«Скрытый налог» Интернета: оценка скрытого неравенства во времени загрузки в разбивке по регионам

Введение: География ожидания в Интернете

Интернет часто описывают как единую глобальную систему, которая беспрепятственно передает информацию из одного места в другое, независимо от местонахождения пользователя. Однако на самом деле это не так. Такая асимметрия не отражает реальную картину функционирования Интернета. Бывают случаи, когда одна и та же веб-страница загружается быстро в одном регионе, а в другом — очень долго, хотя пользователи в любой точке мира выполняют одну и ту же операцию одновременно. Эта несогласованность приводит к возникновению более глубокой, часто упускаемой из виду формы цифрового неравенства: различия в фактической производительности интернета в одном регионе мира по сравнению с другим. Это скрытое цифровое неравенство представляет собой издержки, которые несправедливо ложатся на плечи регионов мира с менее мощной и менее эффективной интернет-инфраструктурой, что усугубляет глобальное цифровое неравенство.

В большинстве литературных источников, посвящённых цифровому неравенству, данная проблема рассматривается комплексно, зачастую в контексте доступа к Интернету, наличия устройств или доступных широкополосных подключений. Хотя все эти факторы сами по себе являются проявлениями цифрового неравенства, неравенство в скорости работы Интернета представляет собой гораздо более многогранную проблему. Даже при равных цифровых возможностях двух пользователей онлайн-опыт одного из них может оказаться значительно лучше благодаря близости его региона к периферийной инфраструктуре, эффективной маршрутизации, распределенным серверам, региональным стратегиям кэширования и различной оптимизации доставки контента. Именно эти системные характеристики определяют различия в производительности веб-сайтов и определяют, насколько удобен в использовании современный Интернет.

Цель данного исследования заключается в изучении конкретных случаев низкой производительности некоторых веб-сайтов путем оценки особенностей времени загрузки следующих сайтов — Википедии, Amazon, YouTube, CNN и Apple — в различных регионах США, Германии, Индии, Франции и Южной Африки, которые были отобраны на основе оценок времени загрузки каждого из этих сайтов. Попытки доступа к веб-сайтам осуществлялись в одинаковых контролируемых условиях, чтобы гарантировать, что зафиксированные различия действительно отражают разницу во времени отклика веб-сайтов в разных регионах, а не являются результатом различий в условиях, при которых осуществлялся доступ к веб-сайтам.

Цель данной статьи — представить приблизительную, хотя и не окончательную, оценку того, что некоторые называют «скрытым налогом на Интернет». Интернет-налог, хотя и не носит денежного характера, проявляется в виде ухудшения пользовательского опыта: в частности, это выражается в более длительном времени загрузки, с которым сталкиваются некоторые пользователи, более медленном отклике веб-сайтов, более частых ошибках при работе с сайтами, а также в необходимости загрузки большего количества страниц для просмотра одного и того же интернет-контента. Все эти различия в производительности веб-сайтов имеют реальные последствия, связанные с вовлеченностью пользователей.

В последующих разделах дается введение в теоретические основы исследования различий в производительности, описывается методология анализа этих различий, проводится количественный анализ по странам и платформам, а также анализируются последствия результатов количественного анализа. Данная статья раскрывает влияние структурных и эксплуатационных неравенств в сети на пользователей по всему миру, освещая аспект цифрового неравенства, который в противном случае мог бы остаться незамеченным, и указывает на необходимость устранения разрыва в глобальной доступности Интернета.

1. Определение основ глобального неравенства по времени загрузки

1.1 Понимание концепции неравенства по времени скрытой нагрузки

Для учета региональных различий в показателях работы цифровых технологий необходимо проанализировать основное явление, являющееся предметом данного исследования, — скрытое неравенство во времени загрузки. Интернет может казаться универсальным и не знающим границ. Однако его использование по-прежнему резко неравномерно распределено по географическим регионам. Хотя пользователи из разных стран получают доступ к одному и тому же контенту, они могут сталкиваться с заметными различиями во времени загрузки и отображения веб-сайтов, а также в плавности работы и интерактивности. Такие различия зачастую незначительны и не фиксируются традиционными методами измерения производительности. В результате они остаются незамеченными. Они являются следствием небольших задержек при установке соединения, обмена данными, извлечения контента и загрузки ресурсов.

