Здесь нельзя ориентироваться чисто на продукт

В одной из первых “толстушек” 2020 года мы опубликовали интервью математика Бека КАСЫМЖАНОВА, два года работавшего в проекте под названием “Разработка информационных технологий и систем для стимулирования устойчивого развития личности как одна из основ развития цифрового Казах­стана”, профинансированном Министерством образования и науки. Как рассказал наш собеседник, большая группа ученых за три года должна освоить почти миллиард тенге, чтобы разработать программу, с помощью которой можно взять под полный контроль СМИ и социальные сети. А исходит эта идея от бывшего руководителя МОН Ерлана САГАДИЕВА (см. “Большой брат” по-казахски”, “Время” от 23.1.2020 г.).

Спустя десять дней после выхода этой статьи в редакцию пришла целая делегация из Института информационных и вычислительных технологий, который и является исполнителем проекта, а его руководитель Рустам МУСАБАЕВ выразил желание снять все появившиеся после нашей публикации вопросы. Поскольку запись разговора велась в том числе и на устройство Мусабаева, мы решили изложить беседу в том виде, в каком она состоялась.

- Рустам Рафикович, вы должны понимать, что мы не выступаем против вас лично. Мы в целом против того, чтобы кто-то придумывал новые проекты, чтобы еще сильнее закручивать гайки средствам массовой информации. Скажите, почему ваш проект не должен осложнить работу журналистов?

- Я на примере презентации покажу. Вот конкретная презентация, я ее привез из Астаны. Конкретно даются вот эти, как называются... сейчас... получается, здесь... мы ездили в Астану, и конкретно для министра образования, то есть мы как бы даем информацию. Для чего эта система им нужна, то есть они наши заказчики, мы разработали систему, в чем ее основная, тут идет, получается, то есть это “Поддержка принятия управленческих решений на основе анализа информационных трендов СМИ”. То есть, наоборот, ваша, вы как бы бойцы передового фронта. Да? То есть вы находите проблемы в обществе, то есть на основе анализа этих проблем, то есть наша задача.

Понятно, что любая технология, она может иметь двойное назначение, что можно, с одной стороны, где-то гайки закручивать, но можно фактически этой технологией способствовать развитию гражданского общества, способствовать тому, чтобы наша власть, наоборот, прислушивалась к вам. Вот мы пишем: “Поддержка управленческих решений на основе анализа”, то есть мы анализируем, и они должны понимать, о чем сейчас пишут, что их волнует. Мы предоставляем им аналитику по информационным трендам, то есть по основным приоритетам государственного развития, даем различные показатели, как эти вопросы. То есть вопрос может быть либо нейтральным, либо он может быть негативным, либо позитивным. То есть понятно, что больше всего интересует негатив. Что негативного пишут про те, например, или иные составляющие государственной политики или какие-то государственные приоритеты, в том числе образование.

- Давайте остановимся на негативе. Вы замеряете, ваша система замеряет уровень негатива в СМИ?

- Да. По вопросам. Если разные вопросы, мы понимаем, что есть, например, ЕНТ. Есть негатив в СМИ. Есть Министерство науки и образования, любое вообще ведомство. А есть банк какой-то. Это даже не касается... Есть какая-то корпорация, например “Билайн”, и у нее есть продукты. Или у банка есть продукты, например “Каспи Голд”. То же самое есть у нашего Министерства образования и науки - это университеты, там ЕНТ, то есть то, за что оно отвечает. Учебники. И понятно, что их интересует, насколько критично относится общество, да, к тем или иным вопросам. Они понимают, что сейчас проводится реформа в образовании, это вызывает множество критики. Но это рабочий процесс, понимаете? Они должны понимать, что сейчас критикуются учебники, сейчас есть проблемы в ЕНТ.

