ЭЫДҰ:

Өткен дағдарыстарды, атап айтқанда 2008-2009 жылдардағы жаһандық қаржы дағдарысын талдау ҒТИ-ны қаржыландыруға қатысты алдағы ықтимал проблемаларды көрсетеді. ҒТИ-ны мемлекеттік қаржыландыру мемлекеттік борыштың жоғары деңгейіне, сондай-ақ сұраныс пен кірістің төмендеуіне байланысты таяу жылдары өзгеруі мүмкін. 

Жалпы, университеттер мен ғылыми-зерттеу институттарын қаржыландырудың қысқаруы, егер қаржыландыруды едәуір қысқартқан елдерден зерттеушілердің кетуіне әкелсе, ұзақ мерзімді салдарға әкеледі. 2008-2009 жылдардағы қаржылық дағдарыстың деректері дағдарыстан кейін бизнес-ҒЗТКЖ мен инновациялардың дағдарысқа дейінгі деңгейіне оралу оңай болмағанын көрсетеді. Канада, Жапония және Испания сияқты кейбір елдерде ҒЗТКЖ-ға инвестициялардың дағдарысқа дейінгі деңгейіне оралу үшін бірнеше жыл қажет болды, ал басқаларында инвестициялар деңгейі тұрақты болып қалды (мысалы, Австралия, Германия, Франция, Ұлыбритания) немесе айтарлықтай өсті (мысалы, Қытай Халық Республикасы, Эстония, Венгрия, Ирландия, Корея).

Алдыңғы дағдарыстардан айырмашылығы, пандемия басталғаннан бері бірқатар медициналық және цифрлық құралдар мен қызметтерге сұраныс секторлар бойынша біркелкі емес қарқынды көрсетеді. 

COVID-19 пандемиясының нәтижесінде цифрлық құралдарға сұраныс артады, бұл осы саладағы технологиялық прогрестің жаңа толқынын тудыруы мүмкін. Денсаулық сақтау саласындағы төтенше жағдайдың шешімдерін тез іздеу қажеттілігі ашық ғылым саласындағы бұрын-соңды болмаған бастамалардың көбеюіне себеп болды.  Негізгі міндет-деректерді оңай анықтауға, қол жетімді, функционалды үйлесімді және қайта пайдалануға болатын (FAIR) ету. ЭЫДҰ елдеріндегі деректерді қорғау жүйесінің салдарынан басқа елдерге қол жеткізу қиын, бұл деректермен алмасу стандарттарына қажеттілік туғызады. 

Дағдарыстан туындайтын қаржылық қиындықтар халықтың осал топтарына, сондай-ақ қолайсыз отбасылардан шыққан студенттердің отбасыларына теріс әсер етеді. Пандемия ҒТИ экожүйелеріне қатысудағы теңсіздікті күшейте алады. Бұл студенттер ғылыми дәреже ала алмауы немесе төмен баға алуы мүмкін, сондықтан ҒТИ саласына қатысу үшін жоғары білім мен дайындықты ала алмайды. 2020 және 2021 жылдары білімге мемлекеттік инвестициялар 25% - ға, ал ата-ана кірісі 5% - ға төмендейтін сценарийді қарастыра отырып, АҚШ Федералды резервтік жүйесінің зерттеушілері 2045 жылы жоғары білімі бар қызметкерлер 2,7% - ға және білімі жоқ қызметкерлер 3,8% - ға аз болады деп есептеді. Қолданыстағы деректер мектептердің тек оқу жылының үштен біріне жабылуы ұзақ мерзімді ЖІӨ-ні 2100 жылға қарай 2,6% - ға төмендетуі мүмкін екенін көрсетеді.

Жаңа назар нақты технологиялар мен инновацияларды қолдауға аударылуы мүмкін (мысалы, «қажетті тауарларды» өндіру үшін немесе жасыл энергия мен экологиялық таза көлікке көшу үшін маңызды). 

Саясаттың негізгі басымдығы-біліктілікті, әлеуетті және негізгі инфрақұрылымды арттыру, қоғамның барлық салаларында инновацияларға өз үлестерін қосу және олардан пайда алу үшін даму мүмкіндіктері болуын қамтамасыз ету. COVID-19 контекстіндегі жедел өзгерістердің мысалы үкіметтің, өнеркәсіптің, жұмысшылардың және азаматтардың цифрлық технологияларды енгізу қажеттілігі болды. Саясаттың тағы бір басымдығы-болашақ көтерілістерге жауап беру үшін мемлекеттік сектордың икемділігін арттыру. 

Тәсілдердің сапасы мен алуан түрлілігіне кепілдік беру үшін төтенше жағдайларда ҒЗТКЖ-ны қаржыландыруды бөлу процестерін талдауға ерекше назар аударуға болады. Халықаралық ынтымақтастық жағымсыз оқиғаларға ден қоюды жеделдетуі мүмкін. 

Пандемияның кең спектрін зерттеу үшін егжей-тегжейлі, мінез-құлық және уақтылы мәліметтер қолданылды.

Мысалы, Google Android платформасын пайдаланушылардың деректері-бұғаттау шаралары әртүрлі елдердегі ұтқырлыққа қалай әсер еткенін көрсетті. Көрсеткіштер нақты мінез-құлық туралы ақпарат беретінімен қызықты, өйткені олар адамдардың қозғалғыштығы туралы мәлімдемелерін емес, ұялы телефондарға негізделген қозғалысты бақылайды (сауалнама жағдайында сияқты). 

