Стандарт «Умного города»: чего в нём не хватает?

Стандарт “Умного города”. 

В начале 2019 года Министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации утвердило национальный стандарт “Умного города”. По сути, это набор базовых и дополнительных требований (в форме мероприятий), которые должны будут выполнить города-участники проекта цифровизации городского хозяйства (проект “Умный город”). В перечне мероприятий раздела “Интеллектуальные системы общественной безопасности” национального стандарта “Умного” города ничего не говорится, как минимум, о половине новых технологических решений. Чего там не хватает?

По замыслу инициаторов проекта, он должен повысить конкурентоспособности российских городов, формирование эффективной системы управления городским хозяйством, создание безопасных и комфортных условий для жизни горожан, в соответствии с пятью принципами:

• ориентация на человека;
• технологичность городской инфраструктуры;
• повышение качества управления городскими ресурсами;
• комфортная и безопасная среда;
• акцент на экономической эффективности, в том числе, сервисной составляющей городской среды.

По факту, города, отобранные для участия в проекте, должны будут до 2024 года перевести на “цифру” существующую инфраструктуру и/или создать новую цифровую инфраструктуру. На содействие их созданию в период 2019-24 гг. планируется направить 12 млрд рублей из средств федерального бюджета. Предполагается, что эти обновленные “Умные” города станут “визитной карточкой” Национальных проектов “Жилье и городская среда” и “Цифровая экономика”. Их задачей станет очевидная демонстрация тех преимуществ, которые дают цифровые технологии управлению городом.

Внимание — городам. 

Большое внимание, которое уделяется городам по всему миру — явление совершенно закономерное. Численность мирового населения составляет 7,6 млрд чел., и, по прогнозам ООН, возрастет до 8,6 млрд чел. к 2030 г. и, далее, до 9,8 млрд чел. к 2050 г. [1]. При этом население концентрируется в городах. Если в 2018 г. в мире в целом доля городских жителей составила 55,3%, то к 2030 г. она перешагнет рубеж 60%, а к 2050 г. приблизится к 70% [2].

«Русатом или JD: чей «умный» город умнее?» Читать

И это произойдет не за счет “появления” новых городов, но за счет укрупнения и “уплотнения” существующих. В 2018 году в мире насчитывалось 33 мегаполиса с численностью жителей более 10 млн чел., к 2030 году их станет 43. В тот же период число крупных городов (5–10 млн жителей) возрастет с 48 до 66. Число городов-миллионников (1–5 млн жителей) в следующие 10 лет вырастет с 467 до 597, а число больших городов (0,5–1 млн жителей) увеличится с 597 до 710. Таким образом, к 2030 году 5,167 млрд жителей земли будут городскими жителями (сейчас — 4,220 млрд). Иные футурологи имеют более радикальный взгляд на этот счет: они утверждают, что современное общество находится лишь “в начале” процесса самой быстрой в истории человечества урбанизации, и через 50 лет существующие 218 государств трансформируются в 600 крупных городских макроагломераций. То есть практически все население мира будет “городским”. Мир будущего, таким образом, станет представлять собой “сообщество” крупнейших в истории городов.

В России уровень урбанизации выше среднемирового. Уже сейчас доля городских жителей составляет 74% от общей численности населения страны. В России 171 город с населением более 100 тыс чел., из которых: 15 городов-миллионников (в т.ч. 1 мегаполис); 22 больших города с населением от 500 тыс до 1 млн человек; 41 город с населением от 250 тыс до 500 тыс человек; 93 города с населением от 100 тыс до 250 тыс чел.

Но рост городов — это постоянное усложнение базовой инфраструктуры, повышение нагрузки и рост уязвимости критически важных подсистем, и “цена” человеческой ошибки будет возрастать экспоненциально. Поэтому всё, что может быть автоматизировано — будет автоматизировано, и всё, что может быть оцифровано, — будет оцифровано.

