На каждой стадии возникает и второй вектор: появляются новые виды социального вреда, которые записываются в счет издержек институционального воспроизводства и рассматриваются как экстерналии. Два вектора дополняют друг друга. Захват управленческих функций способствует институциональному воспроизводству, наращивая мощь надзорного капитализма и усиливая его полномочия и власть за счет демократического порядка. Социальный вред способствует воспроизводству через прямые атаки, которые дезориентируют, отвлекают и фрагментируют демократический порядок. Каждый захват управленческих функций порождает уязвимости, которые открывают путь для новых видов социального вреда, а те, в свою очередь, еще больше ослабляют способность общества противостоять следующим захватам власти.

Причины и следствия каждой стадии создают условия и основу для следующей. Каждая стадия основывается на предыдущей и развивает ее. Каждая стадия развивается за счет инерции уже существующих механизмов институционального самовоспроизводства и создает новые инструменты, которые поддерживают, расширяют и усложняют новый институциональный порядок. Как обычно бывает в стадийных теориях развития, стадии представляют собой идеально-типические абстракции, раскрывающие внутреннюю логику институционального порядка в постоянном движении, вынужденного выживать, расти и развиваться. Стадии формируют единое поле иерархически связанных причин и следствий, где каждый этап зависит от предыдущего развития. Так явления, кажущиеся разрозненными, раскрываются как последствия более поздних стадий, вытекающие из механизмов ранних стадий и их способов воспроизводства. Все три измерения – экономическое, управленческое и социальное – движутся вместе во времени в рамках единой архитектуры институционального роста и усиления (см. рис. 1).


Рис. 1. Четыре стадии институционального порядка надзорного капитализма


Главный урок для эффективного демократического противодействия заключается в том, что справиться с социальными разрушениями на поздних стадиях можно только через прямое противостояние экономическим операциям ранних стадий. Надежные решения должны быть направлены на первоисточник всех этих проблем.

Наконец, в приведенных далее описаниях стадий иногда используются примеры ведущих корпораций, чтобы проиллюстрировать взаимозависимость экономики, управления и социального вреда внутри стадий и между ними. Ключевой момент такого стадийного анализа в том, что описываемая здесь динамика относится не только к корпорациям-протагонистам из этих примеров, но и к более широкому институциональному порядку, в котором они участвуют. Я концентрируюсь на развитии института по мере того, как он накапливает данные, знания, полномочия, власть и амбиции. Каждый из корпоративных гигантов, как и множество компаний во всем коммерческом ландшафте, уже встроенных в порядок надзорного капитализма, демонстрирует уникальную конфигурацию достижений каждой стадии. Одни продвинулись дальше других. У некоторых более специализированные роли и возможности в общем спектре. Каждый из них вносит свой вклад в институциональное развитие и одновременно черпает из него силы.

Основополагающая стадия 1: превращение поведения человека в товар (экономия за счет масштаба)

Экономические операции

На первой стадии происходит превращение поведения человека в товар через скрытное масштабное извлечение данных, генерируемых людьми. Этот определяющий прорыв был совершен Google и заложил основу для всего последующего развития.

В 2000 году, когда только 25 % мировой информации хранилось в цифровом формате (Hilbert and López, 2011), небольшой, но блестящий интернет-стартап из Кремниевой долины под названием Google столкнулся с угрозой выживания во время финансового кризиса, известного как крах доткомов. Основатели Ларри Пейдж и Сергей Брин еще не нашли способ монетизировать свое поисковое чудо. В период с 2000 по 2001 год, когда инвесторы компании угрожали выйти из дела, команда Google случайно сделала ряд открытий, которые указали путь к спасению (Zuboff, 2019, p. 63–97; Зубофф, 2022, с. 87–131). Специалисты по науке о данных научились распознавать поведенческие сигналы, содержащиеся в «выхлопах данных» – остаточной информации от поисковой активности и просмотров пользователей. Эти невостребованные поведенческие следы (Power, 2022) оказались излишком – их было больше, чем требовалось для улучшения продукта. Сигналы, содержавшиеся в этом поведенческом излишке, как выяснилось, можно было объединять и анализировать для предсказания поведения пользователей. Вскоре команда совершила прорыв, научившись предсказывать «коэффициент кликабельности» (click-through rate, CTR) – бесценное вычисление, которое спасло небольшую компанию от банкротства. Это дало начало индустрии таргетированной онлайн-рекламы, которую точнее называть