Введение
Международная ассоциация Access Now зафиксировала в 2019 году 213 случаев интернет-шатдауна в мире. Три из них пришлись на Россию.
Организации Роскомсвобода и Агора за этот же период отмечают в России 8 случаев шатдауна — в Бурятии, Архангельской и Псковской областях, Республике Ингушетии и Москве. Также фиксировался частичный шатдаун со стороны отдельных операторов в Новосибирске — в сентябре 2019 года «Мегафон» избирательно отключал связь в рамках предвыборных митингов. Все эти случаи наблюдались в регионах, где происходили массовые протесты.
Примеры недавних отключений связи в Беларуси и Азербайджане показывают, что шатдауны все чаще становятся политическим инструментом — особенно в странах с авторитарными режимами, где велика вероятность социальных волнений. Отключение связи во время массовых протестов часто сопровождается насилием со стороны правоохранительных органов — а для власти интернет-шатдауны становятся одним из наиболее эффективных способов контроля распространения информации.
Кроме того, интернет-шатдауны — даже непродолжительные — отражаются на экономике региона в целом. Существует методология расчета экономических потерь от отключений связи, в соответствии с которой один день полного интернет-шатдауна в России обойдется в 20,4 миллиарда рублей. Справедлива и обратная зависимость — чем сильнее страдает экономика, тем больше это отражается на интернете.
Вероятность интернет-шатдауна особенно велика для регионов с централизованными инфраструктурами связи и малым количеством операторов. При этом региональные шатдауны сложно поддаются вычислениям, тем более — в пределах города или района.
До настоящего времени в таких случаях мы задействовали для замеров тестировщиков и информаторов в регионе — как, например, в кампании #народныймониторинг во время московских протестов против недопуска независимых кандидатов в Мосгордуму летом 2019 года.
Наблюдения на местах позволяют зафиксировать конкретный интернет-шатдаун — но не дают никаких инструментов прогнозирования.
На данный момент не существует объективных критериев, по которым можно относительно точно вычислить вероятность шатдауна в отдельном регионе. Нет и подробного исследования устойчивости российских регионов к интернет-шатдаунам, а следовательно — нет возможности оценить, жители каких регионов наиболее подвержены риску остаться без связи.
Все это — важный и интересный вызов, на который мы хотим ответить. Наш отчет ставит перед собой задачу выработать такие критерии, которые позволят оценить каждый регион России по уровню связности и стоимости шатдауна — и сделать вывод о вероятности отключения связи в этом регионе.
Методология
Под интернет-шатдауном в этом отчете мы будем понимать намеренное нарушение работы интернета или электронных средств коммуникации, в результате которого они становятся полностью или частично непригодными для использования конкретными людьми или в конкретном месте — такое определение приводит организация Access Now.
Чтобы спрогнозировать вероятность отключения связи, нам понадобится оценить два ключевых значения — уровень связности и стоимость шатдауна в каждом конкретном регионе.
Для этого мы будем использовать несколько параметров. Ниже мы их перечислим, а в следующей главе — раскроем подробнее и приведем источники.
Уровень связности в регионе мы будем оценивать с помощью интегрального показателя связности. Он также отражает уровень развития рынка интернет-услуг в регионе в целом — и складывается из пяти значений:
- Уровень развития телеком-услуг в регионе — это составной показатель, который включает
- абсолютное число абонентов мобильной связи;
- относительное число абонентов мобильное связи;
- уровень проникновения фиксированного широкополосного доступа в интернет (ШПД) в домохозяйства;
- распределение подключений по диапазонам.
- Количество лицензий на оказание услуг связи в регионе.
- Количество трансграничных переходов в регионе.
- Количество точек обмена трафиком в регионе.
- Количество RIPE-проб в регионе.
Вторым критерием для нас будет интегральный показатель стоимости шатдауна. Он складывается из ряда отдельных показателей, которые позволяют вычислить уровень «цифровизации» экономики региона:
- Число абонентов и проникновение мобильной связи;
- Число абонентов и проникновение фиксированного широкополосного доступа (ШПД);
- Число организаций, использующих ШПД;
- Количество участников электронной торговли;
- Частные показатели анализа причин неиспользования сети интернет в домохозяйствах;
- Количество участников онлайн-взаимодействия с органами власти;
- Частные показатели по организациям, использующим сеть интернет (предприниматели и социальная сфера);
- Частные показатели по количеству населения, обладающему цифровыми навыками.