Безопасность города. Одной из наиболее сложных для управления сфер современного города является общественная безопасность. Дело в том, что городская “среда” сильно отличается от пригорода и от сельской местности. В городах:

• концентрируются большие массы населения на ограниченной территории;
• преобладает анонимность межличностного общения и поведения в целом;
• присутствует неравномерный и ослабленный социальный контроль;
• высокий и очевидный уровень социального неравенства;
• недостаточная обеспеченность специализированными видами контроля, включая ограниченные ресурсы сил охраны правопорядка и неэффективное распределение их ресурсов;
• существует постоянная потребность в реализации специальных антикриминогенных мер работы, как “реактивных” (реагирования и воздействия), так и “проактивных” (упреждающих);
• повышенный уровень преступности и правонарушений.

Ряд научных исследований утверждает, что число насильственных преступлений в крупных городах (с населением, по меньшей мере, 250 тыс. чел.) примерно вдвое выше этого показателя для небольших городах (с населением менее 10 тыс. человек), а уровень имущественных преступлений в больших городах примерно на 30% выше уровня этого вида преступлений в малых городах. [3]. При этом отмечается, что уровень преступности растет вместе с ростом городов: прирост населения на 10% ведет к повышению уровня преступности примерно на 1,5% (т.е. имеет место “эластичность” всех видов преступлений к увеличению населения) [4]. Актуальная статистика преступности, например, в Англии подтверждает эти выводы: число преступлений в городах в 1,5–4,0 раза выше, чем в сельской местности [5]

Когда в России ежегодно регистрируется около 2 млн преступлений [6], то большая их часть (почти 80%) совершается именно в городах [7]. При этом до половины зарегистрированных преступлений остаются нераскрытыми. И это не уникальная для России ситуация— около половины преступлений остаются нераскрытыми и в странах ближнего зарубежья (Республика Казахстан, Республика Беларусь и др.) и даже, например, в США [8].

Прямой и косвенный экономический ущерб от совершенных в России в 2018 году преступлений составил не менее 1,313 трлн рублей. Преступления дорого “обходятся” российской экономике (преимущественно, экономике городов): 3,1 млрд рублей в день или в 129 млн рублей в час.

Для расчета экономического ущерба преступлений использовалась методика Kathryn E. McCollister, Michael T. French, Hai Fangc [9]. В расчет включены следующие виды преступлений: убийство (Murder), насилие с отягчающими последствиями (Aggravated Assault), изнасилование/попытка (Rape/Sexual Assault), разбойное нападение (Robbery), домашние грабежи (Household Burglary), кража имущества (Stolen Property), мошенничество (Fraud), хулиганство (Vandalism). В расчет,из-за отстутвия сопоставимых данных, не включены преступления, связанные с наркотиками, терроризмом, ДТП и коррупцией. Для расчета введен понижающий коэффициент “цены” преступления со значением 0,206 (поправка на разницу в ВВП ППС США и России в 2017 году).

Логично предположить, что с укрупнением городов, будет расти и “нагрузка” на сферу управления общественной безопасностью из-за роста уровня преступности.

Общественная безопасность в стандарте “Умного” города. 

Утвержденный стандарт содержит отдельный раздел под названием “Интеллектуальные системы общественной безопасности”, который включает три направления мероприятий:

