Список литературы:
1. АСУ "Эдельвейс" Версия 4.0 Руководство
пользователя
2. http://www.stat.kz
3. http://www.turbooks.ru/libro/morozov/
documents/27.html
ВЕСТНИК КЭУ: ЭКОНОМИКА, ФИЛОСОФИЯ, ПЕДАГОГИКА, ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
282
Мамраева Д.Г. к.э.н., доцент кафедры
"Маркетинг" КарГУ им. Е.А. Букетова
Охман К., ст. гр. БУС-42 КарГУ им. Е.А. Букетова
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ПЛАТНОГО ИНТЕРНЕТ-КОНТЕНТА
В РЕСПУБЛИКЕ КАЗАХСТАНЕ
В современном мире наблюдается стреми-
тельное развитие сети Интернет, о чем свиде-
тельствуют данные глобального исследования
аналитической компании The Royal Pingdom
[1]. В 2011 году было зарегистрировано поряд-
ка 2,1 миллиарда пользователей сети Интернет
по всему миру. По данным совместных иссле-
дований компаний Cisco, Google и Массачусет-
ского технологического института, каждый день
создается 210 млрд. сообщений e-mail, 60 часов
видео выгружаются в Сеть каждую минуту, бо-
лее 560 приложений загружается каждую секун-
ду. Также прогнозируется, что к 2016 году через
интернет будет передаваться 1.3 зеттабайт
(=1.3?1015MB) данных [2].
Современные технологии позволяют чело-
веку получать информацию, которая в огром-
ных количествах загружается в сеть. До сих пор
доступ к большей части Интернет-контента ос-
тавался свободным, но теперь возникает акту-
альный вопрос о перспективах развития плат-
ного Интернет-контента в мире, а в частности - в
Казахстане.
Крупный международный исследователь-
ский центр NELSEN опубликовал доклад о гло-
бальных перспективах платного онлайн-кон-
тента [3]. Исследование охватило более 27 тыс.
пользователей в 52 странах мира. Цель иссле-
дования - выяснить отношение потребителей к
платному Интернет-контенту и определить
виды контента, за которые готовы платить опре-
деленные типы потребителей, а так же выяснить,
какие формы монетизации контента имеют наи-
большие перспективы.
Как показали результаты исследования,
потребители чаще всего готовы платить или уже
платили за ту продукцию, которую прежде оп-
лачивали в оффлайне - музыка, игры, театраль-
ные постановки (видео-версии), телешоу. Мень-
ше всего желания купить вызывает контент, ко-
торый произведен, по мнению потребителей, с
ничтожными затратами на него (Рисунок 1).
Рисунок 1. Потребители, которые уже платили или готовы рассмотреть возможность оплаты
по разным видам контента (в %)
Тем не менее, независимо от своих предпочте-
ний в выборе контента, практически все опрошен-
ные сходятся во мнении, что онлайн контент должен
соответствовать определенным стандартам для того,
чтобы они были готовы заплатить за него деньги (Ри-
сунок 2):
- 78% пользователей считают, что оплата под-
писки на оффлайновую версию газет или журналов
должна обеспечивать бесплатное пользование мате-
риалами издания онлайн;
- 79% пользователей утверждают, что они, не-
сомненно, прекратят пользоваться услугами плат-
ного веб-сайта, если смогут найти ту же самую ин-
формацию бесплатно;
- 62% онлайн-пользователей убеждены, что если
они купили контент, то имеют право свободно рас-
поряжаться им - копировать и делиться с другими
потребителями;
- 43% заявили, что простая система оплаты рас-
положит их к покупке контента. В регионе Средней
Азии этот показатель составил - 57%.
Рисунок2. Требования глобальных пользователей к платному контенту.
3 (25) • 2012
283
47% глобальных потребителей говорят, что они
готовы к увеличению рекламы, которая помогла бы
сохранить доступ к контенту бесплатным, однако
этот показатель варьируется от рынка к рынку.
Рисунок 3. Отношение глобальных пользователей к рекламе
57% респондентов на Ближнем Востоке,
Африке и Пакистане открыты для увеличе-
ния рекламы, также как и 55% в Азиатско-
Тихоокеанском регионе. В Европе и США -
меньше: лишь 39% и 40% соответс твенно.
Маловероятно, что медиа-компании отка-
жутся от размещения рекламы, полностью
перейдя на систему оплаты контента, но 64%
опрошенных не считают это справедливым:
по их мнению, если они платят за контент,
то рекламы быть не должно.
