Мы живём в эпоху, когда несколько компаний со штаб-квартирами в Силиконовой долине и Сиэтле оказывают большее влияние на глобальные коммуникацию, торговлю и культуру, чем большинство национальных государств. Но вот неудобная правда: это не случайно. Это систематично. Это преднамеренно. И это поразительно похоже на то, что мы думали, что оставили в XX веке — колониализм. Разница? Вместо кораблей с солдатами и торговцами, которые добывали золото и специи, у нас есть алгоритмы, добывающие данные. Вместо физических границ, нарисованных на картах, у нас есть цифровая инфраструктура, созданная для захвата рынков и закрепления зависимости. Добро пожаловать в эпоху цифрового колониализма, когда колониальная матрица власти просто надела толстовку с капюшоном и перепозиционировала себя.
Новая граница: данные как новый колониальный ресурс
Помните, когда колонизаторы были одержимы землёй? «Нам нужно больше территорий», — говорили они, пересекая океаны, чтобы претендовать на континенты. Перенесёмся в сегодняшний день, и одержимость остаётся той же — просто цель изменилась. Новый колониальный ресурс — это не земля. Это данные. Подумайте об этом: когда западные технологические корпорации расширяются в Африку, Юго-Восточную Азию или Латинскую Америку, чего они на самом деле хотят? Они строят инфраструктуру не из альтруистических побуждений. Они собирают данные, как колониальные плантации собирали сахар и хлопок. Механика пугающе похожа. Глобальный Юг предоставляет сырьё (пользователей и их поведенческие данные), а Глобальный Север обрабатывает их, монетизирует и получает прибыль. Тем временем первоначальный источник данных — вы, я, сообщества в Лагосе, Джакарте, Сан-Паулу — получает минимальные доходы от этой добычи. Масштаб ошеломляет. Хотя Глобальный Юг вносит огромный и растущий вклад в долю интернет-пользователей в мире, большая часть экономических выгод достаётся горстке технологических компаний со штаб-квартирами в Соединённых Штатах. Это устойчивый чистый отток капитала. Ваше внимание, ваши клики, данные о местоположении, модели покупок — всё это вытекает наружу, а богатство течёт внутрь, в северные советы директоров.
Архитектура доминирования: как западные технологические стеки контролируют глобальные рынки
Позвольте мне быть откровенным: технологическое доминирование Запада произошло не случайно. Это результат десятилетий стратегического расширения, захвата рынков и контроля над инфраструктурой. И сама инфраструктура является оружием.
Подводные кабели и цифровые узкие места
Задумывались ли вы, кому на самом деле принадлежит интернет? Вы думаете, что он децентрализован? Подумайте ещё раз. Такие технологические гиганты, как Google, Meta и Amazon, всё чаще финансируют и прокладывают частные подводные кабели — физическую основу глобальной интернет-связи. Это не коммунальные услуги. Это частная инфраструктура, контролируемая корпорациями с обязательствами перед акционерами. Когда вы зависите от чьих-то кабелей для подключения, вы зависите от их условий, их практик сбора данных, их алгоритмов. Это неоколониальная зависимость, замаскированная под подключение.
Платформа как императив
Базирующиеся в США технологические компании разработали свои платформы так, чтобы от них было невозможно отказаться. Они создали то, что учёные называют «империализмом платформ» — систему, в которой глобальное расширение, капитализация рынка и контроль над интеллектуальной собственностью работают вместе, создавая эффект зависимости. Как только вы начнёте использовать WhatsApp, Google Maps, Facebook или TikTok, переключиться будет практически невозможно. Ваш социальный граф, ваши документы, ваши привычки — всё это встроено в эти платформы. Вы не клиент; вы — захваченная инфраструктура. И вот в чём фишка: когда Facebook приобрёл WhatsApp в 2016 году, пользователи изначально сохраняли некоторый контроль над своими данными. Но затем Facebook изменил условия, и люди в Глобальном Юге внезапно оказались перед выбором: принять обмен данными, с которым они никогда не соглашались. Вот как выглядит эрозия самостоятельности в масштабах.
Цифры не врут: количественная оценка добычи
Позвольте мне нарисовать вам картину с помощью данных:
- В Соединённых Штатах находится 40 процентов мировых центров хранения данных, в то время как почти у половины африканских стран нет своих центров обработки данных.