• Создание системы интеллектуального видеонаблюдения, с целью “повышения уровня безопасности, уровня раскрываемости преступлений, оперативности реагирования правоохранительных органов и городских служб экстренной помощи”, включая: 
  — внедрение систем видеонаблюдения с функциями биометрической идентификации и видеоаналитики, а также автоматизированной системой контроля работы камер в местах повышенной опасности с синхронизацией имеющихся систем видеонаблюдения, в том числе установленных в рамках аппаратно-программного комплекса (АПК) “Безопасный город”, включая:
  — обеспечение доступа правоохранительных органов в систему видеонаблюдения для получения сведений.
• Внедрение систем информирования граждан о возникновении чрезвычайных ситуаций, с целью “повышения уровня безопасности граждан, предупреждения возможности наступления чрезвычайных происшествий и аварийных ситуаций”, включая:
  — внедрение системы информирования граждан о возникновении чрезвычайных ситуаций, а также о неблагоприятных условиях (погодных, техногенных) через мобильные средства связи.
• Интеллектуальная система контроля исправности противопожарных систем в местах массового скопления людей, с целью “снижения риска возникновения чрезвычайных ситуаций, повышения уровня безопасности, оперативности реагирования городских служб экстренной помощи”, включая:
  — внедрение интеллектуальной системы контроля исправности противопожарных систем в местах массового скопления людей и социально-значимых объектах.

То есть, фактически, единственным способом противодействия преступности, который был предложен разработчиками стандарта “Умного” города, является повсеместное развертывание систем видеонаблюдения с функциями биометрической идентификации и видеоаналитики (с ее дальнейшей интеграцией в единую информационную систему города), что, по мысли разработчиков, “повысит уровень безопасности, уровень раскрываемости преступлений”. Но действительно ли видеонаблюдение настолько эффективно для этой цели, как в этом убеждают государственные и местные власти, а также производители и продавцы таких решений?

Во-первых, видеонаблюдение — это лишь одно из новых технологических направлений в сфере общественной безопасности “Умного” города, не единственное и не главное. Современное представление о сфере общественной безопасности “Умного” города [10] вообще гораздо разнообразнее и функциональнее, и может включать такие real-time подсистемы, как:

• предиктивная подсистема сил обеспечения правопорядка (прогнозирование преступлений),
• геоинформационная подсистема преступности,
• сенсорные подсистемы обнаружения выстрелов из огнестрельного оружия, взрывов,
• носимые “штатные” видео-камеры,
• умное наблюдение (системы видеонаблюдения с интегрированными системами видеоаналитики),
• управление массовым стихийным поведением,
• домашняя безопасность и охрана,
• эффективное реагирование на чрезвычайные ситуации (раннее предупреждение о чрезвычайной ситуации, персональные оповещения)
• пожарное и строительное инспектирование зданий и сооружений и др.

При этом подразумевается, что подсистемы общественной безопасности умного города не просто “наблюдают” или “хранят”, а анализируют данные и вырабатывают предложения, облегчающие принятие решений, или, в ряде случаев, сами принимают решение о запуске определенного сценария. То есть работают со стэком технологий искусственного интеллекта (большие данные, машинное обучение). Максимальная автоматизация рутинной работы сотрудников сил охраны общественного порядка снижает “нагрузку” на функционирование всей системы общественной безопасности.

Как можно видеть, в Умном городе для повышения уровня безопасности, уровня раскрываемости преступлений, оперативности реагирования правоохранительных органов и городских служб экстренной помощи служат не менее семи разного рода технологических решений (п.1–7), а вовсе не единственное.

Причина сведения вопроса к единственном ответу может заключаться в том, что системы видеонаблюдения “очевидны” и просты для “понимания”. И это позволяет заинтересованным игрокам (поставщикам, импортерам и др.) широко тиражировать искаженное представление о том, что будто бы все “проблемы” в сфере общественной безопасности (снижение уровня преступности, повышение раскрываемости преступлений) можно быстро решить, причем “простым и очевидным” способом: “просто нужно больше камер” (и, продолжая далее — “как можно лучшего качества”, “с системами распознавания лиц” и т.д.). Не в последнюю очередь, этому способствует известный “бум” развертывания систем наблюдения в Китае и “хайп” вокруг решений, связанных с видеоаналитикой (распознавание лиц и эмоций, нетипичного поведения и др.).