Это не для того, чтобы гайки закрутить, никто о закручивании гаек не говорит. Здесь говорится, вопрос ставится наоборот - нужно увидеть те проблемные области, которые обсуждаются сейчас в социальных медиа. Мы, конечно, с социальными медиа еще с ними не работаем, именно наш проект. Мы сейчас взяли конкретно СМИ, обычные наши СМИ, все, которые имеют электронные пуб­ликации в интернете. Если они пишут в основном, например, про учебники негатив, то, соответственно, мы должны понимать, в какой момент этот негатив возникает. Или, наоборот, позитив. Вот они учебники реформы проводят, они видят, что там сейчас позитив. Значит, это хорошо. А есть ли там негатив? Вот они хотят, где именно критика.

- У вас есть рейтинги? Вы рейтингуете темы или вы рейтингуете СМИ по объему негатива?

- Есть источники. Я вам могу показать, как система работает. Я сейчас расскажу и покажу. То есть там показывается, если мы заходим в какой-то раздел по какому-то вопросу, то там пишется, какие публикации наибольший негатив имеют по данному вопросу. Главный ключевой момент - это вопрос. Есть вопрос, например, учебники. Есть вопрос университеты, есть вопросы школы, есть вопрос ЕНТ и так далее. Мы даем список вопросов. Причем наша система, она автоматом анализируя вот эти все публикации, она понимает, какие сейчас темы вообще.

То есть не сам человек задает тему, а наша система. Есть такое понятие topic modeling. Если у вас есть большой корпус публикаций, можно понять, какие тематики сейчас присутствуют, когда эта тематика возникла, как она убывает, эта тематика, именно ее обсуждение. В том числе мы показываем, где больше всего негатива по данной тематике, в каких источниках, в каких публикациях, какие именно СМИ пишут негатив.

- Прямой вопрос: вы составляете на основе вашей программы рейтинг СМИ по объему негативных материалов?

- Там рейтинга нету СМИ, есть просто распределение, например негативных. То есть мы говорим, какие СМИ по этому вопросу пишут и сколько каждый из них негатива дает. То есть количество негатива просто, и все.

- А как вы замеряете количество негатива? Просто считаете число публикаций?

- Да. Это количество негативных статей, которые именно по данной тематике. То есть это не рейтинг. Мы просто даем, какое, где количество негатива, по каким вопросам, в каких СМИ выдается.

- И речь идет исключительно о СМИ, но не о социальных сетях?

- Мы бы хотели и в социальные сети погрузиться. Есть социальные сети, есть общедоступные социальные сети. То есть вопрос, что есть публичная информация, информация, которая публикуется. Мы сейчас работаем только с обычными, стандартными СМИ, которые вот новостные агентства, интернет-порталы типа nur.kz, tengrinews, forbes.kz. У нас всего 24 источника. Мы скачиваем оттуда информацию, ложим в базу данных. Это для нас просто подход для того, чтобы отрабатывать как бы наши научные алгоритмы. То есть алгоритмы, которые позволяют распознавать, анализировать.

Вот смотрите конкретно по негативу, - Мусабаев открывает презентацию. - Вот есть какой-то вопрос. Сколько вот сейчас в общем по образованию негатива есть, мы показываем, что в общем тысяча публикаций. Нейтральные публикации. Позитива больше - три тысячи публикаций. Это именно по образованию мы взяли какой-то топ публикаций. Вот, например, zakon.kz сколько дает по образованию негатива или позитива. Или вот есть сайт, - собеседник показывает на колонку с надписью “Егемен Казахстан”, - вот здесь только позитив. Нам важно показать ту критику, которую общество в виде СМИ доносит.

- Вам нужно заказчику предоставить инструмент, который будет это все замерять?

- Да. Вот такие темы. Наш компьютер сам автоматом находит те тематики, которые сейчас в интернете. Вот позитивные темы, вот негативные, - Мусабаев снова показывает в презентации. - Ребенок, факт, произойдет изнасилование. Больницы, пожары, с детьми причем. Мы помогаем им увидеть, что, где, какие есть месседжи в интернете, чтобы они могли вовремя среагировать. То, что я министру показывал. То есть мы хотим эту систему им внедрять, чтобы они могли своевременно ту информацию, которую вы им даете, как СМИ, чтобы они ее увидели.