Неравенство в времени загрузки возникает, когда пользователи из разных стран заходят на один и тот же веб-сайт, однако различия в скорости отклика при задержке являются значительно неравномерными. Данное неравенство, являющееся результатом структурных и инфраструктурных ресурсов, определяющих взаимосвязь сетей и пути маршрутизации данных, не может быть объяснено поведением конечных пользователей и их взаимодействием в сети, например, использованием различных устройств. Время загрузки оказывает значительное влияние на любую онлайн-деятельность. В связи с этим важно понимать суть данного неравенства. Препятствия для цифровой инклюзии остаются незамеченными, когда доступ к более быстрому просмотру веб-страниц и проведению транзакций становится все более распространенным. Задержки при загрузке приводят к оттоку пользователей, снижению надежности веб-сайтов и прерыванию транзакций при просмотре, и все эти факторы со временем накапливаются, создавая барьер для цифровой производительности.

Концептуальная основа включает:

• Различные значения задержки влияют на результаты цифровых процессов независимо от того, одинаков ли контент.
• Укоренение неравенства является следствием особенностей инфраструктуры, а не результатом выбора пользователей.
• На вовлеченность, доверие и производительность влияют разрывы в результативности, которые незаметно накапливаются.

В данном исследовании производительность веб-сайтов рассматривается в контексте глобального цифрового равенства: различия во времени загрузки трактуются как проблема, связанная с равенством, а не как простое техническое неудобство.

1.2 Структурная география Интернета

Интернет часто описывают с помощью метафор как эфирное облако или обширную сеть. Однако на самом деле существуют реальные центры обработки данных, точки обмена интернет-трафиком, подводные кабели связи и даже правила маршрутизации, регулирующие работу отдельных стран. Именно редкое, сконцентрированное и неравномерное распределение этой инфраструктуры приводит к различиям в скорости интернета и доступе к нему между регионами.

Данное несоответствие обусловлено тремя основными структурными факторами.

• Глобальные маршруты трафика

С технической точки зрения передача данных не является линейной. Пакет, свободно перемещающийся по сети, вынужден проходить через настоящий лабиринт автономных систем и международных точек обмена интернет-трафиком. Чем длиннее маршрут, тем больше задержка. В конечном итоге нет способа избежать задержек, с которыми сталкиваются регионы, расположенные на большем удалении от основной магистрали Интернета или не обладающие инфраструктурой, обеспечивающей доступ к пиринговым узлам.

• Доступность распространения контента и кэширования

Сети доставки контента (CDN) предназначены для кэширования контента и, таким образом, сокращения времени или задержки, необходимой для доступа к интернет-ресурсам. Они наиболее эффективны в тех случаях, когда имеется большое количество CDN, позволяющих осуществлять кэширование с ближайшего к пользователю сервера, что позволяет сократить общую задержку. Однако доступность CDN варьируется, особенно если рассматривать доступ на международном уровне.

• Внутренняя интернет-инфраструктура

Данное неравенство в равной степени наблюдается и внутри отдельных стран. В каждой стране действует ряд местных интернет-провайдеров (ISP) и существует система регулирования, которая напрямую влияет на то, что в данной сфере называется «последней милей». В регионах, где наблюдается перегруженность сети, отсутствие конкурентоспособных провайдеров или устаревшая система маршрутизации, время доступа будет значительно больше — даже при обработке запроса от узла, находящегося в пределах национальных границ.

Совокупное воздействие всех структурных компонентов приводит к формированию многоуровневой системы показателей эффективности, в рамках которой географическая близость, расходы на инфраструктуру и эффективность маршрутизации взаимодействуют друг с другом, определяя, какие получатели могут рассчитывать на оперативное реагирование, а какие сталкиваются с задержками.

1.3 Время загрузки как скрытый фактор, определяющий уровень участия в цифровой среде

Время загрузки — это не просто технический показатель. Оно влияет на то, как люди взаимодействуют с цифровым миром. Более быстрые среды способствуют экспериментам, изучению и устойчивому вовлечению, тогда как более медленные создают микробарьеры, которые влияют на поведение и ожидания.

Скрытое воздействие отстающих регионов можно обобщить по трем аспектам:

• Когнитивные и поведенческие эффекты

Люди очень чувствительны к задержкам. Даже короткие паузы усиливают раздражение, снижают доверие к сайту и влияют на процесс принятия решений. Когда задержки носят постоянный характер, пользователи адаптируются, избегая задач, связанных с большой задержкой, или сокращая время пребывания в сети.