Но “одними видеокамерами” проблема не исчерпывается: чтобы видеонаблюдение внесло какой-то ощутимый вклад в общее повышение общественной безопасности, необходимо полное покрытие всей территории города. И это не просто огромное число видеокамер — требуются и соответствующие мощности для хранения данных, и вычислительные мощности для обработки потоков видеоинформации; необходимо непрерывное обеспечение передачи данных (услуги связи), постоянное обслуживание, поддержка, модернизация всех устройств и систем. Всё в целом — это колоссальные операционные затраты на поддержание и обслуживание. Ситуация сводится к следующему: полное покрытие видеонаблюдением в таком рассмотрении очень затратно, а “лоскутное”, неполное покрытие — просто неэффективно.

И даже том случае, когда затраты на развёртывание систем берет на себя частная компания, и на этапе внедрения государство не тратит на это бюджетные средства (на чем так любят акцентировать общественное внимание государственные заказчики), все эти начальные затраты непременно “закладываются” в будущую стоимость обслуживания (оказываемых услуг), — частная компания создается для получения прибыли и не станет работать в убыток.

Для России вопрос с развёртыванием систем видеонаблюдения предстаёт в ещё более невыгодном свете, ведь государству, в основном, приходится “платить” за импортное оборудование, то есть “поддерживать” чужое производство, “развивать” чужие технологии.

Насколько вообще можно судить о базовой безопасности систем видеонаблюдения, развернутых в российских городах, если 76% их элементов — импортного производства (из них 88% — китайского) [11]?

Во-вторых, научно не доказана эффективность систем видеонаблюдения для повышения общего уровня общественной безопасности (в отличие от очевидных “частных” случаев, типа видеофиксации магазинных краж или распознавания автомобильных номеров при превышении скоростного режима). Экономическая эффективность систем видеонаблюдения вызывает большие сомнения, особенно в соотношении “затраты / польза”. Ставка на повсеместное развертывание систем видеонаблюдения не является “панацеей” от совершения преступления, равно как и не является гарантией успеха расследования уже совершенного преступления:

• в ряде независимых исследований делается вывод о том, что при развертывании систем видеонаблюдения, действительно, фиксируется снижение уровня преступности на территории их развертывания, в среднем, на 16%. При этом, в одних случаях эффект выше, например, оборудование системами видеонаблюдения автомобильных парковок может привести к снижению автомобильных угонов на них на 51%; в общественном транспорте — снизить число преступлений на 23%. Но в других условиях работы, снижение числа преступлений не превышает 7% [12]. Поэтому у исследователей возникает вопрос: а что, собственно, сильнее влияет на снижение числа преступлений — внедрение видеонаблюдения или улучшение освещения (и, соответственно, “заметности” потенциального преступника), которое практически всегда сопутствует развертыванию этих систем? То есть “чистый эффект” систем видеонаблюдения по-прежнему точно не установлен [13];
• исследованиями установлено, что значимый положительный экономический эффект по соотношению затраты (стоимость устройств, пусконаладка, постоянное обслуживание, увеличение мощностей для хранения и анализа информации, содержание операторов мониторинга) /выгоды (экономический эффект от предотвращения преступлений) видеонаблюдение достигает только тогда, когда оно подкрепляется направленным патрулированием “рисковых точек”, то есть обеспечением присутствия представителей сил охраны порядка [14]. И снова возникает резонный вопрос — если затраты на развертывание видеонаблюдения оправдывает лишь обеспечение присутствия патрулей, то, может быть существует менее затратный, чем видеонаблюдение, способ выявления таких рисковых точек?
• в ходе другого исследования, проведенного на основе анализа более 251 тыс. преступлений (входивших в сферу расследований Британской транспортной полиции в период 2011–2015 гг.), была сделана попытка оценить вклад систем видеонаблюдения, в качестве “поставщика” полезных доказательств. В итоге стала очевидна значительная неполнота собираемых данных: видеоданные оказались доступными следователям лишь в 45% случаев, из которых лишь в 29% случаев было признано полезным для расследования (таким образом, суммарное “КПД” составило всего 13%) [15];
• кроме того замечено, что одним из “побочных эффектов” развертывания систем видеонаблюдения в отдельных районах, становится “смещение” криминогенности из него в близлежащий район, с меньшим уровнем наблюдения, то есть “общий” уровень преступности, в действительности, может и не снижаться.

