kgam.tyhf

Сегодня рассмотрим, пожалуй, самую волнующую тру-пикабушников тему - каким образом создаваемые ими посты пробиваются в топы и кто за это ответственен.

По заявлениям Администрации подавляющее большинство пользователей при потреблении контента пользуются лентой «Горячее». Очередность постов в ней формируется за счет определенного алгоритма, являющегося самой охраняемой тайной на Пикабу.
В связи с изменениями интерфейса, скрывшими отображение минусов и рейтинга у постов, бытует мнение, что значение последнего снизилось. Возможно, для микроскопического числа постов это и так, но для подавляющего большинства именно рейтинг влияет на попадание в «Горячее» и место в нем. По простой причине – другого универсального показателя для определения насколько тот или иной пост «зашел» всей многообразной толпе Пикабушников просто не существует.

Вообще, за всю историю ресурса средний рейтинг постов медленно, но верно рос, а доля минусов в оценках потихоньку год от года снижалась.

Всплеск среднего рейтинга постов (с 300 до 425) случился после начала пандемии в 2020. Так вышло, что значительное число пользователей, пришедших на Пикабу прочитать про Ковид (пик постов длился 2 месяца - 18% всех постов в марте и 15% в апреле), так и «зависли» на более, чем год. Втянувшись в повседневную местную рутину – ругань на Умную ленту, запущенную в январе 2021 года, отмену Мундака, борьбу с Тутусканией и ее чаем, активное вступление в Лигу тупых.

Правда через год с осени 2021 года этот движ начал стихать, активность падать, а рейтинговое великолепие угасать. Чтобы еще раз взлететь в мае-октябре 2022 г. после прихода на Пикабу новых пользователей из твиттера и инсты. Этого заряда бодрости в проставляемых постам оценках пользователям хватило уже только на полгода - до конца 2022.
А отмена автобана по рейтингу и отображения минусов уронили количество плюсов постам до уровней 2017 года и пока тенденция их роста не просматривается.
Причем падение рейтинга коснулось одинаково как и авторских постов, так и обычных.

На вопрос, что же послужило причиной такого явного и значительного изменения оценок, у нас, к сожалению, нет четкого обоснованного ответа – в тот период мы еще не собирали эту статистику.

А вот минусы постам после всплеска в апреле-июле прошлого года как реакция на посты с новыми алгоритмами Горячего, по-видимому, постепенно вернутся к своим обычным значениям.

Вот, кстати, самые значительные пики минусов на Пикабу и их причины:
Посты @HankHawkHusk33 за ноябрь-декабрь 2017 года хапнули 520 тыс. минусов. По постам @Moonduck17 активно прошлись с января по май 2021 – 977 тыс. минусов. Новые алгоритмы Горячего, запущенные в массы с апреля 2023 года, увеличили прежнее среднемесячное число минусов (около 3 млн.) на 500 тыс. в апреле – мае. Отмена автобана по рейтингу -- на 1 млн. в июне и на 1,5 млн. в июле.

Но все упомянутое выше это всего лишь среднемесячная температура по больнице. Теперь заглянем вглубь этих цифр.
Начнем с того, что львиную долю оценок берут на себя посты c высоким рейтингом

Посты с рейтингом выше 1 000 полючают 70,2% всех плюсов и 41,3% всех минусов всем постам за месяц. Посты с рейтингом выше 100 и до 1 000 – 23,6% всех плюсов и 31% всех минусов. С рейтингом от 50 до 100 – 2,52 и 3,94 %, от 20 до 50 – 1,73 и 2,83 %, от 0 до 20 – 1,88 и 7,59 %, ниже 0 – 0,63 и 13,28 %.

Очевидно, что просмотры постов и оценки им проставляемые активно растут какой-то не очень продолжительный отрезок времени – пока находятся в топах лент.
Вот скорость, с которой посты набирают плюсы и минусы – за 100% приняты значения плюсов и минусов, набранные постами за месяц.