- Скажите, а нет никаких зарубежных инструментов за меньшие деньги, чтобы не надо было их разрабатывать?

- Михаил, смотрите. Я бы хотел, чтобы вы понимали немножко в чем, что такое вообще. У нас это научно-техническая программа. У нас это не проект, это на самом деле есть механизм финансирования науки. Есть ученые, да? Здесь нельзя говорить, что это чисто мы должны дать какой-то продукт. Здесь нельзя ориентироваться чисто на продукт. Это на самом деле механизм финансирования науки. У нас есть лаборатории, и мы на конкурсной основе. У нас нету зарплаты. Нам государство не плотит никакой зарплаты, мы должны ежегодно раз в три года подавать вот эти заявки, соответственно, ученый подает, если проходит не проходит. Если она прошла, то есть финансирование. Понятно, есть тема, мы должны на эту тему, на проект, имеется в виду, выдать реальный продукт. И науку должны сделать - это публикации, это конференции, мы должны молодых ученых, есть определенные требования. Мы должны, доктора наук, кандидаты наук, привлекаться в этот проект, молодые ученые должны привлекаться, мы должны публиковаться, мы должны зарубежных ученых брать, это в договоре прописано. Но это нельзя рассматривать как реальный промышленный проект, когда государство дает какие-то деньги и оно стопроцентно получит продукт. На самом деле то, что мы должны сделать продукт, - это всего лишь какая-то компонента. Там еще сидит подготовка кадров, мы должны готовить научных сотрудников, берем молодежь. Это интеграция с международной наукой, участие в конференциях, это публикации, то есть мы должны делать пуб­ликации. И на это дело выделяются деньги. И в том числе дать практический результат в виде какой-то информационной системы. В том числе мы должны закупить оборудование, чтобы оснастить наш институт.

- У меня есть один вопрос насчет оборудования. Действительно ли за счет проекта приобреталось оборудование, которое отправлено в столицу и не используется в рамках проекта?

- Нет, смотрите. У нас есть филиал в Астане, и там, в филиале, у нас есть сотрудники, которые работают. То есть у нас в Алматы филиал и в Астане филиал. Соответственно, было закуплено несколько компьютеров, которые просто в нашем филиале находятся. Когда мы приезжаем в Астану, условно говоря, несколько раз в месяц мне приходится в Астану ездить. Там стоит оборудование, мы работаем на нем. Кабинет есть.

- 20 моноблоков? Чтобы вы ездили в командировки и могли ими пользоваться?

- Там еще идет образовательный процесс. То есть это компьютерный класс. Помимо всего прочего мы проводим и образовательную деятельность. То есть это те же самые студенты, магистранты, докторанты проходят там обучение.

- Я понял. 945 миллионов тенге выделено на проект. Сколько из этой суммы потрачено на научные исследования? Какая часть пошла на оборудование, какая - на зарубежных ученых?

- У нас один зарубежный ученый из дальнего зарубежья. У него индекс Хирша 44. Это значит, что на каждую его публикацию в среднем по 44 ссылки идет. Пять-шесть человек у нас из России работают, это доктора наук. 30 процентов у нас - это соисполнители, это информационно-аналитический центр при Министерстве образования.

- 30 процентов - это где-то 100 миллионов в год вы им отдаете?

- Да. Остается 70 процентов - это 200 миллионов. Ориентировочно где-то миллионов на 25 в год мы покупаем оборудование, это суперкомпьютерные системы, они настраиваются, расширяем их возможность. Миллионов сто у нас где-то идет на зарплату. У нас 40 человек работают. В среднем получается по 2 миллиона на год.

- Ваша личная зарплата - 845 тысяч тенге. Это правда?