В-третьих, работа систем видеонаблюдения с видеоаналитикой в режиме реального времени означает организацию “ тотального” видеоконтроля за всем и каждым гражданином, вне зависимости от того, является ли такой гражданин потенциальным преступником или добропорядочным гражданином.

“Система распознавания лиц, которая будет вычислять преступников в розыске, внедрена в московском метро, а в 2019 году ее начнут использовать в работе уличных камер российской столицы. Для этого в городе проходит замена старых видеокамер на устройства с более высокой разрешающей способностью. Ранее руководитель столичного департамента информационных технологий Эдуард Лысенко отметил, что система обойдется городу в 600 млн рублей. ежегодно”. [16]

“В Москве судебные приставы начали розыск должников с использованием камер уличного видеонаблюдения. “В настоящее время около 1,5 тыс. фотографий должников загружены в систему с целью обнаружения их на территории города. Полагаем, что в 2019 году эти мероприятия будут продолжены”, — сообщил главный судебный пристав столицы, руководитель УФССП по Москве”. [17]

“Watcom Group договорилась с создателем алгоритма FindFace NtechLab об использовании ее наработок для создания решения, которое позволить анализировать поток посетителей в российских торговых центрах и магазинах на предмет получаения данных о возрасте, поле, поведении и эмоциях покупателей. Оборудование Watcom Group уже установлено примерно в 600 ТЦ и 25 тысячах магазинов”. [18]

Этический вопрос “вторжения” систем видеонаблюдения и видеоаналитики в частную жизнь каждого отдельного добропорядочного гражданина (а таких граждан — подавляющее большинство), на которое он не давал своего предварительного согласия, заслуживает отдельного обсуждения. Но главный правовой вопрос можно сформулить и довольно быстро: насколько это в принципе согласуется с нормами основного закона страны — Конституции?

“Статья 23

1. Каждый имеет право на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну, защиту своей чести и доброго имени.

2. Каждый имеет право на тайну переписки, телефонных переговоров, почтовых, телеграфных и иных сообщений. Ограничение этого права допускается только на основании судебного решения.

Статья 24

1. Сбор, хранение, использование и распространение информации о частной жизни лица без его согласия не допускаются.

2. Органы государственной власти и органы местного самоуправления, их должностные лица обязаны обеспечить каждому возможность ознакомления с документами и материалами, непосредственно затрагивающими его права и свободы, если иное не предусмотрено законом.” Конституция Российской Федерации

Для сравнения, в США вводятся законодательные ограничения в отношении использования технологии распознавания лиц в коммерческих целях.

Китайский “паноптикум”. В сравнении со странами с развитым гражданским обществом и высокой (базовой) защищенностью прав и свобод граждан, Китай мало скован такими “формальностями”, как “неприкосновенность частной жизни”. И, по всей видимости, обустройство повсеместной системы постоянного контроля граждан, в первую очередь, при помощи видеокамер, стало одной из приоритетных государственных задач.

Китай стал мировым лидером по темпам развертывания систем видеонаблюдения. Сейчас в Китае, в рамках общенациональной системы “Skynet” (национальная система технико-контролируемого отслеживания, “ТКО”, начала развиваться в 2005 году) работает не менее 176 млн видеокамер, в планах до 2020 года увеличить их число до 626 млн. Для сравнения, национальные системы виденаблюдения США включают около 50 млн камер [19], Великобритании — 5–6 млн [20], России — порядка 300 тыс.

При этом в Пекине, по разным данным, развернуто от 420 до 470 тыс видеокамер [21]. Это почти столько же, сколько в Лондоне (500 тыс). К примеру, в Берлине сейчас задействовано 14,8 тыс. видеокамер [22], в Москве — 167 тыс видеокамер (в т.ч. 100 тыс — на подъездах и 20 тыс — во дворах жилых домов), в Санкт-Петербурге — 30 тыс видеокамер [23].