Несмотря на растущий консенсус, что
медиа-компании с могут получать ощути-
мую прибыль за счет взимания платы за свой
контент, единственно верного решения за-
дачи, как повысить его монетизацию, пока
нет.
Компании экспериментируют с самыми раз-
ными моделями оплаты контента - от полной под-
писки до микро-платежей за отдельные части кон-
тента. 52% предпочитают систему, при которой воз-
можна покупка конкретного материала, а не оплата
за вход на сайт. Но внедрение такой системы оплаты
- трудоемкий процесс для провайдера.
Главный вывод, который следует из исследо-
вания Nielsen, - в разных странах потребители по-
разному относятся к моделям оплаты контента,
и, соответственно, модели монетизации контента
должны быть гибкими. На самом деле, потреби-
телю должно быть доступно гораздо больше, а не
меньше, возможностей оплатить контент. Ведь в
реальности каждый уже платит - одни, покупая
контент, другие - просматривая рекламу, третьи -
просматривая рекламу и покупая контент.
Невозможно объективно рассмотреть перс-
пективы развития платного интернет контента в
Казахстане, не исследовав опыт других стран.
В США еще с 1997 года начинали вводиться
первые системы оплаты за пользование онлайн
контентом. Нарабатывался определенный опыт,
создавались успешные модели, и на примере этой
страны можно убедиться в том, что платный Ин-
тернет - контент имеет право на существование.
Второй пример - Российская Федерация, ко-
торая по объективным причинам является более
приемлемым вариантом для сравнения - схожая
история развития Интернета, менталитет пользо-
вателей, инфраструктура и прочее.
Самым крупным в США и в мире онлайн ин-
тернет-магазином-супермаркетом по распрост-
ранению цифрового аудио, видео и игрового ме-
диаконтента является - iTunes Store, магазин аме-
риканской компании Apple, представленный об-
щественности 28 апреля 2003 года. Инновацион-
ный подход магазина заключался в продаже не
полного альбома одного исполнителя, а отдель-
ной песни. В итоге, более миллиона песен было
продано за 6 дней, а не за 6 месяцев, как предпо-
лагалось. В середине 2011 года была реализована
15-миллиардная композиция. При этом попыт-
ки конкурентов создать сервис аналогичный
iTunes Store серьезного успеха не имели. Однако
iTunes Store открыт не для каждой страны. Но в
США (а также в Канаде, Великобритании, Еврозо-
не и Скандинавии) успех этого сервиса доказыва-
ет готовность потребителей платить собственные
деньги за использование онлайн контента.
Еще одним примером успешной моне-
тизации контента в США является введение
платной онлайн подписки на газеты и жур-
налы, или же предоставление платного до-
ступа к отдельным статьям. В 2011 году 10
крупных и несколько сотен небольших аме-
риканских газет ограничили платный дос-
туп к своему контенту. Например, с момен-
та начала взимания платы за онлайн дос-
туп в марте 2011 года, The New York Times
подписала 380 тыс. человек. Это составляет
примерно половину от ежедневного печат-
ного тиража. Газета Star Tribune, благода-
ря онлайн подписчикам, получает 1,4 млн.
$ дохода в год и увеличивает доход за счет
с окращения затрат на печать бум аж ного
тиража.
Количество просмотров сайта с введени-
ем платной подписки издания уменьшилось
на 12%. Сумма, которую Star Tribune поте-
ряла из-за ухода людей, в 15 раз меньше,
чем доход, получаемый от онлайн-подпис-
чиков.
ВЕСТНИК КЭУ: ЭКОНОМИКА, ФИЛОСОФИЯ, ПЕДАГОГИКА, ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
284
Рисунок 4. Данные по итогам ограничения доступа к контенту крупными изданиями в США.
Еще одним способом продажи контента явля-
ются фотобанки - сервисы по продаже фотографий.