• Экономические и информационные затраты

Регионы с низкой скоростью интернета сталкиваются с реальным снижением производительности. Каждая дополнительная секунда ожидания накапливается в ходе бесчисленных взаимодействий, снижая эффективность в сфере образования, торговли и профессиональной деятельности. Эти издержки умножаются, если рассматривать их в масштабах всего населения.

• Усиление цифрового неравенства

Со временем разрыв в производительности усугубляет существующие неравенства. Регионы, в которых скорость интернета остается стабильно низкой, реже используют платформы с высокой пропускной способностью, позже внедряют новые цифровые услуги и сталкиваются с ограниченными возможностями участия в глобальных онлайн-экосистемах.

Рассматривая время загрузки как скрытые издержки, которые непропорционально ложатся на плечи определенных регионов, в данной статье неравенство в производительности представляется как структурная проблема, влияющая на участие в экономической деятельности и глобальное цифровое равенство.

2. Создание надёжной системы оценки эффективности работы региональных веб-сайтов

В данном разделе рассматриваются вопросы определения регионального охвата, выбора веб-сайтов и методологии сбора данных о веб-трафике, что позволяет заложить эмпирическую основу для исследования. Цель данного раздела — обеспечить, чтобы все значения задержки были относительными для конкретного региона и основывались на реальных условиях просмотра веб-страниц в данном регионе. Данный раздел призван заложить основу для последующего анализа путем разъяснения ограничений и методов измерения.

2.1 Определение пространства измерения: веб-сайты, регионы и базы данных

С целью изучения региональных различий в производительности в рамках данного исследования анализируется поведение пяти популярных глобальных веб-сайтов в пяти различных географических регионах, каждый из которых отличается особенностями маршрутизации, инфраструктуры и возможностями оптимизации доставки контента.

Географический охват

Ниже приведен список пяти стран, включенных в анализ.

Данный диапазон отражает разнообразные реалии подключения к сети и позволяет в рамках исследования проанализировать, как географические различия влияют на измеримые показатели пользовательского опыта.

Выбор веб-сайта

В рамках данного исследования в едином пространстве измерений были объединены пять популярных веб-сайтов, отличающихся по функциональности и технической архитектуре. К ним относятся:

• Википедия для информационного контента с минимальным объёмом текста
• Amazon для создания полнофункциональной и хорошо проработанной архитектуры электронной коммерции
• YouTube для хранения и распространения больших объемов медиафайлов в Интернете
• CNN для получения новостей со всего мира в режиме реального времени с операльными обновлениями
• Apple для современного корпоративного сайта с продвинутым пользовательским интерфейсом

Они различаются по проектной нагрузке, методам кэширования и географическому расположению серверов, что позволяет выявить региональные различия в производительности при нагрузке.

Зафиксированные основные показатели

Для каждой комбинации объекта и региона собираются следующие переменные:

• Время до получения первого байта, оценка первоначальной скорости отклика сервера,
• Общее время загрузки, отражающая полную задержку от начала до конца,
• Вес HTML, указывая размер страницы в структуре,
• Количество перенаправлений, определение поведения маршрутизации на стороне сервера,
• Код статуса HTTP, фиксируя успех или частичную доступность.

В совокупности эти показатели формируют многомерную картину производительности веб-сайтов, которая остается единой для всех регионов и веб-сайтов.

2.2 Анализ Интернета с различных точек зрения: региональная маршрутизация на основе прокси-серверов

Для того чтобы оценить реальные показатели по регионам, каждый запрос должен поступать из того региона, который он якобы представляет. Маршрутизация через прокси-серверы позволяет в рамках исследования формировать трафик через распределенные выходные узлы, соответствующие целевым странам.

Подлинное региональное происхождение для каждого запроса

Использование выходных узлов, специфичных для конкретного региона, означает, что все веб-сайты получают контент, географически ориентированный на данный регион. Это позволяет:

• оптимальное использование локализованных сетей доставки контента,
• маршруты пролегают вдоль естественных географических границ,
• модели кэширования соответствуют фактической границе региона,
• Время отклика не зависит от внешних географических факторов.