- Да. Это то, что я получаю. Есть рыночные условия. Специалисты такого уровня, как я... Я не хвалю себя. Я кандидат наук в сфере компьютерных технологий. Работал в банках. Пришел сюда из банка, там работал ведущим специалистом. Вот эта зарплата... Те ребята, которые у меня в проект приходят, студенты, проработав год, обычные студенты, уходят, знаете на какие зарплаты? Мы им платим 400 тысяч, но они уходят на зарплаты в 600-650 тысяч, “Теле2”, “Билайн” им предлагают сразу. Это студенты, которые год проработают в нашем проекте. Вы можете зайти на HeadHunter, посмотреть.

- Да я верю. Сколько, вы сказали, у вас в год уходит на зарплату?

- Я сейчас точных данных не имею, это надо смотреть бухгалтерию, но ориентировочно где-то, наверное, миллионов сто.

- Ваша личная зарплата - это где-то 10 миллионов в год. Получается, остается 90 миллионов на 40 человек. Это где-то 2 миллиона тенге в год или чуть больше.

- На 12 поделите. Это сколько будет?

- 175 тысяч тенге.

- Это средняя зарплата. Понятно, у нас есть 5-6 человек, которые закончили ведущие международные университеты, ученые, кандидаты наук. У них зарплата где-то от 500 до 600-700 тысяч. Моя зарплата как руководителя - это 845 тысяч.

- Хорошая зарплата.

- Это рыночная зарплата.

- Скажите, а какая была необходимость подтягивать этот информационно-аналитический центр? Если я правильно понимаю, это дочернее предприятие Министерства образования. Для чего надо было их делать соисполнителями?

- Смотрите, наш заказчик - это Министерство науки и образования. Понятно, что эта система, в принципе, может использоваться в любой организации, любым ведомством. Но так наш непосредственный заказчик - это МОН, мы бы хотели на их базе внедриться.

- Что значит внедриться?

- Чтобы систему у них использовали, это такой термин. Для того чтобы у нас было реальное внедрение в систему, при каждом ведомстве есть информационно-аналитический центр, в том числе при МОН есть центр, в котором обрабатываются все данные, в котором как раз сидят люди, которые ответственны за аналитику, за принятие управленческих решений, которые анализируют статистическую информацию. Это центр, который обладает данными, в котором работают эксперты, которые делают аналитические отчеты для принятия управленческих решений уже самим министром. Поэтому логично именно нам с ними работать. Фактически эта система будет использоваться в структурах МОН. И как раз основным пользователем будет информационно-аналитический центр. Мы как бы в большей степени математики-информатики. Здесь возникает задача привлечения экспертов. Это научный проект. Там лингвисты работают, специалисты по машинному обучению, специалисты по журналистике у нас работают. Это как бы язык, здесь необходимо привлечение не только математиков-информатиков, здесь привлекаются эксперты. Весь этот комплекс. Соцопросы проводятся. То есть мы смотрим, какие источники предпочитаются населением. Весь этот комплекс проводится информационно-аналитическим центром. Там есть группа, тоже человек десять. У них раньше не было науки, они работали чисто как статистики. Но за счет того, что сейчас идет интеграция науки и реальных секторов экономики, мы смогли этот опыт передать именно использования современных технологий в обработке этих данных. Это Big Data, цифровизация.

- У информационно-аналитического центра какие-то обязательства есть за эти деньги?

- Да, с ними составлен договор, там есть календарный план, там все расписано.

- В этом календарном плане есть научные публикации?

- В календарном плане? Есть научные пуб­ликации.

- Они не отстают от графика, все вовремя пишут?

- У них бывают проблемы, они не все пуб­ликуют. Мы им изначально завышенные требования дали. Даем завышенные требования, а они бывают, что не справляются. Им не свойственно, они не ученые. Мы из них пытаемся сделать ученых. Но бывает, что они публикуют. Понимаете, опубликовать это не всегда у вас получится. Мы требуем, но мы требуем в международных журналах. В международных журналах есть процедура рецензирования.