Крупнейший из них - Getty Images. В его базе содер-
жится более 70 млн фотографий, а общая стоимость
активов компании была предварительно оценена в 4
миллиарда долларов. При этом компания не явля-
ется монополистом - существуют десятки сайтов, спе-
циализирующихся на продаже фото и графических
изображений. Эти сервисы пользуются популярно-
стью не только в США, но и во всем мире. Приведен-
ные примеры указывают на общую тенденцию в
США - Интернет - пользователи готовы платить за
онлайн контент и даже заменить на него бумажные
версии изданий или пластинки и диски с музыкой,
фильмами и т.д. Так же существует огромное коли-
чество сайтов, на которых предоставляется возмож-
ность купить фотографии, программное обеспече-
ние, всевозможные шаблоны для программ и мно-
гое другое. Несколько другую картину представля-
ет собой ситуация на ранке платного контента в Рос-
сии. В отличие от США, где большинство периоди-
ческих изданий уже закрыли часть своего Интернет
контента для бесплатного пользования, в России
единственным изданием, которое монетизировало
свой контент, является - "Ведомости". РИА - новости
предоставляют другим агентствам платную подпис-
ку на некоторые пакеты материалов, но в этом слу-
чае действует схема B2B. Следует отметить, что ITunes
Store только планирует начать работу в России.
Ответ на вопрос, почему платный контент в Рос-
сии не пользуется популярность можно найти, рас-
смотрев результаты исследования Profi Online
Research [4].
Согласно данному исследованию, 72% россиян
не желают отдавать деньги за то, что можно полу-
чить бесплатно, пусть и худшего качества. Порядка
50% боятся виртуальных мошенников и поэтому с
подозрением относятся к системе микроплатежей,
отправляемых по СМС. 44% опасаются получить за
свои деньги контент не заявленного качества - т.е. не
совсем доверяют порядочности продавцов контента
в рунете.
Рисунок 5. Причины отказа от покупки контента среди граждан РФ
Среди причин, по которым происходит не
динамичное развитие системы оплаты за онлайн
контент в России, можно выделить следующие:
Возможность доступа к аналогичной ин-
формации в бесплатном режиме - для успеш-
ного действия платной модели необходимо
объединение нескольких крупных изданий, ко-
торые вместе закрыли бы свой контент. Но дого-
вориться о подобном объединении пока не уда-
лось.
Неразвитость инфраструктуры - пользова-
телей отпугивает необходимость платить и ре-
гистрироваться, терять время, а также лишь не-
многие активно пользуются банковскими кар-
тами.
Однако благоприятные перспективы все же
присутствуют - пользователи готовы платить за
качественный специализированный контент.
Ряд российских изданий все же закрывает неко-
торую часть своего контента, и в перспективе
контент любого онлайн-СМИ поделится на
платный и бесплатный. Так же пользователи
готовы покупать контент тогда, когда не имеют
возможности создать свой собственный - суще-
ствует десяток сайтов, которые предлагают ку-
пить готовые статьи, исследования, рефераты.
Но, тем не менее, эксперты отмечают, что
наиболее прибыльной и удобной и для пользо-
вателей, и для владельцев контента является
рекламная модель.
Итак, десятилетия развития системы платы
за пользование онлайн контентом в США при-
вело к тому, что все больше и больше медиаком-
паний взимают плату за пользование ресурса-
ми, сервисы - посредники по продаже музыки,
фильмов, фотографий пользуются популярно-
3 (25) • 2012
285
стью среди пользователей и успешно продают
контент.
В России подобная схема имеет определен-
ные перспективы, но ее развитие сдерживается
неразвитой инфраструктурой, делающей невоз-
можной быструю и легкую оплату, и возможно-
стью практически любую информацию найти
бесплатно.
Для Казахстана, 45% населения которого
регулярно пользуется Интернетом (что являет-
ся наивысшим показателем в Центральноази-
атском регионе, согласно докладу ООН по ши-
рокополосной связи и Международного союза
электросвязи), вопрос развития платного Интер-
нет-контента также является актуальным [5].
Главной причиной является принятие закона "О
внесении изменений и дополнений в некоторые
законодательные акты Республики Казахстан по
вопросам интеллектуальной собственности" (от
12 января 2012 года № 537-IV). В результате ока-
зались закрыты или ограниченны в деятельнос-
ти крупнейшие порталы, нелегально предостав-
ляющие он-лайн контент, - Kaztorka.org,
Megatorrents.org, Namba.kz, Kiwi.kz и другие.
Таким образом, сложилась двоякая ситуа-
ция - для казахстанских пользователей оказал-
ся закрытым доступ к нелегальному контенту,
но при этом не открылось возможностей для
покупки легального.
Однако создание собственного, качествен-
ного контента пока только начинается. При этом
закупка лицензий на зарубежный контент и пе-
репродажа его в зоне .kz трудоемкий и, глав-
ное, капиталоемкий процесс. Бедность локаль-
ного контента - это одна из причин, которые
препятствуют развитию системы платного кон-
тента.
