процесса в постсовременном обществе ставит вопрос о роли человека в цепочке создания ценности в контексте передачи созидательной производственной функции робототехнике и трансформации экономико-управленческой аналитики в алгоритмы (Economic или Business intelligence) нейросетевого принятия решений. Роботизация и массовое внедрение искусственного интеллекта (нейросетей) в регулирование жизнедеятельности («умные дома», «Интернет вещей» и т.п.) выводят на первый план вопрос эволюции творческого компонента личности человека и самореализации как высшей потребности и одновременно как единственной функциональной роли в оцифрованном мире.
Экономико-управленческий подход к инновационному росту опирается на применение финансовых рычагов (инвестиционной, кредитной, индустриальной политики и т.п.) и формирование инфраструктуры (банковской, бизнес-акселераторов и т.п.). Экспериментальные исследования эффективно-
ГРНТИ 04.51.31
Элина Борисовна Авакова – кандидат социологических наук, доцент кафедры международных отношений, медиалогии, политологии и истории Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Надежда Николаевна Покровская – доктор социологических наук, доцент, профессор кафедры международного бизнеса Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
сти программ стимулирования инновационного предпринимательства [7] показывают значимость: социально-психологических факторов, личностных черт предпринимателя, в частности, его готовности нести риск и брать на себя ответственность принятия решения в условиях неопределенности; социальной среды, поддерживающей или отвергающей предпринимательство как поведенческую модель и личностный тип.
Индивидуальная мотивация может выступать предметом изучения в социологии с точки зрения формирования мотивов как отражения социокультурных регуляторов, усвоенной иерархической шкалы ценностей и социальных установок. В то же время, исследователи в рамках экспериментальной, поведенческой и когнитивной экономики принимают в качестве предмета изучения – индивида вне его связи с окружающей средой. Даже если ценностная система становится предметом анализа, практически отсутствуют исследования влияния постоянного, регулярного подкрепления поведения предпринимателя со стороны ближайшего окружения.
С точки зрения социологического анализа, предприниматель живет и достигает успеха в мире социально-психологического санкционирования: получение прибыли как таковой (как финансовоэкономический показатель) или рост компании (как управленческий индикатор) имеют значение лишь в той мере, в которой они свидетельствуют об успехе деятельности с точки зрения поставленных целей и с точки зрения окружающей среды. В частности, бизнес-инкубаторы оказывают не только методическую поддержку инвестиционным бизнес-проектам, но и создают атмосферу поощрения успеха и защищенности от критики. В качестве негативного санкционирования в малой группе, в семье, может выступать скептическая усмешка значимой личности (например, члена семьи, референтного лица), но в сообществе бизнес-инкубатора неудача оценивается с уважением – как попытка с новым результатом («теперь мы знаем, что этот способ не работает»).
Несмотря на то, что понятие «виртуальной реальности» возникло и функционирует, прежде всего, применительно к информационной среде, поддерживаемой разнообразными вычислительными устройствами (computing), человек в течение своей истории сформировал неприродную, искусственную среду социокультурных регуляторов, которая также выступает реальностью, существующей лишь в сознании людей. Однако формирование в XXI в. среды социальных сетей и переход к полноценной версии виртуальной реальности, существующей относительно автономно в самостоятельной цифровой форме, создает специфическое пространство для создания социально-психологической и социокультурной среды стимулирования инноваций, основанной на создании и обособлении таких бизнес-инкубаторов не в физическом, а в информационном смысле.
В этом смысле, XXI век создал новую виртуальную среду, которую можно использовать как для роста самореализации и самоактуализации человеческой личности (с точки зрения психологии и социологии), так и для стимулирования инновационного предпринимательства (в экономике). Статистико-экономический анализ инвестирования в вертикальные (технологические) и горизонтальные (рыночные продуктовые) инновации показывает, что в обоих случаях наиболее значимую роль среди факторов долгосрочного роста играют не принимаемые управленческие решения, а экзогенные факторы [21], в частности, рост населения [16] и сегмента рынка труда, вовлеченного в НИОКР и инновации. Эти результаты демонстрируют необходимость поиска нефинансовых факторов инновационного роста.
