Привет!
С недавних пор я занимаюсь разработкой онлайн-редактора карт mapus.ai и делаю это с большим интересом. Цель: дать возможность любому желающему создавать интерактивные географические карты за минуты, имея одну лишь идею или задачу, сформулированную текстом. Знаний и установки специализированных приложений не требуется, приносить «материал с собой» не обязательно.
На текущий момент у продукта есть четыре главных направления развития. О самом первом, этимологическом, я уже писал в отдельных статьях (Карта странствующих слов, Три тайны в названиях европейских валют). Второе решает задачу картографического обеспечения географических изысканий. Мир Жака Паганеля, заядлого географа и одержимо любознательного человека (усиленно работаем над его рассеянностью, неведомым образом проникшей в код проекта). Это направление развивается особенно активно, рассказ про его достижения, вероятно, получится подготовить через некоторое время. Третье — предмет этой публикации. Четвёртая часть пока что находится в бэклоге — это базовый функционал ГИС-системы.
Вспомним один из главных навыков Шерлока Холмса: анализ статистических исследований для поиска закономерностей, подтверждения или опровержения гипотез.
Холмс вполне реализовывал то, что сегодня называется data-driven подходом: он не выдумывал и не додумывал, но оперировал фактами. Помогали ему в этом в том числе государственные и ведомственные информационные ресурсы.
Mapus здесь не хуже сыщика: у него свой подход к данным Федеральной службы государственной статистики (Росстат). Сервис умеет использовать результаты релевантных исследований там, где это помогает решить конкретную задачу, заданную исходным промтом. С по-настоящему юношеским порывом он готов моментально переключаться между задачами — от построения бассейна Северной Двины до визуализации стоимости килограмма картофеля по стране.
Предлагаю вашему вниманию несколько занимательных примеров поиска инсайтов, скрытых в общедоступных данных, любезно предоставленных Росстатом и нанесённых нами на карту.
Чтобы уместиться в разумные рамки, я отдал предпочтение двум примерам попроще и одному посложнее.
1. Для среднего жителя Чукотки айфон доступнее, чем для среднего москвича
Начнём с разминки — рассмотрим один из самых массовых потребительских ритуалов современности: выбор и покупку смартфона. Витрина маркетплейсов одна на всю страну, ценник в ней сравнительно одинаковый от Калининграда до Анадыря, а вот покупательная способность — разная. Попросим карту дать этому визуальное представление.
Промт: «Сколько последних айфонов можно купить на среднедушевой доход региона»
Сервис выбрал iPhone 17 Pro Max, нашёл его розничную цену — около 125 000 ₽, разделил на неё среднедушевой доход за месяц, подписал экстремумы и ключевые значения. Цена здесь, понятное дело, ориентировочная: в рознице тот же аппарат встречается и дороже, и дешевле, поэтому показатель индикативный.
Открытие: первое место — не у москвичей. Средний житель Чукотки может купить на месячный доход почти два таких айфона, житель Москвы — чуть больше одного.
Регионов, жителям которых месячного дохода хватает на целый айфон, в стране всего три: Чукотка (1,9), Магаданская область и Москва (по 1,3). На другом полюсе Ингушетия — 0,2, то есть на такой телефон там пришлось бы (условно) копить не менее пяти месяцев. Разрыв между полюсами почти десятикратный.
Но интереснее верхушка целиком: Чукотка, Москва, Магадан, Сахалин, Петербург, Камчатка, Мурманск, Якутия, Тюмень, Подмосковье, Хабаровский край. Восемь мест из одиннадцати — Север и Дальний Восток. Привычное «Россия не Москва» на карте не подтверждается: разлом идёт не по линии столица–провинция, а по линии север–юг. Северные надбавки и честный труд на вахтах дают больше, чем столичные привилегии.