Например, за 12 часов с момента выхода поста (светлые столбцы слева) больше всего плюсов и минусов – 74,4 % и 60,6% от месячных значений набирают посты с рейтингом от 0 до 20. А за 48 часов – посты с рейтингом выше 1 000 – 95,8%.

Посмотрим на это повнимательнее

Как видно, судьба постов, которые по итогам наберут более 100 рейтинга, решена уже в течение получаса. Где это происходит?
В течение первых 60 минут львиную долю просмотров обеспечивает лента «Свежего». Там посты, набирающие итоговый (за месяц) рейтинг выше 1 000, через 15 минут после публикации и после 500 просмотров начинают попадать в «Горячее», где уже и получают основной прирост просмотров и оценок. То же самое и у постов с итоговым рейтингом от 100 до 1 000 – у них выход в «Горячее» начинается с 40-й минуты после 1 200 просмотров.

У постов с рейтингом 50 - 100 выход в «Горячее» и резкий рост просмотров стартует примерно с 135-й минуты (2 часа 15 минут с публикации) после 2 000 просмотров, у постов с рейтингом 20 - 50 еще позже, через 6 часов по достижении порядка 2 700 просмотров. Также посты, вышедшие в «Горячее» через несколько часов после публикации, занимают в нем более низкое порядковое место, что сказывается на их просмотрах и рейтинге в сравнении с постами, набиравшими то и другое быстрее.

Но выход менее рейтинговых постов в «Горячее» обеспечивается уже не лентой «Свежего».

Дело в том, что за час в «Свежем» пост опускается на 150-200 позиций вниз (примерно 20 минут скроллинга) и до него ежеминутно добираются не десятки пользователей, как в начале, а единицы.
Поэтому по прошествии часа с момента выхода поста, если он еще не попал в «Горячее», его просмотры все больше обеспечивают другие Ленты, в основном лента «Подписок».
Это вполне логичное предположение, т. к. других лент, где можно наблюдать не вышедшие в Горячее посты, не так и много. Это «похожие посты», отражаемые под комментариями открытого поста, подборка «Обзор», ну и поиск.

Чтобы понять, насколько именно подписчики влияют на рост просмотров после исчерпания ресурса «Свежего», мы посмотрели на рост просмотров постов вот с такой стороны:
были взяты посты с итоговым рейтингом от 0 до 20 (большинство из них не попали в Горячее и не получили просмотров оттуда) и разделены по тому, сколько подписчиков у Сообщества, в котором они были опубликованы. Посты вне сообществ – черный пунктир.

Несмотря на некоторые аномалии (заниженная кривая для СОО с подписчиками от 500 до 5 000), четко видна разница в приросте просмотров у постов после первого часа с момента их публикации. Подписчики более популярных сообществ дают больший охват аудитории, а самый низкий прирост у постов, опубликованных вне Сообществ. У них его обеспечивают подписки на авторов и/или на теги.

Ну и чтобы закончить с постами и их рейтингом, вот соотношения просмотров постов к их оценкам (пиковые значения в начале обусловлены плюсом автора, ставящимся посту по умолчанию)

Самые благодарные на оценки у нас пользователи, читающие верхнюю часть ленты «Горячего» (ну или контент там самый лучший).

Собственно, теперь перейдем к пользователям, которые эти оценки постам и ставят.
Итак, первоначальное продвижение, обеспечивающие попадание постов в «Горячее», происходит преимущественно в ленте «Свежее» в течение первого часа с момента публикации и по достижении порядка 1 500 просмотров. Иными словами, 1 500 пользователей, просматривающих ленту в этот отрезок времени, и определяют ранжирование контента на первой, самой решающей стадии.
Теперь попробуем понять, кто эти люди.