Вторая причина - отсутствие многих серви-
сов, которые бы упрощали процесс покупки кон-
тента - нет полнофункциональной системы с
платежными сервисами, справочными матери-
алами и т.д. Пользователям не понятно как они
могут платить, кому и за что.
В - третьих, ни одно казахстанское перио-
дическое издание пока не имеет версии для
смартфонов или планшетных компьютеров -
зачастую именно их владельцы оформляют под-
писку.
Решением может стать, во-первых, создание
собственного контента - привлечение музыкан-
тов, певцов, блогеров, фотографов, которые пре-
доставляли бы на своих сайтах возможность по-
купки уникального контента. Во-вторых, привле-
чение инвесторов для покупки лицензий на не-
обходимый пользователям иностранный кон-
тент. В-третьих, создание инфраструктуры, обес-
печивающей скорость, удобство и прозрачность
проведения сделок купли-продажи на рынке
Интернет-контента.
Стремительное развитие Интернет-техно-
логий, мобильных и компьютерных устройство,
рост пользователей сети Интернет показывает,
что онлайн контент постепенно приравнивает-
ся к оффлайновому - создание и того, и другого
требует средств. Следовательно, за он-лайн кон-
тент также нужно платить.
Постепенно покупка он-лайн контента вой-
дет в привычку для пользователей Казахстана,
как это происходит в России, и как это практи-
чески произошло в США.
Список литературы:
1. h t t p : / / w w w. s e c u r i t y l a b . r u / n e w s /
413640.php (дата обращения: 5.10.12).
2. http://biz.liga.net/all/it/stati/2320651-era-
i ntel l ekta-desyat-tendentsi y-i -tekhnol ogi y-
budushchego-.htm (дата обращения: 5.10.12).
3. http:/ / bl og.ni el sen.c om/ ni elsenwir e/
global/changing-models-a-global-perspective-
on-paying-for-content-online/ (дата обращения:
5.10.12).
4. http://rumetrika.rambler.ru/news/4379
(дата обращения: 5.10.12).
5. http://total.kz/hitech/internet/2012/09/27/
po_dannym_oon_v_kazahstane#begin_st (дата
обращения: 5.10.12).
Мусин А.Т. , к.ф.-м.н., доцент
кафедры "Информационные системы"
Карагандинский университет "Болашақ"
Жетимекова Г.Ж.
магистр кафедры "Информационные системы"
Карагандинский университет "Болашақ"
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ В
СРЕДЕ MATLAB
В последние десятилетия в мире бурно раз-
вивается новая прикладная область математи-
ки, специализирующаяся на искусственных
нейронных сетях (НС) [1, 2]. Актуальность ис-
следований в этом направлении подтверждает-
ся массой различных применений НС. Это ав-
томатизация процессов распознавания образов,
адаптивное управление, аппроксимация функ-
ционалов, прогнозирование, создание эксперт-
ных систем, организация ассоциативной памя-
ти и многие другие приложения. С помощью
НС можно, например, предсказывать показате-
ли биржевого рынка, выполнять распознавание
оптических или звуковых сигналов, создавать
ВЕСТНИК КЭУ: ЭКОНОМИКА, ФИЛОСОФИЯ, ПЕДАГОГИКА, ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
286
самообучающиеся системы, способные управ-
лять автомашиной при парковке или синтези-
ровать речь по тексту. В то время как на западе
применение НС уже достаточно обширно.
Широкий круг задач, решаемый НС, не по-
зволяет в настоящее время создавать универ-
сальные, мощные сети, вынуждая разрабатывать
специализированные НС, функционирующие
по различным алгоритмам.
Несмотря на существенные различия, от-
дельные типы НС обладают несколькими общи-
ми чертами.
Во-первых, основу каждой НС составляют
относительно простые, в большинстве случаев -
однотипные, элементы(ячейки), имитирующие
работу нейронов мозга (рис 1).
Рис. 1.
Далее под нейроном будет подразумеваться
искусственный нейрон, то есть ячейка НС. Каждый
нейрон характеризуется своим текущим состояни-
ем по аналогии с нервными клетками головного
мозга, которые могут быть возбуждены или затор-
можены. Он обладает группой синапсов - однонап-
равленных входных связей, соединенных с выхода-
ми других нейронов, а также имеет аксон - выход-
ную связь данного нейрона, с которой сигнал(воз-
буждения или торможения) поступает на синапсы
следующих нейронов. Общий вид нейрона приве-
ден на рисунке 2. Каждый синапс характеризуется
величиной синаптической связи или ее весом wi, ко-
торый по физическому смыслу эквивалентен элект-
рической проводимости.
