Динамика количества пользователей интернета в России - Студенческий научный форум

XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Динамика количества пользователей интернета в России

Журавлев А.А. 1
1Коломенский институт (филиал) Московского политеха
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Одним из самых невероятных изобретений за всю историю человечества без сомнения является интернет. Его создателем является Британский учёный-физик, который предложил эту идею в 1989 году, а также участвовал в её реализации, Сэр Тим Бернерс-Ли. И то насколько это изобретение удивительное ясно показывает хотя бы тот факт, что на данный момент во всём мире более половины людей пользуются интернетом, хотя с момента начала его создания прошло всего лишь 30 лет. В России же интернет впервые появился в 1991 году, в то время им пользовались разве что в ГНЦ ИТЭФ и ФИАН РАН. И только к 1997 году обычные люди начинают узнавать, что такое интернет и пользоваться им. Появляются первые онлайн журналы, а 27 октября этого года, создаётся поисковая система Яндекс.

С момента создания интернета и по сегодняшний день он непрерывно развивается, тем самым привлекая всё больше людей, которые им пользуются (далее пользователь). На данный момент в России более 107 миллионов людей пользуются интернетом [4-5], когда население всего 146 миллионов. Ниже, на рис.1, была рассмотрена динамика изменения пользователей в России за прошедших 14 лет.

Рис. 1.Количество пользователей в России

На Рис.1 отображено изменение количества пользователей в России (синяя линия) и 1 линия тренда. Наиболее точно показывает ситуацию линейная линия тренда (красная пунктирная линия).

Для выявления зависимостей между количеством пользователей, скоростью интернета и его ценой в период с 2010 по 2017 год, использовался корреляционно-регрессионный анализ [7].

По графику можно наблюдать постоянный рост пользователей. Разделив время на три временных период, с 2004 по 2008, с 2009 по 2013 и с 2014 по 2018, можно увидеть, что средний прирост составлял 5 миллионов, 12 миллионов и 2 миллиона для каждого из периода соответственно. Из этого можно сделать вывод, что самый бурный рост пришёлся на период с 2009 по 2013 год.

Для того, чтобы оценить количество пользователей в будущем можно рассмотреть два прогноза. Первый делается на основе периода с 2014 по 2018 год, второй для всего промежутка исследования с 2004 по 2018 год:

N =1,4455 (T-2000) +80,229 , (R² = 0,8764), (1)

N = 7,477 (T-2000) – 14,329 , (R² = 0,9353), (2),
где N – количество пользователей , млн. человек;

T – год,

R² коэффициент аппроксимации.

Если для прогноза использовать модель (1), то количество пользователей к 2022 году составит 112 миллионов, а по модели (2) 150 миллионов. Коэффициент аппроксимации (R²) показывает достоверность исследуемых данных. Поскольку он в обоих случая довольно высок, то можно считать, что оба прогноза достоверны. В таком случае можно считать, что прогноз на основе уравнения (1), является пессимистическим, прогноз на основании уравнения (2), является оптимистическим.

Была предпринята попытка описания зависимости от времени доли населения (в %), использующего интернет, с помощью нелинейных зависимостей. По графику видно, что изменение темпа роста числа пользователей шло неравномерно: сначала небольшой рост, затем возрастающий с ускоряющимися темпами, а по достижении некоторой величины снижение темпа, и, наконец, рост становится практически незаметным. Такого рода изменения характерны для количественных показателей спроса, выпуска продукции, доходности и т.п., и описываются логистической функцией и ее модификациями. Трудности оценивания параметров таких зависимостей связаны с тем, что в них присутствует асимптотический уровень значения оцениваемого показателя, для нахождения которого нужно иметь большой объем выборки. Ниже для нахождения асимптотического уровня находились коэффициенты корреляции между преобразованными для получения линейной зависимости показателями при различных значениях асимптотического уровня. Уровень, соответствующий большему значению коэффициента корреляции был взят как асимптотический.

Было рассмотрено три вида зависимостей, в которых К – ассимтотический уровень, t=T-2000 – время, Т – год: модифицированная экспонента (3), логистическая кривая (4) и кривая Гомперца (5):

X = K+a∙bt= 83 – 169,9∙0,85t;(3)

X =; (4)

X = = . (5)

Результаты сравнения расчетных значений с фактически наблюдавшимися и прогноз до 2025 г. приведены на рис. 2.

Для логистической кривой (4) среднеквадратическое отклонение и максимальное отклонение оказались наименьшими для рассмотренных зависимостей.

Рис. 2.Сравнение фактических и расчетных значений и прогноз доли населения, использующего интернет, %

Поскольку значения коэффициентов корреляции, использовавшиеся для нахождения асимптотического уровня, отличались не более, чем на 0,01, то были рассмотрены модели, аналогичные (3)-(5), в которых К=90:

X = K+a∙bt= 90 – 151,1∙0,88t;(6)

X =; (7)

X = = . (8)

Рис. 3.Сравнение фактических и расчетных значений и прогноз доли населения, использующего интернет, % при ассимпотическом уровне 90%

Незначительные отличия в графиках, приведенных на рис.2, рис. 3, при довольно значительном отклонении в 2008-2009 и 2012-2014 гг. показывают, что описание S-образными логистическими кривыми рассматриваемых зависимостей, по-видимому, можно улучшить, если добавить к исходной информации от использовании интернет данные за года, предшествующие 2004.

Оценка доли жителей России, использующих интернет с 2025 г. зависит от принятия асимптотического уровня К и составляет от 74% по модели (4) до 87,9% по модели (7).

Интересным также представляется вопрос о зависимости числа пользователей интернетом не только от времени, но и от месячной стоимости [6] и скорости [1-3], данные о которых приведены в таблице 1.

Таблица 1

Стоимость за месяц и скорость интернета 1

Год

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

Стоимость за месяц, руб

599

555

537

538

565

571

559

571

Скорость, Мбит/с

2,59

5,10

6,40

7,80

8,60

9,10

12,10

11,8

Был проведен корреляционный анализ рассматриваемых показателей, отраженный в таблице 2.

Таблица 2

Коэффициенты корреляции по данным за 2010-2017 гг. 2

 

Количество пользователей

Год

Стоимость за месяц, руб

Год

0,883

   

Стоимость за месяц

-0,393

0,878

 

Скорость

0,900

0,978

-0,224

 

Коэффициент корреляции для стоимости составил (-0,393), что говорит о слабом ее влиянии на пользователей. Для скорости коэффициент корреляции составляет (0,9), из этого можно сделать вывод, что влияние данного фактора на количество пользователей достаточно велико. В то же время стоимость и скорость очень сильно коррелируют со временем, так что рассмотрение влияния всех указанных факторов на число пользователей интернетом скорее всего приведет к мультиколлинеарности, и поэтому нецелесообразно.

В заключении можно сделать вывод, что интернет всё больше и больше интегрируется во все сферы жизни общества, а некоторые без него и вовсе не могут функционировать. Таким образом, можно сказать, что со временем все люди в России будут пользоваться интернетом, исключая новорождённых детей, но и они вскоре начнут использовать его.

Литература

https://www.speedtest.net/reports/ru/russia/

http://harchenko.us/skorost-interneta-v-rossii-vyshe-srednego-mirovogo-pokazatelya/

https://www.macdigger.ru/news/post/srednyaya-skorost-interneta-v-rossii-dostigla-91-mbits

https://www.iphones.ru/iNotes/585984

https://ria.ru/20080808/150213079.html

http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/tariffs/#

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Диалектика-Вильямс, 2016. – 912 с.

Просмотров работы: 170