2. Ситуация на топливном рынке
Рассмотрим более массовый товар из регулярного обихода: бензин приобретают почти все, у кого есть автомобиль. Колебания его стоимости и доступности болезненно отражаются на многих жизненно важных органах страны. Рынок топлива последние месяцы находится в буквальном смысле под ударом.
Основные виды горючего входят в список регулярного мониторинга цен Росстата. Попросим карту показать не среднюю цену за месяц (именно её ведёт федеральная служба), а годовой пик — самую высокую месячную среднюю по каждому региону.
Промт: «Покажи на карте России самую высокую месячную среднюю цену бензина АИ-95 за последний год наблюдений»
Запрос здесь комплексный: он требует не просто взять показатель, а свернуть двенадцать месячных наблюдений в одно число — максимум по каждому региону. Сервис это сделал и честно указал окно: август 2025 — июль 2026, марка АИ-95, рубли за литр.
Даже при потрясениях и нарушениях производства бензина, обусловленных атаками на НПЗ, основная масса страны укладывается в узкий коридор. Медиана годового пика — 78,9 ₽/л, минимум в Омской области (67,0), Петербург — 71,3, Москва — 74,6, Чукотка — 79,0, Якутия — 92,4, Камчатка — 100,7. Логика простая: чем дальше от НПЗ и чем сложнее логистика, тем дороже литр. «Столичной наценки» по этим цифрам не видно — наоборот, обе столицы в нижней части списка. Чуть выше сотни забираются Тыва, Дагестан и Калмыкия — регионы без своей переработки и с короткой скамейкой поставщиков.
Крым (221,3 ₽/л) и Севастополь (202,7) выпадают из ряда почти вдвое даже относительно этой верхушки и втрое относительно медианы. Это вполне отражает замысел энергетической блокады полуострова, безуспешно реализуемый нашими «западными партнёрами».
3. Единственный регион, где мужчин больше, чем женщин
Промт: «Раскрась Россию по соотношению количества мужчин и женщин»
По данным переписи мужчин меньше, чем женщин, во всей стране, кроме одной республики: в Чечне на 100 женщин приходится 100,3 мужчины. Вплотную к паритету подходит Чукотка (99,5), следом идут Ингушетия, Дагестан и Камчатка. Всё наоборот — в Ивановской области: на пять женщин четверо мужчин.
Известная присказка: Иваново — «город невест». Выражение оказалось не фольклором, а следствием промышленно-экономической истории. С XIX века Иваново-Вознесенск рос как текстильная столица империи, а прядение и ткачество были традиционно женскими профессиями: фабрики десятилетиями притягивали в город именно женскую рабочую силу, и структура занятости определила структуру населения. Советская индустриальная специализация (региональное и республиканское разделение труда) её увековечила, военные потери усилили — и перекос дожил до переписи 2020–2021 годов, где Ивановская область стоит на последнем месте по доле мужчин.
Верх списка склеен из двух непохожих групп — Кавказ и Крайний Север, и механика у них разная. Север «мужской» из-за вахты: туда едут работать, и труд этот в значительной степени мужской. Кавказ — из-за возраста: женский перевес в России создают старшие поколения, до которых статистически доходит меньше мужчин. Там, где население молодое, такому перевесу неоткуда взяться. Чечня нетипична даже на этом фоне: паритет до ровной единицы не даёт ни один другой молодой регион — свой вклад, возможно, вносят и известные претензии демографов к качеству переписных данных в республике. Мальчиков всегда рождается чуть больше девочек — по России это 105–106 на 100, и северокавказские республики не выбиваются вверх из этого уровня. Равновесие взрослого поколения определяют мужская смертность и миграция.
Чтобы как-то объяснить эту аномалию на цифрах, рассмотрим альтернативную версию. Соотношение 105–106 мальчиков на 100 девочек — глобальная норма, однако норма нарушаемая: в патриархальных культурах, где предпочтение сыновей встречается с доступным УЗИ, оно может уехать вверх порой до 111–120 — так было, например, в Китае, Индии и Армении. Первые две из этих стран в итоге запретили сообщать родителям пол будущего ребёнка. Чечня — молодой регион с традиционным укладом, и вопрос напрашивается сам собой: не подвергается ли статистика внешнему вмешательству?