Рис. 2.
Одна из перспективных областей применения
НС - распознавание образов.
Распознавание образов (а часто говорят - объек-
тов, сигналов, ситуаций, явлений или процессов) -
самая распространенная задача, которую человеку
приходится решать практически ежесекундно от
первого до последнего дня своего существования. Для
этого он использует огромные ресурсы своего моз-
га, которые мы оцениваем таким показателем как
число нейронов, равное 1010.
Для решения задачи распознавания образов с
использованием искусственного интеллекта может
быть использована нейронная сеть. Эти возможнос-
ти используются в космонавтике и аэронавтике - для
построения систем автоматического пилотирования;
в военном деле - для слежения за целями, выделе-
ния и распознавания объектов, обработки телевизи-
онных изображений; в электронике - для построе-
ния систем машинного зрения; в промышленном
производстве - для контроля качества.
При распознавании фотографии человека, в
отличие от других методик, НС не производит выде-
ление отдельно ушей, глаз, носа и т.д. Вместо этого
изображение воспринимается нейронной сетью так,
как это происходит на сетчатке глаза человека, т.е.
как единый образ, и затем ассоциируется с одним из
хранящихся в памяти эталонов. Система MATLAB
позволяет моделировать НС на домашних ПК, не
прибегая к созданию специального аппаратного
исполнения [3]. Операционная среда MATLAB дает
возможность путем вводимых операторов создавать,
обучать и тестировать НС. Используя MATLAB, была
создана НС для распознавания лиц различных лю-
дей. В качестве датчика предполагается использо-
вать web-камеру, которая формирует изображение
распознаваемого объекта в статическом виде. После
предварительной обработки в системе MATLAB
изображение представляется в оцифрованном виде
матрицей 50?50 ячеек, содержащих числа от 0 до
255, которые соответствуют различным градациям
серого цвета. Например, изображению, представлен-
ному на рис. 3 соответствует матрица рис. 4.
Рис. 3
3 (25) • 2012
287
Рис. 4
Для распознавания образов была сформи-
рована НС. Структура сети состоит из двух слоев и
содержит 30 нейронов в скрытом слое, 2500 входов и
k нейронов в выходном слое. Числу входов соответ-
ствует число ячеек в исходной матрице, количество
нейронов в скрытом слое подобрано эксперимен-
тально для достижения наилучших результатов, а
число нейронов в выходном слое k равно числу изоб-
ражений, на которых будет обучаться НС. В качестве
функции активации были выбраны логарифмичес-
кие сигмоидальные функции в каждом слое. Такая
функция активации была выбрана потому, что диа-
пазон выходных сигналов для этой функции опре-
делен от 0 до 1, и этого достаточно, чтобы сформиро-
вать значения выходного вектора. Структура НС
представлена на рис. 5.
Рис. 5
Однако система считывания изображений обыч-
но работает неидеально, и отдельные элементы изоб-
ражений могут быть искажены или отличаться от
тех, на которых первоначально обучалась НС, напри-
мер из-за поворота или наклона головы рис. 6.
Рис. 6
В связи с этим проектируемая НС должна точ-
но распознавать идеальные векторы входа (четкие
изображения) и с максимальной точностью воспро-
изводить искаженные образы. Поэтому НС необхо-
димо обучить как на идеальных, так и искаженных
векторах. Обучение сети производилось таким об-
разом, чтобы сформировать единицу в единствен-
ном элементе вектора выхода, позиция которого со-
ответствует номеру изображения, остальные элемен-
ты вектора заполняются нулями. В качестве алгорит-
ма обучения использовался метод обратного распро-
странения ошибки с возмущением и адаптацией
параметра скорости настройки [3].
Проведенный анализ результатов исследования
показал, что применение уникальных нейротехно-
логий обработки изображения даёт высокий процент
распознавания. Так при повороте или наклоне го-
ловы на 15-20 градусов погрешность сети составляет
2-3%. Данный программный модуль может быть ис-
пользован в системах автоматического обнаружения
и слежения за лицами через подключенные телека-
меры.
Список литературы:
1. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. -
М.:ИПРЖР, 2000. - 416 с.
2. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. -
М.:ИПРЖР,2000. - 532 с.
3. Медведев В.С., Потемкин В.Г Нейронные
сети. MATLAB 6. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. - 496 с.
|