- Причем вы наверняка требуете, чтобы за деньги нельзя было размещаться.

- Да. Бывает, что подаешь публикацию, оформил ее, но там редактор может на доработку отправить. Это иногда год или два года занимает, переписка с редакционной коллегией. В тех случаях, когда они не справляются, мы с ними пересматриваем договор, мы какие-то работы меняем на другие работы - публикацию на соцопрос, например. У нас договорные обязательства, мы их вправе пересматривать.

- Как бы вы оценили ситуацию с кадрами? Можно сказать, что у вас слишком высокая текучка кадров?

- У нас в среднем было от 40 до 34 человек. Где-то за два года где-то человек пять-шесть уволились. В основном это молодые ребята, которые просто еще не определились. От нас требуют, чтобы у нас не менее 30 процентов были молодые люди до 30 лет. Понятно, что мы не можем им предложить сразу такую зарплату, как у меня. Даем им 300-400 тысяч. Но их просто переманивают либо зарубежные университеты, либо они едут туда учиться, у нас двое человек в Москву уехали. Один ушел в “Теле2” работать, его эта компания переманила. И трое, они ушли фактически в другую компанию, которая занимается применением технологий анализа в области медицины. Их просто заинтересовала эта новая работа, что можно именно компьютер использовать, для того чтобы прогнозировать заболеваемость человека, распознавание снимков, выявление рака у человека. Схантили. Такие специалисты, которых постоянно хантят. Специалисты в области цифровизации, искусственного интеллекта, компьютеров. Им предложили более интересную работу с более большой зарплатой. Поэтому человек пять-шесть просто ушли.

- А почему ушел Бек Касымжанов?

- Проблема с ним была такая, он как бы... видите, он вам... все время, в том плане… В последнее время он начал конфликтовать с сотрудниками, какие-то... как сказать?.. чисто на работу не ходил по несколько дней, отдел кадров его искал. То есть мне звонили, как бы сказать, искали его. Я не буду говорить какие-то мелочи, всякие склоки, я это обсуждать не хочу, там много было моментов, которые чисто как бы даже нетрудовые. Но конкретно просто человек не соблюдал трудовую дисциплину, не приходит на работу по несколько дней, уезжает самовольно за границу, и так далее, и так далее. Я его хотел держать дальше, на переправе коней не меняют, как говорится, то есть сотрудников, но директор настоял, он сказал: Рустам, давай, так дальше не может продолжаться. Если люди видят, что человек не ходит на работу по несколько дней, соответственно, они говорят: почему мы должны ходить? Так же? Чисто психологический момент, если сотрудник не приходит по несколько дней на работу, другие сотрудники...

- Снижают к себе требования.

- Снижают к себе требования. Это педагогический вопрос. Поэтому пришлось с ним контракт не продлить. Это банальная ситуация.

- Вам уже деньги дали на третий год проекта?

- Нет, пока не дали. У нас вопрос - по несколько месяцев задержка была. Обычно нам дают в среднем, сколько я работаю уже в науке десять лет, нам обычно в середине марта дают зарплату. И в основном это проблема. У меня-то ладно еще более-менее зарплата, я могу еще отложить что-то, ну не более-менее, средняя у меня зарплата по рынку, но где-то что-то сэкономил. А ребята, у которых, условно говоря, дети, которые там живут на одну зарплату, им тяжело три месяца без зарплаты сидеть. Мы сейчас будем где-то до марта в лучшем случае сидеть без зарплаты. И сотрудники, где-то психологически там, вроде надо результат показывать, и как ты будешь результат требовать, если человек три месяца зарплату не получает? Такие моменты у нас возникают. Наука - это, видите, на самом деле не так просто. Это сложный коллектив, все ученые…

- У всех амбиции.