За месяц более 1 500 оценок постам ставят 3 344 пользователей (2,3% от всех, оценивающих посты) в среднем по 2 547 оценок на такого пользователя в месяц. На них приходится 22,9% всех плюсов и 31,8% всех минусов за месяц, доля минусов в их оценках составляет 20,1%.
От 600 до 1 500 оценок ставят 9 942 пользователей (5,8% от оценивающих) в среднем по 920 оценок в месяц. Их доля -- 27% всех плюсов и 20,6% всех минусов, доля минусов в их оценках 12%.
300 - 600 оценок обеспечивают 14 398 пикабушников (8,3% от всех с оценками), по 423 оценки в месяц. 18% всех плюсов и 14,4% всех минусов, доля минусов – 12,5%.
150 - 300 оценок в месяц – 25 169 (15,5%), по 205 в среднем, 16% плюсов постам и 14,5% всех минусов, доля минусов в оценках -- 12,8%.
От 1 до 150 оценок в месяц ставят 124 441 пользователей (72% от всех, оценивающих посты), в среднем по 56,4 оценок в месяц. Их доля -- 20% всех поставленных плюсов постам и 22% всех минусов за месяц, доля минусов в оценках -- 17%.

О том, почему у пользователей с наибольшим числом оценок такой высокий процент минусов, расскажем ниже.

В суточном же выражении ситуация по пользователям с оценками немного иная.

Выходит, что аккаунты, ставящие от 21 и более оценок за сутки, обеспечивают более 60% всех плюсов и минусов постам.
Это 4 106 пользователей с числом оценок больше 50 (3,4% от оценивающих посты за сутки) со средним числом оценок в 97. И 9 072 пользователей с числом оценок от 21 до 50 (7,6% от оценивающих), среднее число оценок -- 31.

Понятно, что не все оценки этих пользователей поставлены постам в течение суток с момента их публикации. Но как мы помним из графика с маленькими столбиками (% плюсов и минусов, набираемых постами за 12, 24 и 48 часов), в зависимости от итогового рейтинга, за сутки посты получают от 70 до 80% всех своих финальных оценок.
Таким образом, речь идет о 10-12 тысячах пикабушниках, определяющих почти 2/3 рейтинга всего контента.

Вот что мы о них знаем
Пользователей, поставивших за последние полгода в среднем за сутки более 50 оценок постам, насчитывается 3 173. Пользователей, поставивших за последние полгода в среднем за сутки от 21 до 50 оценок постам -- 9 460.
Для сравнения, пользователей, ставивших за месяц оценки вообще -- 120 793 (включая указанных выше).

В целом аккаунты с числом оценок более 50 в сутки чуть более взрослые – их средний возраст почти 7 лет, среди них зарегистрированные до 2019 года включительно аккаунты составляют 75%.
Средний возраст акков с числом оценок от 21 до 50 почти 6,5 лет, доля с регистрацией до 2019 года включительно -- 72%.
Средний возраст аккаунтов, поставивших хотя бы одну оценку постам за месяц -- 6 лет, доля с регистрацией до 2019 года включительно -- 66%.

Пользователи с 50 и более оценок за сутки более активны, чем с числом оценок от 21 до 50: имеют 9 против 6 опубликованных постов и по 1 775 против 1 384 комментариев. А вот по качеству контента наоборот – средний рейтинг постов у акков с более 50 оценок в сутки – 285 против 390 с числом оценок от 21 до 50. Как и среднее число подписчиков – 43 против 55.

Интересное распределение плюсов/минусов среди пользователей, ставящих более 20 оценок постам в сутки.

81,5% (9 999) ставят менее 20% минусов (в их оценках), но на них приходится 49% всех плюсов, поставленных постам и 9,6% всех минусов.
Пользователей с долей минусов в оценках более 80% -- 593 (4,8% от всех пользователей с числом оценок больше 20 в сутки), они ставят лишь 0,24% всех плюсов и аж 33% всех минусов постам.