Китайская система ТКО не ограничивается решением задач обеспечения общественной безопасности и противодействия преступности. Мало сомнений в том, что данные о гражданах, полученные при помощи видеонаблюдения, будут агрегироваться и использоваться в системе “социального кредитного рейтинга” (“Social Credit System”) — национальной базе электронных досье “благонадежности” каждого гражданина, которую Китай планирует создать к 2020 году. При этом часто ситуация переходит грани здравого смысла.

“В прошлом году парк Храма Неба в Пекине оказался в центре внимания, когда установил функцию распознавания лиц в общественном туалете, чтобы люди не могли воровать туалетную бумагу.

..Средняя школа в Ханчжоу на востоке Китая представила систему, которая позволила бы записывать и анализировать выражения лиц учащихся в режиме реального времени в учебных классных: если система классифицирует учащегося как “невнимательного”, учителю будет отправлено предупреждение” [24].

“Больницы Пекина ввели в базы данных систем распознавания лиц информацию о 2,1 тыс. “спекулянтах”, зарабатывающих на перепродаже больным людям талонов в очередь на прием к врачу. Нарушителей отметят в системе социального рейтинга: им перестанут продавать билеты на скоростные поезда, могут отказывать в покупке билетов на самолеты, выдаче займов или при устройстве на работу в крупные компании” [25].

Тем не менее, по мнению некоторых экспертов, технологических возможностей контроля за каждым отдельным гражданином в каждый момент времени пока нет даже у Китая. И в ближайшем времени возможности для тотального повсеместностного контроля граждан при помощи ТКО у Китая не появится, как бы он к этому не стремился и не пытался продемонстрировать обратное.

“Несмотря на действительно огромные инвестиции Китая в системы техно-контролируемого отслеживания (это десятки млрд долларов, 300 млн камер к 2020 и весьма продвинутые алгоритмы), о построении какой-либо тотальной ТКО системы речь просто не идет. Покрытие камерами ТКО остается чрезвычайно лоскутным, Вычислительные мощности не в состоянии в реальном времени распознавать и контролировать перемещения до 30 млн лиц, хранящихся в БД террористов, преступников, наркоторговцев и политических активистов, — не говоря уже о контроле новых потенциальных нарушителей. Сейчас и в обозримом будущем основная работа по поиску делается по старинке руками, поскольку многое не оцифровано, форматы разные, системы не связанные, а бюрократические барьеры непреодолимые. И самое главное. Цель правительства Китая вовсе не в том, чтобы доводить систему ТКО до совершенства. Суть в том, что правительство Китая поняло, что у себя они смогут сделать то, что просто невозможно на Западе — реализовать проект Паноптикум. И ключ к этому — не технологии, а культура. Настоящая цель — заставить граждан Китая стыдиться, что кто-то про них что-то увидит и тем самым общество узнает, что своим поведением или поступками он нарушает принятый порядок.” Сергей Карелов, эксперт, экс-топ-менеджер международных IT-компаний IBM, SGI, Cray [26]

Если повсеместное развертывание системы ТКО для тотального контроля всех граждан пока лишь “виднеется” на горизонте, то “пилоты” локальных систем (в отдельных городских районах), уже вводятся в строй. На примере проекта “Sharp Eyes” (Xueliang) можно убедиться, насколько технологичными, разнообразными и дорогими должны быть системы видеонаблюдения, что стать эффективными.

Проект “Sharp Eyes” — высокотехнологичный пилот китайской национальной системы видеонаблюдения “Skynet”. Этот проект реализуется по контролем Центральной комиссией по политическим и правовым вопросам Коммунистической партии Китая (КПК). “Sharp Eyes” был развернут в городе Ичжуан (Yizhuang) и охватил площадь 18 квадратных километров. В проекте задействованы 2243 камеры видеонаблюдения высокой четкости, 277 камер с технологией распознавания транспортных средств и 267 камер с технологией распознавания лиц, 6 патрульных машин, оснащенных мобильными видеокамерами и патрульные сотрудники с носимыми устройствами видеосъемки.