В частности, данный подход позволяет снизить погрешности, которые могли бы возникнуть в результате использования исходных данных, полученных только из одного места.

Обеспечение согласованности измерений

Примерами параметров, контролируемых в ходе эксперимента, являются унифицированные заголовки запросов, фиксированные определения пользовательских агентов, контролируемые параметры таймаута и единая логика повторных попыток — все это гарантирует, что каждое измерение производится в одинаковых условиях. Такой подход позволяет устранить определённые помехи в наборе данных и дает возможность интерпретировать реальные различия в производительности между различными регионами, а не считать их результатом неравномерного тестирования различных регионов.

Целостность полученного набора данных

Сочетание географической достоверности и единообразия методов сбора данных обеспечивает конкретность получаемого набора данных, что гарантирует надежность при анализе регионального неравенства. Каждая запись точно и без искажений отражает опыт просмотра веб-страниц пользователями данного региона при взаимодействии с одним и тем же сайтом.

2.3 Построение конвейера данных от распределенных запросов до единого набора данных

Конвейер обработки данных является операционной основой данного исследования. Конвейер построен таким образом, чтобы отправлять запросы с регулируемой пропускной способностью на все веб-сайты, включенные в выборку, через пять прокси-узлов, расположенных в различных регионах, регистрировать результаты каждого измерения и объединять все результаты в единый очищенный набор данных. Конвейер обрабатывал запросы с едиными настройками во всех регионах, применял стратегию повторных попыток на нестабильных маршрутах, регистрировал все ответы — как на выполненные запросы, так и на ошибки — и фиксировал все соответствующие временные показатели для последующего анализа. Это подтвердило, что обобщённый набор данных содержал сигналы, характерные для конкретных регионов, а не шумы, обусловленные изменяющимися условиями.

Ниже приводится полный рабочий код, использовавшийся для сбора данных измерений.

‍

Данный конвейер формирует полную таблицу результатов измерений, в которой каждая строка соответствует одному протестированному веб-сайту из одного региона.

2.4 Преобразование исходных сигналов в значимые показатели доступности веб-сайтов

После сбора данных о показателях эффективности в разбивке по регионам следующим этапом становится преобразование необработанных временных и структурных параметров в показатели, позволяющие проводить сравнение. Эти показатели составляют аналитическую основу для последующих количественных и интерпретационных компонентов. Данную структуру можно разделить на три категории, а именно: неравенство в показателях эффективности, структурное неравенство и неравенство в доступе.

Неравенство в результатах

Исследование неравенства в производительности посвящено анализу производительности одного и того же веб-сайта в различных регионах. Оно сосредоточено на международных различиях в показателях времени для определенных метрик.

Данные показатели позволяют оценить степень замедления или ускорения отклика веб-сайта на запрос пользователя, что дает представление об общемировых различиях в производительности веб-сайтов.

Структурное неравенство

Неравенство, связанное со структурой, позволяет определить, отображаются ли в разных географических регионах различные версии одной и той же веб-страницы. Данный тип различия существенно отличается от временных различий, поскольку касается как различий в содержании, так и в маршрутизации, предоставляемой пользователям.

К ключевым аспектам относятся:

• Изменение объёма страницы

В зависимости от объёма HTML-кода в некоторых регионах могут возникать проблемы с большим объёмом или более «тяжёлыми» HTML-данными, что приводит к увеличению времени загрузки данных независимо от состояния сети.

• Несоответствия в перенаправлениях

В некоторых странах также может наблюдаться более высокое количество переходов между серверами на маршруте, что может привести к ненужным задержкам.

• Проверка единообразия контента

Во всех обслуживаемых регионах отображаются одинаковые структурированные данные, что исключает вероятность возникновения пробелов вследствие региональных различий, ошибок в настройках или особенностей работы CDN.

Эти факторы помогают выявить скрытые неравенства в архитектуре доставки данных, которые могут лишить некоторых пользователей возможности в полной мере воспользоваться сервисом.

Неравенство в области доступности

Различные показатели эффективности, отражающие неравенство в области доступности по регионам, объединяются в единую оценку удобства использования.

Интерпретация суммарного балла

• Регион считается недоступный если какой-либо из его трёх компонентов попадает в категорию с наихудшей классификацией.
• Регион считается ухудшившийся когда ни один из компонентов не является недоступным, но по крайней мере один из его трёх компонентов относится к категории среднего диапазона.
• Регион считается доступный то и только тогда, когда все компоненты данного региона относятся к самой высокой категории классификации.