Социологический анализ может опираться на два основных подхода к осмыслению эволюции содержания и организации трудовой активности и экономического поведения в начале III тысячелетия. Эти два социальных процесса связаны с динамикой смыслов внутри и вовне деятельности. Первый процесс можно характеризовать как креативизацию рутины и привнесение эмоциональной увлекательной составляющей в рутинную, монотонную деятельность, включая большие объемы однообразной скучной работы. Яркой иллюстрацией может служить создание систем распределенных вычислений и их привлечение для решения научных задач, например, вовлечение широких масс желающих в анализ фотографий поверхности Марса для поиска «интересных» (необычных, нестандартных) элементов на множестве фотоснимков для того, чтобы далее ученые смогли анализировать лишь значимые фрагменты, или в просмотр и классификацию галактик на снимках телескопа Хаббл [18].
Этот же метод распределения масштабной задачи на небольшие части был дополнен игровым подходом; геймификация позволила вовлечь тысячи человек в расшифровку молекул белков [9], нейронной структуры сетчатки глаза [13], малярийной инфекции в мазках крови [19]. Распределенные вычисления и геймификация позволили внести смысл, научный поиск и приключение в рутину. Так, исследование мотивов принятия решения о выборе места работы среди программистов и специалистов сектора информационно-коммуникационных технологий (ICT) в Санкт-Петербурге и Ленинградской области, проведенное в 2005-2017 гг. показывает заметную роль, которую играет интерес к содержанию деятельности – этот фактор занял 1-е место, в то время как среди всех опрошенных работников предприятий этот фактор занял лишь 8-е место (из 12) (см. таблицу).
Таблица 1
Распределение ответов на вопросы о трудовых ценностях российских работников, отражающих выбор места работы (в % к общему числу ответивших)
Преимущества, выступающие фактором выбора места работы |
Все респонденты |
IT-сектор |
||
2005 |
2017 |
2005 |
2017 |
|
Место расположения |
41,2 |
40,1 |
14,9 |
22,4 |
Привычная обстановка; длительный стаж в организации |
35,3 |
27,9 |
10,8 |
12,1 |
Оплата труда, суммарный доход |
32,4 |
31,0 |
35,1 |
30,8 |
Угроза безработицы, опасение не найти другую работу |
23,5 |
41,1 |
8,1 |
9,3 |
Доступ к дополнительным благам |
11,8 |
8,1 |
51,4 |
41,1 |
Коллектив |
11,2 |
15,2 |
20,3 |
19,4 |
Возможность приобрести опыт |
8,9 |
33,0 |
39,2 |
45,8 |
Интересное дело |
8,8 |
10,7 |
70,3 |
75,5 |
Высокая нормативность, соблюдение правил и законов |
5,9 |
13,7 |
2,7 |
2,9 |
Социальная инфраструктура |
5,6 |
9,1 |
4,1 |
7,8 |
Возможность пройти обучение |
5,6 |
8,6 |
18,9 |
21,5 |
Гордость, патриотизм |
2,9 |
2,0 |
2,7 |
0,0 |
Составлено авторами на основе данных собственного эмпирического исследования, общее N=729 в 2005 г. и N’=197 в 2017 г., респондентов в IT-секторе N=74 в 2005 г. и N’=107 в 2017 г.
Основным инструментом привлечения и удержания сотрудников выступают пространственновременные факторы: удобство или привычность пути к месту работы и длительный стаж в привычных условиях. Оплата труда и угроза безработицы занимают лишь 3-е и 4-е места. Несмотря на принятое мнение о коллективистской культуре российских граждан, коллектив занял лишь 6-е место как фактор выбора работодателя. Вместе с тем, в ходе интервью некоторые сотрудники говорили, что они могут уволиться из-за ужасного морального климата в коллективе, что следует учитывать в том случае, когда удержать конкретного работника важно для обеспечения организационных процессов.
Ответы сотрудников IT-сектора кардинально отличаются: первые 3 места занимают интерес к выполняемой работе (70,3% в 2005 г. и 75,5% в 2017 г.), дополнительные блага (соответственно, 51,4% и 41,1%) и возможность приобрести новый опыт (39,2% и 45,8%). Существенное значение имеют доход и коллектив, но если для работников других отраслей важны отношения в коллективе, то, согласно результатам интервью, понятие «отношения» практически не используется специалистами IT-сектора, для них коллектив – это, прежде всего, социопрофессиональное сообщество как носитель знаний и компетенций, необходимых для собственного профессионального развития. В то же время, анализируя динамику за период проведения исследования, 12 лет с 2005 по 2017 гг., можно отметить смещение мотивации работников IT-сектора в сферу рутинизации.