- У всех амбиции, 30 человек. Здесь всегда вопрос, что кто-то недоволен, у кого-то зарплата маленькая. Элементарно у Касымжанова зарплата была 595 тысяч. 595 тысяч! Человек элементарно не ходил на работу по несколько дней. Каждый день пишет мне на WhatsApp: Рустам, извини, мне надо, условно говоря, куда-то съездить, что-то привезти, там у меня мама заболела, здесь у меня у дочки надо учить что-то. Через день отпрашивается, причины придумывает. С такой зарплатой, элементарно, просто, никто его… Бывают ситуации. У кого-то есть способности науку делать, у кого-то есть способности организационные вопросы. Я его брал, для того чтобы он больше как проджект-менеджером. Я не требовал от него науку, диссертации писать. Он должен был просто координирующие функции выполнять в нашем проекте, элементарно составить планы работ, если я кому-то задание даю, чтобы он пришел, промежуточно проверил какой-то результат. Никто от него сверхъестественного не требовал, у него просто были координационные функции в нашем проекте. Он мне пообещал, что все поставит на нужные рельсы, наведет порядок, но по факту он не умеет находить подход к людям. То есть он человек скандальный, если что-то пытает­ся сделать, то все через скандал, через силу, через какие-то угрозы. Он просто всем постоянно угрожал, со всеми конфликтовал. Мало того, на работу не ходил. И такая атмосфера создавалась в коллективе, как говорится, нерабочая. Меня элементарно все сотрудники пригласили как-то и сказали: Рустам Рафикович, давайте принимайте меры к Касымжанову, если вы с ним договор продлите, то мы свой договор не будем продлять. Вся лаборатория собралась, и сказали, что они не хотят с этим человеком работать, потому что он постоянно за всеми шпионит, везде конфликтные ситуации создает и элементарно на работу не ходит.

- Хорошо. О чем я хотел еще хотел спросить: дай бог, вы получаете деньги и заканчиваете этот проект. И что вы в итоге должны получить, что будет дальше?

- Знаете, у нас вообще есть разные направления. С науки требуют коммерциализацию, сейчас есть такое понятие, как коммерциализация технологий. Науку хотят перевести на самоокупаемость. И я планирую, что этот программный продукт станет неким как бы коммерческим продуктом. Если получится, это будет большой успех, если мы сможем его продавать, продавать лицензии, продавать услуги, чтобы люди могли быть в курсе тех событий. Именно аналитическая система, информационно-аналитическая система.

- Я так понимаю: купить могут госорганы?

- Да, и крупные компании, корпорации, “Казахтелеком”, “Билайн”, любые банки. Они все заинтересованы в мониторинге своих продуктов в медиапространстве. Вот эта вот именно аналитика, вот этот рынок существует именно медиааналитики. Да даже российский рынок, там есть несколько компаний. Но этот рынок... он очень… Например, вот есть такая задача, например, есть такая компания “Казатомпром” или “Росатом”. Они мониторят медиапространство с целью обнаружения ЧС. Если где-то в медиа прошли информации о каких-то чрезвычайных ситуациях, понимаете, да, то такая компания, как “Рос­атом”, она должна вовремя среагировать. Если эти сообщения, если есть вероятность, что это происходит где-то рядом с атомной электростанцией, то мы смело сообщаем. Крупные корпорации, они, в принципе, заинтересованы в таких системах. Это наш, как говорится, план, задача на максимум, вывести эту систему на какую-то коммерческую самоокупаемость. Если получится, это будет хорошая основа для дальнейших. Но это очень наукоемкая технология, чтобы автоматом компьютер! Представляете, не каждый человек может, прочитав статью, сказать, например, о чем эта статья. Имеет ли она отношение к Казахстану, какую она тональность имеет?

- И?..

- А здесь как раз работает искусственный интеллект!

- Я правильно понимаю, вы ведь чиновникам хотите эту систему продавать? Чиновник прочитает статью и не поймет, о чем речь?