Топ 10 самых активных плюсаторов Пикабу за последние 6 месяцев:
CrazyDron, 17 736 плюсов в месяц за последние полгода, всего с даты регистрации (09.08.2017) - 885 845, минусов с даты регистрации – 6
Ololontey, 11 641 плюсов в месяц за последние полгода, всего с даты регистрации (23.03.2017) - 401 781, минусов с даты регистрации – 96
leyka2017, 11 278 плюсов в месяц, всего (24.10.2017) - 564 591, минусов всего - 13 989
dasderty74, 15 914 плюсов в месяц, всего (10.05.2017) - 238 227, минусов всего - 133 379
Boris.Zhivotnoe, 9 851 плюсов в месяц, всего (22.05.2011) - 595 175, минусов всего - 317
NeroClaudius, 9 545 плюсов в месяц, всего (06.07.2017) - 418 774, минусов - 22 485
qzzlzbzt, 8 792 плюсов в месяц, всего (08.07.2014) - 649 600, минусов - 12 628
zzuuii, 10 118 плюсов в месяц, всего (17.02.2016) - 632 177, минусов - 77 602
VicRostov, 8 505 плюсов в месяц, всего (10.05.2014) - 583 631, минусов - 8 950
user8186796, 7 901 плюсов в месяц, всего (30.11.2023) - 47 692, минусов - 13

За последние 6 месяцев всем постам на Пикабу ежемесячно в среднем ставилось по 27 424 586 плюсов. В профилях пользователей же в среднем в месяц мы видим цифру в 29 596 103. Разница составляет 7,9% и она понятна – это оценки 4,65% удаленных постов, а также акков с пермачем и шедоу-банами.

А вот как обстоят дела с минусами: у постов в среднем в месяц за последние полгода мы видим 2 945 626 поставленных минусов в месяц. А пользователи, судя по информации из их профилей, ставят по 5 263 001 минусов (на 79% больше). И вы не поверите, но здесь нет никакой конспирологии.
Во-первых на Пикабу с незапамятных времен (скорее с августа-сентября 2015 года, это хорошо видно не первом графике) существует такая штука как ограничение на голосование. Так что из-за лимита в 10 оценок пользователю в сутки и 7 дней на учет этих оценок для постов с рейтингом ниже 500 вы видите (ой) лишь немного больше половины минусов, которые на самом деле отгружают добрые пикабушники ежемесячно понравившимся им постам.
Во-вторых, есть активные минусаторы, которым за их активную работу установлен шедоу-бан на оценки.
Для сведения – пользователей, поставивших в месяц более 3 000 минусов на протяжении последнего полугода – 130. Они сгенерили 830 598 (17%) минусов за каждый месяц. Правда, не все они учтены в постах.

Вот топ 10 самых активных минусаторов Пикабу за последние 6 месяцев:
Пользователь1007653, 56 229 минусов в месяц за последние полгода, всего с даты регистрации (25.07.2015) - 3 336 902, плюсов с даты регистрации - 1 874
Пользователь1778529, 22 650 минусов в месяц за последние полгода, всего с даты регистрации (25.05.2017) - 1 236 577, плюсов с даты регистрации - 172
Пользователь2537483, 19 365 минусов в месяц, всего (27.11.2018) - 514 864, плюсов всего - 901
Пользователь1945122, 15 108 минусов в месяц, всего (13.09.2017) - 613 048, плюсов всего - 3 908
Пользователь896323, 15 056 минусов в месяц, всего (26.03.2015) - 349 429, плюсов всего - 367
Пользователь1505830, 14 716 минусов в месяц, всего (11.11.2016) - 733 842, плюсов - 120 324
Пользователь7162132, 14 698 минусов в месяц, всего (09.07.2023) - 163 315, плюсов всего - 3
Пользователь109205, 15 122 минусов в месяц, всего (16.07.2012) - 967 021, плюсов - 397 941
Пользователь1161049, 13 981 минусов в месяц, всего (24.12.2015) - 130 721, плюсов всего - 2 055
Пользователь1753635, 13 617 минусов в месяц, всего (07.05.2017) - 439 244, плюсов - 13 623
Да-да, эти ребята еще и плюсы ставят, иногда.

Интересна статистика по количеству оценок, выставляемых аккаунтами, в зависимости от числа публикуемых ими постов и комментариев.

Данные учитывают только пользователей, поставивших оценки постам за последние полгода.

Ну и напоследок активность пользователей с оценками в течение суток

и их вовлеченность в это дело в течение дня

А на этом пока все, всем всех благ, до встречи)

Полез я в Гугл с вопросом, почему до сих пор нет вакцины от Дельта-штамма, а наткнулся на это...