При расчете стоимости интернет-шатдауна мы опирались на методику, разработанную организацией Netblocks и исследователем Даррелом Уэстом (West, 2016). Она позволяет рассчитывать прямые последствия спада экономической активности из-за шатдауна, не учитывая, однако, налоговые потери или возможные потери от падения доверия со стороны инвесторов, клиентов и предпринимателей (см. West, 2016: стр.9).
Для выявления доли цифровой экономики в ВВП конкретного государства Даррелл Уэст использовал достаточно обобщенные данные крупных аналитических институтов и консалтинговых групп (World Bank или Boston Consulting Group). Мы же предлагаем использовать более современные и точные данные для вычисления ВРП, основываясь на последних открытых статистических показателях за 2019 год именно для России и ее регионов.
В перспективе наше исследование позволит разработать более точный калькулятор для оценки урона региональной экономике от интернет-шатдаунов — схожий с инструментом, предложенным Netblocks, но адаптированный под специфику российской цифровой экономики и особенности интернет-рынка в регионах.
Каждый параметр, который используется в нашем исследовании, нужно привести к единице — и для этого мы будем рассчитывать частный показатель. Он получается делением значения конкретного параметра в регионе на среднее значение этого параметра (сумма всех его значений, поделенная на число регионов). Если получившееся число больше единицы — это значит, что исследуемый параметр больше среднего, если меньше единицы — соответственно, меньше среднего.
Итоговый интегральный показатель по региону складывается из частных показателей, умножаемых на значение весового коэффициента. Этот коэффициент мы назначаем, исходя из субъективного понимания важности частного показателя для нашего исследования. Значения всех коэффициентов приведены в таблице в начале следующей главы.
Оценка связности в регионе
Этот интегральный показатель отражает технические возможности власти отключить связь в конкретном регионе: чем больше его значение, тем сложнее организовать интернет-шатдаун. Он складывается из нескольких частных показателей.
Таблица весовых коэффициентов для расчета частных показателей уровня связности.
| № | Частный показатель | Значение весового коэффициента | |
| 1 | Уровень развития телекоммуникационных услуг | — | |
| 1 | Абсолютное число абонентов мобильной связи | 0,1 | |
| 2 | Относительное число абонентов мобильной связи | 0,1 | |
| 3 | Уровень проникновения фиксированного широкополосного доступа в интернет в домохозяйства | 0,1 | |
| 4 | Распределение подключений по диапазонам | 0,2 | |
| 2 | Количество лицензий на оказание услуг связи | 0,2 | |
| 3 | Количество трансграничных переходов | 0,05 | |
| 4 | Количество точек обмена трафиком (Internet Exchange Point, IX, IXP) | 0,05 | |
| 5 | Количество RIPE-проб в регионе | 0,2 | |
| Сумма | 1 | ||
Уровень развития телеком-услуг
Это показатель — тоже интегральный: он складывается из нескольких параметров. Для расчета уровня развития телеком-услуг в регионе мы использовали данные из отчета Росстата «Информационное общество: основные характеристики субъектов Российской Федерации» за 2019 год (источник).
Абсолютное число абонентов мобильной связи
Общее число абонентов мобильной связи является одной из характеристик развитости телекоммуникационной инфраструктуры в регионе.
Частный показатель по параметру «Абсолютное число абонентов мобильной связи».
Топ-10 худших регионов по числу абонентов мобильной связи.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | г. Севастополь | 0,01 |
| 2 | Ненецкий автономный округ | 0,02 |
| 3 | Чукотский автономный округ | 0,04 |
| 4 | Еврейская автономная область | 0,08 |
| 5 | Магаданская область | 0,11 |
| 6 | Республика Тыва | 0,12 |
| 7 | Республика Алтай | 0,13 |
| 8 | Республика Калмыкия | 0,14 |
| 9 | Республика Крым | 0,15 |
| 10 | Республика Адыгея | 0,18 |
Топ-10 лучших регионов по числу абонентов мобильной связи.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | г. Москва | 10,73 |
| 2 | Московская область | 6,44 |
| 3 | Краснодарский край | 4,44 |
| 4 | г. Санкт-Петербург | 4,24 |
| 5 | Республика Татарстан | 2,63 |
| 6 | Свердловская область | 2,48 |
| 7 | Ростовская область | 2,48 |
| 8 | Нижегородская область | 2,32 |
| 9 | Республика Башкортостан | 2,27 |
| 10 | Челябинская область | 2,09 |
Относительное число абонентов мобильной связи
Относительный показатель — это число абонентов мобильной связи на 100 человек населения. Он отражает глубину проникновения интернета в регионе.
