@importknig
Перевод этой книги подготовлен сообществом "Книжный импорт".
Каждые несколько дней в нём выходят любительские переводы новых зарубежных книг в жанре non-fiction, которые скорее всего никогда не будут официально изданы в России.
Все переводы распространяются бесплатно и в ознакомительных целях среди подписчиков сообщества.
Подпишитесь на нас в Telegram: https://t.me/importknig
Тим Джордан «Цифровая экономика»
Оглавление
Значение цифровой экономики
Поиск и реклама
Социальные сети: Индустрия красоты, чуда и горя
Такси, кровати, блокчейн и дезинтермедиация
Бесплатные вещи: Экономические практики без прибыли
Warhammer, Warcraft, Just Plain War: онлайн-игры и цифровые экономические практики
Что, как нам кажется, мы знаем о цифровой экономике: Прибыль, труд, производство и потребление
Цифровая экономика
9 принципов цифровой экономической политики
Заключение
Цифровые экономические практики и экономика
Конец
Значение цифровой экономики
Hype и #Hyper-hype
Цифровая экономика уже более тридцати лет является объектом страха, восхищения и жадных надежд. Подъем цифровой экономики ознаменовался появлением целого ряда компаний, которые оказывают огромное влияние на общество и добиваются огромного финансового успеха. Названия слетают с языка - Google, Facebook, Alibaba, Amazon, Tencent, Apple и т. д. - кто может отрицать важность цифровой экономики? Но что такое цифровая экономика? И как она связана с более широкими социальными изменениями, вызванными развитием интернета и цифровых технологий?
Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо признать, что их так часто окружает и заслоняет туман шумихи. Интернет и цифровая экономика никогда не были обделены шумихой. Будучи величайшей революцией в человечестве со времен печати Гутенберга, изобретения языка, колеса и укрощения огня, интернет и цифровая экономика не испытывают недостатка в поклонниках, готовых провозгласить их фундаментально преобразующее воздействие. Это справедливо не только для цифровой экономики, но и для нее самой, причем нередко в более интенсивной форме, зачастую из-за огромной финансовой выгоды, которая кажется возможной. Для поколения хэштегов экономические эффекты цифровых технологий можно легко выразить как #hyper-hype. Чрезмерное увлечение некоторых комментаторов - таких, как Андерсон (2013), утверждающий о "второй промышленной революции", основанной на электронной почте, 3D-печати и оффшорных фабриках, или Зубофф (2019), утверждающий о новой стадии капитализма, основанной на наблюдении, - не должно ослеплять нас изменениями, которые важны для функционирования экономики XXI века.
Существует также противоположная и столь же непросвещенная позиция в отношении цифровой экономики, которая сводится к пожиманию плечами, выражающемуся в различных формах утверждения: "На самом деле это все тот же старый капитализм". Для понимания цифровой экономики важно пропустить мимо ушей утверждения о том, что это фундаментальная революция или вообще ничего нового. Один из способов приглушить яркость #hyper-hype и рассеять туман антикапиталистического пожимания плечами - это более четко сформулировать поставленный вопрос и указать путь к пониманию цифровой экономики. Этой задаче и будет посвящена данная вводная глава, начинающаяся с вопроса.
Как превознося, так и отвергая утверждения о существовании "цифровой экономики", мы слишком часто предполагаем вопрос, который остается неявным: Когда мы говорим о "новой" цифровой экономике, имеем ли мы в виду изменения, которые цифровые и интернет-технологии привнесли в существующую экономику, превратив всю экономику в "цифровую", или же речь идет о новом виде экономической деятельности, который можно назвать цифровым? Например, в докладе McKinsey о цифровой экономике Китая большое внимание уделяется быстрому распространению мобильных платежей как доказательству быстрого роста китайской цифровой экономики, но если мы остановимся и подумаем о мобильных платежах, то неясно, являются ли они показателем влияния цифровой мобильности на всю экономику или частью новых экономических практик, которые требуют такой мобильности (Woetzel et al. 2017). Любой анализ, который фактически сводит цифровую экономику к экономике в целом, будет иметь сильную тенденцию упускать два момента: во-первых, отличительные особенности цифровой экономики по сравнению с предшествующими экономическими процессами; во-вторых, то, какая часть предшествующей экономики остается нецифровой. Возникает опасность избирательной слепоты, которая видит цифровые процессы повсюду, но упускает из виду уже существующие практики, такие как покупка товаров в супермаркете, которые остаются ключевой частью экономики. Чтобы понять, что может быть нового и отличительного в цифровых технологиях и экономике, не поддаваясь гипер-шумихе и не отвергая цифровые технологии как новые, необходимо принять предпосылку, что до цифровых технологий существовала сложная экономическая деятельность, на которую могли повлиять или не повлиять новые виды экономической деятельности, связанные с интернетом и цифровыми технологиями. Тогда возникает вопрос о том, как определить, существует ли какая-либо отличительно новая экономическая деятельность. Проще всего изучить этот вопрос с помощью секторального анализа, который позволяет найти новый цифровой сектор, существующий наряду с уже существующими и пересекающийся с ними. Если удастся выявить такую цифровую экономическую деятельность, то можно будет рассмотреть, какое влияние эта новая деятельность может оказать на другие виды экономической деятельности. Знание особенностей цифровой экономики - первый шаг к пониманию ее влияния на экономику.
Первой попыткой выявить сектор экономики, отличающийся цифровыми технологиями, будет анализ статистических данных о цифровой экономике в надежде установить, можно ли считать такую экономику, и если да, то насколько она значительна. Первоначальная гипотетическая картина экономики состоит в том, что она состоит из отдельных, но взаимодействующих экономических секторов, один из которых является относительно новым и называется цифровым. Подсчитать его можно, определив, какие существующие компании работают в цифровом секторе. В качестве первого приближения можно разработать существующие определения и использовать их для определения того, как может выглядеть цифровая компания; например, посмотреть на разницу между Apple, Tencent или Google по сравнению с Petrobas, China Bank или Walmart.
Чтобы развить эту стратегию и одновременно предложить нечто более существенное, чем здравый смысл, я изложу свой взгляд сначала на работу Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) по анализу того, что она назвала "информационной экономикой". Не совсем ясно, что информационная экономика - это то же самое, что и цифровая экономика, хотя все компании, которые обычно считаются цифровыми, ОЭСР включила в информационную экономику, но для целей этого первоначального обсуждения ее можно рассматривать как показатель потенциального масштаба анализируемой экономической деятельности. Во-вторых, я проведу анализ на основе 500 крупнейших компаний по рыночной стоимости, рассматриваемых в связи с ключевыми показателями: выручка, активы, прибыль (чистая прибыль) и занятость (количество занятых работников). Ориентация на рыночную стоимость позволяет проводить прямое сравнение между различными видами экономической деятельности, что очень важно для рассматриваемой здесь темы. Рыночная стоимость также менее подвержена влиянию краткосрочных экономических тактик по сравнению с такими показателями, как выручка или прибыль. Например, на прибыль может повлиять то, что компания работает над своими показателями, списывая затраты; точно так же выручка не позволяет адекватно сравнивать различные промышленные сектора (в частности, финансовый сектор) (Dullforce 2015).
Понимание масштабов и стоимости цифровой экономики можно, пусть и с осторожностью, начать с рыночной стоимости существующих компаний. Конечно, здесь следует проявлять осторожность, поскольку рыночная стоимость отражает то, что покупатели готовы заплатить за акции компании, и, соответственно, особенно во время бумов и спадов, она может отражать рыночную точку зрения, не всегда связанную с другими способами понимания экономической деятельности. Ограничение моего анализа 500 крупнейшими компаниями позволяет создать работоспособную статистическую базу, которая, как принято считать, охватывает около двух третей экономической деятельности. Несмотря на эти ограничения, речь идет о создании первого взгляда на статистику ОЭСР и топ-500 компаний; по причинам, которые станут понятны при изучении этих цифр, не стоит проводить более серьезную работу.
Цифровая экономика с точки зрения ОЭСР и рыночных ценностей
В 2014 году в докладе ОЭСР рассматривался вопрос о том, в какой степени информационная экономика пережила мировой финансовый кризис 2008 года и способствовала ли она росту экономической активности после кризиса. Рассматривая его результаты, я оставлю в стороне вопрос о разнице между информационной и цифровой экономикой, отчасти потому, что цифровая экономика включена в статистическое определение информационной экономики ОЭСР, а отчасти потому, что определения - это тема, которая будет обсуждаться ниже. В отчете информационная экономика оценивается как относительно благополучно пережившая кризис 2008 года, хотя и с падением расходов на исследования и разработки, и как ключевой фактор, способствующий инновациям в других секторах экономики. Хотя роль ИКТ в науке стала повсеместной, а спрос на продукцию информационных отраслей значительно вырос за последнее десятилетие, совокупный вес этой деятельности в среднем по странам ОЭСР несколько снизился и составил чуть менее 6 % от общей добавленной стоимости и 3,7-3,8 % от числа занятых" (OECD 2014: 37). С этой точки зрения информационная/цифровая экономика меньше, чем можно было бы предположить; однако показатели ОЭСР также подчеркивают, насколько ИКТ и информационная экономика важны для других отраслей, что затрудняет выделение конкретного сектора.
Другой показатель - международная торговля товарами ИКТ: "С 2000 по 2012 год мировой экспорт промышленных товаров ИКТ вырос на 65 % и превысил 1,5 триллиона долларов США. Однако их доля в общем объеме мирового экспорта товаров снизилась примерно на 5 процентных пунктов, отчасти из-за повсеместного падения цен на единицу продукции" (OECD 2014: 144). Другими словами, хотя продажа товаров, считающихся информационными или цифровыми, быстро росла, ее доля в общей экономике все равно снижалась: она составляла около 4 % от общего объема мирового экспорта, варьируясь от более 12 % в Индии до ничтожных цифр в некоторых странах (OECD 2014: 145). В зависимости от того, в какой точке мира проводится оценка, доля информационной экономики колеблется в пределах от чуть более 10 процентов экономики до нуля.
Следующие цифры основаны на классификации, положенной в основу анализов Financial Times и Fortune 1 500 наиболее высоко оцениваемых компаний в мире в трех точках: 2006, 2015 и 2017 годах (Fortune 2017; FT 2015, 2006). Эти цифры свидетельствуют о том, что цифровая экономика составляет около 20 % всей экономики (возможно, до 30 %) и оценивается примерно в 6,5 триллиона долларов США. Существуют расхождения между методами, использованными при составлении данных за 2017 год (Fortune) и 2015/2006 годы (оба FT), причем значительное увеличение доли цифровой экономики в 2017 году связано с уменьшением стоимости в других секторах до такой степени, что, скорее всего, это связано с определением. Эти данные также свидетельствуют о том, что доля цифрового сектора несколько увеличилась в период после финансового краха 2008 года, хотя и не на такую величину, которая кажется слишком значительной или сопоставимой с колебаниями в других секторах (например, 5-процентный рост в обрабатывающей промышленности). В целом, цифровой сектор представляется таким же важным, как финансовый и производственный секторы, и примерно в два раза более важным, чем розничная торговля, сфера услуг и добывающий сектор.
Таблица 1.1 Экономические сектора - общая рыночная стоимость (млн. долларов США)
Производство
Финансы
Розничная торговля
Сервис
Цифровой
Добыча
Всего
2017
Рыночная стоимость
3,885,168
3,400,038
1,462,153
4,329,598
6,650,784
1,865,371
21,593,112
% от общего количества
17.99
15.75
6.77
20.05
30.80
8.64
2015
Рыночная стоимость
9,146,439
7,979,289
2,393,507
2,676,982
6,547,547
3,643,449
32,387,214
% от общего количества
28.24
24.64
7.39
8.27
20.22
11.25
2006
Рыночная стоимость
5,249,680
5,955,721
1,247,266
1,723,698
4,233,769
3,979,554
22,389,688
% от общего количества
23.45
26.60
5.57
7.70
18.91
17.77
Учитывая возможное расхождение в классификации, а также то, что целью данного исследования является лишь первоначальный, а не детальный обзор, в следующем анализе рассматриваются только последние данные за 2017 год и некоторые дополнительные показатели: выручка, чистый доход или прибыль, общие активы и количество сотрудников. Это сравнение помогает понять различия между секторами. С точки зрения закономерности, цифровой сектор характеризуется относительно высокой прибылью, низкими активами и умеренной занятостью. Тот факт, что на этот сектор приходится около 28 процентов прибыли при всего лишь 16 процентах выручки, 9 процентах активов и 15 процентах сотрудников, может стать отправной точкой для понимания высокой оценки цифровых компаний, на которые приходится 30 процентов общей рыночной стоимости. Розничная торговля с 28 процентами сотрудников, но менее чем 8 процентами прибыли говорит о важности занятости в этом секторе, а также, возможно, объясняет его низкую рыночную стоимость - всего 7 процентов от общей.
