Наша повседневная жизнь быстро изменилась за последние три месяца во время пандемии COVID-19. Сейчас, как никогда ранее, мы полагаемся на мобильность, чтобы выполнять свою работу, быть в курсе событий и поддерживать связь со своими близкими, друзьями и коллегами. В странах, затронутых на ранних этапах пандемии, отмечается резкое увеличение ежедневного времени, проводимого на мобильных устройствах. По мере того, как мы вступаем в новую волну пандемии, усиливаются меры по локализации и домашнему карантину в попытках сгладить кривую. В результате люди по всему миру обращаются к приложениям для видеоконференций для совместной работы и поддержания связи с семьей, друзьями и коллегами по работе.
Однако помимо важной социальной функции, мобильные операторы могут внести еще больший вклад в борьбу с вирусом за счет более масштабного использования и последующего анализа мобильных данных своих абонентов.
Содержание статьи
Взрывной рост бизнес-приложений
Сколько времени тратят пользователи с мобильным телефоном, во время пандемии?
Как операторы справляются с перегрузкой сети во время всеобщей изоляции?
Как данные с мобильных телефонов могут помочь в борьбе с вирусом?
Что необходимо предпринять для быстрой локализации заражений и эффективной борьбы с вирусом?
Взрывной рост бизнес-приложений
Наблюдается почти 2-х кратный рост бизнес-приложений для телефонов iPhone и Android по всему миру начиная с 14 по 21 марта. Рекордные уровни по скачиванию бизнес-приложений обеспечиваются за счет приложений для конференцсвязи для мобильного телефона – Zoom, Google Hangouts и Teams в Европе и США.
В России наблюдается аналогичная картина – приложения для конференцсвязи лидируют по количеству скачиваний для iPhone и Android-телефонов.
Рейтинг топ-10 приложений iOs по количеству скачиваний на 9 апреля 2020 среди пользователей в России.
Если для некоторых приложений, таких как Zoom, изменение рейтинга незначительны (с 7-го места на 1-е), то для других приложений (Teams от Microsoft, Google Hangouts Meet) наблюдается значительный рост популярности (со 107-го места на 2-е и со 144-го на 30-е соответственно). Примечательно, что одновременно с ростом числа скачиваний приложений для конференцсвязи, наблюдается падение популярности приложений для поиска работы. Так популярное приложение hh сместилось с 1-го места (на 1 марта) на 6-е место в апреле, работа.ру спустилась до 8-й строчки рейтинга и приложение для дополнительного заработка яндекс.толока упало в рейтинге с 6-го до 10 места.
Увеличивается время, проведенное вместе с мобильным телефоном
Одновременно, с ростом популярности приложений для видеоконференций, растет и время, которые мы проводим с телефоном. Так, наибольший прирост по количеству часов, проведенных с мобильным телефоном во время пандемии, отмечен в Китае (+30%), Италии (+11%), Ю.Корее (+7%) и Японии (+7%) по сравнению с до-коронавирусным периодом. Среднее время варьируется от 2,3 часа (в Германии) до 5 часов (в Китае).
Вполне естественно, что с ростом времени, увеличивается и мобильный трафик, что приносит не только дополнительную выручку для мобильных операторов, но и создает дополнительную нагрузку на оборудование и влияет на его пропускную способность, что в свою очередь оказывает негативное влияние на работу мобильных приложений. Для поддержания возросшей пропускной способности оборудования, операторы должны вкладывать существенные капитальные затраты и проводить умощнение своей сети для того, чтобы избежать сбоев и недоступности мобильных сервисов. Так, к примеру, миланский хаб по транспорту интернет-трафика MIX (насчитывает 37 мобильных и беспроводных операторов Италии) в марте зафиксировал рост интернет-трафика на 25% в марте, по сравнению с прошлыми периодами (https://www.mix-it.net/en/).
Общий рост всего интернет-трафика (40%) зафиксировали также телеком-операторы Испании, включая 25% рост мобильной передачи данных (https://www.telefonica.com/en/web/press-office/-/operators-advise-a-rational-and-responsible-use-of-telecommunication-networks-to-cope-with-traffic-increases). Мобильный оператор Vodafone, работающий в более чем 65 странах, заявил о более 50% росте интернет-трафика на некоторых рынках (https://www.vodafone.com/news-and-media/vodafone-group-releases/news/vodafone-launches-five-point-plan-to-help-counter-the-impacts-of-the-covid-19-outbreak
Как операторы и стриминг-провайдеры справляются с проблемой перегрузки сети?
Для того, чтобы справиться с возросшим интернет-трафиком европейские и американские регуляторы призвали телеком-операторов, стриминговые платформы и всех пользователей к совместной ответственности за бесперебойное функционирование интернета во время пандемии.