В некоторых регионах — особенно с небольшой плотностью населения — при глубоком проникновении связи абсолютное число абонентов невелико. Это значит, что при отключении связи оператор понесет не такие значительные убытки, как в более населенных регионах. Используя оба показателя — и абсолютный, и относительный — мы получаем более объективную картину.
Частный показатель по параметру «Относительное число абонентов мобильной связи».
Топ-10 худших регионов по глубине проникновения мобильной связи.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | г. Севастополь | 0,04 |
| 2 | Республика Крым | 0,14 |
| 3 | Республика Тыва | 0,63 |
| 4 | Республика Ингушетия | 0,66 |
| 5 | Республика Адыгея | 0,67 |
| 6 | Республика Дагестан | 0,73 |
| 7 | Карачаево-Черкесская Республика | 0,80 |
| 8 | Забайкальский край | 0,81 |
| 9 | Еврейская автономная область | 0,81 |
| 10 | Республика Мордовия | 0,82 |
Топ-10 лучших регионов по глубине проникновения мобильной связи.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | г. Москва | 1,48 |
| 2 | Московская область | 1,48 |
| 3 | Ямало-Ненецкий автономный округ | 1,44 |
| 4 | Краснодарский край | 1,37 |
| 5 | г. Санкт-Петербург | 1,37 |
| 6 | Ленинградская область | 1,37 |
| 7 | Камчатский край | 1,30 |
| 8 | Сахалинская область | 1,29 |
| 9 | Тюменская область | 1,28 |
| 10 | Магаданская область | 1,27 |
Уровень проникновения фиксированного широкополосного доступа в интернет в домохозяйства региона
Это — удельный вес домохозяйств, имеющих широкополосный доступ к сети интернет, в общем числе домашних хозяйств (в процентах).
Частный показатель по параметру «Уровень проникновения фиксированного ШПД в домохозяйства».
Топ-10 худших регионов по уровню проникновения фиксированного ШПД в домохозяйства.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | Республика Ингушетия | 0,06 |
| 2 | Республика Дагестан | 0,13 |
| 3 | Чеченская Республика | 0,22 |
| 4 | Республика Тыва | 0,26 |
| 5 | г. Севастополь | 0,35 |
| 6 | Республика Алтай | 0,44 |
| 7 | Кабардино-Балкарская Республика | 0,52 |
| 8 | Республика Адыгея | 0,53 |
| 9 | Карачаево-Черкесская Республика | 0,54 |
| 10 | Республика Крым | 0,54 |
Топ-10 лучших регионов по уровню проникновения фиксированного ШПД в домохозяйства.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | Новосибирская область | 1,90 |
| 2 | г. Москва | 1,88 |
| 3 | Республика Карелия | 1,66 |
| 4 | г. Санкт-Петербург | 1,53 |
| 5 | Мурманская область | 1,50 |
| 6 | Республика Татарстан | 1,34 |
| 7 | Калужская область | 1,34 |
| 8 | Челябинская область | 1,33 |
| 9 | Ханты-Мансийский автономный округ – Югра | 1,32 |
| 10 | Тюменская область | 1,30 |
Распределение подключений по диапазонам
Каждое подключение к широкополосному интернету осуществляется в одном из четырех скоростных диапазонов:
— от 256 Кбит/с до 5 Мбит/с;
— от 5 до 20 Мбит/с;
— от 20 до 100 Мбит/с;
— свыше 100 Мбит/с.
Для каждого региона известно распределение подключений. Зная его, мы можем рассчитать показатель развития инфраструктуры в регионе. Если большое количество абонентов пользуется интернетом с низкой скоростью, это характеризует регион как менее развитый — и значит, отключить связь в нем будет проще. И наоборот: если много пользователей в регионе пользуются максимальной скоростью передачи данных, то инфраструктуру такого региона можно охарактеризовать как хорошо развитую.
При расчетах мы использовали следующие коэффициенты:
- (—0,1) для скоростей от 256 Кбит/с до 5 Мбит/с;
- 0,2 для скоростей от 5 до 20 Мбит/с;
- 0,4 для скоростей от 20 до 100 Мбит/с;
- 0,7 для скорости свыше 100 Мбит/с.
