Деліцин Леонід, МДУКМ
Дослідникидумок і поведінки жителів країн з високим рівнем розвитку Інтернету отримуютьв розпорядження інноваційний інструмент, який розширює спектр їхніх можливостей приодночасному зниженні витрат. Так званий цифровий розрив, що виявляєтьсяу поглибленні прірви у використанні інформаційно-телекомунікаційнихтехнологій між багатими і бідними країнами та регіонами, створює очевидніконкурентні переваги дослідним організаціям розвинених країн.Певна втрата від цифрового розриву отримують і замовники онлайндосліджень, оскільки продавець останніх, як правило, не робить акценту назначному зсуві використовуваної вибірки. Зокрема, за допомогою доступнихстатистичних показників (таких як кількість днів місяця, в кожен зяких користувач виявляв себе в Мережі) нескладно продемонструвати, щопопулярні сьогодні в Росії онлайн панелі, що вимірюють чисельність і складкористувачів великих інтернет-ресурсів, не репрезентують навіть середньогокористувача Інтернету, а представляють лише найбільш активних користувачів, невідрізняючись у цьому відношенні від тривіальних онлайн опитувань. Іншими словами, навітьякщо середній член такої панелі схожий на середнього інтернетчика по підлозі,віку, доходу і деяким іншим характеристикам, він відрізняється вже тим, щокористується Мережею майже кожен день, тобто помітно частіше, ніж середнійкористувач.
Сказанеробить актуальною проблему прогнозування поширення Інтернету в Росії,оскільки лише при досягненні російськими показниками проникненняВ«ЄвропейськогоВ» (або В«московськогоВ») рівня вдасться створити відповідність міжвибірками, використовуваними при онлайн дослідженнях, і сукупностями, якітакі вибірки повинні репрезентувати.
Вперіод починається рецесії, яка може виявитися затяжний, виявляютьсядаремними прогнози поширення Інтернету в Росії, засновані нааналогії з європейськими країнами, де основна фаза процесу припала на періодінтернет-буму і економічної стабільності. У той час як поширюванавелика інновація, якою є Інтернет, порівняно малочутлива доекономічним циклам (багато хто вважає, що, навпаки, великі інновації і лежатьв основі економічних циклів), в Росії потенціал поширення цьогонововведення, порівняно дорогого для масового споживача, по-видимому,обмежений чисельністю середнього класу. У період зростання добробуту населенняріс і потенціал поширення Інтернету, проте в період рецесії зростанняпотенціалу припиняється, причому не на рівні 80-90% населення. Останнійістотно залежить від віку, доходу і місця проживання громадян, що в підсумкупризводить до стагнації проникнення Мережі на рівні 30-35%, як це спостерігалося влатиноамериканських країнах на початку XXI століття. У такому випадку Інтернет накілька років залишається свого роду кварталом для молодих і забезпеченихгородян, а старшому поколінню, особливо бідним і самотнім сільськимжителям, залишається чекати наступної технологічної революції.
Марнимивиявляються і прогнози розповсюдження Інтернету, побудовані на основікласичних трехпараметріческіх логістичних моделей [1, 2], оскільки вонизасновані на моделі повністю однорідного і зв'язкового суспільства (В«клікиВ»). Такенаближення є занадто грубим для тривалих процесів, що протікають вістотно диференційованому суспільстві.
Простеоновлення параметрів моделей поширення нововведень по мірі надходженнянових даних не завжди призводить до коректним результатами. Зокрема, даніопитувань фонду В«Громадська думкаВ» (ФОМ) про використання росіянами Інтернетув 2002-2007 рр.. точніше всього описує трехпараметріческая логістична модельз вельми низьким потенціалом розповсюдження серед дорослих росіян - 34% [2].Проте вже в 2006 р. більше 50% росіян у віці 18-24 років користувалисяІнтернетом. Таким чином, передвіщений моделлю однорідного суспільства потенціалпоширення в 34% має на увазі, що значна частина росіян, дорослішаючи,повністю відмовляється від використання Інтернету. Такий висновок непідтверджується спостереженнями.
Вданій роботі запропонована кількісна модель розповсюдження Інтернету вРосії, параметри яких ідентифікуються за допомогою даних соціологічнихопитувань ФОМ і ВЦИОМ, що дозволяє побудувати середньостроковий прогноз динамікипоказників досліджуваного процесу.
