ЧТОБЫ ПОДНЯТЬ АУДИТОРИЮ, НАДО УРОНИТЬ ЦЕНЫ_6766

Делицын Л.Л., МГУКИ, г.Химки
МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИННОВАЦИЙ В СФЕРЕ ИКТ
ПРИ ПОМОЩИ ДАННЫХ МАССОВЫХ ОПРОСОВ
Модель диффузии нововведений в неоднородном обществе с учетом процессов
воспроизводства населения применена нами к данным опросов ФОМ и ВЦИОМ о
распространении
Интернета
в
России.
Актуальность
такой
модели
вызвана
значительными отклонениями данных социологических опросов от предсказаний
классических логистических моделей [1].
В нашей модели [2] в каждый момент времени t каждый i-й сегмент каждого
поколения π разбивается на три непересекающихся подмножества, в зависимости от
использования
уравнению:
нововведения.
Численности
этих
подмножеств
K i (t ,  )  X i (t ,  )  Yi (t ,  )  Z i (t ,  ) , где
численности
существующих
пользователей,
удовлетворяют
X i (t ,  ) ,
Yi (t , ) , Z i (t ,  )
—
потенциальных
пользователей
и
представителей «недоступного» подмножества – тех, кто никогда не станет
использовать нововведение. изменение численности выделенных подмножеств во
времени удовлетворяет уравнениям баланса
X i  hiYi   i X i ,
с
так
Yi  hiYi  f i (t ,  , u (t ))  iYi ,
называемыми
Z i   f i (t ,  , u (t ))   i Z i
“нелокальными”
граничными
J

J
j 1
0
i , j 1
условиями
Yi (t ,0)   сij  B j (t ,  ) K j (t ,  )d , и ограничениями на параметры  сij  1 , сij  0 ,
где B j (t ,  ) – рождаемость в поколении π сегмента j в момент времени t , i (t ,  ) –
интенсивность смертности, hi (t ,  ) – функция риска, т.е. вероятность того, что
потенциальный пользователь в момент t станет пользователем, f i (t ,  , u (t )) – число
переходов
из
«недоступного» подмножества
в
подмножество
потенциальных
пользователей в единицу времени, u (t ) – «траектория» управляющих параметров
(например, цены нововведения) во времени, коэффициенты с ij определяют доли
сегментов (в частности, мальчиков и девочек) среди новорожденных.
К сожалению, какие-либо данные опросов, позволяющие непосредственно
оценить функцию
f i (t ,  , u (t )) , которая определяет рост потенциала количества
пользователей Интернета, отсутствуют. Нет и апробированных моделей ценовой
эластичности потенциала рынка для интернет-индустрии за исключением работы [3],
где эластичность получена в ходе совместного моделирования падения цен и роста
количества подключенных к Сети хост-компьютеров в странах ОЭСР. Поэтому мы
привлекли данные о росте потенциала количества пользователей мобильной связи.
Доля пользователей
среди взрослых
россиян (%)
APPM ($/min)
100
1,00
M(t)
80
0,80
X(t)
P(t)
60
0,60
янв.13
янв.12
янв.11
янв.10
янв.09
янв.08
янв.07
янв.06
янв.05
янв.04
0,00
янв.03
0
янв.02
0,20
янв.01
20
янв.00
0,40
янв.99
40
Рис.1. Динамика наличия сотового телефона в личном пользовании по данным ЛевадаЦентра – кружки, динамика appm по данным [11,15] – треугольники.
Мобильная телефонная связь – крупнейшее нововведение современности
которое в 2009 году охватило 4,6 миллиарда абонентов; история ее распространения
иллюстрирует ряд сложных проблем моделирования распространения инноваций.
Опубликованные модели распространения мобильной связи, как правило, игнорируют
имевшее место в реальности значительное удешевление услуг мобильной связи и
вызванный тем самым рост ее доступности (потенциала рынка), который отмечался в
ряде публикаций [4]. В настоящей работе с данными опросов сопоставлены результаты
расчетов при помощи модели с переменным потенциалом рынка. Полученная величина
ценовой эластичности потенциала рынка по стоимости минуты доступа затем
использована нами в качестве эластичности потенциала распространения Интернета по
стоимости доступа в Интернет. В итоге, по нашим расчетам, если бы, начиная с весны
2008 года, доступ дешевел на 5% в квартал, то половина взрослых россиян начала бы
пользоваться Интернетом уже к концу 2011 года (рис.2).
80%
70%
18+
35 - 44
90%
25 - 34
18 - 24
100%
60%
55+
50%
45 - 54
40%
30%
20%
10%
янв.23
янв.22
янв.21
янв.20
янв.19
янв.18
янв.17
янв.16
янв.15
янв.14
янв.13
янв.12
янв.11
янв.10
янв.09
янв.08
янв.07
янв.06
янв.05
янв.04
янв.03
янв.02
янв.01
янв.00
0%
Рис.2. Модели и прогнозы распространения Интернета в России. Использованы
данные ФОМ и ВЦИОМ.
Опубликованные в 2009-2010 гг. данные опросов ФОМ и ВЦИОМ в целом
соответствуют этому прогнозу. Существенно более быстрый, чем предсказанный нами,
рост проникновения Сети в средне-взрослой возрастной группе может быть вызван
влиянием обученных использованию Интернета детей на родителей, что, возможно,
являются проявлением т.н. префигуративной культуры, предполагающей, что взрослые
учатся у своих детей.
ЛИТЕРАТУРА
1. Левин М.И., Галицкий И.Б., Ковалева В.Ю., Щепина И.Н. Модели развития
Интернета в России// Интернет-маркетинг. – 2006. – №4.
2. Делицын Л.Л. Количественные модели распространения нововведений в сфере
информационных и телекоммуникационных технологий. – Москва: МГУКИ. – 2009. –
106 с.
3. Kiiski. S., Pohjola M. Cross-country diffusion of
the Internet. – Information
Economics and Policy. – 2002. – Vol.14, Issue 2. – pp. 297-310.
4. Радаев В.В. Обычные и инновационные практики в деятельности российского
среднего класса // Мир России. – 2003. – Т.12. – №4. – С.89-119.