Эта унифицированная система оценки обеспечивает простой и эффективный подход к анализу общих различий в удобстве использования между различными регионами.

3. Результаты анализа на основе набора данных измерений

Показатели производительности веб-сайта на региональном уровне иерархии демонстрируют заметные различия в производительности веб-сайтов, что отчасти обусловлено скоростью загрузки страниц, их размером и доступностью в различных регионах. В последующих разделах приведены основные выводы, полученные с помощью системы измерения производительности веб-сайтов.

3.1 Неравенство в результатах деятельности

Рейтинг зафиксированных результатов производительности по регионам и по отдельным объектам в пределах каждого региона демонстрирует явные различия в показателях задержки, зафиксированных на отдельных объектах и в разных регионах. Коэффициенты задержки свидетельствуют о значительных различиях в производительности, а также в географическом расположении объектов, их производительности и ограничениях по времени загрузки.

‍

‍

Результаты показывают наибольшую волатильность показателей производительности в США и наиболее стабильные профили производительности при нагрузке в Германии и Индии. Наибольшие межрегиональные различия в показателях производительности наблюдаются также между Википедией и Apple.

3.2 Структурное неравенство

Структурные показатели позволяют оценить базовый вес и состав каждой веб-страницы. Такие показатели, как размер страницы, потери производительности при загрузке полезных данных и количество перенаправлений, позволяют выявить, осуществляется ли доступ к определенным разделам с помощью более тяжелых и сложных версий того же сайта.

‍

‍

Эти графики показывают, что пользователи в США, и особенно в США, получают более объёмные данные чаще, чем в среднем по миру, при этом страница CNN является самой объёмной с большим отрывом. В частности, динамика перенаправлений наглядно демонстрирует, насколько увеличение количества промежуточных узлов усугубляет сетевые проблемы.

3.3 Неравенство в доступе

Последний показатель касается совокупного показателя доступности, представляющего собой комплексную оценку показателей TTFB, времени загрузки и объёма страницы. Матрица и радиус-диаграмма дают общее представление о функциональной доступности на разных сайтах и в разных странах.

‍

Анализ показывает, что доступ к CNN был систематически невозможен из всех регионов, тогда как Индия стала регионом, продемонстрировавшим наиболее сбалансированную картину доступности. Наиболее очевидным объяснением этих различий является неравенство в структурных условиях и показателях производительности.

4. Анализ географии неравенства в Интернете

Результаты, представленные в части 3, показывают, как региональная инфраструктура, оптимизация под конкретные платформы и стратегии распространения контента влияют на пользовательский опыт. Анализ показателей производительности, структурных характеристик и доступности позволяет проследить, как цифровое неравенство ощущается в различных регионах.

4.1 Анализ неравенства в показателях эффективности между регионами

Показатели производительности демонстрируют региональные различия в скорости отклика: на одних веб-сайтах время загрузки остается стабильным во всех странах, тогда как на других наблюдаются значительные колебания.

К ключевым выводам относятся:

• Высокая вариабельность между участками: CNN и Amazon демонстрируют значительные колебания задержки, тогда как YouTube и Apple показывают более предсказуемую производительность.
• Региональные различия в штрафах за перегрузку:
  
  • Показатели США и Германии, как правило, наиболее близки к среднемировым показателям.
  • В Южной Африке постоянно фиксируются самые высокие штрафные санкции, что обусловлено использованием маршрутов дальнего следования и недостаточным распространением кэширования.
• Коэффициент задержки шаблоны показывают, что даже платформы высшего уровня могут обеспечивать значительно более низкую скорость работы в определенных регионах.

Эти результаты свидетельствуют о том, что неравномерность нагрузки на систему обусловлена географическими факторами, а также тем, насколько платформы соответствуют инфраструктуре и насколько активно оптимизируется региональная доставка.

4.2 Анализ структурного неравенства в сфере предоставления веб-услуг

Концепция «структурного неравенства» позволяет проанализировать влияние проектных решений на базовую задержку и маршрутизацию в сети. На эти закономерности, в отличие от задержки, оказывают влияние именно проектные решения.