Распространённая гипотеза. Но её подтверждения в открытой статистике не найти: показателя «родившиеся по полу» Росстат по регионам не публикует. Набор «Число родившихся» идёт одним числом. Разрез по полу есть у переписи, и в нём даже доступен самый младший возраст. Тут пришлось повозиться с формулировкой: на запрос «возраст 0» справочник отвечает, что такого значения не существует, потому что нулевой год записан у него как «до 1». Ровно та ситуация, когда данные есть, а найти их мешает подпись к ячейке.
Промт: «Дай численность мальчиков и девочек в возрасте „до 1“ по переписи 2020 для: Чечня, Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкария, Северная Осетия, Москва, Санкт-Петербург, Московская область, Ивановская область, Татарстан, Свердловская область, Тыва, Якутия. Добавь третью колонку „мальчиков на 100 девочек“ с одним знаком после запятой и отсортируй строки по ней по убыванию. Ответь таблицей, карту не строй»
Карта здесь не нужна: у показателя нет географического сюжета, есть числовой. Сервис ответил таблицей прямо в чате — она представлена ниже.
Субъект | Мальчики | Девочки | Мальчиков на 100 девочек |
|---|---|---|---|
Ивановская область | 3 597 | 3 264 | 110,2 |
Московская область | 43 772 | 39 760 | 110,1 |
Кабардино-Балкария | 5 425 | 5 036 | 107,7 |
Ингушетия | 4 343 | 4 038 | 107,6 |
Дагестан | 23 268 | 21 724 | 107,1 |
Чечня | 15 144 | 14 210 | 106,6 |
Москва | 63 639 | 59 708 | 106,6 |
Северная Осетия | 3 651 | 3 438 | 106,2 |
Татарстан | 21 062 | 19 984 | 105,4 |
Свердловская область | 22 110 | 21 159 | 104,5 |
Санкт-Петербург | 25 484 | 24 612 | 103,5 |
Якутия | 6 470 | 6 258 | 103,4 |
Тыва | 3 318 | 3 468 | 95,7 |
Чечня — 106,6, практически цифра в цифру, как Москва, и ровно в середине списка: выше неё Ивановская область и Подмосковье (по 110), ниже — Якутия и Тыва, где мальчиков даже меньше нормы, а весь Кавказ укладывается в 106–108. Азиатский уровень 111–120 на когорте в тридцать тысяч детей был бы виден сразу — его нет, так что версия об отборе по полу закрыта.
Проверено и прошлое. Перепись даёт однолетние возрасты, а значит, возраст работает как машина времени: каждый год — отдельная когорта родившихся. У чеченских когорт с 2001 по 2020 год соотношение варьируется от 102 до 109 без всякого тренда, у московских за те же годы — от 105 до 110. Ни одного всплеска, который выделялся бы на общем фоне, в доступной глубине наблюдения обнаружить не удалось. И объяснить нетипичный паритет республики эти цифры не могут: разброс от 96 до 110 слишком велик для биологической константы, то есть собственный шум данных составляет три-пять пунктов, а перепись считает не рождения, а живущих детей, на которых уже подействовали младенческая смертность, переезды семей и полнота учёта. Развести эти вклады — молодую возрастную структуру, мужскую смертность, миграцию и качество переписи — на том, что публикует Росстат, невозможно: ответ лежит за рамками открытых данных и требует более глубокого анализа, вплоть до первичных записей о рождениях по полу и очерёдности детей в семье.
Так что повествование останавливается на пока неразрешённой статистической загадке. Предложения о новых источниках данных, способных её решить или скорректировать, всячески приветствуются.
