|
Аннотация.
В статье рассмотрены отдельные проблемы внедрения цифровых технологий, применяемых для противодействия или минимизации коррупции и коррупционных рисков. Появление новых способов коррупции и, соответственно, новых способов противодействия ей зависит от возможности государства своевременно и полно осуществлять процесс цифровизации, позволяющий, с одной стороны, установить эффективный контроль над деятельностью государственных служащих, их финансовым положением, доходами и расходами, а с другой стороны, разрабатывать техники ухода от коррупционной ответственности с использованием современных информационных технологий. В связи с этим, обозначилась потребность в прогнозировании возможных злоупотреблений коррупционного характера и в определении наиболее перспективных сфер государственного управления с целью их цифровизации для снижения количества коррупционных рисков.
Ключевые слова:
цифровизация, государственное управление, противодействие коррупции.
Стр. 21-32.
DOI 10.14357/20718632230303 Литература
1. De Lancer Julnes P., Villoria M. Understanding and addressing citizens' perceptions of corruption: The case of Spain // International Review of Public Administration. 2014. n 19. P. 23 - 43. 2. Jaunky, V. C.; Jeetoo, J. & Bajah, C. (2020). The Importance of Understanding the Anti-Corruption Legislation to Promote Corruption Reporting: Lessons from Mauritius. INTERNATIONAL JOURNAL OF PUBLIC ADMINISTRATION. V: 43 R: 15 P. 1282-1292 3. Mukhamedyarova, L. V. & Gazizova O. V. (2015). Corruption as a global social phenomenon of modernity / L. V. Mukhamedyarova, / / «Black holes» in Russian legislation. - 2015. - №. 3. P. 98-100. 4. Graycar A. Corruption: Classification and Analysis // Policy and Society. 2015. Vol. 34. P. 89. 5. Political Corruption: Concepts and Contexts / Ed. by A. Heidenheimer, M. Johnstin. 3rd ed. n.Y., 2002. - P. 281. 6. Chandrasekhar Krishnamurtia, Domenico Pensierob, Eswaran Velayuthamb. Corruption risk and stock market effects: Evidence from the defence industry. // Pacific-Basin Finance Journal. Available online. – 2021. 101681. 7. Грачева, С. А. Вопросы конституционного обеспечения цифровых прав / С. А. Грачева, М. Е. Черемисинова // Вестник Московского городского педагогического университета. Серия: Юридические науки. – 2018. – № 4(32). – С. 56-70. 8. Талапина, Э. В. Эволюция прав человека в цифровую эпоху / Э. В. Талапина // Труды Института государства и права Российской академии наук. – 2019. – Т. 14. – № 3. – С. 122-146. 9. Elaboration of a Recommendation on the ethics of artificial intelligence, https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics 10. IEEE. Ethically Aligned Design, https://standards.ieee.org/industry-connections/ec/ead-v1/ 11. ISO/IEC CD 23894. Information Technology. Artificial Intelligence. Risk Management (2020), https://www.iso.org/en/standard/77304.html?browse=tc]. 12. Карпов В. Э., Готовцев П. М., Ройзензон Г. В. К вопросу об этике и системах искусственного интеллекта // Философия и общество. — 2018. — № 2(87). — С. 84–105. — DOI: 10.30884/jfio/2018.02.07. 13. Лексин В.Н. Искусственный интеллект в экономике, политике и частной жизни: Опыт системной диагностики. — М.: URSS. 2021. — 336 с. 14. Ройзензон Г. В. Стандарты этики в искусственном интеллекте // II Международная научно-практическая конференция «Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем» (ПИИВС-2018). Сборник научных трудов. — Донецк: ГОУВПО Донецкий национальный технический университет, 2018. — С. 227–236. 15. Сатаров Г.А. и др. Антикоррупционная политика. Учебное пособие. Издательство: М.: ЮРАЙТ. 2-е изд. 2020. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41565483 16. Прощай, COVID-19? Два года пандемии, адаптация и смена повестки https://wciom.ru/analyticalreviews/ analiticheskii-obzor/proshchai-covid-19-dvagoda-pandemii-adaptacija-i-smena-povestki Accessed 27 Feb 2023. 17. Долгиева М. М. Криптовалюта и проблемы коррупции // Законность. — 2019. — № 6. — С. 55-58. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38936080 18. Цифровые технологии в области противодействия коррупции: доклад ООН https://fuap.ru/lib/issledovaniya-vsfere- antikorruptsii/tsifrovye-tekhnologii-v-oblastiprotivodeystviya-korruptsii-doklad-oon/ Accessed 27 Feb 2023. 19. Добролюбова, Е. И. Мониторинг и оценка результативности и эффективности цифровизации государственного управления: методические подходы / Е. И. Добролюбова, В. Н. Южаков. – Москва: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2020. – С. 153. 20. Крылова Д.А., Максименко А.А Использование искусственного интеллекта в вопросах выявления и противодействия коррупции: обзор международного опыта. // Государственное управление. Электронный вестник. –2021. - № 84. – С. 241-255. DOI: 10.24412/2070-1381-2021-84-241-255. 21. López-Iturriaga F.J., Sanz I.P. Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces // Social Indicators Research. - 2018. - Vol. 140. - No. 3. - P. 975-998. 22. Ralha C., Silva C.A Multi-Agent Data Mining System for Cartel Detection in Brazilian Government Procurement // Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39. Is. 14. Р. 11642– 11656. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.04.037 23. Финн В.К. Применение интеллектуальных систем в изучении общества: Методы логики и искусственного интеллекта в гуманитарном знании, строение интеллектуальных систем и социальные последствия их использования. — М.: URSS, 2021. — 352 с. 24. Тарасов В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. — М.: Эдиториал УРСС, 2002. — 352 с. 25. Городецкий В. И., Скобелев П. О. Многоагентные технологии для индустриальных приложений: реальность и перспектива // Труды СПИИРАН. — 2017. — № 6(55). — С. 11–45. 26. Поспелов Д. А. Многоагентные системы – настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. — 1998. — № 1. — С. 14–21. 27. Смирнов А. В., Шереметов Л. Б. Модели формирования коалиций кооперативных агентов: состояние и перспективы исследований // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2011. — № 1. — С. 36–48. 28. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р. Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). — М.: Экономика, 2013. — 295 с. 29. Сохова З. Б., Редько В. Г. Моделирование поиска инвестиционных решений автономными агентами в прозрачной конкурентной экономике // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2019. — № 2. — С. 98–108. 30. Noerlina R.D., Mursitama T., Fairianti Sh., Kristin D., Sasmoko S., Muqsith A., Krishti N., Ma-kalew B. Development of a Web Based Corruption Case Mapping Using Machine Learning with Artificial Neural Network// International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech). - 2018. - Vol. 195. – P. 400-405. 31. Indonesia corruption agency introduces smartphone app to combat graft. https://www.theguardian.com/global-development/2014/oct/03/indonesia-corruption-eradicationcommission-app Accessed 27 Feb 2023. 32. Adam I., Fazekas M. Are Emerging Technologies Helping Win the Fight against Corruption in De-veloping Countries? // Pathways for Prosperity Commission Background Paper Series. - 2018. - No. 21
|