Копипастю Перепечатку журнала "Эксперт" из Японской "the Japan Times":

В Японии пытаются объяснить неожиданное исчезновение дельта-штамма. Возможно он самоуничтожился

Япония вновь удивила ученых. Пятая и самая сильная волна пандемии в Стране восходящего солнца в самый разгар роста числа новых заражений внезапно остановилась. Сейчас ученые пытаются понять, чем Япония отличается от остальных развитых стран, где стремительно растет число заражений коронавирусом.

Генетики не исключают, что на Японских островах имело место самоуничтожение штамма «Дельта», самой опасной и агрессивной разновидности Covid-19. Еще каких-то три месяца назад каждый день заражались в среднем рекордные 26 тыс. японцев, сейчас же число новых заражений опустилось ниже 200. При этом 7 ноября впервые почти за 15 месяцев в стране не было зафиксировано ни одного летального случая, связанного с коронавирусом.

Ученые приводят целый ряд возможных причин такой приятной аномалии. В том числе и один из наиболее высоких уровней вакцинации среди развитых стран – в Японии по состоянию на среду, 17 ноября, полностью привито 75,7% населения. Называют в качестве причин исчезновения Дельты также неукоснительное соблюдение японцами мер социального дистанцирования и ношение защитных масок.

Однако главная причина, пишет Japan Times, может быть связана с генетическими изменениями, которые происходят с самим вирусом при воспроизводстве со скоростью, приблизительно, две мутации в месяц. Профессор Национального института генетики Итуро Инуэ предложил революционную теорию, согласно которой штамм «Дельта» в Японии претерпел слишком много мутаций в белке nsp14, который отвечает за исправление ошибок. В результате борьба вируса за исправление ошибок привела к его самоуничтожению.

Исследования показывают, что в Азии значительно больше, чем в Европе и Африке, людей с защитным ферментом APOBEC3A, который нападает на РНК-вирусы, включая SARS-CoV-2, тот самый вирус, который вызывает Covid-19. Сейчас ученые из Национального института генетики пытаются понять, как APOBEC3A действует на белок nsp14 и может ли он подавлять активность коронавируса.

Японские ученые проанализировали генетические данные штаммов «Альфа» и «Бетта» из заражений, произошедших в Японии в июне-октябре. Затем они представили отношения в последовательностях ДНК вируса SARS-CoV-2. Оказалось, что в целом, чем больше гаплотиповая сеть, тем больше в ней положительных случаев.

Сеть штамма «Альфа», который доминировал в четвертой волне пандемии, охватившей Японию в марте-июне, имел пять основных групп со множеством мутаций, что подтверждало высокий уровень генетического разнообразия. Ученые предположили, что штамм «Дельта», который, как утверждают американские врачи, более чем вдвое заразен по сравнению с предыдущими вариантами коронавируса и который вызывает тяжелое протекание болезни в непривитых людях, имеет и значительно более высокое генетическое разнообразие.

Однако выяснилось, что в гаплотической сети имелись лишь две главные группы и что мутация внезапно остановилась в самый разгар эволюционного процесса развития. Когда японские ученые начали изучать белок nsp14, отвечающий за исправление ошибок, они с изумлением обнаружили, что подавляющее большинство образцов nsp14 на островах претерпели генетические изменения на мутационных участках A394V.

По мнению профессора Инуэ, мутаций оказалось так много, что штамм «Дельта» в Японии мог превратиться в дефектный вирус, потерял способность размножаться и в какой-то момент запустил механизм самоуничтожения.

Теперь необходимо выяснить, почему в Японии произошел процесс самоуничтожения, а Южная Корея, скажем, или западные страны сейчас ставят один антирекорд по числу заражений за другим?

Такеши Урано, профессор университета Симанэ, соглашается с тем, что у поврежденного белка nsp14 резко снижается способность к воспроизводству и что этот феномен может играть важную роль во внезапной остановке очередной волны пандемии в Стране восходящего солнца. Химическое вещество, способное контролировать этот белок, может потенциально стать мощным средством в борьбе с распространением коронавируса. Ученые уже ищут это химическое вещество.