Відзначимо,що, за даними опитувань ВЦВГД, проведених у вересні і листопаді 2008 р, частка користувачів Інтернету серед дорослих росіян (у віці 18 років і старше) склала від31 до 35%. За даними ФОМ, зібраним восени 2008 р, повна доросла аудиторія також досягла рівня 30% [3]. Зокрема, для вікової групивід 18 до 24 років проникнення Інтернету, за даними як ВЦВГД, так і ФОМ,склало 63%.
Важливимчинником майбутнього зростання розповсюдження Інтернету стало підключення в 2006-2008рр.. всіх російських шкіл до Мережі в рамках національного проекту В«ОсвітаВ». Вразі продовження дії цієї програми в найближчі роки російськівипускники будуть вступати у доросле життя, володіючи навичками використанняІнтернету. У сприятливих економічних умовах від застосування цьогонововведення молоді росіяни вже навряд чи відмовляться.
Припобудові прогнозів поширення Інтернету в Росії враховуютьсяісторична динаміка цього процесу, вікова структура суспільства,народжуваність і смертність. Рівняння одностадійного процесу поширеннянововведень з урахуванням дорослішання, народжуваності і смертності, які можнарозглядати як окремий випадок загальних рівнянь соціальної динаміки,наводяться нами в роботі [4].
Нехайбезперервна змінна ПЂ відповідає даті народження індивідуума.Сукупність індивідуумів, народжених в момент ПЂ будемо називати поколінням.Крім того, розділимо суспільство на два однорідних непересічних сегмента попідлозі (чоловіки і жінки).
Специфікаодностадійних моделей поширення нововведень, що виділяє їх серед загальнихмоделей соціальної динаміки, проявляється в тому, що в кожен момент часу tкожен i-й сегмент кожного покоління ПЂ розбивається на три непересічнихпідмножини в залежності від використання нововведення. Чисельності цихпідмножин задовольняють рівнянню:
деXi (t, ПЂ), Yi (t, ПЂ), Zi (t, ПЂ) - чисельності існуючихкористувачів, потенційних користувачів і представників В«недоступногоВ»підмножини - тих, хто ніколи не стане використовувати нововведення.Багатостадійні моделі розповсюдження вимагають виділення більшого числапідмножин.
Якправило, при дослідженнях дифузії нововведень чисельність підмножина неоцінюють заздалегідь, а обчислюють у ході оцінювання параметрів моделі. Іноді до їхоцінці можна залучити додаткову інформацію або експертні оцінки. (ВЗокрема, за даними ФОМ [3], восени 2008 року 33% населення Росії у віцівід 12 років і старше заявили, що не мають наміру користуватися Інтернетом - такимчином, можна припустити, що недоступне підмножина не є порожнім.)У найпростіших моделях поширення інновацій чисельність недоступногосегмента постійна, а в більш складних (в тому числі і в нашій роботі) - убуваєз часом Зміна чисельності виділених підмножин в часізадовольняє рівнянням балансу:
зтак званими нелокальними граничними умовами
деBi (t, ПЂ) - народжуваність в поколінні ПЂ сегмента j у момент часу t,Ојi (t, ПЂ) - інтенсивність смертності, hi (t, ПЂ) - функція ризику,тобто ймовірність того, що потенційний користувач стане користувачем,fi (t, ПЂ, u (t)) - число переходів з В«недоступногоВ» підмножини впідмножина потенційних користувачів в одиницю часу, u (t) - В«траєкторіяВ»керуючих параметрів (наприклад, цін) у часі, коефіцієнти ci (i, j)визначають частки сегментів (зокрема, хлопчиків і дівчаток) середновонароджених.
Нашамодель є одностадійної, тому доданок, що описує чисельністьперейшли з сегмента потенційних користувачів в сегмент реальнихкористувачів, має вигляд добутку: hi (t, ПЂ) Yi (t, ПЂ) і не включаєнебудь лагів. Таким чином, за малий проміжок часу О”t деякийчисло потенційних користувачів, частка яких становить h, (t,ПЂ) О”t, починають використовувати нововведення. При цьому...