Пример расчета. В Белгородской области 4,6% домохозяйств подключены к скоростям в низком диапазоне. Это число мы умножаем на весовой коэффициент (—0,1). 8,7% домохозяйств используют диапазон от 5 до 20 Мб/с — это число умножается на 0,2. 68,6% домохозяйств подключены в диапазоне от 20 до 100 Мб/с — умножаем на 0,4. И наконец 18,1% домохозяйств подключены к интернету со скоростью свыше 100 Мб/с — это число умножается на 0,7. Итоговый показатель распределения подключений по диапазонам для Белгородской области будет равен 1,43.
Частный показатель по параметру «Распределение подключений по диапазонам».
Топ-10 худших регионов по скорости подключения в домохозяйствах.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | Ненецкий автономный округ | 0,01 |
| 2 | Республика Тыва | 0,30 |
| 3 | Чукотский автономный округ | 0,34 |
| 4 | Чеченская Республика | 0,53 |
| 5 | Республика Алтай | 0,63 |
| 6 | Курганская область | 0,64 |
| 7 | Республика Башкортостан | 0,65 |
| 8 | Омская область | 0,68 |
| 9 | Брянская область | 0,69 |
| 10 | Республика Татарстан | 0,74 |
Топ-10 лучших регионов по скорости подключения в домохозяйствах.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | г. Москва | 1,52 |
| 2 | Ханты-Мансийский автономный округ – Югра | 1,41 |
| 3 | Смоленская область | 1,39 |
| 4 | Ивановская область | 1,38 |
| 5 | Орловская область | 1,37 |
| 6 | Калужская область | 1,36 |
| 7 | Кемеровская область | 1,35 |
| 8 | Тамбовская область | 1,35 |
| 9 | Ямало-Ненецкий автономный округ | 1,31 |
| 10 | Белгородская область | 1,29 |
Количество лицензий на оказание услуг связи
Развитость рынка телеком-услуг напрямую зависит от количества игроков на этом рынке. Их , в свою очередь, можно оценить по количеству лицензий на оказание услуг связи, выданных федеральным регулятором — Роскомнадзором (источник).
Перечень Роскомнадзора включает множество типов лицензий — они перечислены в таблице, которую мы приводим ниже. В своих расчетах мы использовали только действующие лицензии, которые относятся к интернету — они отмечены в таблице цветом.
| Тип лицензии | Число лицензий |
| Телематические услуги связи | 7785 |
| Услуги внутризоновой телефонной связи | 353 |
| Услуги междугородной и международной телефонной связи | 53 |
| Услуги местной телефонной связи с использованием средств коллективного доступа | 139 |
| Услуги местной телефонной связи с использованием таксофонов | 31 |
| Услуги местной телефонной связи, за исключением услуг местной телефонной связи с использованием таксофонов и средств коллективного доступа | 2721 |
| Услуги подвижной радиосвязи в выделенной сети связи | 200 |
| Услуги подвижной радиосвязи в сети связи общего пользования | 28 |
| Услуги подвижной радиотелефонной связи | 503 |
| Услуги подвижной спутниковой радиосвязи | 4 |
| Услуги почтовой связи | 872 |
| Услуги связи для целей кабельного вещания | 2002 |
| Услуги связи для целей проводного радиовещания | 254 |
| Услуги связи для целей эфирного вещания | 4692 |
| Услуги связи персонального радиовызова | 1 |
| Услуги связи по передаче данных для целей передачи голосовой информации | 2280 |
| Услуги связи по передаче данных, за исключением услуг связи по передаче данных для целей передачи голосовой информации | 6187 |
| Услуги связи по предоставлению каналов связи | 3135 |
| Услуги телеграфной связи | 28 |
| Услуги телефонной связи в выделенной сети связи | 48 |
| Итого | 31316 |
Лицензия может выдаваться на несколько регионов одновременно. Мы использовали все упоминания (вхождения) региона в поле «территории действия лицензии». Кроме того, мы исключили из расчета все лицензии с указанием территории «Российская Федерация», поскольку это не отражает действительного присутствия конкретного оператора в регионе — такого оператора условно можно учитывать сразу во всех регионах, что при выбранной методике расчетов математически бессмысленно.
Эти нюансы объясняют расхождения в сумме лицензий, приведенной в данных Роскомнадзора, и фактическом числе выданных лицензий.
Частный показатель по параметру «Количество лицензий на оказание услуг связи».