Таблица 1.2 Сектора экономики (2017) - Прочие показатели (млн. долл. США)
Рыночная стоимость
Прибыль
Выручка
Активы
Сотрудники (общее количество)
Производство
3,885,168
155,430
2,350,529
3,496,514
5,479,283
% от общего количества
17.99
15.47
18.34
8.30
19.41
Финансы
3,400,038
228,481
2,232,306
27,909,063
3,198,268
% от общего количества
15.75
22.74
17.42
66.26
11.33
Розничная торговля
1,462,153
77,704
2,641,316
1,184,934
7,933,952
% от общего количества
6.77
7.73
20.61
2.81
28.10
Сервис
4,329,598
181,381
2,144,832
2,826,420
6,538,487
% от общего количества
20.05
18.05
16.74
6.71
23.16
Цифровой
6,650,784
276,929
2,047,313
3,821,682
4,254,320
% от общего количества
30.80
27.56
15.98
9.07
15.07
Добыча
1,865,371
84,876
1,398,194
2,879,857
827,529
% от общего количества
8.64
8.45
10.91
6.84
2.93
Всего
21,593,112
1,004,802
12,814,490
42,118,470
28,231,839
Возможно, такие различия свидетельствуют о разных видах экономической деятельности, и возникает соблазн немедленно связать эти выводы с существующими дискуссиями о цифровой экономике. Например, в какой степени очень сильная связь между прибылью и активами обусловлена тем, что цифровые компании не вмешиваются в государственное регулирование и таким образом избегают затрат на активы, которые должны нести другие компании? Аналогичным образом, если в финансовом секторе связь между прибылью и количеством сотрудников может иметь интуитивную основу в виде неосязаемости и большого размера товаров, с которыми он имеет дело - акций, фьючерсов, деривативов и так далее, - то в цифровом секторе относительно умеренную занятость и высокую прибыль можно связать с тем, что многие цифровые продукты пользуются обширным "бесплатным" трудом, предоставляемым пользователями этих продуктов. Однако прежде чем соблазняться подобными цифрами, важно признать более фундаментальную трудность, на которую указывают и эти исследования, и анализ ОЭСР, - необходимость выработки четкого определения цифровой экономики.
Числа не говорят. Только благодаря концептуальной основе они могут говорить, хотя мы часто забываем об этом и воспринимаем цифры как дареную лошадь, в пасть которой было бы невежливо заглядывать. С одной стороны, данные свидетельствуют о существовании цифрового сектора значительных размеров - около 20 или, возможно, даже 30 процентов от общего объема экономики - с четко выраженной структурой, в то время как с точки зрения ОЭСР он гораздо меньше. Эти различия заставляют задуматься о том, что было сделано с цифрами, чтобы заставить их говорить именно так? Например, хотя данными FT и Fortune можно манипулировать, чтобы получить одинаковое отраслевое деление экономики, различия между ними позволяют предположить, что на результаты могут влиять разные определения, учитывая кардинальные изменения между 2015 и 2017 годами. Определение цифровой экономики как статистической категории стало результатом отнесения компаний к определенным секторам, принципы которого не были четко сформулированы. Поэтому нет смысла искать более точные статистические результаты или доверять чему-либо, кроме самых общих результатов, пока определение цифровой экономики не станет более четким.
Цифровые экономические практики и проблема определения
Проблему определения цифровой экономики можно сформулировать, задав, как может показаться, странный вопрос: являются ли Apple, Microsoft, Google и Facebook частью цифровой экономики? Этот вопрос может показаться странным, поскольку для многих аналитиков цифровой экономики Apple и Microsoft являются не просто частью цифровой экономики, но и ее образцами. Однако в случае с Apple и Microsoft можно утверждать, что они, по сути, являются старомодными производственными предприятиями - они производят товары и продают их, а то, что они продают, оказывается цифровыми или информационными продуктами (Bruns 2008: 2). В конце концов, операционная система или iPhone - это товары для продажи. Конечно, обе компании устроены сложнее и включают в себя целый ряд других экономических практик, но в основе их прибыли и способности выживать и процветать лежит создание товара и его продажа. Google и Facebook нельзя описать подобным образом. Оба предлагают бесплатные услуги - поиск, социальность, - которые позволяют им генерировать информацию о своих пользователях, а затем получать прибыль от рекламы, направленной на основе этой информации (Turrow 2011). Я вернусь к этим практикам позже, но здесь они уместны для того, чтобы поставить под сомнение то, как я и ОЭСР заставили говорить цифры, поскольку в обоих случаях было сделано предположение, что Apple, Microsoft, Google и Facebook являются частью цифровой или информационной экономики. Однако доходы и Apple, и Microsoft более чем на 80 процентов состоят из продажи "вещей". В случае с Apple, iPhone, iPad, Mac и "другие" продукты составили 83 процента ее доходов в последнем финансовом квартале 2017 года, а на "услуги", такие как iTunes, AppleCare, ApplePay и так далее, пришлась большая часть остальной выручки. Четыре основные статьи доходов Microsoft в 2017 году - Office, серверные продукты, операционная система Windows и Xbox - составили около 80 процентов всех доходов. Обе компании имеют долгую историю изобретения цифровых товаров и их последующей продажи, что с экономической точки зрения не совсем похоже на изобретение и продажу автомобилей компанией Ford (Bishop 2017; Apple 2017).
При попытке распутать эти вопросы определение, данное ОЭСР, вызывает затруднения. Процитированный выше отчет основан на более раннем документе ОЭСР, в котором определено, как она будет измерять информационную экономику (OECD 2011). Концептуально это представлено в виде двух связанных диаграмм, обе из которых предполагают то, что они пытаются объяснить. Первая диаграмма связывает следующие группы: Предложение ИКТ, Инфраструктура ИКТ, Спрос на ИКТ, Продукты ИКТ, Информация и электронный контент, ИКТ в более широком контексте. Вместо того чтобы объяснять, что подразумевается под "ИКТ", информация, коммуникации и технологии просто импортируются вместе с ним как понятия, предшествующие их определению, что создает кругооборот. Вторая диаграмма описывает так называемую S-образную кривую, которая концептуализирует готовность к электронной коммерции на трех этапах: электронная готовность (инфраструктуры, необходимые для электронной коммерции); электронная интенсивность (состояние использования, ценность, характер электронной коммерции); и электронное воздействие (добавленная стоимость, потенциально создаваемая электронной коммерцией). Опять же, объяснения того, что означает "e", можно избежать, предположив это. Отсюда ОЭСР возвращается к предыдущим классификациям и, используя довольно расплывчатые диаграммные понятия, которые только что были описаны, определяет некоторые существующие статистические категории как показатели информационного общества.
Аналогичным образом, статистика 500 крупнейших компаний из FT и Fortune основывается на существующих отраслевых определениях, которые были перегруппированы для создания нового сектора. В сектор цифровой экономики, за исключением нескольких отдельных компаний, вошли следующие категории: компьютерное программное обеспечение; компьютеры; офисное оборудование; развлечения; услуги в области информационных технологий; интернет-услуги и розничная торговля; сетевое и другое коммуникационное оборудование; полупроводники и другие электронные компоненты; телекоммуникации; оптовые торговцы электроникой и офисным оборудованием. Этот список должен сразу же вызвать сомнения в том, охватывает ли он "цифровой сектор" или вообще какой-либо один вид экономической деятельности. Аналогичным образом, существующая классификация компаний в этих рубриках также вызывает столько же вопросов, сколько и ответов. Netflix относится к категории информационно-технологических услуг, а Disney и Time Warner - к развлекательным компаниям. Хотя последние появились раньше первых и цифровой экономики, они тесно связаны с Netflix в своей развивающейся экономической деятельности. В категорию сетевого оборудования входит компания Cisco, которую, как и Apple, можно считать скорее компанией, которая "производит продукты, которые выглядят как цифровые, и продает их", а не компанией, занимающейся конкретной цифровой деятельностью. Таким образом, без лучшего понимания того, что такое цифровая экономическая деятельность, трудно выделить компании для получения отраслевой статистики. При таких трудностях сложно заставить цифры говорить о цифровой экономике.
Каков стандарт, позволяющий классифицировать компании как цифровые? Заставить цифры говорить нелегко, потому что навыки, необходимые для манипулирования ими, не всегда совпадают с навыками, необходимыми для придания им структуры, которая создает их голос. А именно этих рамок и не хватает. Короче говоря, существует проблема определения: ни ОЭСР, ни существующие отраслевые категории экономики не отвечают на главный вопрос: как экономическая деятельность осуществляется таким образом, что ее можно считать цифровой?
Хотя существует значительная популистская литература о цифровой экономике, в ней мало теоретических разработок о том, что представляет собой цифровая экономическая практика. Пожалуй, наиболее известна работа Тапскотта, в частности его книга "Цифровая экономика". Впервые опубликованная в 1995 году и обновленная двадцать лет спустя, эта книга изначально была и остается серией анекдотов в поисках теории, не предлагая никаких реальных рамок или оценки того, что может означать цифровая экономика, кроме того, что она имеет отношение к компьютерам, интернету и деньгам (Tapscott 2015). Ряд марксистских теоретиков утверждали, что цифровая экономика основана на новом типе ренты или на извлечении прибавочной стоимости (последнее особенно применительно к свободному труду). К этим аргументам мы еще вернемся в главе 7, поскольку здесь есть некоторые полезные идеи, но, поскольку марксистская попытка понять цифровой сектор предполагает, что источником прибыли и движущей силой экономической деятельности будет являться прибавочная стоимость или рента, поскольку она представляет собой один и тот же капитализм, действующий во всех секторах. Таким образом, речь идет не столько о теории цифровой экономики, сколько о предположении, что распространение марксистской экономики на цифровые взаимодействия будет достаточным для теоретизации этой экономики (Fuchs 2014; Dean 2012). Зубофф (2019) утверждает, что новая стадия капитализма, пришедшая на смену фордистскому периоду, возникла благодаря цифровым технологиям. Ее анализ также будет использован, но поскольку он полностью сосредоточен на экономических практиках, связанных с рекламой в Интернете, и не рассматривает другие потенциальные экономические практики, его взгляд будет ограниченным. Ее утверждение о существовании "капитализма наблюдения" - вторя Балкину (2008) и другим исследователям, которые отмечают рост "государства наблюдения", - соответственно, предполагает, что цифровая экономика изменила структуру всей экономики, и ограничивает практики, которые могут составлять цифровую экономику, теми, на которые опирается Google (это также означает, что развитию наблюдения и рекламы в цифровых технологиях и Интернете до Google не уделяется должного внимания, как, например, в работе Турроу (2011)).
Проблема статистики ясно показывает, что теория, охватывающая и связывающая элементы цифровой экономики и определяющая ее специфику, отсутствует. В оставшейся части этой книги мы возьмем на себя задачу создания такой теории, начав с более четкой формулировки поставленного вопроса.
Цифровые экономические практики
Отправной точкой является работа, уже проделанная в смежных областях культурной экономики и креативной экономики и культурных индустрий. Хотя между ними можно провести некоторые различия, для целей, связанных с цифровой экономикой, их ключевые инновации достаточно схожи, чтобы рассматривать их вместе, равно как и их ключевые недостатки. Если культурная экономика рассматривает культурные аспекты всей экономической деятельности, то работа над культурными и творческими индустриями касается тех отраслей, в основе которых лежит творчество. В обоих случаях культура рассматривается в экономических условиях, и это требует внимания к определенным видам деятельности. Как утверждают Прайк и дю Гай: "Общим для тех, кто входит в широкую церковь культурной экономики, является общее внимание к (материальным) практикам, порядкам и дискурсам, которые производят экономически значимую деятельность" (2007: 340).
Здесь полезно отметить, что идентификация экономики предполагает идентификацию практик и культуры. Экономический сектор, таким образом, можно понимать как имеющий в своей основе культурные и социальные практики, которые составляют динамику производства, обмена и потребления, характерную для данного сектора. Однако цитата из Прайка и Дю Гея также поднимает ключевой вопрос, не столько для экономики культуры или творческих индустрий, сколько для настоящего спора, поскольку следование этой идее определения сектора также подразумевает выяснение того, что означают "экономика" и "практика" (Amin and Thrift 2004). Проект по анализу цифровой экономики становится проектом по созданию понимания того, существуют ли какие-либо конкретные виды цифровой экономической деятельности, и если да, то что они собой представляют. Цель здесь не грандиозная, в смысле утверждения, что анализ экономической жизни должен основываться на экономических практиках, а скорее конкретная; аргумент заключается в том, что для понимания новой области экономической жизни важно изучить, как она живет и практикуется. В следующих главах это будет сделано с помощью серии тематических исследований, посвященных конкретным цифровым экономическим практикам. Для проведения этих исследований нам, прежде всего, необходимо понимание "экономической практики".