Все данные передаются в центр управления в режиме реального времени. Анализ данных осуществляется с применением технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных [27].

В качестве резюме. 

Список мероприятий утвержденного стандарта “Умного” города в части “повышения уровня безопасности, уровня раскрываемости преступлений, оперативности реагирования правоохранительных органов и городских служб экстренной помощи” раздела “Интеллектуальный системы общественной безопасности”, фактически, предлагает единственный способ противодействия преступности —повсеместное развертывание систем видеонаблюдения и, таким образом, выглядит крайне неполным. Не учтена необходимость развертывания таких подсистем общественной безопасности “Умного” города, как: предиктивная подсистема (прогнозирование преступлений); геоинформационная подсистема преступности; сенсорные подсистемы обнаружения выстрелов из огнестрельного оружия, взрывов; носимые “штатные” видео-камеры; домашняя безопасность и охрана и др.

Вместе с тем сегодня правоохранительные органы и силы общественной безопасности обладают большим нереализованным потенциалом для оптимизации и повышения эффективности своей работы. Этот потенциал — огромный объем непрерывно сибираемых и уже накопленных данных. Хорошая новость заключается в том, что большие данные, которыми уже располагают правоохранительные органы, могут стать основой работы инструментов для эффективного управления ресурсами, расследования и предупреждения преступлений и повышения уровня общественной безопасности. Плохая новость заключается в том, что эффективных российских инструментов для использования больших данных для решения специфичных задач в сфере общественной безопасности пока нет.

Источники:

[1] World Population Prospects: The 2017 Revision: Key Findings and Advance Tables / United Nations, New York, 2017 / https://esa.un.org/unpd/wpp/publications/files/wpp2017_keyfindings.pdf

[2] The World’s Cities in 2018: Data Booklet / United Nations, Department of Economic and Social Affairs, 2018 / http://www.un.org/en/events/citiesday/assets/pdf/the_worlds_cities_in_2018_data_booklet.pdf

[3] Glaeser, E. L., Sacerdote, B., & Scheinkman, J. A. (1996). Crime and Social Interactions. The Quarterly Journal of Economics, 111(2), 507–548. doi:10.2307/2946686

[4] Edward L. Glaeser, Bruce Sacerdote. Why Is There More Crime in Cities? / Journal of Political Economy, Vol. 107, no. 6, part 2 (December 1999): 225–258. (DOI): 10.3386/w5430

[5] Crime in England and Wales: year ending June 2017 / https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/676118/Crime_Jan_2018.pdf

[6] Ежемесячный сборник о состоянии преступности в России / Портал правовой статистики, Генеральная прокуратура Российской Федерации, 2019 / http://crimestat.ru/analytics

[7] Краткая характеристика состояния преступности в Российской Федерации за январь — ноябрь 2018 года / Министерство внутренних дел Российской Федерации / https://xn--b1aew.xn--p1ai/folder/101762/item/15304733/

[8] Crime clearance rate in the United States in 2017, by type / Statista, 2019 / https://www.statista.com/statistics/194213/crime-clearance-rate-by-type-in-the-us/

[9] Kathryn E. McCollister, Michael T. French, Hai Fangc. The Cost of Crime to Society: New Crime-Specific Estimates for Policy and Program Evaluation / Drug Alcohol Depend. Apr. 2010; №108 (1–2): 98–109.- doi: 10.1016/j.drugalcdep.2009.12.002

[10] Smart Cities: Digital Solutions for a More Livable Future / McKinsey Global Institute (MGI), Jun, 2018 / https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/capital%20projects%20and%20infrastructure/our%20insights/smart%20cities%20digital%20solutions%20for%20a%20more%20livable%20future/mgi-smart-cities-full-report.ashx