Ответы респондентов из IT-сектора приближаются по значениям к ответам остальных групп: ценность первых 5 фактора, лидирующих для всех респондентов в целом, сместилась в направлении к общим показателям. Более чем в 1,5 раза выросла роль географического фактора месторасположения предприятия, люди предпочитают экономить силы и время на дороге или выбирают более удобные или приятные транспортные маршруты (например, ветка метро без пересадки). Этот фактор, кроме того, отражает «deliberation costs», расходы на раздумывание, освоение новой информации и принятие решения, связанные с транспортом: индивид предпочитает думать о чем-то интересном или приятном (например, читать книгу), а не о формировании маршрута, чтобы добраться до работы. Некоторая часть сотрудников, как младшего, так и среднего поколений, предпочитает идти пешком, обосновав это решение заботой о здоровье.
В то же время, фактор интереса к работе повысился до 75,5%, являясь безусловным лидером, и к нему приблизился несколько более прагматичный фактор обретения опыта, а также возможность пройти обучение (с 18,9% до 21,5%). Все эти факторы усилили отличие занятых в IT-секторе от других отраслей, что связано отчасти с постоянным приходом молодых кадров в эту сферу и с постепенной сменой поколений от Х к поколению Y. Традиционная российская экономическая культура построена на ортодоксальной концепции тяжелой работы, требующей усилий и труда, физической и эмоциональной энергии. Для поколений Y и Z такая работа неприемлема и лишена смысла, поскольку сегодня работа больше не служит выживанию, она приносит доход, который предназначен в большей степени для удовлетворения дефицитарных потребностей в принадлежности группе и уважении и символических притязаний, при этом работа должна быть увлекательной.
Результаты исследования ценностных ориентаций и социальных установок молодых сотрудников IT-компаний региона показывают, что основной идеологией и мотивацией для работы в этой группе является свобода самореализации и дополнительное удовольствие, которые они получают от работы. Чтобы гарантировать вклад труда таких сотрудников в достижение организационных целей и в цепочку создания ценности, компании готовы предоставить сотрудникам возможности превратить свою работу в развлекательный досуг и даже мечты в работу.
Второй тип процессов можно описать как рутинизацию креативного труда, упорядочение и структурирование процессов творчества, создания нового, решения задач. Начиная от ТРИЗ [2] (теории решения изобретательских задач), алгоритмизация творчества [3] составила одно из важных направлений развития информационно-коммуникационных технологий, вплоть до создания нейросетей (или искусственного интеллекта). Возможности искусственного интеллекта в XXI в. приобретают конкретные очертания. Если в XIX в. идея вычислительных машин затронула лишь минимальные грани человеческой деятельности, то в ХХ в. компьютерные технологии проникли из научных вычислений в сферу аналитических исследований в маркетинге (например, на основе big data), а сегодня позволяют заместить значительную часть функций учета и перенаправления потоков ресурсов.
Стремительное расширение сферы применения вычислительных мощностей, оцифровывание мира человека и функционирование решений, которые получили название умных алгоритмов (умные вещи, Интернет вещей, умные контракты), отражают рутинизацию тех видов трудовой активности, которые ранее относились к исключительно человеческим, авторским и уникальным творческим задачам. Так, применение нейросетей для развлекательных функций в приложении Призма преобразует фотографию в соответствии с различными художественными стилями, что ранее представлялось доступным исключительно таланту человека.
В связи с этим, изменяется понимание роли предпринимателя. Если функция предпринимательства состоит в универсализации нового, то по сути предприниматель-инноватор выполняет роль творческого ищущего ученого, исследующего человеческую жизнедеятельность так же, как ученый изучает природные закономерности. В этом смысле бизнес-структура успешна лишь при условии, что интуитивное видение предпринимателя позволило верно выявить сегмент рынка и его потребность.
Одним из важных аспектов рутинизации творчества становится этика и постановка вопросов об экологическом характере изобретений и открытий и последующего их внедрения. Экологичность означает минимизацию разрушительных последствий от внедрения новой технологии или нового продукта, например, возможность играть в Pokemon Go может и должна быть ограничена безопасными территориями (например, игрок в погоне за покемоном не должен попасть в аварию). Так, с накоплением опыта использования мультикоптеров, крупнейшая компания, их производящая (DJI), внесла ограничения на полет квадрокоптеров в пространствах аэропортов и иных режимных объектов, а затем на уровне законодательных актов в США было применено требование управлять квадрокоптером на расстоянии визуального контроля, т.е. в зоне видимости владельца.