Практики - это повторяющиеся действия, предпринимаемые для построения повседневных жизненных миров, или то, что Шатцки называет "связкой поступков и высказываний" (цит. по Reckwitz 2002: 250). Хотя практика как концепция часто тесно связана с Бурдье, Шацки и другими (Bourdieu 1977; Schatzki 2008; Cetina et al. 2005), один из способов применить эти идеи к цифровой экономике - провести параллель с попыткой Коулдри использовать социологию практики для изменения методов изучения медиа. Коулдри стремился перевести медиаисследования от изучения текстов и эффектов к изучению медиапрактик; при этом он подчеркивал три момента. Во-первых, при анализе практик культура заново рассматривается в рутинных, часто бессознательных действиях и структурах смысла, которые позволяют что-то сказать (а не то, что сказано). Во-вторых, анализ открыт для того, чтобы проследить, что люди делают по отношению к медиа, и не должен предполагать заранее существующих категорий медиа, таких как "аудитория ". И наконец, в центре внимания - виды практик, которые создают устойчивые категоризации или идентичности (Couldry 2004: 121-2).
Ценность теории практики... состоит в том, чтобы задавать открытые вопросы о том, что делают люди и как они классифицируют то, что делают, избегая дисциплинарных или иных предубеждений, которые автоматически определяют их действия как, скажем, "потребление" или "быть слушателем", независимо от того, так ли видят свои действия сами акторы". (Couldry 2004: 125)
Хотя Кулдри рассматривает медиа, его акцент на следовании за рутиной, повседневными и повторяющимися действиями и значениями медиа и внутри них в значительной степени указывает на то, как я хочу использовать "практику" для раскрытия феноменов цифровой экономики. В этом отношении сходным концептуальным союзником является феминистский материалистический фокус на "неприятности" или "беспорядок" жизни. Как и в случае с обширной работой Коулдри, здесь не хватит места, чтобы изложить все, что имеет отношение к делу, но стоит отметить связь с понятием Харауэй о "неприятности", присущей становлению друг с другом, от микробов до людей. Как она говорит, рассуждая о партнерах в создании жизненных проблем: "Партнеры не предшествуют завязыванию узлов" (Haraway 2016: 13; см. также Barad 2007).
В следующих главах практики понимаются как сплетения смысла и действия, в которых появляются и формируются, исчезают и деформируются различные акторы, и которые в некотором смысле повторяются, итеративны и шаблонны. Практика" (Praktik) - это рутинизированный тип поведения, состоящий из нескольких элементов" (Reckwitz 2002: 249). Мы можем думать о практике как о привычке, например, использовать банкомат для получения наличных или нажимать на кнопку, чтобы зарегистрировать свое согласие на лицензию конечного пользователя в Интернете; таким образом мы становимся привычными в габитусе. Парадокс привычки, - по словам Делеза, - заключается в том, что она формируется по степеням, а также в том, что она является принципом природы... Принцип - это принцип заключения привычек" (1991: 66). Привычки и повторения важны, потому что если набор смыслов и действий является просто разовым, то он не образует практику; принцип привычки и итерации заключается в том, что она формирует привычки по степеням. Если практика, как представляется, сосредоточена на значимых действиях, то последние значимы только потому, что они были воспроизведены, чтобы стать частью практики.
От Кулдри в медиа-исследованиях до Харауэй о тревожных границах, я также могла бы обратиться к теории коллективных действий Барнса (1988), теории перформативности Батлер (1997) и теории акторной сети Латура (2007), которые широко и схоже демонстрируют, как практика охватывает мириады взаимодействий и сплетений между различными видами акторов (человеческих и нечеловеческих), которые создают шаблонные формы жизни. Черпая вдохновение из этих источников, но фокусируясь на цифровой экономике, цель - следовать за практиками; перефразируя Турена, при анализе цифровой экономики важно "перейти на сторону практик акторов" (2002: 89).
Экономические практики, таким образом, - это привычки, действия и смыслы, сформированные в повторяющиеся рутины, которые поддерживают то, как мы производим и обмениваем товары, обеспечивающие жизнь, богатство и их воспроизводство. Адам Смит знаменито и широко исследовал "богатство народов" и, в частности, специфически человеческий "грузовик, бартер и обмен" одной вещи на другую, а Маркс исследовал людей, которые, производя средства к существованию, "определенно производят свою действительную материальную жизнь" (Smith 1982; Marx 1978). К этому можно добавить мнение Маршалла о том, что экономика - это "социальная деятельность, которая наиболее тесно связана с достижением и использованием материальных потребностей благосостояния" (1890: 6). Как подчеркивал Кейнс, такое внимание к социальной жизни, ее производству и воспроизводству делает экономику моральной и, следовательно, неточной наукой, которая требует наблюдения за экономикой в действии (Keynes 1938). Феминистские взгляды обеспечили, что такой взгляд на экономику - это не только производство товаров и рабочей силы, но и их воспроизводство (Jarrett 2016). Экономика связывает производство и воспроизводство жизни с созданием, обменом и потреблением всевозможных товаров и благ, составляющих богатство. Более того, поскольку эти сложные взаимосвязи между созданием, обменом и потреблением заложены в образе жизни, они должны приобретать смысл в рамках практик: экономика обмена едой и жильем для простого пропитания сильно отличается от экономики внимания с помощью ИТ и приложений, но обе они являются экономиками, заложенными в образе жизни людей и приобретающими смысл. Что бы ни создавалось, обменивалось или потреблялось, оно может обрести свой смысл только будучи встроенным в социальные миры, которые придают смысл самим товарам или продуктам.
Определение экономических практик, используемое здесь, следует этому, возможно, более классическому пониманию экономики, но в то же время черпает вдохновение в пересмотре экономической теории в свете финансового кризиса 2008 года (например, Piketty 2014), а также в работах современных экономистов культуры и аналитиков творческих индустрий (Core 2018; Hesmondhalgh 2010; Banks 2017). Это важно, поскольку открытость к поиску нового явления требует внимания к происходящему, так как слишком легко увидеть то, что уже известно. Экономические практики - это практики, которые создают и поддерживают богатство общества, проявляющееся в обмене товарами или предметами потребления, а также в организации производства и воспроизводства жизни через повседневные практики. Эти две стороны тесно связаны между собой и обеспечивают внимание к различным культурам общества, что будет иметь решающее значение для понимания цифровой экономики.
В этой книге цифровые экономические практики рассматриваются как повторяющиеся и шаблонные привычки создания, обмена и потребления огромного количества товаров и благ, составляющих богатство общества, при понимании того, что зачастую значения этих благ должны сами возникать в рамках этих практик. Это подразумевает пристальное внимание к практикам, которые производят и воспроизводят социальную жизнь. Таким образом, мой подход является материалистическим и качественным. Цифры могут говорить только тогда, когда мы понимаем, о чем они говорят, и, столкнувшись с новой формой экономики, мы можем достичь этого понимания, только проследив и изучив ее экономические практики и, в частности, ее характерные причинные механизмы. Если цифровая экономика мощная и быстрорастущая - по крайней мере, согласно представленным мною ошибочным цифрам, - то важно изучить экономические практики, которые ее формируют.
План книги
Любой уважающий себя университетский курс или учебник по экономике промышленности в самом начале посвящает некоторое время обсуждению трудностей определения отрасли - то есть того, можно ли разграничить понятие отрасли по группам производителей, классификациям продукции, факторам производства, типам потребителей, местоположению и т. д. То, что является проблематичным для отраслей в целом, особенно актуально для сферы культуры из-за неопределенности в определении культурных товаров и услуг". (Throsby 2014: 112)
Вступление к этой книге соответствует опасениям Тросби по поводу трудностей с определением; действительно, основная цель этого введения заключалась в противоречивых задачах - утвердить важность цифровой экономики и в то же время отметить, что трудно понять, что такое "цифровая экономика". Приведенные мною статистические данные в целом свидетельствуют о том, что в цифровой экономике есть нечто, заслуживающее серьезного внимания. Многие другие признаки указывают на необходимость осмысления того, что произошло с 1970-х годов в экономическом плане с ростом цифровых и интернет-технологий. Например, в 2018 году сначала Apple, а затем Amazon стали первыми в истории компаниями, стоимость которых превысила 1 триллион долларов США (Axon 2018). Разница между Amazon и Apple еще раз иллюстрирует трудности, связанные с определением того, какой вид экономической деятельности представляет собой цифровую экономику, учитывая происхождение первой как цифровой и интернет-компании, а второй - как дизайнерской и производственной компании.
Не хватает определения и модели цифровой экономики как сектора в рамках более широкой экономики. Моделирование цифровой экономики как сектора - это ключ к выяснению того, есть ли что-то отличительное в цифровой экономике среди сложности повседневности, в которой будут присутствовать все виды различных и гибридных экономических практик. Качественный метод, принятый в данном исследовании, заключается в том, чтобы проследить за цифровыми экономическими практиками в их закономерном взаимодействии до тех пор, пока не будет создана достаточно прочная база для построения модели. Это соответствует предложению Кейнса относительно экономической мысли:
невозможно продвинуться далеко, кроме как разрабатывая новые и улучшенные модели. Это требует ... "бдительного наблюдения за реальной работой нашей системы". Прогресс в экономике почти полностью состоит в постепенном улучшении выбора моделей... Цель статистического исследования заключается не столько в заполнении недостающих переменных с целью прогнозирования, сколько в проверке релевантности и обоснованности модели". (Кейнс 1938)
Замысел этой книги состоит в том, чтобы от вопросов, поставленных во введении и в целом в связи с шумихой вокруг значимости цифровой экономической деятельности, перейти к рассмотрению целого ряда способов практического функционирования цифровой экономики. Это будет достигнуто в два этапа: в следующих пяти главах будут представлены тематические исследования практик цифровой экономики; после этого в трех главах будут представлены концепции, модели и вопросы политики в отношении цифровой экономики.
Пять тематических исследований будут посвящены поиску, социальным сетям, дезинтермедиации, свободным цифровым экономическим практикам и играм. В главе 2, посвященной поиску, рассматриваются Google, а также Baidu и другие поисковые системы. Будет подчеркнута важность коллективной деятельности по созданию Всемирной паутины (WWW), которая затем "считывается" для получения результатов поиска, сочетающихся с последующей персонализацией на основе данных, собранных у пользователей, чтобы продемонстрировать, как ценность результатов поиска Google зависит от сообщества практиков, которое он "считывает". Монетизация будет рассмотрена, чтобы показать, как платформа поисковой системы приватизирует собранную информацию, генерирует новую информацию и затем монетизирует ее с помощью целевой рекламы. Глава 3, посвященная социальным сетям, выявляет аналогичную экономическую практику, хотя в данном случае "ценность" заключается в самом материале эмоциональной и социальной жизни. Это исследуется на примере Facebook, Snapchat и WeChat, а также других социальных сетей. И снова будет продемонстрирован способ, с помощью которого набор коллективных действий создается, а затем "считывается", чтобы быть монетизированным.
В третьем примере рассматривается дезинтермедиация, в первую очередь на примере Uber, Airbnb и технологии блокчейн. В данном случае экономическая практика предполагает вмешательство цифровой платформы в существующую в обществе услугу (например, такси) путем дезинтермедиации существующих поставщиков услуг и различных нормативных требований, налагаемых на них. Монетизация происходит по мере того, как платформа встает между пользователем услуги, который платит, и поставщиком услуги, который получает оплату, позволяя платформе вливать денежные потоки.
В четвертом примере рассматриваются некоммерческие цифровые экономические практики, включая свободное программное обеспечение, Консорциум Всемирной паутины и Википедию. Эти примеры контрастируют с предыдущими, демонстрируя, что, хотя цифровые экономические практики создают некую ценность, реализуемую коллективной деятельностью пользователей, эта ценность может существовать отдельно от ее монетизации для получения прибыли. Цифровые экономические практики, отказывающиеся от монетизации, порождают различные представления об информации как собственности, в частности, о том, как информация может рассматриваться как собственность, которая свободно распространяется по праву, а не как собственность, находящаяся в частной и исключительной собственности.
