К умным городам: анализ критических факторов новых рисков бедствий в умных городах с использованием нечёткой методики DANP-ISM

Почему более умные города могут означать новые виды опасностей

Когда в городе подключают ко всем системам всё — от светофоров до больниц — многие представляют себе более ровные поездки и более быструю реакцию служб экстренной помощи. Но те же технологии, которые делают город «умным», могут открыть дверь новым бедствиям: крупным утечкам данных, парализующим кибератакам или онлайн-беспорядкам, выливающимся на улицы. В этой статье авторы заглядывают под капот умных городов, чтобы задать простой, но далеко идущий вопрос: какие скрытые слабые места способны превратить завтра связанный мегаполис в очаг кризиса?

Как цифровые города стали двунаправленным мечом

За последние десятилетия проекты умных городов обещали чище воздух, безопаснее улицы и лучшее обслуживание, встраивая датчики, платформы данных и искусственный интеллект в городскую жизнь. Эти системы действительно помогают властям раньше замечать наводнения, координировать машины скорой помощи и информировать жителей. Тем не менее, как объясняют авторы, та же плотная сеть людей, устройств и сетей создаёт новые уязвимости. Данные переходят через множество платформ, повседневные сервисы зависят от сложного программного обеспечения, а границы между онлайн‑миром и физической инфраструктурой истончаются. Когда в одном слое что‑то идёт не так, проблемы быстро перепрыгивают на другие уровни, превращая локальные сбои в городские шоки.

Шесть направлений, где может зародиться беда

Чтобы получить полную картину, исследователи изучили сотни работ и реальных примеров, после чего сгруппировали новые риски бедствий в шесть широких областей: люди, инфраструктура, технологии, информация, интернет и государственное регулирование. Человеческие факторы включают низкую осведомлённость о рисках, ошибки операторов, злонамеренных инсайдеров и психологическое напряжение в постоянно онлайн‑среде. Под инфраструктурой теперь понимают как традиционное оборудование — например энергосети, так и цифровые основы — такие как центры обработки данных и коммуникационные сети. Технологические риски возникают из сильной зависимости от нескольких поставщиков, поспешного внедрения непроверенных инструментов, побочных эффектов вроде дипфейков и этических проблем, когда алгоритмы незаметно влияют на решения, затрагивающие рабочие места, безопасность и приватность.

От потока данных к онлайн‑недовольству

Информация сама по себе стала источником опасности. Умные сервисы часто собирают огромные объёмы персональных данных — от лиц до медицинских карт — что повышает ставки, если эти данные собирают в избытке, плохо защищают или тайно передают. После утечки они могут подпитывать мошенничество, чёрные рынки и утрату доверия. Одновременно слой интернета становится ареной кибератак на городские системы, массовых волн онлайн‑протестов и даже кибертерактов, координируемых полностью в цифровой среде. Социальные сети способны быстро превратить местную аварию или спор о политике в национальную точку напряжения, а враждебные акторы могут манипулировать подключёнными устройствами или инфраструктурой, вызывая панику и физический ущерб.

Картирование скрытых цепочек причин и следствий

Поскольку эти риски взаимодействуют запутанными способами, авторы построили структурированную модель, объединяющую три математические техники в то, что они называют нечётким методом DANP‑ISM. Работая с экспертами по управлению чрезвычайными ситуациями, они оценивали, насколько сильно разные факторы влияют друг на друга, и использовали модель для прослеживания цепочек причин и следствий. Анализ выделил восемь особенно критичных факторов: массовые онлайн‑инциденты, кибертератизм, этика технологий, информационная инфраструктура, физическая инфраструктура, избыточный сбор данных, кибератаки и утечка информации. Он также показал, что информационная и физическая инфраструктуры лежат в основе многих каскадов рисков: когда эти основания дают сбой — будь то из‑за взлома, проектных недостатков или повреждений в результате бедствия — downstream‑проблемы, такие как утечки данных, цифровые волнения и этические конфликты, становятся значительно более вероятными.

Что это означает для повседневной безопасности

Исследование делает вывод, что умные города нужно управлять как тесно связанные человеческо‑цифрово‑физические системы, а не просто как набор гаджетов. Для неспециалистов основное послание однозначно: крупнейшие угрозы уже не ограничиваются только землетрясениями, пожарами или штормами, но включают также невидимые сбои в сетях данных, алгоритмах и правилах, которые ими управляют. Чтобы защитить жителей, городские власти должны укреплять как физическую, так и информационную инфраструктуру, создавать лучшие инструменты раннего предупреждения о цифровых угрозах, вовлекать граждан и организации в планирование чрезвычайных ситуаций и обновлять законы для защиты приватности и регулирования ответственного использования умных технологий. Короче говоря, сделать города по‑настоящему «умными» — значит сделать их устойчивыми не только к старым опасностям, но и к новым бедствиям, которые может порождать сама связность.

Цитирование: Wang, Y., Gu, X. & Li, S. Toward smart cities: analysis of critical factors of new disaster risks in smart cities using a fuzzy DANP-ISM method. Humanit Soc Sci Commun 13, 245 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06555-y

Ключевые слова: умные города, киберриски, устойчивость инфраструктуры, конфиденциальность данных, управление чрезвычайными ситуациями