Топ-10 регионов, где выдано меньше всего лицензий на оказание услуг связи.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | Ненецкий автономный округ | 0,22 |
| 2 | Республика Башкортостан | 0,39 |
| 3 | Республика Тыва | 0,42 |
| 4 | Калининградская область | 0,48 |
| 5 | Чукотский автономный округ | 0,51 |
| 6 | Псковская область | 0,52 |
| 7 | Республика Алтай | 0,53 |
| 8 | Республика Хакасия | 0,54 |
| 9 | Пензенская область | 0,55 |
| 10 | Республика Карелия | 0,55 |
Топ-10 регионов, где выдано больше всего лицензий на оказание услуг связи.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | Московская область | 9,32 |
| 2 | г. Москва | 9,15 |
| 3 | г. Санкт-Петербург | 2,94 |
| 4 | Ленинградская область | 2,73 |
| 5 | Краснодарский край | 1,74 |
| 6 | Омская область | 1,58 |
| 7 | Свердловская область | 1,36 |
| 8 | Республика Крым | 1,33 |
| 9 | г. Севастополь | 1,22 |
| 10 | Красноярский край | 1,18 |
Количество трансграничных переходов
Количество трансграничных переходов отражает связанность российских сетей с зарубежными. Значительная часть трансграничных переходов сосредоточена в западных и северных регионах — в Карелии, Калининграде, Мурманской, Ленинградской, Псковской, Смоленской областях.
Кроме того, Россия поставляет трафик в Казахстан, республики Средней Азии и на Кавказ. Это значит, что в случае шатдаунов в РФ связь может пострадать и в этих государствах.
В России насчитывается 57 трансграничных переходов. Эти данные, впрочем, не могут считаться полными — многие из погранпереходов не отмечены на открытых картах. К тому же, на границе с Беларусью и Украиной переходов больше — но из-за конфликтности региона эти данные недоступны.
Однако, мы можем оперировать только информацией, доступной на сайте Роскомнадзора (источник). Один трансграничный переход в нашем показателе мы считаем за единицу. Регионам, в которых такие переходы отсутствуют, ставится ноль.
Частный показатель по параметру «Количество трансграничных переходов».
Топ-10 лучших регионов по количеству трансграничных переходов.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | Калининградская область | 2,53 |
| 2 | Республика Дагестан | 2,11 |
| 3 | Псковская область | 2,11 |
| 4 | Краснодарский край | 1,68 |
| 5 | Ленинградская область | 1,26 |
| 6 | Омская область | 1,26 |
| 7 | Белгородская область | 1,26 |
| 8 | Саратовская область | 1,26 |
| 9 | Смоленская область | 1,26 |
| 10 | Амурская область | 1,26 |
Карта трансграничных переходов.
Количество точек обмена трафиком
Точка обмена интернет-трафиком (Internet Exchange Point, IX, IXP) — это сетевая инфраструктура, предназначенная для оперативной организации соединений и межоператорского обмена IP-трафиком (пиринга) между независимыми сетями в интернете. Участниками обмена трафиком являются организации, управляющие независимыми сетями (автономными системами).
Подключение к точке обмена интернет-трафиком позволяет устанавливать пиринговое взаимодействие между участниками с меньшими затратами и большей оперативностью относительно организации попарных физических стыков. Эффективность IX увеличивается с ростом числа подключенных участников.
Если на региональном интернет-рынке есть достаточное количество игроков, которые обмениваются трафиком, то этот регион можно охарактеризовать как регион с хорошо развитой инфраструктурой. Такая структура делает регион более устойчивым к интернет-шатдаунам (источник).
Частный показатель по параметру «Количество точек обмена трафиком».
Топ-10 лучших регионов по количеству точек обмена трафиком.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | г. Москва | 5,52 |
| 2 | г. Санкт-Петербург | 3,68 |
| 3 | Свердловская область | 1,84 |
| 4 | Новосибирская область | 1,84 |
| 5 | Красноярский край | 1,38 |
| 6 | Омская область | 0,92 |
| 7 | Краснодарский край | 0,46 |
| 8 | Самарская область | 0,46 |
| 9 | Приморский край | 0,46 |
| 10 | Забайкальский край | 0,46 |
Карта точек обмена трафиком.
Количество RIPE-проб
Специальные зонды RIPE измеряют параметры, характеризующие доступность интернета. Их может установить в своем регионе любой участник интернет-рынка, а измерения передаются в в международную открытую систему RIPE Atlas.