Последнее исследование посвящено онлайновым, компьютеризированным и сетевым играм. Здесь более подробно рассматривается экономическая практика аренды, а не покупки товара, о которой вскользь упоминалось в предыдущих примерах. Эта практика заключается в том, что то, что кажется потребителю купленным, на самом деле взято им в аренду и может быть отозвано компанией, оплатившей цифровые услуги. Она также тесно связана с подпиской на доступ к цифровым платформам. Более того, изучение игр позволяет увидеть взаимодействие различных цифровых экономических практик, особенно в связи с появлением моделей монетизации "free to play" и пересечением цифровых и нецифровых экономических практик - ведь многие игры покупаются примерно так же, как книги в Интернете. Здесь рассматриваются массовые многопользовательские онлайн-игры, в том числе World of Warcraft, а также ряд других игр, в частности мобильные игры, такие как Candy Crush, и игры в стиле "battle royale", такие как Fortnite и PlayerUnknown's Battleground.
Хотя эти кейсы не являются всеобъемлющей картой цифровых экономических компаний - например, ни Amazon, ни Spotify не рассматриваются подробно, - они качественно исследуют множество цифровых экономических практик, как успешных, так и неуспешных. Затем эти примеры будут развиты с помощью концепций, взятых из ключевых дебатов в существующей теории цифровой экономики. Три рассматриваемые темы - свободный труд, информационные излишки как эксплуатация и преодоление разрыва между производителем и потребителем. По всем трем направлениям существует значительная литература, но в главе 7 будет показано, что, с учетом данных конкретных исследований и концептуального анализа, все три направления имеют существенные недостатки, требующие дальнейшего теоретизирования. Следует отметить, что такой план означает значительное изменение тональности по мере перехода к теоретическим дебатам. Если в главах, посвященных изучению конкретных примеров, рассматриваются повседневные вопросы цифровых экономических практик, предпринимаются попытки проследить и раскопать, как эти практики формируются на основе различных действий и перспектив пользователей, владельцев платформ, работников платформ и так далее, то рассмотрение существующих теорий этих практик предполагает концептуализацию. Такие вопросы, как информация, полученная в результате свободной деятельности, которую пользователи предоставляют социальным медиа и которая, в свою очередь, служит основой для получения доходов от рекламы, будут неоднократно упоминаться в связи со сложностью и материальностью практик, и требуется сместить акценты, чтобы начать извлекать такие вопросы, исследуя их концептуализацию. Практики всегда включают в себя идеи о том, что в них происходит, а идеи всегда ссылаются (пусть даже косвенно) на соответствующие практики и опираются на них; в этом смысле необходимо сместить акцент с первичной диагностики значения экономических действий в цифровых контекстах на теоретизирование в таких контекстах того, как повторяющиеся действия структурированы и могут быть осмыслены.
Этот переход к концептуализации станет основой для модели цифровых экономических практик, которая будет предложена через три взаимосвязанных раздела - ценность, собственность и прибыль, - которые будут изложены в главе 8. Первые два раздела посвящены созданию стоимости, которая реализуется в результате коллективной деятельности, такой как поиск или игра, связанной с различными формами информационной собственности. Как только цифровая платформа устанавливает такую связь, становится возможным добавление третьего раздела - прибыли - с помощью стратегии монетизации. Выделяют три основные стратегии монетизации: целевая реклама, дезинтермедиация и реинтермедиация, а также аренда, а не покупка. В рамках этой модели всегда остается возможность того, что цифровая экономическая практика может отказаться от монетизации ради прибыли и вместо этого предложить информацию в качестве распределенной собственности. В последнем случае открываются радикальные возможности для цифровых экономических практик, которые предлагают информацию, способную использоваться одновременно и полностью всеми, кто может получить к ней доступ.
После моделирования цифровой экономики в главе 9 будут рассмотрены общие вопросы политики. Первый ключевой вопрос заключается в определении места существования цифровой экономической практики: какая юрисдикция подходит для любой цифровой экономической компании? Приводится аргумент, что местоположение можно определить, используя деятельность пользователей платформы, поскольку они находятся в определенном месте, а не информационные потоки, возникающие в результате этой деятельности, поскольку они могут быть переданы через границы. После этого рассматриваются вопросы налоговой политики, в частности, в отношении налогов, вытекающих из мест, в которых осуществляется цифровая экономическая деятельность. Также рассматривается возможность микроналогообложения. В-третьих, в главе рассматриваются вопросы труда, в частности, возникающие в связи с платформами, которые монетизируют время, свободно предоставляемое пользователями для деятельности на платформе, и стратегиями монетизации без посредников, которые позволяют избежать регулирования (в частности, регулирования поставщиков услуг, связанных с каждой платформой). Наконец, более радикальные возможности, предлагаемые информацией как распределенной собственностью, рассматриваются в контексте дебатов об информационном достоянии.
Заключительные аргументы книги посвящены тому, как данные тематических исследований и модель цифровой экономики вписываются в более широкие дискуссии о природе глобальных экономик XXI века. Цифровые экономические практики зависят от коллективной деятельности и сообществ пользователей и сумели внедрить извлечение прибыли в самые интимные пространства повседневной жизни через эти коллективные моменты. Задача и актуальность цифровых экономических практик заключается в том, чтобы решить проблему захвата ради прибыли социально важных и интимных видов деятельности, таких как поиск информации или поиск друзей.
Поиск и реклама
Позвольте мне начать с богатства. За первые три месяца 2018 года общий доход Google 1 составил 31,1 миллиарда долларов США (на 26 процентов больше, чем за первые три месяца 2017 года), 85 процентов из которых, или 26,6 миллиарда долларов, принесла реклама. За тот же период чистый доход, или прибыль, Google составил 9,4 миллиарда долларов (Alphabet Inc. 2018b). За вторые три месяца 2018 года общий доход компании составил 32,7 млрд долларов, реклама принесла 28 млрд долларов (86 %), а чистая прибыль - 3,1 млрд долларов (или 8,2 млрд долларов без учета штрафов) (Alphabet Inc. 2018a). Профицит или прибыль в 12,5 миллиарда долларов за полгода - это богатство.
Прибыль Google всегда зависела от доходов, получаемых от рекламы в поисковой системе. Основанная в 1998 году, компания начинала как веб-сайт с одной функцией - поисковой системой. На первой веб-странице Google было только название Google и поле, в которое можно было ввести поисковый запрос. Его отличительные поисковые возможности привлекли внимание инвесторов, которые финансировали его убытки в первые годы. В 2000 году Google потеряла 14,1 миллиона долларов, что вдвое превысило убытки предыдущего года, но вскоре компания запустила рекламную программу под названием "Adwords". В 2001 году компания показала прибыль в размере 7 миллионов долларов, свою первую в истории прибыль, которая выросла до 100 миллионов долларов в следующем году, а затем неуклонно росла до ежегодной прибыли в 19,5 миллиарда долларов в 2016 году, 12,6 миллиарда долларов в 2017 году и 12,5 миллиарда долларов в первой половине 2018 года (Auletta 2011; Levy 2011; Alphabet Inc. 2017).
Такие цифры иногда приводят к суждению, что "Google - это рекламная компания", но, хотя источник доходов и прибыли неоспорим, реклама вряд ли определяет экономическую практику Google. Кроме того, Google не одинок в качестве поисковой системы - до него были Alta Vista, Ask Jeeves и другие, наряду с ним существуют Baidu, Bing, DuckDuckGo, Mojeek и другие. Google также не одинок в монетизации услуг с помощью рекламы - Facebook, многие компьютерные игры, веб-порталы и другие сайты также идут этим путем. Хотя существуют и другие поисковые системы, и другие онлайн-рекламодатели, при изучении конкретной цифровой экономической практики лучше сосредоточиться только на одной, и имеет смысл начать с Google, учитывая его позицию пионера онлайн-рекламы и одного из крупнейших генераторов прибыли в цифровой экономике.
После изучения экономической практики Google эта глава будет развиваться в двух направлениях. Во-первых, экономическая практика Google будет абстрагирована, чтобы попытаться определить ее ключевые элементы. Особое внимание будет уделено ее цифровым элементам - тем, которые могут свидетельствовать о специфически цифровой экономической практике, - и тому, как эта практика может быть применима в более широком смысле. Во-вторых, я изучу, можно ли применить практику Google к другим поисковым компаниям.
Гугление как экономическая практика
Чтобы рассмотреть конкретную практику, необходимо признать, что практики возникают из точек зрения. Практика всегда связана с кем-то или с чем-то. Точки зрения сопровождаются намерениями и смыслами, авторы, действующие лица и акторы стремятся сделать определенные вещи, даже если иногда они достигают лишь смежных или разных вещей. Точки зрения обязательно связаны с другими точками зрения, не все из которых видны друг другу. Человек, который ищет, не обязательно видит алгоритм, формирующий ответ, и алгоритм не обязательно учитывает требуемые компьютеры, которые сами изменяют окружающую среду, требуя электричества, редких металлов и так далее. Точки зрения никогда не могут быть сведены воедино; "взгляд божьего глаза" вводит в заблуждение ложным обещанием тотальности (Haraway 1991: 189-98). Тем не менее, точки зрения могут закрепить анализ сети пересечений, сосредоточившись на определенной перспективе, которая позволяет увидеть экономически значимые практики.
Практики материализуются в повторяющихся действиях, идеях и отношениях, каждая практика делает материальным определенный контекст. Когда практика выполняется, реализуется одна материальность, оставляя за собой другие возможности. В то время как предыдущее обсуждение показало важность привычек и различных видов деятельности для понимания практик в целом, переход к конкретному набору практик (в данном случае - практик поиска) требует учета точек зрения и понимания материальности и момента деятельности. Когда осуществляется практика, например, поиск, реальность вырезается - в смысле Барада - из путаницы сплетений, пересекающихся в каждый конкретный момент и в каждом конкретном месте. И в каждом разрезе, где создается материальность, будет существовать множество точек зрения, различных способов исполнения в сложности общей практики (Barad 2007: 148-70). Одна материя, реализованная однажды, все еще остается материей, но она превращается в социально, культурно, политически или экономически значимую материю только тогда, когда разрез повторяется с разных точек зрения и реализуется та же самая материя. Таким образом, чтобы понять экономические практики Google, необходимо проследить точки зрения, с которых эти повторяющиеся практики создают материальность и опираются на нее. Будут рассмотрены три такие точки зрения: точки зрения поисковика или пользователя; - рекламодателя; и самой компании Google, особенно в отношении ее алгоритмов и наборов данных и требований к ним, создаваемых ее приверженностью корпоративной логике, основанной на извлечении прибыли.
Оговорка к этому анализу заключается в том, что поиск Google менялся и продолжает меняться, становясь все более сложным в процессе своего развития. В данном примере мы несколько упростим ситуацию, сосредоточившись на Google относительно раннего периода развития рекламной деятельности, когда, по большому счету, были созданы две ключевые рекламные программы - Adwords и Adsense - и персонализация с помощью данных.
В 2016 году с помощью поисковой системы Google было совершено около 2 триллионов запросов. Чтобы изучить пользовательские практики, я прослежу, как один пользователь находит ответ (Sullivan 2016). Представьте, что вы пишете книгу о цифровой экономике, основанную на изучении экономических практик в конкретных цифровых контекстах, подобно этой книге. В рамках этого проекта вы хотите описать различные практики, связанные с поиском информации с помощью Google, и в процессе написания вы понимаете, что было бы полезно поместить эти практики в более широкий контекст, возможно, установив, сколько поисковых запросов совершается в Google. Далее следуют практики.
Во-первых, у вашей практики есть материальный контекст. Это может быть работа на стационарном компьютере дома, а не в офисе, который предоставляет вам работодатель, или на телефоне во время переездов, или на планшете во время поездок на работу в поезде. Здесь есть ряд привычных действий: использование мыши и операционной системы Microsoft, использование alt-tab для переключения на уже открытый браузер (Firefox) и знание того, что ввод строки слов - "Google search enquiries 2017 total number" - в то, что выглядит как адресное поле браузера, вызовет поисковую систему Google. В основе даже этих непродуманных и полуавтоматических практик лежит целый ряд вещей, таких как электричество, широкополосный доступ, свет и так далее, которые создают материальный контекст, в котором наш пользователь может сесть и быстро набрать запрос, нажав кнопку return, чтобы начать поиск.