COVID-19 дағдарысы сонымен қатар жауаптарды жинау және талдау үшін цифрлық құралдардың мүмкіндіктерін қолдана отырып, компаниялар мен азаматтардың жылдам сауалнамаларымен көбірек тәжірибе жасады. Мақсатты сұрақтардың азаюымен импульсті сауалнамалар (немесе жедел жауап алу сауалнамалары) нақты уақытқа жақын режимдегі дағдарыстың әсерін суретке түсіру құралы ретінде кең таралды. Мысалы, АҚШ-тың Халық санағы бюросы пандемия кезінде шағын бизнестің проблемалары туралы, географиялық және салалық егжей-тегжейлері жоғары апта сайынғы ақпарат жинау үшін шағын бизнеске арналған бұршақ дақылдарын зерттеуді бастады.

Стэнфорд Университеті мен Стони Брук Университетінің зерттеушілер тобы әлеуметтік алыстату шараларының психикалық денсаулық пен эмоционалды әл-ауқатқа әсерін бақылау үшін Твиттердегі лингвистикалық заңдылықтарға кең ауқымды талдау жасады. Жапонияда NTT Data және Citibeats жасанды интеллект алгоритмдерін азаматтардың Твиттерде COVID-19 пандемиясына қатысты алаңдаушылықтары туралы нақты уақыттағы деректерді талдау үшін қолданады.

Сонымен қатар, деректер ғылымы, информатика және машиналық оқытудың жаңа құралдары қолданылды. Мысалы, Англия Банкінің зерттеушілері макроэкономика мен пандемияның өзара әрекеттесуін жақсы түсіну үшін жаңа деректер көздерін (мейрамханалардағы үстелдерді брондау, қоғамдық көлік қосымшалары, рейстер, электр қуатын тұтыну, бос жұмыс орындары туралы хабарландырулар) табу үшін машиналық оқытуды қолданады. Агенттік модельдеу құрылымдарын қолдана отырып, олар адамдардың экономикалық таңдауы вируспен байланысу қаупін қалай өзгерте алатындығын модельдейді. 

Австрияда Invenium Грац Технологиялық университетінің кәсіпорны A1 Telekom Austria Group серіктестігімен жол кептелісі туралы хабарлау үшін ұялы телефонның анонимді деректері негізінде қозғалысты талдау қосымшасын жасады. COVID-19 контекстінде бағдарлама әлеуметтік алыстату шараларының тиімділігін бағалау және үкімет енгізген ұтқырлықты шектеу үшін қолданылды.

Үлкен деректер мен цифрлық құралдар саяси маңызды факторларды бақылау үшін дәлірек мәліметтер жинауға мүмкіндік береді. Алайда, жаңа деректер мен құралдарды пайдалану айтарлықтай инвестицияны қажет етеді. Бұл деректерді басқару жүйелері мен ақпараттық қызметтердің инфрақұрылымына инвестицияларды қамтиды. Оның заңдылығына кепілдік беру үшін техникалық және ғылыми тұрғыдан негізделген болуы керек. Деректердің құпиялылығы мен қауіпсіздігіне кепілдік беру де маңызды аспект болып табылады. Мемлекеттік қызметшілерге осы деректер мен құралдарды қалай пайдалану керектігін үйретуді жүргізу қажет.

Мұндай саясат инфрақұрылымын құру үкімет, ғылыми-зерттеу институттары мен өнеркәсіп арасындағы ынтымақтастықты қажет етеді. Бұдан басқа, саяси мақсаттарда құралдарды оңтайландыру және жеке сектор жинаған деректерді пайдалану үшін жеке сектордың мүмкіндіктерін пайдалану тұрғысынан тиімді мемлекеттік - жеке меншік әріптестік қажет. Бұл жеке сектор үшін мемлекеттік сектор үшін өзекті сенімді деректер мен көрсеткіштерді (мысалы, көрсеткіштермен алмасу үшін салықтық ынталандыруды ұсына отырып) генерациялауға ынталандыратын нақты, тұрақты бизнес-модельдерді әзірлеуді қамтуы мүмкін.

Мұндай технологияларды саяси мақсаттарда қолдану сенімді нығайтуды және оларды қоғам ретінде тануды талап ететінін түсіну маңызды. Жасанды интеллект құралдарының көмегімен қабылданатын шешімдер азаматтар үшін түсінікті және ашық болуы тиіс. Мұндай құралдар ауыстырылмауы керек, бірақ фактілерге негізделген шешім қабылдау процесін қолдауы керек және деректердің құпиялылығы мен қауіпсіздігі үшін қауіп төндірмейтіндігін қамтамасыз ету үшін үнемі бақылануы керек.

Пандемияның ұзақтығы немесе оның тұтыну заңдылықтары мен адамдардың қалауына тигізетін ұзақ мерзімді әсері белгісіз болып қалады, болашақтың ҒТИ жүйелері негізінен бүгін және алдағы айларда жасалатын саяси таңдау арқылы анықталады. Осы тұрғыда ҒТИ саласындағы саясатты әзірлеу болып жатқан оқиғалардың күрделілігі мен өзара байланысты салдарларды кешенді пайымдауға негізделуі тиіс.