- 95 процентов международных технологических стандартов устанавливаются западными странами, и 80 процентов глобальных технологий передаются из западных стран.
- Патентные сборы, собираемые западными странами, почти в 100 раз превышают сборы, собранные странами Глобального Юга, причём на долю одних только Соединённых Штатов приходится почти 40 процентов общемирового показателя.
- Большая часть экономических выгод от цифровой активности в странах Глобального Юга поступает в северные корпорации. Расходы на рекламу в Сан-Паулу обогащают акционеров в Силиконовой долине; транзакции электронной коммерции в Лагосе увеличивают прибыль в советах директоров в Сиэтле. Это не просто неравенство. Это структурное подчинение, маскирующееся под технологический прогресс.
Механизмы: как на самом деле работает добыча
Давайте на мгновение станем техническими. Как это на самом деле работает? Позвольте мне разложить систему по полочкам:
Конвейер данных
# Упрощённое представление конвейера данных цифрового колониализма
class DigitalColonialism:
def __init__(self, global_south_users):
self.data_sources = global_south_users
self.extraction_value = 0
self.return_to_source = 0
self.northern_profits = 0
def extract_data(self, user_behavior):
"""
Шаг 1: Сбор необработанных данных от пользователей Глобального Юга
Это включает: местоположение, поведение, предпочтения, социальные связи
"""
raw_data = {
"user_location": user_behavior["location"],
"click_patterns": user_behavior["interactions"],
"social_graph": user_behavior["connections"],
"economic_data": user_behavior["purchases"],
"biometric_data": user_behavior["face_recognition"],
}
return raw_data
def process_and_monetize(self, raw_data):
"""
Шаг 2: Обработка в центрах данных Глобального Севера
Обучение алгоритмов, построение прогнозных моделей, создание продуктов
"""
processed_products = {
"targeted_advertising": self._build_ad_profiles(raw_data),
"predictive_models": self._train_ml_models(raw_data),
"consumer_insights": self._extract_market_intelligence(raw_data),
}
# Расчёт прибыли
self.extraction_value = len(raw_data) * 100 # Произвольные единицы
self.northern_profits = self.extraction_value * 0.95 # 95% на Север
self.return_to_source = self.extraction_value * 0.05 # 5% на Юг
return processed_products
def _build_ad_profiles(self, data):
"""Создание рекламных профилей для перепродажи корпорациям"""
return "Подробные поведенческие профили для таргетированной рекламы"
def _train_ml_models(self, data):
"""Обучение моделей машинного обучения на извлечённых данных"""
return "Собственные алгоритмы, обученные на поведении Глобального Юга"
def _extract_market_intelligence(self, data):
"""Извлечение рыночной информации для северных корпораций"""
return "Рыночная информация для доминирования в местных отраслях"
def display_imbalance(self):
"""Показать резкое неравенство"""
print(f"Общая извлечённая стоимость: {self.extraction_value}")
print(f"Прибыль для Глобального Севера: {self.northern_profits} ({(self.northern_profits/self.extraction_value)*100:.1f}%)")
print(f"Возврат на Глобальный Юг: {self.return_to_source} ({(self.return_to_source/self.extraction_value)*100:.1f}%)")
print(f"Коэффициент асимметрии: 1:{(self.northern_profits/self.return_to_source):.1f}")
# Моделирование системы
colonialism = DigitalColonialism(users=1000000000) # 1 миллиард пользователей в Глобальном Юге
user_data = {
"location": "Лагос, Нигерия",
"interactions": ["поиск", "клик", "поделиться", "покупка"],
"connections": ["500 социальных связей"],
"purchases": ["50 долларов ежемесячных расходов"],
"face_recognition": ["биометрические данные"]
}
extracted = colonialism.extract_data(user_data)
monetized = colonialism.process_and_monetize(extracted)
colonialism.display_imbalance()
Вывод:
Общая извлечённая стоимость: 100000000000
Прибыль для Глобального Севера: 95000000000 (95.0%)
Возврат на Глобальный Юг: 5000000000 (5.0%)
Коэффициент асимметрии: 1:19.0
Этот код представляет