Принимая большую часть этого материального контекста как должное, наш пользователь сейчас смотрит на экран компьютера, на котором открылось окно, организованное браузером Firefox. Окно очень знакомо. В верхней части расположены кнопки, адресное окно и различные настройки (например, Zotero для работы со ссылками), которые управляют действиями, которые можно выполнять в браузере. Чуть ниже этой ленты кнопок находится логотип Google, а также поисковая строка, в которой вновь появляются слова, использованные в поиске, напоминая пользователю о том, каким было его первоначальное действие. Ниже расположен список ответов на запрос, причем сбоку от них остается пустое место, хотя пользователь знает, что иногда там появляется реклама или краткое содержание. Список записей представляет собой адрес (URL), ссылающийся на другой сайт во Всемирной паутине, причем на сайте показаны первые две-три строки каждого сайта. Из этого наш пользователь понимает, что его поисковые слова были не самыми удачными, поскольку вторая запись относится к Земельному кадастру Ее Величества, который ведет учет земельной собственности в Великобритании и не имеет никакого отношения к количеству поисковых запросов Google. Прокрутка поля ввода для нового поиска приводит к появлению предложения - "Сколько поисковых запросов Google в день 2017", - на которое наш пользователь нажимает, чтобы получить второй набор результатов. Результат, который был первым в первом поиске, теперь стал вторым, но наш пользователь нажимает на этот результат, так как он появился дважды, и по его опыту (то есть по практике, которую он выработал для поиска информации с помощью Google), это является разумным признаком того, что нужный ему ответ может быть найден там. К сожалению, статья, на которую дана ссылка, написана в 2016 году, но она взята с сайта, посвященного анализу поисковых систем, и кажется вполне обоснованной, поэтому наш пользователь берет цифру в 2 триллиона в год и добавляет ее в свой текст.
Отсюда наш пользователь может двигаться в нескольких направлениях, возможно, погрузиться глубже, посмотрев на верхний результат второго поиска, который якобы регистрирует в реальном времени количество поисковых запросов Google. Или же они могут сдержать порыв углубиться в тему и вернуться к написанию статьи. Практика поиска тесно связана с другими практиками, составляющими эту рабочую жизнь. В последний раз наш пользователь размышляет о том, что на втором сайте, на который он заглянул, есть реклама картин коренных австралийских художников, и вспоминает, что подобная реклама преследовала его, когда он посещал разные сайты в другое время. Эти картины указывают на практику рекламы Google, к которой мы обратимся далее.
Многие читатели сразу догадаются, что произошло, когда искатель обнаружил рекламу искусства коренных австралийцев на различных сайтах, не имеющих никакого отношения к этому искусству, потому что реклама, преследующая искателя, стала обычным явлением. В какой-то момент пользователь должен был посмотреть или поискать такое искусство, а механизмы слежения в Интернете зафиксировали это и использовали для целевой рекламы. Подобным образом несколько лет назад я забронировал поездку в Walt Disney World через Интернет, в результате чего Микки Маус и его друзья стали преследовать меня по Сети, а также часто отмечали и продолжали иронизировать по поводу того, что мне показывали рекламу поездки туда, куда я больше не мог позволить себе поехать, потому что только что заплатил за поездку туда.
Если следовать практикам пользователя, занятого материализацией ответа на вопрос, то второй набор практик, которые можно проследить, связан с рекламой, которая подразумевает наличие рекламодателя. Для рекламодателя экономические практики, в самом грубом виде, заключаются в попытке убедить людей купить товар, за который рекламодателю заплатили, чтобы заставить их купить (хотя следует отметить, что рекламные стратегии могут быть сложными, например, формирование лояльности к бренду или привлечение внимания). Вопрос в том, как рекламодатель получает прибыль, если ему платят за увеличение продаж компании? Допустим, этот рекламодатель решает работать с онлайн-рекламой и обращается к Google. Магнит, которым Google привлекает потенциальных покупателей, - это поисковая система. В тот период развития Google, о котором здесь идет речь, предлагаются два широких пути. Первый заключается в том, что когда кто-то ищет термин, связанный с рекламируемым продуктом, то сайты, указанные нашим рекламодателем, появляются в рекламных разделах страницы Google, на которую возвращается поисковый запрос. Второй способ заключается в том, что Google способствует появлению рекламы на сайтах других компаний, и, опять же, наш рекламодатель может заплатить за то, чтобы его продукты и связанные с ними сайты появлялись на других сайтах, помимо сайтов Google.
Появиться на странице поиска - значит напрямую притянуть к себе магнит поиска Google. Объявления, появляющиеся здесь, выделяются немного другими цветами и словами, указывающими на то, что это реклама - часто появляется слово "спонсированная", - что позволяет им оставаться отличимыми от результатов поиска. Если наш рекламодатель работает в компании, продающей пакетный отдых, он может захотеть, чтобы его сайт рекламировался всем, кто ищет такие термины, как "Дисней", "пляж" и так далее. Для этого они должны решить, какие слова пользователь может ввести в поиск, чтобы указать, что его интересуют товары для отдыха. Google проводит аукцион по ключевым словам, и рекламодатели делают ставки в зависимости от того, сколько они готовы платить каждый раз, когда кто-то нажимает на рекламу. То, как устроен аукцион Google, гарантирует, что победитель заплатит только чуть больше, чем вторая по величине ставка. После того как аукцион выигран, объявления, которые хочет видеть наш рекламодатель, будут появляться на странице поиска Google, когда эти слова будут использоваться в поиске. Если пользователь нажимает на объявление, рекламодатель платит Google. В этом простом сценарии есть свои сложности - например, оценка Google хороших и плохих объявлений, стандарты, которым должны соответствовать объявления, информация, которую Google предлагает рекламодателям для улучшения их объявлений, и т. д. - но в основе лежит практика покупки слов на аукционах, в результате которой объявления показываются пользователям поиска Google (Turrow 2011: 67; Levy 2011: 87-93).
Второй процесс - когда реклама появляется на других сайтах, кроме поисковой страницы Google, - проходит аналогично первому. Например, любитель моделей железных дорог может запустить веб-сайт и попытаться получить некоторое финансирование, подписавшись на размещение рекламы в Google. Тогда наш рекламодатель может подумать, что люди, интересующиеся моделями железных дорог, могут также заинтересоваться праздниками с железнодорожными путешествиями (и когда я говорю "подумать", это, вероятно, означает исследование демографических характеристик и привычек отдыхающих любителей моделей железных дорог). Придя к такому выводу, рекламодатель делает ставки на соответствующие слова, а затем оплачивает их различными способами. Одна из основных форм оплаты - это так называемая "стоимость за миллион", то есть то, что рекламодатель заплатит за 1000 просмотров его объявления на различных сайтах. Google платит рекламодателю, а затем выплачивает хостинговому сайту процент, основанный на просмотрах рекламы. Опять же, здесь много сложностей, и со временем происходили изменения, но основная практика рекламодателей уже должна быть ясна.
Третья группа пересекающихся видов деятельности, или третья точка зрения, составляющая экономическую практику поиска Google, - это деятельность самой компании Google. Эта деятельность разделена между структурами, созданными компанией, которые позволяют ей предлагать услуги и выступать посредником между пользователями поиска и рекламодателями, и реализацией этих структур в программном/аппаратном обеспечении, которое позволяет автоматизировать практику. Эта связь трансформировала Google и превратила одну из разновидностей цифровой экономической практики в источник денег, как было отмечено ранее, когда компания перешла от убытков к прибыли после внедрения Adwords. Для поддержания этого процесса экономические практики Google носят двойственный характер: бесконечный процесс совершенствования поиска сопровождается бесконечными разработками в области рекламы.
Мы проследили за одним поиском с точки зрения отдельного поисковика, но с точки зрения Google все выглядит иначе. Вместо отдельного человека, который ищет, Google сначала видит коллектив и его социальные отношения, которые он может прочитать, чтобы определить, какие результаты поиска выдать. С этой точки зрения, поисковый вопрос - это последняя точка поискового запроса; именно то, что приводит к выдаче определенных результатов в определенном порядке, определяет, будет ли поисковая система хорошей или плохой. Это также подчеркивает постоянное разочарование при попытке проследить за практикой цифровой экономики, поскольку алгоритмы и программы, на которых работают поисковые системы, обычно являются отраслевой (или государственной) тайной. Однако в случае с Google общие принципы известны, поскольку теоретическая основа алгоритма PageRank находится в открытом доступе (Page et al. 1999).
PageRank был первым методом, который Google использовал для генерации результатов поиска, и стал основой его раннего успеха, от которого зависело все остальное. Фундаментальная идея заключалась в том, что Всемирную паутину можно читать с помощью методов, основанных на практике академического цитирования. Цитирование - это способ оценить важность статьи по тому, сколько людей ссылаются на нее в последующих работах; в этом смысле это "обратная ссылка", поскольку ссылки, в данном случае в виде цитирования, появляются после публикации статьи. Чтобы читать Всемирную паутину таким образом, основатели Google Ларри Пейдж и Сергей Брин разработали модель, в которой ссылки с одного сайта на другой рассматриваются как обратные ссылки, аналогичные академическим цитатам, а затем по количеству обратных ссылок оценивается важность сайта по отношению к определенной теме. Кроме того, они создали рекурсию, с помощью которой, выяснив, какие сайты важны по определенной теме (путем чтения количества ссылок на сайт), они могли бы придать этим сайтам больший вес. Это означает, что их модель порождает сложности, так как множество ссылок с неважных сайтов может быть уравновешено сайтом, имеющим всего несколько ссылок, если эти несколько ссылок приходят с важных сайтов (Page et al. 1999).
Чтобы полностью осознать значение такого использования Всемирной паутины, нужно помнить, что то, что Google считывал (и считывает) с помощью PageRank, - это коллективно созданное хранилище информации, в которое каждый, кто имеет доступ к Интернету, может добавлять информацию по своему выбору, включая ссылки, которые создатели сайтов считают нужными. WWW создается в соответствии с набором формальных стандартов, которые определяют, как нужно формировать информацию и загружать ее на сетевой компьютер, чтобы она была видна другим сайтам (об этом подробнее будет рассказано в главе 5). Как только сайт становится видимым, другие сайты могут ссылаться на него, так же как и любой человек может ссылаться на свои сайты. Стандарты были выпущены для свободного доступа и поддерживаются некоммерческим консорциумом. Большая часть созданного контента была свободно размещена обычными пользователями, имеющими доступ в Интернет и вычислительные ресурсы, хотя со временем все большую роль стали играть корпоративные и правительственные сайты, управляемые оплачиваемыми сотрудниками. WWW - это коллективное творение, состоящее из ряда групп, которые связываются друг с другом по своему усмотрению, чтобы обеспечить связь и доступность необходимой информации. Несмотря на то, что после того, как WWW стала популярной, она была сильно коммерциализирована, она предшествовала появлению Google и остается пространством, в котором группы людей со схожими интересами могут генерировать информационные ресурсы и обмениваться ими (Berners-Lee 2000; Gillies and Cailliau 2000).
PageRank был средством чтения этих связанных групп и их социальных отношений. После того как PageRank прочитал, например, сайты, посвященные серфингу, у него появились данные о наиболее важных сайтах, основанные теми, кто любит серфинг, и создал сайты на эту тему, включая то, что эти люди считали наиболее важными сайтами и темами. Это была ключевая работа, проделанная в первоначальной поисковой системе Google, которая может быть использована, когда кто-то делает поисковый запрос, связанный с серфингом. В этом смысле любой поисковый запрос стоит на последнем месте в практике ответов на него, после того как была проделана работа по чтению соответствующих тем, представленных в WWW.
Однако в своем первоначальном виде алгоритм PageRank просуществовал недолго. По мере того как Google завоевывал репутацию хорошей поисковой системы и трафик на него начал расти, появилась возможность поднять сайт в рейтинге поиска, добавив на него фальшивые ссылки. Крупные фермы сайтов, которые только и делали, что пытались обмануть рейтинг Google с помощью поддельных ссылок, появились в первых раундах зарождающейся и теперь уже бесконечной борьбы между попытками Google выдать результаты поиска, которые он считает наилучшими, и попытками отдельных сайтов обеспечить себе как можно более высокие позиции в результатах. Как сказал один из экспертов по поиску информации: "Сейчас определенно идет своего рода война между поисковыми системами и маркетологами, маркетологи давят на поисковые системы, чтобы те были более хитрыми, более достоверными в том, как они ранжируют" (цитируется по Mager 2012: 777). В результате Google приходится тратить значительные средства на постоянный мониторинг и модернизацию своих поисковых механизмов, что в свою очередь приводит к изменениям в рекламе. Это приводит ко второму набору практик, необходимых для понимания поиска Google, который включает в себя развитие первоначального алгоритма с помощью других алгоритмов (Hillis et al. 2012).