• К признакам структурных вариаций относятся:

Различия в объёме страниц: в некоторых странах отображаются более объёмные версии идентичных страниц, что, вероятно, обусловлено наличием региональных ресурсов, ограничениями сети CDN или неоптимизированными резервными маршрутами.

• Расхождения в перенаправлениях:
  
  • В таких регионах, как Германия и США, страницы, как правило, обрабатываются напрямую.
  • Другие страны, в частности Индия и Южная Африка, сталкиваются с дополнительными перенаправлениями, которые приводят к излишним задержкам.

Эти закономерности в структурных различиях красноречиво свидетельствуют о наличии неравенства, причем данных о производительности отсутствует. В некоторых областях изначально используется сеть, которая по своему дизайну является более тяжелой и запутанной.

4.3 Анализ неравенства в области доступности

При оценке доступности учитываются показатели TTFB, общее время загрузки и общий вес страницы в целом. Ухудшение удобства использования отражается в матрице и радиальной диаграмме в виде небольших различий в удобстве использования, которые накапливаются.

Основные выводы:

• Регионы с высокой доступностью: Соединенные Штаты и Германия демонстрируют стабильно высокие показатели по всем критериям.
• Регионы со смешанной доступностью: В Индии и Франции в зависимости от конкретного участка наблюдается сочетание благоприятных и неблагоприятных результатов.
• Регион, подверженный наибольшей нагрузке: Южная Африка часто попадает в зоны с ухудшенной доступностью или недоступные зоны из-за большого объёма страниц и длительного времени их загрузки.

Матрица доступности демонстрирует, что неравенство зачастую носит более скрытый характер и обусловлено не недостатками проектирования, а постепенным ухудшением ситуации с течением времени, в результате чего сайты становятся более медленными, тяжелыми и сложными в использовании при доступе из определённого местоположения.

Совокупные показатели свидетельствуют о том, что регионы с более выраженным неравенством также сталкиваются с дополнительными проблемами: более тяжелыми страницами, более длительным временем перенаправления и более низким уровнем доступности. Эти неравенства со временем определяют характер взаимодействия с цифровыми технологиями и влияют на каждый интерфейс цифровых платформ. Выявление и понимание этих асимметрий имеют решающее значение для создания более справедливого Интернета… причем эти закономерности сопровождаются ухудшением качества обслуживания.

Заключение: на пути к более справедливому доступу к цифровым технологиям

Целью данного исследования было измерение пространственной вариации производительности Интернета в рамках установленных в данном исследовании условий. Полученные результаты подтверждают, что цифровое неравенство поддается количественной оценке и, хотя, возможно, и не всегда осознается, носит систематический характер. На основе анализа задержки в работе сети, структурных характеристик доставки веб-страниц и совокупного показателя доступности было установлено, что в практическом плане интернет не используется одинаково в разных регионах мира. В некоторых регионах мира пользователи постоянно получали доступ к серверным фермам, обеспечивавшим более быструю, «облегченную» и прямую версию популярных веб-сайтов, в то время как в других частях мира доступ к веб-сайтам сопровождался большим объемом передаваемых данных, более затратными маршрутами доставки и более длительным временем отклика, что приводило к хроническим сбоям в работе.

Представленная в исследовании трёхуровневая структура открывает возможности для воспроизведения результатов в других условиях. Неравенство в производительности выявляет неравенство в оперативности реагирования. Структурное неравенство выявляет скрытые различия в архитектуре, которые предопределяют степень детализации пользовательского опыта и то, какие данные могут быть собраны. Неравенство в доступности объединяет эти аспекты для определения практических различий в удобстве использования веб-сайтов в разных регионах. Совокупность этих факторов формирует аналитическую картину, иллюстрирующую взаимосвязь географических факторов, технических решений и практик внедрения.

Расхождения в уровне доступности услуг не являются случайными явлениями; напротив, они обусловлены решениями, принимаемыми с учетом значимости, придаваемой тем или иным регионам мира. Растущая доступность цифровых услуг требует целенаправленно разработанной инфраструктуры и более широкого распространения сетей CDN для поддержки регионов с низким уровнем развития. Принципы неравенства в проектировании находят своё проявление в Интернете. Представленная в данной статье система оценки является первой, которая предоставляет инструменты, необходимые для выявления неравенства и систематических пробелов, а также для их мониторинга. Это первый шаг на пути к решению данной проблемы.