Наличие проб RIPE в регионе — это дополнительный показатель, который говорит об активности местного операторского сообщества — и соответственно, доступности региона для исследований.
Кроме того, иногда зонды RIPE могут стать единственным адекватным индикатором интернет-шатдауна. Так, в Беларуси на момент начала масштабных отключений связи было 24 работающих зонда. Наблюдения за ними позволяли отслеживать динамику интернет-шатдауна и оценивать ситуацию в стране.
Другим примером стал Азербайджан, где интернет-шатдаун случился во время военных столкновений в Нагорном Карабахе. В отличие от Беларуси, в Азербайджане было всего три рабочих зонда — и оценить масштаб шатдауна было невозможно.
В России на 30 октября 2020 года насчитывается 633 действующих, 745 заброшенных и 90 отключенных зондов RIPE (источник). По количеству активных проб Россия на сегодняшний день занимает пятое место в мире.
В нашем исследовании мы будем использовать количество рабочих зондов, установленных в регионе.
Возможности измерения интернет-шатдауна в регионе напрямую зависят от количества зондов. Отсюда вытекает еще одна важная задача, над решением которой также работает ОЗИ: довести число зондов RIPE в каждом регионе хотя бы до пяти.
Карта зондов RIPE на территории России (источник).
Частный показатель по параметру «Количество RIPE-проб».
Регионы, где отсутствуют зонды RIPE Atlas.
| # | Субъект РФ |
| 1 | Республика Бурятия |
| 2 | Республика Северная Осетия – Алания |
| 3 | Республика Адыгея |
| 4 | Республика Саха (Якутия) |
| 5 | Республика Коми |
| 6 | Тамбовская область |
| 7 | Республика Ингушетия |
| 8 | Кабардино-Балкарская Республика |
| 9 | Республика Калмыкия |
| 10 | Еврейская автономная область |
| 11 | Республика Марий Эл |
| 12 | Камчатский край |
| 13 | Чукотский автономный округ |
| 14 | Республика Тыва |
| 15 | Ненецкий автономный округ |
Топ-10 лучших регионов по количеству зондов RIPE Atlas.
| # | Субъект РФ | Значение частного показателя |
| 1 | г. Москва | 25,55 |
| 2 | г. Санкт-Петербург | 10,92 |
| 3 | Московская область | 6,85 |
| 4 | Новосибирская область | 2,67 |
| 5 | Омская область | 1,63 |
| 6 | Краснодарский край | 1,63 |
| 7 | Воронежская область | 1,63 |
| 8 | Свердловская область | 1,51 |
| 9 | Республика Татарстан | 1,51 |
| 10 | Ленинградская область | 1,51 |
Заключение
Мы оценили уровень связности для каждого региона России — и составили рейтинг устойчивости регионов к интернет-шатдаунам на основе итогового интегрального показателя связности. Результаты приведены в таблице ниже.
Интегральный показатель связности по регионам.
Рейтинг регионов по устойчивости к интернет-шатдаунам.
| № | Регион | Интегральный показатель устойчивости |
| 1. | г. Москва | 5,93 |
| 2. | Московская область | 3,36 |
| 3. | г. Санкт-Петербург | 2,80 |
| 4. | Краснодарский край | 1,51 |
| 5. | Свердловская область | 1,40 |
| 6. | Новосибирская область | 1,40 |
| 7. | Ленинградская область | 1,24 |
| 8. | Красноярский край | 1,12 |
| 9. | Омская область | 1,09 |
| 10. | Ростовская область | 1,07 |
| 11. | Нижегородская область | 1,00 |
| 12. | Республика Татарстан | 0,97 |
| 13. | Самарская область | 0,97 |
| 14. | Воронежская область | 0,97 |
| 15. | Кемеровская область | 0,90 |
| 16. | Челябинская область | 0,90 |
| 17. | Ставропольский край | 0,89 |
| 18. | Приморский край | 0,87 |
| 19. | Иркутская область | 0,86 |
| 20. | Ханты-Мансийский автономный округ – Югра | 0,85 |
| 21. | Тюменская область | 0,84 |
| 22. | Хабаровский край | 0,83 |
| 23. | Калининградская область | 0,83 |
| 24. | Белгородская область | 0,81 |
| 25. | Саратовская область | 0,81 |
| 26. | Ярославская область | 0,79 |
| 27. | Пермский край | 0,78 |