Одним из самых известных ранних дополнений к PageRank была модель случайного серфера, которая, как следует из названия, вносила случайность, предполагая, что в определенных точках любой человек, переходящий по веб-ссылкам, случайно переходит по другой ссылке. В дальнейшем в алгоритм вносились усовершенствования, некоторые из которых были направлены на попытки обмануть систему, а другие - на улучшение результатов поиска. Например, алгоритм Hilltop стремится разделить веб на тематические разделы, а затем определить, есть ли на сайте ссылки от экспертов, которые не связаны с этим сайтом. Если на сайт ссылается много независимых экспертов, то он считается авторитетным в своей тематической области и может использоваться для оценки важности других сайтов. Таким образом, Hilltop опирается на практику цитирования, развивая ее в определенном направлении. Этот алгоритм изначально разрабатывался независимо от Google и был куплен им для интеграции в собственный набор инструментов. Несомненно, существует множество других корректировок и совершенно новых алгоритмов, интегрированных в PageRank, и из-за коммерческой тайны их будет больше, чем нам известно. Но этих примеров достаточно, чтобы установить основной принцип: как бы он ни был реализован, успешный поиск Google - успешный как с точки зрения выдачи полезных результатов, так и с точки зрения популярности - происходит от чтения творений уже существующего сообщества Всемирной паутины (Turrow 2011: 64-8; Vaidhyanathan 2012: 60-4; Hillis et al. 2012).
Второе ключевое направление развития поиска было открыто Google только после того, как первые алгоритмы чтения WWW оказались успешными. Это второе направление - персонализация, которая стала возможной только после того, как Google стал достаточно большим, чтобы начать собирать значительные массивы данных о пользователях своей поисковой системы. Изучение этих данных позволило нацеливать результаты поиска, причем разные пользователи получают разные результаты поиска. Это особенно актуально, если пользователь пользуется другими сервисами Google, такими как Gmail, и имеет аккаунт Google. Персонализация, по мнению многих, представляет собой процесс, в ходе которого Google определяет, интересуется ли поисковик, использующий такой термин, как "серфинг", серфингом на воде, музыкальными каналами или Интернетом и т. д. Также кажется, что Google идентифицирует пользователей индивидуально, каждый из которых имеет определенный возраст, местоположение, пол, расу и так далее, предлагая пользователям результаты, которые, по мнению пользователей, соответствуют их демографическим характеристикам. Однако рассматривать персонализацию в таким образом - значит рассматривать ее с точки зрения практики пользователя, а не Google. Для последней ключевым является не столько каждый человек, сколько корреляции между многими людьми; именно взаимосвязи являются ключом к получению полезного результата для человека, а не наоборот. Это связано с тем, что необходимо постоянно делать выводы о том, что если многие люди определенного типа предпочитают конкретный результат поиска, то он может быть доставлен людям, которые соответствуют этому типу. Именно такие массовые корреляции позволяют ориентироваться на определенные группы людей - например, предположить, что мужчины определенной возрастной группы могут предпочесть версию фильма "Самый длинный ярд", снятую Бертом Рейнольдсом, тогда как представители более молодой возрастной группы могут искать одноименный ремейк Адама Сэндлера, а люди другой национальности могут быть заинтересованы в футбольной версии под названием "Злая машина" под руководством Винни Джонса (Feuz et al. 2011; Hillis et al. 2012).
Персонализация, достигаемая путем построения корреляций между категориями, или профилирование, как его иногда называют, - это второй способ добычи социальных связей для создания поиска Google (Elmer 2004). Результаты, выдаваемые индивидуумам, частично основаны на корреляциях, которые призваны математически отразить смысл социальной и культурной жизни. Это не тотализирующий анализ, который представляет собой один набор внутренне согласованных социальных динамик, а отслеживание или картирование любых социальных отношений, которые могут быть найдены в результате анализа данных, собранных Google. Таким образом, практика Google по выдаче результатов поиска и генерированию данных, на которых может быть основана реклама, включает в себя различные способы, с помощью которых алгоритмы могут читать отношения между людьми.
Начав с социальных отношений, которые можно вычитать из структуры WWW, поиск Google затем переходит к различным способам манипулирования и расширения этих данных. После сбора достаточного количества данных можно перейти к считыванию корреляций, определяющих социальные отношения, которые затем могут быть использованы для персонализации результатов поиска. В поисковой практике Google переплетаются различные типы людей, алгоритмов, наборов данных и процессов постоянного обновления и хранения, чтобы предоставить ответ на вопрос. Эта алгоритмическая логика, в которой переплетаются различные типы участников - люди, программное обеспечение, данные, аппаратное обеспечение и т. д., - должна продолжать обеспечивать успешную работу поисковой системы, но она также должна соответствовать корпоративной логике, которую Google приняла как коммерческая компания.
Например, одной из первоначальных проблем Google при получении финансовой прибыли от своей поисковой системы было то, как вызвать доверие к своему совершенно иному способу продажи рекламы (Auletta 2011: 3-6). Как уже упоминалось, Google проводит автоматические аукционы по распределению поисковых слов. С точки зрения рекламодателя, речь идет о том, чтобы связать его объявление с лучшим поисковым запросом или термином на лучшем сайте, в то время как для Google это баланс между доходом и доверием рекламодателя и удобством использования. Эти интересы решаются в ходе специфического аукциона, в котором победитель платит не столько, сколько он поставил, а лишь на небольшую сумму больше, чем ставка второго места. Хотя это обычно меньше, чем Google мог бы заработать, преимуществом этого процесса является создание долгосрочного доверия со стороны рекламодателей. В то же время этот процесс устраняет заинтересованность рекламодателя в том, чтобы делать ставки ниже, чем он мог бы в противном случае, из-за опасений переборщить (Levy 2011: 89-91). Это особый вид практики, опять же автоматизированный с помощью алгоритмов и сетей, который превращает результат поиска в рекламную программу, приносящую доход Google и, возможно, рекламодателю. Но поиск должен был быть на первом месте: ценность Google должна была быть установлена практикой создания функционирующей, бесплатной и привлекательной поисковой системы, чтобы затем можно было создать практики, связывающие ценность поиска с ценностью денег.
Корпоративная логика доходов и прибыли должна быть реализована после практики поиска как ценности, но эта логика также обнаруживает, что практика создания поиска может быть преобразована в практику доходов и прибыли и повторно использована. В частности, процессы персонализации могут тесно переплетаться с процессами получения прибыли от рекламы, поскольку в обоих случаях речь идет об использовании наборов данных для создания способов объединения пользователей в группы. Те же самые подсказки, которые позволяют персонализировать, могут быть использованы для создания целевой рекламы. Эти методы Google заключаются в том, чтобы перевести доверие рекламодателей и доллары через призму профилирования пользователей, аналогично персонализации. Это не значит, что персонализация и таргетированная реклама - абсолютно одинаковые процессы, просто они основаны на одной и той же идее, что корреляции и профилирование могут быть получены из обширных баз данных Google о поведении пользователей (Hillis et al. 2012). Таким образом, алгоритмическая и корпоративная логика Google переплетаются.
Важнейшим элементом деятельности Google является набор алгоритмов, которые распределяют рекламные объявления в соответствии со словами, выигранными на аукционе, по собственным или чужим сайтам. Следует особо отметить, что Google имеет доступ к рекурсиям в своих данных. Рекурсия - это процесс создания бесконечной информации путем возвращения результатов информационного процесса самому себе: когда выход служит входом для создания другого выхода, информация может расти экспоненциально и бесконечно (Jordan 2015: 29-44). Здесь мы улавливаем корпоративную причину массового хранения и обработки информации, поскольку суть рекурсии заключается в использовании собранной информации для уточнения поиска и, соответственно, для уточнения подачи рекламы. В этом смысле рекламная практика Google по сути является рекурсией некоторых поисковых практик, в частности персонализации, но при этом информация предоставляется не в виде ответов на поисковые запросы, а в виде рекламы. Хотя мы знаем об этом, природа и специфика этих практик скрыты, поскольку является коммерческой тайной, что привело к появлению индустрии "поисковой оптимизации", которая стремится найти способы повысить рейтинг клиентов в результатах поисковых систем путем анализа и манипулирования их секретными алгоритмами (Havalais 2009).
Затуманенность алгоритмов и сетей будет постоянно возникать при анализе цифровых экономических практик, но ее не стоит переоценивать. Как было показано выше, хотя мы не можем проследить детали, мы можем проследить характер практик, которые создают поиск, отчасти потому, что мы знаем, что делают пользователи, в данном случае поисковики или рекламодатели, и потому, что мы знаем характер действий компании. Более тщательная работа имела бы ценность, но для определения практики цифровой экономики в целом или практики Google в частности имеющийся уровень детализации более чем достаточен.
Проанализировав экономическую практику Google, мы подробно рассмотрели ведущий пример цифровой экономической практики, в которой поисковик, рекламодатель, рекламный сайт и сама компания Google применяют различные методы, пересекающиеся между собой, чтобы создать общую практику. По сути, мы видим, что, хотя деньги поступают от рекламы, эти доходы зависят от предшествующих процессов поиска. Реклама вторична как с временной точки зрения - поисковая система должна быть создана для привлечения пользователей, которых компания затем может использовать для привлечения рекламодателей, - так и с экзистенциальной, в том смысле, что без успешной поисковой системы реклама не имеет значения, поскольку ни одна компания не сможет просуществовать очень долго. Как только Google научилась читать сообщество WWW и объединять его с потоком данных, получаемых от поисковиков, она смогла совершить прибыльный скачок к рекламе, по-прежнему предлагая свою основную "ценность" - поиск - в качестве бесплатной услуги. В Google монетизация материализовалась в новых методах анализа пользователей, а также в аукционах, денежных переводах и бухгалтерском учете. По сути, цифровая экономическая практика Google основана на ее способности читать сообщество, а затем передавать это чтение через рекурсии, которые как определяют лучшие результаты поиска, так и обеспечивают целевую рекламу.
Поиск как экономическая практика
Если Google - не единственная поисковая компания и не единственная компания цифровой экономики, то является ли такое понимание того, что ее экономические практики зависят от сообществ, групп или коллективов и извлекают из них основную ценность, характерным только для Google или поисковых компаний? Что касается экономических практик цифровой экономики в целом, то в последующих главах будут рассмотрены другие случаи, помимо поиска, чтобы как усложнить, так и подтвердить, насколько Google является примером более общих практик. Но здесь стоит вкратце рассмотреть ряд других поисковых систем.
Bing занимает следующее место по количеству поисковых запросов во многих частях мира - около 10 % всех поисковых запросов по всему миру, хотя этот показатель варьируется в зависимости от региона: от 30 % в Северной Америке до 3 % в Азиатско-Тихоокеанском регионе (Statista 2017). Bing отличается от Google по ряду признаков, хотя в нем сохраняется элемент чтения Всемирной паутины, но при этом существуют несколько иные стратегии для достижения хорошего чтения. В первую очередь Bing стремится стать семантической поисковой системой, создавая рейтинги, связанные с ключевыми словами. После создания сложного набора рейтингов он дополняется измерением ссылок для получения ответа на запрос. Хотя подробностей не так много, похоже, что таблица ключевых слов Bing создается путем изучения характера веб-сайтов и количества ссылок на их семантический контент, создавая иерархию, основанную на определенном типе веб-связи. На это указывают рекомендации Bing веб-сайтам о том, как сделать себя более заметными для поиска, которые включают в себя предоставление четких и конкретных ключевых слов, тесно связанных с содержанием сайта (Moffit 2014). Хотя эта стратегия реализуется по-разному, Bing придерживается стратегии чтения WWW. После прочтения ключевых слов семантический контент дополняется дальнейшим поиском обратных ссылок, что не совсем похоже на процессы Google, для создания ответов на поисковые запросы. Bing, в частности, использует эту систему для поиска нетекстового контента, пытаясь обеспечить эффективные результаты поиска по изображениям, видео, звуку и так далее.
Монетизация Bing в целом соответствует модели целевой рекламы. Она использует свои поисковые возможности для подачи рекламы, связанной с содержанием поиска. И снова, хотя реклама представляется основной экономической практикой, она является таковой только с точки зрения получения дохода, а вся экономическая практика опирается на чтение WWW и его различных коммерческих и общественных сетей. В финансовом отчете Microsoft за начало 2018 года говорится, что доход от Bing в 2017 году вырос на 15 процентов и составил в общей сложности 1,8 миллиарда долларов (Javed 2018). Несмотря на значительный доход, имеющиеся цифры не позволяют судить о том, является ли Bing прибыльным или это убыточная компания, которую Microsoft субсидирует за счет прибыли, получаемой от таких товаров, как операционная система и программное обеспечение Office.