[11] Keep an eye out: Russia’s video surveillance market / Securika-Moscow, Jul., 2018 / http://www.securika-moscow.ru/en-GB/press/news/Russia-CCTV-Market.aspx

[12] Closed-Circuit Television Surveillance and Crime Prevention A Systematic Review Report / The Swedish National Council for Crime Prevention, 2007

[13] Tony Lawson, Robert Rogerson, Malcolm Barnacle. A comparison between the cost effectiveness of CCTV and improved street lighting as a means of crime reduction // Computers, Environment and Urban Systems. — Volume 68, March 2018, рр. 17–25.

[14] Eric L. Piza, Andrew M. Gilchrist, Joel M. Caplan, Leslie W. Kennedy, Brian A. O’Hara. The financial implications of merging proactive CCTV monitoring and directed police patrol: a cost–benefit analysis // Journal of Experimental Criminology.

[15] Matthew P. J. Ashby. The Value of CCTV Surveillance Cameras as an Investigative Tool: An Empirical Analysis / European Journal on Criminal Policy and Research. — September 2017, Volume 23, Issue 3, pp. 441–459.

[16] Количество камер видеонаблюдения в Москве увеличилось на 4% в 2018 году / ТАСС, 11 янв.2019 / https://tass.ru/moskva/5989411

[17] Александра Мерцалова, Никита Щуренков. Покупателей будут знать в лицо / Газета “Коммерсантъ” №39 от 05.03.2019 / https://www.kommersant.ru/doc/3903255

[18] Маргарита Девяткина. Приставы начали искать должников в Москве с помощью уличных видеокамер / РБК, 27 фев. 2019 / https://www.rbc.ru/society/27/02/2019/5c767bb59a794748a58cef43

[19] Frank Hersley. China to have 626 million surveillance cameras within 3 years / Technode, Nov., 2017 / https://technode.com/2017/11/22/china-to-have-626-million-surveillance-cameras-within-3-years/

[20] One surveillance camera for every 11 people in Britain, says CCTV survey / By David Barrett, Home Affairs Correspondent6:30PM BST 10 Jul 2013 / https://www.telegraph.co.uk/technology/10172298/One-surveillance-camera-for-every-11-people-in-Britain-says-CCTV-survey.html

[21] 崔绮雯 马若飞. 人工智能接管城市里的摄像头预防犯罪，奥威尔式的监控也成为可能 | 人工智能关键在人 / Jul., 2017 / https://www.qdaily.com/articles/42644.html

[22] Leonid Bershidsky. Skripal Case Shows the Limits of Surveillance: Ubiquitous cameras aren’t particularly useful in fighting crime, even in high-profile cases / Bloomberg, Sep., 2018 / https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2018-09-07/skripal-case-shows-the-limits-of-surveillance

[23] Карина Субботина. Число камер наблюдения в Петербурге до конца года достигнет 30 тысяч / Июл.2018 / https://moika78.ru/news/2018-07-09/35837-v-peterburge-ustanovyat-7-tysyach-novykh-videokamer-do-kontsa-goda/

[24] Steven Jiang. You can run, but can’t hide from AI in China / CNN, May, 2018 / https://edition.cnn.com/2018/05/23/asia/china-artificial-intelligence-criminals-intl/index.html

[25] Chen Xi. Beijing hospitals use facial recognition systems to curb scalpers / Global Times, Feb., 2019 / http://www.globaltimes.cn/content/1139932.shtml

[26] Сергей Карелов. Тотальная идеальная е-тюрьма по-китайски / Medium-канал “Малоизвестное интересное”, Июл.2018 / https://bit.ly/2Hcdmap

[27] Liu Xuanzun. Ubiquitous surveillance cameras in a Beijing district reduce crimes by nearly 40% / Global Times, Aug., 2018 / http://www.globaltimes.cn/content/1113386.shtml