Рутинизация и алгоритмизация креативной деятельности ставит, таким образом, проблему регулирования, вопрос фиксации рамок допустимого использования изобретения или открытия. Так, атомная бомба была сведена до инструмента атомной энергетики с учетом принятых человечеством регулятивных решений, как на личном (индивидуальном уровне ученых), так и национальном и наднациональном уровне договоренностей и регламентов.
В отношении всех универсальных технологий происходила явная или неявная формулировка регулятивных механизмов. Так, первые законодательные ограничения скорости автомобилей требовали, чтобы их скорость не превышала скорости движения пешеходов. Сегодня в мире сформированы две системы дорожного движения, лево- и правосторонняя и сходные глобальные системы дорожных знаков и правил. С октября 2016 г. вопросы регулирования доменных имен в Интернете переданы общественной организации ICANN (Internet Corporation for Assigned Names and Numbers) [11]. Разрабатываются кодексы этики применения нейротехнологий в маркетинговых исследованиях [1] и нейрокоммуникаций в информировании и передаче знаний и эмоций.
Следует также разделить возникновение виртуальной среды (всегда существовавшей благодаря сознанию, так, прошлое и будущее, сны, воображение, творчество или научное открытие присутствуют лишь как виртуальные сущности, а сама по себе реальность есть ускользающее бесконечно малое мгновение в его бесконечно великом непознаваемом многообразии) от собственно обращения в цифровую шкалу. В этом смысле, дополненная реальность представляет собой лишь оцифрованное воображение (в случае игр, например, pokemon go) или знание (в случае QR-кодов, quick response, матричных двумерных штрих-кодов для получения информации о достопримечательностях, кафе и т.п.).
В этом смысле, строго говоря, происходит не виртуализация мира и деятельности, а оцифровывание виртуального мира образов, в котором акцент переносится со второй сигнальной системы (речевого кодирования и символов) на усеченный визуальный ряд (поскольку человеческий глаз, как впрочем и аналоговые приборы, воспринимает непрерывный сигнал, а цифровая камера фиксирует дискретные пиксели, экран испускает дискретные варианты частоты электромагнитных колебаний). В связи с этим, можно предложить в качестве одного из концептуальных подходов к регулятивным механизмам «методологической супер-оцифровки» [5] определить те области жизнедеятельности человека, которые допускают подобные расхождения между непрерывным и дискретным (с учетом статистического сглаживания и проч. методов), и оградить от оцифровки те сферы, которые утрачивают существенные черты при «отсечении» неизвестного объема данных, не поддающегося дискретной оцифровке.
Кажущийся перенос хранения и обработки данных от «железа» (hardware) к распределенным вычислениям (computing every-ware [14]) и к облачным системам (cloud), в действительности, сохраняет базовые черты хранения информации при помощи бинарных записей на физических носителях (серверах). Этот же принцип положен в основу распределенной системы умных контрактов Ethereum (приложения системы blockchain, «мощной распределенной глобальной инфраструктуры, которая способна перемещать ценность и отражать владение собственностью» [10]), базовый принцип работы которой аналогичен коллективной памяти: например, все советские граждане помнили, что Великая Отечественная война началась 22 июня 1941 г. Если нарушить эту информацию, то значительная часть «ячеек памяти» (людей) выразит несогласие, что и приведет к восстановлению верной информации.
Отчасти аналогичным может быть признан принцип туманных вычислений (fog computing), в которых «капли» крайне малы, но расположены повсюду, что позволяет субъекту в любой точке пространства и времени получать доступ к данным и к программным инструментам их обработки и принятия решения. Туман в этом случае отражает топологию ячеистой (mesh) сети с динамической маршрутизацией, что создает распределенную инфраструктуру [6]. Туманные технологии располагают вычислительные и программные приложения максимально близко к территориальной точке в физическом пространстве совершения действия, отражая нано-подход к обработке информации и осуществлению взаимодействия между Интернетом вещей, IoT (или Интернетом всего, internet of Everything, IoE), и человеком. В отличие от дополненной реальности, туманные вычислительные мощности вполне физически реальны и представляют, упрощенно и грубо говоря, микропроцессоры с батарейкой, расположенные максимально плотно на площадях действия и проживания.