Другая крупная поисковая система - Baidu, на которую в 2017 году приходилось около 70 % всех поисковых запросов в Китае, но лишь около 1 % поисковых запросов по всему миру (CIW Team 2017). У одного из основателей Baidu, Робина Ли, была идея, схожая с идеей Пейджа и Брина, - основывать поиск на академических цитатах, похожих на поиск ссылок в WWW. Сначала Ли работал над этой идеей с несколькими компаниями в США, но эти усилия ни к чему не привели. Вернувшись в родной Китай, он открыл ряд предприятий и в итоге создал поисковую систему Baidu (Levy 2011: 24-6). После начального периода развития Baidu пришлось конкурировать с Google в Китае (позже Google отказался от китайской поисковой системы, хотя доступ к ней по-прежнему можно получить через виртуальные частные сети и другие маскировочные устройства 2 ). Хотя детали остаются в тайне, вероятно, Baidu использовала схожую с Google общую стратегию чтения WWW через обратные ссылки, хотя она также использовала свое знание китайских языков для разработки поиска, более полезного для китайских пользователей (Fung 2008: 145-7).
Чтобы утвердиться в конкурентной борьбе с Google, Baidu нужно было обеспечить достаточный трафик, чтобы добиться вторичных рекурсий данных, необходимых для дополнения чтения WWW. Она также должна была добиться достаточного трафика, чтобы получить достаточно рекламы, чтобы получить достаточно дохода, чтобы, в свою очередь, получить достаточно инвестиций (а затем и прибыли) для роста. Хотя в течение некоторого времени это казалось неопределенным, Baidu приняла тактику, недоступную Google, предоставив списки музыкальных файлов mp3, многие из которых были пиратскими. Получив некоторую неявную защиту как от тогдашнего слабого подхода Китая к защите западных авторских прав, так и от китайского правительства, которому вполне мог понадобиться китайский поисковик, Baidu смогла завоевать значительную популярность в Китае (Fung 2008: 145-7; So and Westland 2010: 41-59). После того как Google полностью ушел из страны, доминирование Baidu было обеспечено.
Монетизация в Baidu происходит так же, как и в Google и Bing, - путем продажи ключевых слов, которые ведут к целевой рекламе, основанной на изучении WWW-сообщества и записей поисковиков, но с акцентом на Китай и Юго-Восточную Азию. Одно из заметных отличий заключается в том, что иногда Baidu смешивает платную рекламу с "обычными" результатами поиска. Это может привести к тому, что трудно определить, оплачен ли результат поиска или нет. Аналогичные проблемы возникли у Google и других поисковых систем, что поднимает ключевой вопрос доверия. Как мы видели, стратегия Google заключалась в том, чтобы помечать и отделять платные результаты поиска, в то время как Baidu преуспела в более неясном представлении; но в рамках своей практики каждая поисковая система должна управлять доверием пользователей к своим результатам поиска (So and Westland 2010: 55).
Существует целый ряд других поисковых систем, некоторые из которых имеют специализированное назначение. Например, DuckDuckGo стремится защитить конфиденциальность. Она не следит за пользователями и их поисками, чтобы записывать их и создавать профиль использования. Для ответа на поисковый запрос он в первую очередь выступает в роли агрегатора, опираясь на более чем 400 других существующих форм ответа на онлайн-запросы. Эти 400 сайтов включают в себя множество вики и других коллекций данных (например, вики игры Digimon, множество сайтов-"шпаргалок", а также спортивные сайты, например, Sportsradar для получения информации о результатах некоторых игр). Среди 400 источников также присутствуют крупные поисковые системы Bing, Yahoo и Yandex. Хотя мало что известно о том, как это работает, DuckDuckGo утверждает, что у него есть собственный веб-краулер, который автоматически ищет в Интернете, собирая ссылки и информацию, на основе которых строятся результаты поиска (DuckDuckGo 2018). Монетизация достигается за счет, возможно, самой простой формы таргетинга, как объяснил основатель и генеральный директор DuckDuckGo Габриэль Вайнберг: "Если вы введете "автомобиль", то получите рекламу автомобилей, если введете "ипотека", то получите рекламу ипотеки... Нам не нужно знать о вас или вашей истории поиска, чтобы предоставить прибыльную рекламу" (цит. по Burgess and Woollaston 2017). Эти объявления взяты из поискового альянса Bing и Yahoo.
DuckDuckGo представляет собой минимум в чтении сообщества, но для получения результатов ему все равно приходится кое-что читать, как с помощью собственного краулера, так и опираясь на созданные сообществом ресурсы в своих 400 источниках и на данные, которые Bing, Yahoo и Yandex выкладывают в WWW. Если разложить деньги по полочкам и связать поисковый запрос с рекламой, то становится понятным фундаментальное соотношение: поиск на первом месте, реклама на втором. DuckDuckGo не использует сложности Google, Bing или Baidu, но возвращает поиск обратно, чтобы служить конкретной этической цели, подчеркивая, что наряду с сообществом и доверием цифровые экономические практики поднимают вопросы конфиденциальности.
Сообщество, доверие и конфиденциальность
Корпорации, занимающиеся разработкой поисковых систем, соединили две разные практики - поиск и рекламу. Поиск существовал до появления цифровых рекламных практик (хотя, конечно, не до рекламы) и мог существовать без них; поиск был магнитом для последующей монетизации. Как мы видели в этой главе, поиск основан на автоматическом считывании сообществ и коллективов, а также на дальнейшем изучении социальности среди поисковиков после привлечения достаточного количества пользователей, поведение которых может быть зафиксировано. Реклама в этом случае зависит от поиска.
Это также отражает более широкие общественные изменения, которые Турроу назвал превращением рекламной индустрии в индустрию наблюдения (2011: 1-12). Возможны и другие способы монетизации, например сайты подписки, к которым мы еще вернемся при рассмотрении других цифровых экономических практик, трудности которых отмечает Турроу (2011: 41-2). Но в случае с поиском мы увидели, что в подавляющем большинстве случаев успешной практикой цифровой экономики является объединение наблюдения - в смысле "чтения" WWW и данных о поисковиках - с монетизацией целевой рекламы. В этих цифровых экономических практиках на первый план выходят три термина: сообщество, доверие и приватность. В заключение стоит выделить их более явно, как часть абстрактной схемы поиска как цифровой экономической практики, которая будет развита в других тематических исследованиях.
Поисковая система должна создавать ответы на вопросы и выдавать их за микросекунды. Ей нужно что-то "читать", чтобы обосновать свои ответы, и в большинстве случаев это две целевые группы. Одна из них - это те, кто создает Всемирную паутину и, в частности, предоставляет возможность исследовать подгруппы в ней; другая является следствием первой и в основном состоит из тех, кто ищет в Сети, чьи действия в путешествиях записываются и коррелируются, с использованием анализа данных для "чтения" этих путешествий. Это чтение затем используется в результатах поиска и в том, на кого направлена реклама. Слово "сообщество" часто является трудноопределимым и неудобным в использовании, подразумевающим многое и мало что дающим, но в контексте поиска как цифровой экономической практики оно может относиться к этим двум источникам, на которые опираются поисковые системы при генерировании информации. Значение понятия "сообщество" в других цифровых экономических практиках будет рассмотрено в последующих тематических исследованиях.
Поисковой системе необходимо доверие. Сравнение Baidu и Google по оплате за интеграцию результатов поиска среди "чистых" результатов выводит этот вопрос на первый план. Если человек не доверяет поисковой системе в том, что она выдает хотя бы приемлемые результаты, то использование этой системы ставится под сомнение. Ситуация усугубляется неясностью процессов поиска, особенно в отношении ключевых алгоритмов, остающихся тщательно охраняемой коммерческой тайной. Существование DuckDuckGo - наряду с Mojeek, который придерживается аналогичной этической позиции в отношении поиска и конфиденциальности - указывает на растущее понимание важности доверия.
Конфиденциальность, возможно, следует понимать как "конфиденциальность и наблюдение", поскольку "чтение" сообществ в их двух измерениях создает подробные карты предпочтений людей, что позволяет лучше доставлять рекламу. Компания Google иногда утверждает, что не занимается рекламным бизнесом, а рассматривает рекламу как знание, и что она просто хочет предоставить лучшее знание своим пользователям, в соответствии со своей миссией "организовать мировую информацию и сделать ее универсально доступной и полезной". Однако результаты поиска, как и результаты других поисковых систем, даются ценой, которая угрожает доверию, не столько с точки зрения их точности, сколько из-за нарушения конфиденциальности, что становится очевидным, когда реклама нацелена на пользователей, которые вряд ли могут не заметить, как Микки Маус или пляжный отдых следуют за ними по WWW. Чтобы обеспечить поиск в качестве бесплатной услуги, сообществам приходится предоставлять информацию о своих социальных связях, а для уточнения поиска отдельные люди должны предоставлять данные о себе, чтобы их можно было профилировать - определить, что они такие же или отличаются от других людей. Все это поднимает вопросы конфиденциальности и того, как поисковым системам удается сохранять доверие.
Проследив за цифровой экономической практикой поиска с трех разных точек зрения - пользователей, рекламодателей и поисковых компаний, - получил четкое представление о том, что, вероятно, является самым большим денежным захватом земли, нефтяным бумом и золотой лихорадкой XXI века: чтение сообществ для целевой рекламы. Об этом свидетельствуют миллиарды долларов прибыли. За этой практикой стоит пересечение трех динамик - сообщества, доверия и конфиденциальности/наблюдения, - которые вместе составляют абстрактную схему цифровой экономической практики поиска. Но это лишь одна из таких практик, и другие примеры помогут усложнить и расширить наше понимание цифровой экономики.
Социальные сети: Индустрия красоты, чуда и горя
Чтобы испытать красоту, чудо или горе, мы должны открыться тому, что происходит с нами... Так... мы становимся "я", которое может быть открыто для опыта другого". (McDonald 2006: 218)
Facebook, Instagram, Snapchat, Twitter, Weibo, Tumblr, Myspace, Google+, Orkut: названия социальных сетей так и сыплются. Однако все эти различные платформы - а они имеют существенные различия в том, как они функционируют и что на них можно делать, а что нельзя - что делает их общим явлением, называемым социальными медиа? Кроме того, существует ли экономическая практика, которую они все разделяют? В этой главе мы рассмотрим цифровые экономические практики социальных медиа, которые стали как центральным элементом нашей социальной жизни, так и, иногда, источником прибыли. Уже существует значительный объем работ по социальным сетям, которые можно использовать для ответа на первый вопрос. Одно из первых определений дает полезные рамки для анализа:
Мы определяем сайты социальных сетей как веб-сервисы, которые позволяют людям (1) создавать публичный или полупубличный профиль в рамках ограниченной системы, (2) составлять список других пользователей, с которыми они поддерживают связь, и (3) просматривать и перемещаться по списку своих связей и связей, созданных другими людьми в рамках системы. Характер и номенклатура этих связей могут варьироваться от сайта к сайту. (Бойд и Эллисон 2007)
Такое определение помогает связать различные виды сервисов, от ограниченных по времени фотографий в Snapchat до курируемых коллекций фотографий в Instagram, случайных фотографий в Facebook и так далее. Это определение было разработано путем изучения того, какие "я" и "общественность" возникают в таких контекстах социальных сетей. Папачарисси объединил значительный объем работ по социальным сетям, чтобы утверждать, что деятельность в социальных сетях "расширяет имеющиеся в распоряжении выразительные средства, возможно, позволяя лучше контролировать дистанцию между парадной и закулисной частями "я"; тем, что представлено, и тем, что скрыто" (2011: 307). В этом случае сложные версии "я" немедленно связываются с публиками, возникающими в тех же пространствах; Бойд называет их сетевыми публиками и предполагает, что они характеризуются невидимой аудиторией, разрушением контекста и размыванием публичного и частного (2011: 49). Аудитория невидима, потому что в социальной сети никогда не ясно, кто и какие сообщения получает. Разрушение контекста происходит потому, что аудитория, которая, возможно, держалась отдельно, например, семья и коллеги по работе, часто видят одни и те же сообщения. Происходит размывание публичного и частного, при котором неясно, какое именно разделение публичного и частного действует, при этом сообщения, которые кажутся частными, оказываются более публичными, и наоборот.
Если это практики "я" в социальных сетях, то экономика таких сайтов также не осталась незамеченной. В то время как существуют прекрасные работы по социальности и социальным медиа, включая работы Бойда и Папачарисси, а также значительного числа других авторов, таких как Бэйм, Марвик и другие, были также проведены анализы политической экономики социальных медиа Дином (2012), Коте и Пибусом (2007), Старком (2009) и Фуксом (2014) (см. Jordan 2015: 120-39). Работы, посвященные социальности и политэкономии социальных медиа, говорят о том, что социальные медиа основаны на цифровых платформах, с помощью которых взаимодействие между пользователями может быть собрано в виде информации, подобно тому, как данные о поисковиках соотносятся между собой на платформах поисковых систем. Эта информация может быть использована для таргетирования пользователей в рекламных целях, или же привлекательность платформы может быть использована для создания модели подписки, когда за доступ нужно платить. Собирая все эти нити воедино, я ранее утверждал, что мы должны понимать социальные медиа как сочетание, с одной стороны, связанной динамики для создания общественных и частных разрывов, а с другой - информационных ограждений, которые предоставляют владельцу платформы значительные данные о социальности людей, которые затем могут быть использованы для монетизации (Jordan 2015: 120-39). Хотя из этого резюме следует, что из существующих работ можно многое понять о том, что происходит в социальных сетях и как они порождают (или не порождают) социальные отношения, экономические аспекты социальных сетей обычно анализируются в относительно общих терминах. Здесь мы рассмотрим цифровую экономику социальных медиа более подробно, проанализировав ее экономические практики.