Один из таких способов для стриминговых площадок — снизить качество передаваемого цифрового контента. Так к примеру, поступил Netflix, снизив качество своих фильмов и сериалов в Европе (https://www.reuters.com/article/us-health-coronavirus-netflix/netflix-to-slash-traffic-across-europe-to-relieve-virus-strain-on-internet-providers-idUSKBN21906P)
Сотовые операторы могут идти по пути увеличения пропускной способности оборудования. Так, например, Vodafone UK, предложил увеличить пропускную способность своего оборудования только в тех местах, где это критично и действительно необходимо, например, для медицинского персонала в больницах и госпиталях.
Альтернативный путь – снижение скорости передачи данных, как и поступают многие операторы в Европе и по всему миру. Однако, как показывают последние измерения скорости мобильного интернета 4G в регионе EMEA от компании OpenSignal, не все операторы выбрали подобную тактику, а многие уменьшили скорость всего на 5-10% (https://www.opensignal.com/2020/04/08/mobile-experience-during-the-covid-19-pandemic-4g-download-speed)
5 европейских операторов снизили скорость передачи в диапазоне 5-10%, 2 на 10-15%, еще 2 снизили скорость на 15-20%, и 2 на более, чем 20%. Однако, у 5-ти операторов компания OpenSignal не зафиксировала снижение скорости, что при возрастающей нагрузки на сети, может привести к ухудшению или даже остановке критически важных сервисов, таких как видеоконференции, во время пандемии.
Как данные с мобильных телефонов пользователей могут помочь в борьбе с вирусом?
В условиях пандемии коронавируса европейские правительства запрашивают у телекоммуникационных компаний данные о местонахождении телефона у жителей в надежде понять, влияют ли какие-либо меры социального дистанцирования, такие как самоизоляция, на распространение COVID -19.
Некоторые европейские страны уже начали собирать и анализировать мобильные данные от телеком-компаний и обсуждать их в разных официальных правительственных группах или более неформальных коалиций экспертов в области здравоохранения, анализу данных, и экспертов по конфиденциальности данных. Предварительные итоги этого исследования были опубликованы в работе «Мобильные данные и COVID-19: упущенная возможность?” (https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2003/2003.12347.pdf). Согласно предварительным выводам этих экспертов, выделяются 4 основные области для проведения анализа в области мобильных данных: Осведомленность о ситуации, выявление причинно-следственных связей, прогнозирование различных сценариев и оценка эффекта от проводимых инициатив.
Получение наиболее полных мобильных данных позволяет понять, как происходит движение потоков между зараженными регионами, происходит ли сокращение поездок гражданами между регионами или внутри одного региона, какие основные места скопления туристов? На следующем этапе необходимо выяснить какие параметры влияют на успешность попыток социального дистанцирования и в каких секторах экономики граждане работают из дома больше всего? Прогнозирование на основе полученных моделей необходимо для оценки различных ситуаций, таких как, например, ограничение в мобильности передвижения на результаты успеваемости школьников?
Ученые, совместно с экспертами из разных областей, разработали подход к тому, на каких этапах распространения вируса можно использовать разнообразные мобильные данные для более эффективной борьбы с ним. Эпидемиологические уровни можно условно разделить на 3 фазы – инициация, ускорение и замедление.
На разных этапах необходимо быстро и своевременно решать задачи от быстрого выявления очагов заражения до проведения анализа по эффективности применяемых мер. Источниками данных для проведения анализа являются мобильные приложения, установленные на телефонах пользователей, использование социальных сетей, данных из биллинговой системы мобильных операторов и данные о гео-позиционировании пользователей, получаемые с сотовых вышек операторов и спутниковых систем GPS/ГЛОНАСС.
На основании этих данных эксперты могут составить подробные матрицы мобильности перемещения граждан за день и сравнивают их с прошлыми периодами. Это даст понимание того, насколько уменьшилась мобильность населения и позволит создать пространственно-распределенные модели передачи вируса. Выявление географических зон с наибольшим скоплением населения, где создаются благоприятные условия для распространения вируса, также является очень важной задачей в борьбе с инфекцией. Матрица контактов оценивает количество и интенсивность личного общения людей в течение дня позволяет оценить скорость распространение вируса среди разных возрастных групп.
От слов к делу – как эффективно организовать работу для победы над вирусом?
Для реализации данной идеи и достижения максимально-положительного результата в кратчайшие сроки, помимо мобильных операторов, необходимо сформировать единый центр по управлению и контролю над ситуацией, с привлечением государственных органов и муниципалитетов и широкого спектра ученных и исследователей.
Государственные органы должны быть обладать информацией по тому, как можно использовать мобильные данные, какого рода результаты можно получить и иметь возможность получать ежедневную картину по эффективности вводимых мер по борьбе с вирусом и оперативно вносить коррективны, если того требует ситуация.
Мобильные операторы, как основные агрегаторы мобильных данных, должны больше вовлекать экспертов, ученых и исследователей из разных областей (вирусологи, эпидемиологи, демографы, эксперты по анализу «больших данных», социологи, программисты и разработчики) для анализа мобильных данных и создания предиктивных моделей распространения вируса.
Источник: https://www.disight.net/article_main_new