Нейросети, или инструменты искусственного интеллекта (dry-ware) [12], разрабатываются с учетом и, в существенной мере, на основе принципов работы живого организма (wet-ware [8]) или работы его мозга, в то же время наиболее эффективные и надежные системы взаимодействия в цифровой среде пришли к необходимости децентрализации, аналогичной социальным системам и процессам, разработанным человечеством в ходе эволюции общества. Аналогично, попытки социолингистики в 1960-1970 гг. выявить базовые «атомы» смыслов и знаков в рамках семиологии, находят свое отражение в развитии нанотехнологий.
Конвергенция технологий привела к созданию «умных сред», в которых существенная часть корпоративных управленческих процессов принятия решений (business intelligence) [17] и администра- тивных моделей регулирования (умные города) эффективно осуществляется с применением big data и созданных человеком правил. Возможно, человечество лишь приближается к копированию человека, создавая модель и одновременно стремясь понять себя. Другим примером заимствования у природы является создание «нового типа домашних техноживотных, населяющих публичные пространства и обладающих узнаваемым характером вежливого скромняги в общении с публикой» [4], тем самым позволяя всё в большей мере заменить человека или животное его «улучшенным» аналогом. Создание алгоритмов принятия «умных» решений по аналогии с системой Siri, предложенной для устройств Apple, означает, что путем поиска ответов в сети можно будет получить и эмоциональный ответ (так, Siri «умеет» обижаться на обидные, унизительные или грубые слова).
Нейро-коммуникация сигналов между собеседниками предполагает цензуру (например, на вопрос «как дела», следует ответить «хорошо» независимо от действительного положения дел или настроения), а может осуществляться напрямую. Это возвращает нас к вопросам ницшеанской философии, этики и гуманитарной психологии, которые затрагивают ответственность и способность человека в целом заглянуть в бездну своих эмоций и ощущений, поскольку машина воспринимает и может напрямую передавать другому собеседнику все сигналы, включая содержательные (информационные, когнитивные) и каузально-оценочные (эмоциональные, аффективные, квалифицируемые как добрые, красивые, истинные) компоненты ре- и проактивных ответов и инициативных решений.
Эта проблема вновь ставит цель формулировки правил вежливости на границе личности (по К. Левину), в зоне контакта, т.е. имеется необходимость разработки системы, которая научит машину лгать в правильный момент (в целях вежливости, манипулирования и т.п.), подобно клеточной мембране, пропускающей лишь часть веществ наружу и впускающей лишь ряд веществ внутрь клетки. Без цензуры общение в рамках нейрокоммуникаций не только неэффективно, но и невозможно, достаточно упомянуть результаты исследований, которые свидетельствуют о том, что мозг млекопитающих требует интервала времени между принятием решения мозгом, осознанием решения (личностью) и выполнением решения телом (организмом как инструментом) [15]. Можно ли заимствовать эту модель цензуры от биологической к осознанной когнитивно-коммуникационной системе, следует решать не технологически, а этически.
Алгоритмы искусственного интеллекта, применяемые для машинного обучения, планирования, оптимизации и принятия решений претерпели заметные улучшения. Отражением этого является не только контекстная реклама и блестящая идея продавать слова для нее, но и возможность «гуглить» любой вопрос и получать адекватный ответ, находить наиболее быстрый путь до точки назначения на разных видах транспорта с учетом пробок, создание автомобилей с автовождением, распознавание речи, лица, сетчатки глаза и отпечатка пальца и построение системы банковских расчетов на основе биометрических данных.
Среди вопросов развития регулятивных механизмов, которые связаны с цифровой экономикой, можно выделить задачу разработки культуры экономического поведения и построения бизнес-моделей и цепочек создания ценностей. В качестве особой задачи выделяется также проблема определения связей (nexus) [20] между субъектами сделки: постоянное увеличение потенциала цифровых технологий и снижение потребности физического присутствия во многих случаях, чтобы вести бизнес, в сочетании с возрастающей ролью сетевых эффектов, порожденных взаимодействием с клиентами, ставят вопрос об ответственности и пространственно-временной фиксации происходящего события.