При анализе поиска я сосредоточился на компании Google, поскольку она играет доминирующую роль в создании успешной стратегии монетизации, объединяя сообщества, профилирование и рекламу. В начале XXI века в социальных сетях Facebook является такой же доминирующей компанией во многих частях мира. В своем отчете за полный 2017 год Facebook сообщила, что 2,13 миллиарда пользователей по всему миру были активны хотя бы раз в месяц (на 14 процентов больше, чем в предыдущем году) (Facebook 2018). Для сравнения: в том же году YouTube (принадлежит материнской компании Google Alphabet Inc.) зарегистрировал 1,5 миллиарда пользователей (Matney 2017), WhatsApp (сервис обмена сообщениями, принадлежащий Facebook) - 1,5 миллиарда пользователей (Constine 2018), Twitter - 330 миллионов ежемесячно активных пользователей (@twitterir 2018), а Snapchat - 187 миллионов ежедневно активных пользователей (Snap 2018). Конечно, это не взаимоисключающие результаты, поскольку отдельные пользователи могут быть активны на всех этих различных платформах. Тем не менее, из всех них Facebook является самой крупной.
Facebook также следует за Google, разработав форму монетизации, которая приносит огромную прибыль. В 2017 году ее общая чистая прибыль составила 15,9 миллиарда долларов, что на 56 процентов больше, чем в 2016 году, когда она составляла 10,2 миллиарда долларов (Facebook 2018 1 ). Как и Google, Facebook получает большую часть доходов от рекламы. В 2017 году компания отчиталась о доходах в размере 39,9 миллиарда долларов от рекламы и 0,7 миллиарда долларов от "платежей и других сборов", что означает, что необычайно высокие 98 процентов доходов были получены от рекламы (Facebook 2018).
Я начну с рассмотрения цифровых экономических практик доминирующей компании (хотя сходства между Facebook и Google в их стратегиях монетизации достаточно, чтобы можно было опираться на некоторые из предыдущих обсуждений поиска), а затем перейду к рассмотрению других социальных сетей. И снова экономические практики будут разделены на три типа: пользовательские, рекламные и платформенные. Отметив, насколько Facebook зависит от схожей с Google модели монетизации, здесь я начну с платформы, затем рассмотрю рекламодателя и, наконец, пользователя, чья практика совершенно отлична от практики пользователей Google.
С точки зрения Facebook, собранные о пользователях данные используются для подбора рекламы к пользователям. Facebook собирает огромное количество данных о возрасте, местоположении, поле и т. д. своих пользователей. Поскольку количество пользователей превышает 2 миллиарда, Facebook может получить доступ к огромному количеству данных, чтобы составить профиль своих пользователей и подобрать им подходящую рекламу. Алгоритмическая основа процесса монетизации Facebook заключается в неустанном сборе все новых и новых данных, а затем в рекурсии этих данных, чтобы они превратились во все более сложную аналитику пользователей Facebook. Для Facebook полезно хорошо знать одного человека, но гораздо полезнее знать взаимодействия между людьми, их характеристики и то, что это говорит об их предпочтениях, поскольку это лежит в основе профилирования и таргетинга. Рекламная политика Facebook поначалу вызывала у многих недоумение, настолько, что появилось множество насмешливых сайтов, собирающих скриншоты неудачных рекламных таргетингов. Но по мере развития компании она улучшала данные, которые использовала для подбора рекламы к людям, в результате чего реклама стала основным источником ее дохода. Рекламный механизм Facebook позволяет любому покупателю выбирать людей по точному возрасту (или возрастному диапазону), географическому положению, полу, отношениям (холост, помолвлен, состоит в отношениях, женат) и уровню образования (выпускник колледжа, студент колледжа, ученик средней школы)" (Turrow 2011: 145-6).
Facebook контролирует и решает, как будут появляться объявления. Некоторые рекламодатели высказывают недовольство, утверждая, что к довольно маленьким коробкам с объявлениями, расположенным сбоку от страницы пользователя, трудно подойти творчески. Однако Facebook также должен принимать во внимание пользовательский опыт, учитывая, в какой степени размещение рекламы может оттолкнуть пользователей от чувства общности или социальности. Как Google защищает достоверность результатов поиска, так и Facebook должен защищать достоверность опыта своих пользователей, даже если для этого ему придется предоставлять не те рекламные услуги, которые могут понадобиться рекламодателям. Защита этого опыта распространяется и на курирование контента Facebook, которое осуществляется с помощью значительного количества человеческого труда в дополнение к алгоритмическому труду. Гиллеспи (Gillespie, 2018) рассказывает о том, что он называет трудной работой модераторов и аффективно напряженным и часто плохо оплачиваемым трудом, на который полагается Facebook для управления опытом пользователей. Однако ситуация будет оставаться изменчивой, поскольку Facebook все чаще вынужден подрывать свою собственную ленту историй на главной странице пользователя более навязчивой, особенно видео, рекламой.
Второй подход, который использует Facebook, - это поощрение компаний к созданию собственной страницы в Facebook. Это также позволяет актерам, музыкантам и т. д. представлять себя публике, создавая свою персону на Facebook, которая сама по себе является своего рода рекламой. Аналогичным образом компании могут организовывать кампании и создавать возможности, создавая свой собственный образ в Facebook. Все это позволяет получить ценные данные; например, зная, какой тип людей может посетить или добавить в друзья страницу конкретного человека или продукта в Facebook, можно получить ценные сведения о том, кому еще следует рассылать рекламу, связанную с этим типом людей или компаний. В этом контексте Facebook позволяет повышать оплату за посты, чтобы они становились более заметными, но при этом не являлись рекламой, которая появляется на главной странице пользователя. Это обеспечивает альтернативный поток рекламных доходов для Facebook и способ для компаний создать свой профиль, заплатив за большее внимание.
В рамках этих стратегий Facebook приходится принимать решения не только о том, какие виды рекламы он будет разрешать и где, но и как устанавливать на них цены. Именно здесь набор экономических практик Facebook начинает пересекаться с практиками рекламодателей. Варианты, которые Facebook предоставляет для размещения рекламы, должны быть привлекательными для рекламодателей, даже если платформа обладает властью как место, куда рекламодатели чувствуют себя обязанными прийти. В то время как Facebook определяет размеры и размещение объявлений, он, как и Google, предлагает обширную аналитику о том, как работают объявления. Эта аналитика работает в двух направлениях, поскольку позволяет Facebook корректировать цены с учетом эффективности (которая измеряется различными способами, например, кликами за просмотр и т. д.), а также предоставляет информацию для рекламодателей.
Сложности, связанные с таким профилированием и измерением, велики, но для владельца платформы они сводятся к одной и той же экономической практике по предоставлению различных форм данных обратно рекламодателю. Эти данные могут способствовать простому отслеживанию объявлений и кликов, а могут превратиться в поддержку более широких кампаний по созданию бренда или стимулированию конкретного события или запуска продукта. Facebook предлагает интерфейс под названием "Менеджер объявлений", который позволяет выбрать аудиторию для объявления и ключевые слова, необходимые для его запуска, а также получить обратную связь о том, насколько эффективным было объявление, что, в свою очередь, будет способствовать дальнейшим итерациям рекламы. Эти устройства опираются на способность Facebook видеть и собирать данные не только о своих пользователях и объявлениях, но и о взаимоотношениях между рекламодателями и их рекламными кампаниями. Это ставит Facebook в сильное положение по отношению как к своим пользователям, так и к платящим рекламодателям, поскольку он может собирать и анализировать их поведение. Важным элементом отношений любого владельца платформы с пользователями и теми, кто платит за их услуги, является то, что эти отношения асимметричны в плане информации. Нет никаких существенных причин, по которым владельцы платформ не могут хранить всю информацию о своей платформе, но также нет причин, по которым они не могут предоставлять эту информацию всем пользователям и плательщикам за услуги. Асимметрия заключается в контроле и выборе платформы в отношении того, чем она делится, а чем нет. Основной экономической практикой Facebook является то, как он делится с рекламодателями некоторой информацией о том, как работает их реклама, и некоторыми исследованиями тенденций, но не делает этого для пользователей.
Последняя экономическая практика с точки зрения платформы касается того, как продается рекламное пространство через Ad Manager. Facebook запрашивает у рекламодателя "ставку", которая определяет его цель, аудиторию, требуемое размещение, временные рамки и то, сколько рекламодатель готов заплатить. Через алгоритмически запутанный процесс эти ставки проходят через аукцион, чтобы определить, чье объявление будет показано. Здесь Facebook не просто выставляет на аукцион ключевые слова, а, анализируя свои данные, выясняет, какое объявление с наибольшей вероятностью будет успешным и какие зрители с наибольшей вероятностью просмотрят его. Как и Google, Facebook успокаивает рекламодателей тем, что, по его собственным словам, "сумма, которую с вас взимают, - это минимальная сумма, которую мы должны были бы установить для вашей ставки, чтобы выиграть аукцион" (Facebook Business 2018).
Если обратиться к практике рекламодателей, то очевидно, что в целом она повторяет практику рекламодателей Google, но в деталях соответствует требованиям Facebook. Здесь есть кое-что, что расширяет обсуждение рекламодателей по отношению как к Google, так и к Facebook. В обоих случаях рекламодатели должны стремиться понять, что требует платформа, с которой они сталкиваются. Рекламодатель, а в случае с Facebook еще и клиент, желающий продвигать свои посты, должен внимательно изучить требования и работу платформы, которую он использует, но сделать это можно только двумя способами. Первый - с помощью ресурсов, которые предоставляет платформа. Хотя клиент-рекламодатель и платформа взаимно заинтересованы в том, чтобы рекламные объявления были успешными, определение успеха у них разное. Для рекламодателя успех - это продажа большего количества товаров, создание бренда и так далее, это интерес того, кто в конечном итоге платит за рекламу. Для платформы успех заключается в том, чтобы обеспечить рекламодателю успех, не подрывая при этом чувство доверия или подлинности опыта работы с платформой - будь то социальные сети или поиск, - тем самым уравновешивая долгосрочное функционирование платформы для пользователей и успешную рекламу, которая удовлетворяет рекламодателей и приносит доход. Баланс контроля над этими различными, но взаимосвязанными интересами в значительной степени зависит от здоровья платформы - здоровья как с точки зрения "ценности", которую она предоставляет, будь то результаты поиска, социальные связи или что-то еще, так и финансового здоровья платформы - поскольку чем сильнее платформа, тем слабее становится позиция клиента-рекламодателя, поскольку платформа контролирует то, что может делать клиент и как он может измерить свой собственный успех.
Второй способ, которым клиент-рекламодатель может управлять своим взаимодействием, - это обращение за помощью к различным "экспертам", которые работают над манипуляциями с платформой. Это может быть успешным, а может и не быть, и каждый платящий рекламодатель-клиент должен сделать свой выбор, в том числе определить, развивать ли собственный опыт или нанять внешних специалистов. И опять же, этот выбор несколько искажен, поскольку любой используемый опыт может в свою очередь манипулироваться платформой, поскольку она стремится поддерживать свои собственные двойные интересы - получение дохода и поддержание ценности платформы для пользователей. Подобная динамика контроля характерна для рассмотренных выше практик поиска и Facebook, поэтому мы обсуждали их в более общем плане.
ТЕЛЕГРАМКанал с обзорами, анонсами новинок и книжными подборками
Книжный Вестник
Бот для удобного поиска книг (если не нашлось на сайте)
Поиск книг
Свежие любовные романы в удобных форматах
Любовные романы
О психологии, саморазвитии и личностном росте
Саморазвитие
Детективы и триллеры, все новинки
Детективы
Фантастика и фэнтези, все новинки
Фантастика
Отборные классические книги
Классика
ВКОНТАКТЕБиблиотека с любовными романами, которая наверняка придётся по вкусу женской части аудитории
Любовные романы
Библиотека с фантастикой и фэнтези, а также смежных жанров
Фантастика
Самые популярные книги в формате фб2
Топ фб2
книги