Preview

Управление

Расширенный поиск

Риски государственного управления в миграционной сфере в условиях цифровой трансформации

https://doi.org/10.26425/2309-3633-2020-8-4-51-59

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрены процессы цифровизации миграции как государственной политики, направленной на совершенствование регулирования миграционных потоков. Цель исследования – показать возможности цифровизации миграции в России и на международном уровне, положительные стороны этого процесса и основные риски и угрозы, возникающие в ходе внедрения цифровых технологий для принятия управленческих решений. Актуальность исследования связана с необходимостью внедрения цифровых технологий в государственное управление миграционными процессами. Раскрыты понятия цифровой трансформации и цифрового государства. Отмечены сложности, возникающие при попытке дать определение цифровым технологиям, связанные со своеобразной и изменчивой социальной средой, в которой они создаются.
В ходе исследования применялись системный и сравнительный методы, контент-анализ печатных и электронных средств массовой информации, анализ научных источников и статистических данных исполнительных органов власти, что позволило изучить цифровые технологии как объект государственного управления миграционными процессами. По результатам анализа сделан вывод о том, что технология цифровой трансформации может влиять на управление международной миграцией в трех разных измерениях: 1) увеличивать разрыв между развитыми и развивающимися странами; 2) способствовать модернизации традиционных методов, применяемых в практиках международных организаций; 3) влиять на принятие новых более обоснованных управленческих решений в сфере миграции для обеспечения безопасности границ.
Выявлены основные проблемы, с которыми могут столкнуться разработчики цифровых технологий и представители органов власти при массовом внедрении в миграционную практику указанных технологий. Выводы статьи могут быть полезны для заинтересованных органов власти, осуществляющих деятельность по регулированию миграционных процессов.

Об авторах

В. Ю. Леденева
Институт демографических исследований, Федеральный научно-исследовательский социологический центр Российской академии наук
Россия

Леденева Виктория Юрьевна - д-р социол. наук, доцент, гл. науч. сотрудник, руководитель отдела

119333, ул. Фотиевой, д. 6, к. 1, г. Москва



А. Х. Рахмонов
Институт демографических исследований, Федеральный научно-исследовательский социологический центр Российской академии наук
Россия

Рахмонов Абубакр Хасанович - мл. науч. сотрудник

119333, ул. Фотиевой, д. 6, к. 1, г. Москва



Список литературы

1. Васильев В.Е., Еременкова Ю.И., Ермохина А.Н., Никифоров А.А., Солдатенков И.В. (2019). Роль цифровых технологий в адаптации трудовых мигрантов из Средней Азии в современной России // Вопросы этнополитики. № 3. С. 122– 144. DOI: 10.28995/2658-7041-2019-3-122-144.

2. Глущенко Г.И. (2018). Роль международной трудовой миграции в трансформации рынка труда к требованиям цифровой экономики // СОТИС – социальные технологии, исследования. Т. 93. № 7. С. 9–14.

3. Панкратов И.Ю. (2016). Цифровые технологии государственного управления // Государственная служба. № 3 (101). С. 72–76.

4. Понкин И.В., Редькина А.И. (2020). Цифровое государственное управление: метод цифровых моделей-двойников (BIM) в праве // Государственная служба. Т. 22. № 2. С. 64–69.

5. Ansems de Vries L., Guild E. (2019). Seeking refuge in Europe: spaces of transit and the violence of migration management // Journal of Ethnic and Migration Studies. V.45. No. 12. Pp. 2156–66. DOI: 10.1080/1369183X.2018.1468308.

6. Backer L.C. (2018). Next generation law: data-driven governance and accountability based regulatory systems in the West, and social credit regimes in China // Southern California Interdisciplinary Law Journal, V. 28. No. 1 Pp. 123–72. DOI: 10.21.39/ssrn.3209997.

7. Bansak K., Ferwerda J., Hainmueller J., Dillon J., Hangartner A., Lawrence D., Weinstein J. (2018). Improving refugee integration through data-driven algorithmic assignment // Science. V. 359. I. 6373. Pp. 325–329. DOI: 10.1126/science. aao4408.

8. Buolamwini J., Gebru T. (2018). Gender shades: intersectional accuracy disparities in commercial gender classification // Proceedings of Machine Learning Research. V. 81: Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 23–24 February 2018. New York, NY, USA. Pp. 1–15.

9. Gelb S., Krishnan A. (2018). Technology, migration and the 2030 Agenda for sustainable development. London: Overseas Development Institute. 20 p.

10. Molnar P., Gill L. (2018). Bots at the gate: a human rights analysis of automated decision-making in Canada’s immigration and refugee system. Toronto: University of Toronto. 18 p.

11. Patrick P.L., Schmid M.S., Zwaan K. (2019). Language analysis for the determination of origin. Current perspectives and new directions. Cham: Springer. 271 p. DOI: 10.1007/978-3-319-79003-9_1.

12. Tangermann J. (2017). Documenting and establishing identity in the migration process. Challenges and practices in the German context. Nuremberg: Federal Office for Migration and Refugees. 65 p.

13. Wickens C.D. [et al]. (2015). Complacency and automation bias in the use of imperfect automation // Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society. V. 57. No. 5. Pp. 728–39. DOI: 10.1177/0018720815581940.


Для цитирования:


Леденева В.Ю., Рахмонов А.Х. Риски государственного управления в миграционной сфере в условиях цифровой трансформации. Управление. 2020;8(4):51-59. https://doi.org/10.26425/2309-3633-2020-8-4-51-59

For citation:


Ledeneva V.Yu., Rakhmonov A.K. Public administration risks in the migration sphere in the context of digital transformation. Upravlenie. 2020;8(4):51-59. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/2309-3633-2020-8-4-51-59

Просмотров: 141


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2309-3633 (Print)
ISSN 2713-1645 (Online)