В этом смысле, сочетание туманных и нейро-коммуникационных технологий позволит с достаточно высокой степенью точности определить физический факт совершения действия и проводить его пространственно-временную идентификацию. Но вопрос ответственности не может быть решен только на уровне алгоритмов распределения рисков в blockchain или иных инструментах, подлинное принятие ответственности остается глубинной проблемой личности человека, что и определяет способность или неспособность конкретного индивида выступать в предпринимательской роли.
Привнесение смысла в деятельность, трансформация труда в игру и приключение, разделение масштабной задачи на малые части и распределение фрагментов задачи между участниками, получающими удовольствие от творчества, составляет само по себе технологию рутинизации решения сложных, объемных и уникальных по своему содержанию задач. Таким образом, роли творчества, коммерциализации (коммуникации) и производства в условиях роботизации сливаются и становятся основным содержанием труда постсовременного человека.
Список литературы Социологический анализ инновационной деятельности как креативизации рутины и рутинизации творческого труда
- Абабкова М.Ю. Актуальная проблематика нейроэтики в маркетинговых исследованиях//Технологическая перспектива в рамках Евразийского пространства: новые рынки и точки экономического роста. Материалы 2-ой международной научной конференции, 20-22 октября 2016 г. СПб.: Астерион, 2016. C. 265-271.
- Альшуллер Г.С., Шапиро Р.Б. О психологии изобретательского творчества//Вопросы психологии. 1956. № 6. С. 37-49.
- Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука. Петрозаводск: Скандинавия, 2004.
- Галкин Д.В. От взгляда к присутствию: интерактивная архитектура в современной цифровой культуре//Вестник ТГПУ. 2013. № 9. С. 262-267.
- Лещев С.В. Электронная культура и виртуальная реальность: третья цифровая волна НБИК-парадигмы//Вестн. гуманитар. фак. Иванов. гос. хим.-технол. ун-та. 2014. Вып. 7. С. 5-9.
- Саламатов И А. Локализация данных за счет использования облачно-туманных технологий//Вестник ВУиТ. 2015. № 1 (23). С. 78-82.
- Asanov 1.А., Levitskaia A. In Quest of Methods to Increase Entrepreneurial Activity: Field Experiment in Moldova//Conferinta stiintifica national! cu participare international;! "Integrare prin cercetare si inovare" 28-29 septembrie 2016, Chisinau, Moldova.
- Bray D. Wetware: A Computer in Every Living Cell. New Haven, London: Yale University Press, 2009. 267 p.
- Cooper S., Khatib F., Treuille A., Barbero J., Lee J., Beenen M. et al. Predicting protein structures with a multiplayer online game//Nature. 2010, Aug. 5. № 466 (7307). Р. 756-760.
- Ethereum Foundation (Stiftung Ethereum) official Web-site, Zug, Switzerland. . Режим доступа: https://www.ethereum.org (дата обращения 21.12.2016).
- Farrell M. Quietly, symbolically, US control of the internet was just ended//The Guardian, 14 March 2016.
- FoxM., KempM. Interactive Architecture. Princeton Architectural Press, 2009. 256 p.
- Gorman J. Recruititng Help: Gamers//The New York Times. 26.05.2014.
- Greenfield A. Everyware: The Dawning Age of Ubiquitous Computing. Berkeley, CA, USA: New Riders, 2006.
- Hawkins J., Blakeslee S. On Intelligence. N.Y.: Times Books, 2004.
- Jones C. R&D-Based Models of Economic Growth//Journal of Political Economy. 1995. Vol. 103. Р. 759-784.
- Kastenhofer K. Converging epistemic cultures? A discussion drawing on empirical findings//Innovation: The European Journal of Social Science Research. 2007. № 20 (4). P. 359-373.
- Lintott C., Schawinski K., Slosar A., Land K., Bamford S. Galaxy zoo: morphologies derived from visual inspection of galaxies from the sloan digital sky survey//Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2008. № 389. Р. 1179-1189.
- Luengo-OrozM., Arranz A., Frean J. Crowdsourcing Malaria Parasite Quantification: An Online Game for Analyzing Images of Infected Thick Blood Smears//Journal of Medical Internet Research. 2012. Vol. 14. № 6.
- Addressing the Tax Challenges of the Digital Economy, Action 1. 2015 Final Report. OECD/G20 Base Erosion.
- Segerstrom P. Endogenous Growth Without Scale Effects//American Economic Review. 1998. № 88. Р. 12901310.