| 28. | Республика Башкортостан | 0,78 |
| 29. | Смоленская область | 0,77 |
| 30. | Калужская область | 0,77 |
| 31. | Тульская область | 0,77 |
| 32. | Ульяновская область | 0,75 |
| 33. | Алтайский край | 0,74 |
| 34. | Ямало-Ненецкий автономный округ | 0,73 |
| 35. | Владимирская область | 0,73 |
| 36. | Тверская область | 0,71 |
| 37. | Мурманская область | 0,69 |
| 38. | Ивановская область | 0,69 |
| 39. | Орловская область | 0,68 |
| 40. | Курская область | 0,68 |
| 41. | Республика Дагестан | 0,67 |
| 42. | Забайкальский край | 0,66 |
| 43. | Республика Коми | 0,66 |
| 44. | Оренбургская область | 0,65 |
| 45. | Волгоградская область | 0,65 |
| 46. | Рязанская область | 0,64 |
| 47. | Удмуртская Республика | 0,64 |
| 48. | Тамбовская область | 0,64 |
| 49. | Астраханская область | 0,64 |
| 50. | Костромская область | 0,64 |
| 51. | Республика Крым | 0,64 |
| 52. | Амурская область | 0,64 |
| 53. | Чувашская Республика | 0,63 |
| 54. | Республика Карелия | 0,63 |
| 55. | Вологодская область | 0,62 |
| 56. | Липецкая область | 0,62 |
| 57. | Псковская область | 0,61 |
| 58. | Архангельская область | 0,61 |
| 59. | Республика Мордовия | 0,60 |
| 60. | Республика Северная Осетия – Алания | 0,60 |
| 61. | Магаданская область | 0,59 |
| 62. | Республика Бурятия | 0,59 |
| 63. | Республика Саха (Якутия) | 0,58 |
| 64. | Томская область | 0,58 |
| 65. | Кировская область | 0,58 |
| 66. | Республика Адыгея | 0,57 |
| 67. | Курганская область | 0,56 |
| 68. | Брянская область | 0,56 |
| 69. | Сахалинская область | 0,55 |
| 70. | Пензенская область | 0,54 |
| 71. | Республика Марий Эл | 0,53 |
| 72. | Республика Хакасия | 0,53 |
| 73. | Новгородская область | 0,52 |
| 74. | Кабардино-Балкарская Республика | 0,52 |
| 75. | Карачаево-Черкесская Республика | 0,52 |
| 76. | Камчатский край | 0,51 |
| 77. | Еврейская автономная область | 0,48 |
| 78. | Республика Калмыкия | 0,48 |
| 79. | г. Севастополь | 0,45 |
| 80. | Чеченская Республика | 0,40 |
| 81. | Республика Алтай | 0,39 |
| 82. | Республика Ингушетия | 0,37 |
| 83. | Чукотский автономный округ | 0,36 |
| 84. | Республика Тыва | 0,24 |
| 85. | Ненецкий автономный округ | 0,24 |
Одними из самых устойчивых ожидаемо оказались крупные города и регионы с развитой инфраструктурой — Москва, Санкт-Петербург, Новосибирская, Свердловская, Нижегородская, Омская области. Так же ожидаемо в конце рейтинга находятся регионы с менее развитой инфраструктурой связи — Тыва, Ненецкий и Чукотский округа, Ингушетия.
Но при этом важно отметить, что рейтинг устойчивости отражает не просто статистические шансы того или иного региона испытать на себе интернет-шатдаун. Рассчитанный нами уровень связности, кроме всего прочего, служит прекрасным индикатором развития гражданского общества в регионе — и наглядно показывает перспективы для позитивных изменений.
Интегральный показатель уровня связности — это не просто цифра, а параметр, на который можно влиять. Так, мы в ОЗИ неоднократно отмечали важность наличия проб RIPE в регионе — чем их больше, тем проще отслеживать и фиксировать предполагаемый шатдаун, а кампания по их установке, как правило, приводит к объединению технического сообщества и делает регион более открытым для наблюдений.
То же касается и операторского сообщества: его укрепление и развитие становится залогом влияния сразу на несколько параметров — например, глубину проникновения интернета, количество абонентов или точек обмена трафиком. Отсюда следует, что составленный нами рейтинг призван стать не только отражением текущей ситуации — но и руководством к действию для технического сообщества и активистов в регионе.
Поделиться в Telegram
