Случайное блуждание
Записки экономгеографа МАХ: https://max.ru/channel_totalepc По вопросам сотрудничества пишите в директ или @stalad
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Случайное блуждание
Channel Случайное блуждание (@totalepc) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 497 subscribers, ranking 11 149 in the Economy & Finance category and 60 546 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 497 subscribers.
According to the latest data from 31 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 73 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 75.76%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 40.87% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 7 953 views. Within the first day, a publication typically gains 4 290 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 68.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as население, округ, география, расселение, посёлок.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Записки экономгеографа
МАХ: https://max.ru/channel_totalepc
По вопросам сотрудничества пишите в директ или @stalad”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 01 September, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Economy & Finance category.
✅ От Древней Руси до величественного Рима.
✅ Актуальные археологические находки и оригинальные факты.
✅ Увлекательный контент без скучной зубрежки — для ума и души.Добавляйте папку за секунду, отключайте уведомления и погружайтесь в значимые вехи ушедших столетий.
Kummu, M., Kosonen, M. & Masoumzadeh Sayyar, S. Downscaled gridded global dataset for gross domestic product (GDP) per capita PPP over 1990–2022. *Sci Data* 12, 178 (2025). https://doi.org/10.1038/s41597-025-04487-xАвторы с помощью ML-модели (градиентный бустинг из 152 деревьев решений) создали датасет с данными по всем АТЕ мира за 33 года (1990-2024 гг.) на уровнях АТЕ‑0 (страны), а при наличии — и на уровнях АТЕ‑1 и АТЕ‑2 (в России это, соответственно, субъекты и муниципалитеты верхнего уровня). ◾️О показателе: ВВП/душу (ППС) — стоимость всех произведённых товаров и услуг, делённая на население и скорректированная по стоимости жизни. Хотя он и считается самым универсальным для оценки уровня экономического развития, он имеет недостатки и искажения. Из-за эффекта Гершенкрона ВВП/душу (ППС) бедных стран систематически завышается относительно богатых. Могут быть неточности и смещения — например, пересмотр цен с 2005 по 2011 г. изменил оценки для Азии и Африки на 18–26%, а для Китая расхождения достигали 30%. Показатель также игнорирует неравенство распределения доходов внутри региона, качество общественных благ (здравоохранение, образование, безопасность), теневую экономику и не учитывает цены на импортные товары, не пересчитываемые по ППС. При небольших межрегиональных различиях для выводов о развитии желателен дополнительный контекст, а при больших различиях реальный разрыв может быть как больше, так и меньше цифр из-за описанных искажений. ◾️Как считали? Провели пространственную дезагрегацию — метод детализации данных с крупного региона на мелкие участки. Взяли данные: 💵 ВВП на душу населения (ППС) на уровне АТЕ‑0 (все страны) и АТЕ‑1 (по 89 странам) из Всемирного банка, МВФ, ОЭСР, ЦРУ, DOSE v2, Евростата и национальных служб статистики; 👥 Численность населения — глобальная сетка GHS‑POP (1 км²); 🚌 Транспортная доступность до города с населением > 50 тыс. чел. как прокси экономической активности; 🏙 Уровень урбанизации по данным ООН на уровне стран, которые затем калибровали по сетке населения в 1 км²; 📉 Уровень неравенства (коэффициент Джини) по странам для оценки пространственного неравенства. ⚠️ Были корректировки и экстраполяции в некоторых случаях (см. статью). На этих данных обучили модель, которая предсказала значения ВВП для всех АТЕ (все АТЕ‑2 и пробелы в данных по АТЕ‑1), границы которых взяли из GADM (их качество, конечно, не очень, да и не везде страны делились на более мелкие АТЕ). ◾️Ограничения и искажения: Качество модели глобально хорошее — R² = 0,80 (где 1 = идеально), но качество зависит от региона. Ошибка RMSE предсказания отношения ВВП/душу АТЕ-1 к АТЕ-0 (не имеет здесь абсолютного смысла, она для относительной оценки, см. статью) — <0,15 для Австралии, Океании, Северной Америки и Западной Европы и 0,25-0,3 для Восточной Европы, Центральной Азии и Юго-Восточной Азии. В целом, чем хуже статистика в регионе (в т.ч. недоучёт/завышение населения и/или теневой экономики), тем выше искажения. Особенно низкая точность ожидаема в зонах военных действий и у районов, не контролирующихся де-факто той страной, по которой авторами взяты данные — по сути, там нерелевантные данные. ◾️Что мы видим? Пространственное неравенство на уровне АТЕ-2 раскрывается намного лучше, чем на уровне АТЕ-1. 📈 Самые богатые АТЕ — ресурсодобывающие районы России, Казахстана, Канады, США, Австралии, Бразилии, Чили, Аргентины и стран Персидского залива, а также самые развитые районы (крупные города, промышленные и технологические центры) Северной Америки, Европы (особенно «голубой банан») и Восточной Азии. 📉 Самые бедные — большая часть Африки, значительная часть Латинской Америки и Азии, особенно сельская местность. У офшорной Ирландии цифры явно завышены.