- Не каждый человек! Надо быть экспертом, журналистом, чтобы правильно оценить эту статью, какой она тональности, какой язык, есть ли там обобщения какие-то, имеется в виду генерализация, переносные смыслы. Эти все вещи могут анализироваться алгоритмами, есть fake-detection, насколько достоверна эта информация. Есть алгоритмы, которые статистическими методами оценивают степень достоверности информации, степень уникальности информации, насколько информация, которая в этой статье изложена, насколько она уникальна, насколько она отличается от других статей, которые публикуют в этом информационном сегменте. Уникальность информации как посчитать? Это не каждый чиновник, не каждый журналист может. То есть ему надо все статьи прочитать, найти похожие статьи, представьте, а их миллионы!

- Зачем?

- Для того чтобы делать. Понимаете, есть понятие фрагментарный как бы взгляд. То есть либо вы имеете фрагментарную информацию, либо вы имеете информацию, которая комплексная оценка. Глобальный взгляд на информационное пространство. Никакой человек он не может глобально посмотреть на информационное пространство. Он может посмотреть одну-две-три статьи.

- Вот вы говорите одно, а у вас в презентации написано другое.

- Что конкретно?

- Ну вот цитата: “Автоматическое формирование рейтингов СМИ по уровню лояльности при освещении госполитики”. Вы же говорите совсем о другом. Здесь вы пишете: мы сейчас составим рейтинг СМИ - кто хорошо отзывается о государственной политике и кто плохо отзывается о государственной политике. А потом вы говорите, что вам надо объяснить, что в статье написано. Это же разные вещи совершенно. На мой взгляд, вы хотите создать систему, которая анализировала бы публикации и говорила: вот здесь есть позитив, вот здесь есть негатив. Понятно, что это утрировано.

- Это use case. Есть варианты использования этой системы. На самом деле, если у вас есть информация аналитическая, что вам мешает составить рейтинг СМИ, то есть вы можете выдать конкретные темы, какие обсуждаются, какие негативные. В принципе, технически мы можем показать, какие СМИ большую критику выдают, именно лояльность, откуда идет большАя критика. Соответственно, вы нас критикуете, мы к вам пришли и сейчас с вами разговариваем. Также, соответственно, любое министерство, оно должно видеть ту критику, это не с точки зрения, чтобы закрутить гайки, то есть это понять, где есть возможность для дискуссии, для обсуждения, для диалога. Лояльность, она заключается от восприятия. Каково восприятие тех реформ, которые проводит этот государственный орган. Либо лояльно воспринимают, значит, эти реформы они, в принципе, удовлетворяют ожиданиям тех людей, которые, ну... Журналисты же тоже люди, они читают, у них есть дети, они учатся в школе. То есть если мы анализируем отношение журналистов к каким-то вопросам, то есть это лояльность. Если журналисты лояльны к тем или иным вопросам государственной политики. Нам вообще такую задачу не ставили, я говорю, мы можем это сделать. От министра такая информация не исходила. Я им говорю: мы можем вам выдать те списки вопросов, те СМИ, которые освещают те либо иные вопросы, как они к вам относятся, насколько критично воспринимают ту или иную информацию. Здесь воп­росов нету о каких-то мерах, здесь вопрос показать, какие проблемные области есть у них у самих министерств, и все. Они свои проблемы, скорее всего, и так знают, но они хотят видеть, как их воспринимает общество. А СМИ - это как раз площадка какая-то, гражданское общество, которое показывает именно возможности вот этих вот, для того чтобы обратную связь иметь. Современное время, оно имеет как бы такую основу, что должна быть обратная связь. Социальные медиа, массмедиа, все они несут обратную связь. Чтобы они не в своем соку варились, наши чиновники, они видели, что беспокоит публику, какая информация сейчас присутствует. Вот это главная наша задача.

Михаил КОЗАЧКОВ, фото с сайта informburo.kz, Алматы