В Японии уже к концу августа практически полностью исчезли штаммы «Альфа» и другие разновидности коронавируса. Однако в других странах, включая Индию и Индонезию, штамм «Альфа» остался наряду со штаммом «Дельта».

Профессор Инуэ не видит в соотечественниках никакой исключительности. Он считает, что такие же случаи самоуничтожения возможны и в других странах и регионах, когда nsp14 там достигнет такого же количества мутаций, как в Японии. Схожие мутации на участке А394V обнаружены как минимум в 24 странах.

Теория Итуро Инуэ может объяснить и внезапное исчезновение атипичной пневмонии (тяжелого острого респираторного синдрома SARS) в 2003 году. Эксперименты показывают, что и в случае с SARS тоже имело место внезапная потеря белком nsp14 способности к воспроизводству.

Ответить положительно на вопрос, может ли Covid-19 исчезнуть так же внезапно, как SARS, по мнению профессора Инуэ, теоретически можно, но пока делать это слишком рано. Пика пятая волна пандемии в Японии достигла в середине августа, после чего количество новых заражений начало неуклонно снижаться. К середине сентября заражений было уже меньше 5 тыс. в день, а в конце октября оно упало ниже 200. Однако, уверен Итуро Инуэ, это не значит, что в Японии не может быть новой волны пандемии. Дело в том, что раньше Дельта захватил острова и не пускал на них другие штаммы. Сейчас же, когда этой защиты нет, Япония вновь открыта перед другими разновидностями коронавируса. По крайней мере, одна вакцина защитить страну не в силах. Поэтому сейчас особую важность в Японии приобретает иммунный контроль на границах, который может помочь защитить ее от завезенных из-за границы коронавирусов.

Сори, если баян

В предыдущем посте пикабушники @tactical.beard, @frazhuz, @DarthVictor, @Alexei.Korolyov, @maroseika, @Rifff обратили внимание на вопрос, является ли избыточная смертность корректным показателем для определения последствий пандемии Covid и обоснованно ли связывать ее и темпы вакцинации? Попробуем разобраться (возможно, вы, как и я,  узнаете много нового и не раз очень удивитесь)...

файл Exel в облаке. Там можно на каждую линию графика навести курсор и увидеть данные, а также посмотреть массив данных в виде таблицы.

Выше представлен график мировых статистических данных по Избыточной смертности, Официальной смертности от Covid, приведенных к 100 тыс. населения, отношения количества произведенных тестов на Коронавирус к населению, отношения количества выявленных тестами заболевших к тестам и населению, а также количества полностью вакцинированных.

Как видим, в мировой статистике разница между избыточной смертностью от Covid (далее по тексту просто -- официальная смертность) составляет на конец августа 2021 года 42,5%.

Казалось бы, все логично, эпидемия вызывает не только смерти от вируса, но и много побочных причин смертности (падение качества медицинских услуг, например), что выливается в дополнительных помимо Ковида умерших.

Ок, пока согласимся. Обратим только внимание на то, что гэп между избыточной и официальными смертями постоянно увеличивается...

Касательно тестов и выявления заболевших. Значение в 105,74% протестированных на конец августа не означает, что были протестированы все жители в рассматриваемых нами странах. Тест "живет" 72 часа, сколько людей сделало такие тесты по 2 - ∞ раз, нам неведомо. Долю уникально оттестированного населения мы не знаем, но если это не 105, а, допустим, 70% населения, то доля зараженных ко всему населению вырастает в полтора раза и составит не 7,02% как сейчас, а 10,5%.

Небольшое методологическое отступление по поводу данных, которые используются.

В графике с данными по миру (на первой картинке) мы учитываем все страны, которые ежемесячно предоставляют информацию по смертности, в том числе сделали это за август 2021 года. Таких стран 60 из 197 тех, что предоставляют статистику по тестам, инфицированным и умершим от Covid. Почему предоставляют 60 из 197, это вопрос...

Как правило, в разрезе общемировой статистики все ссылаются на эту знакомую очень многим картинку, созданную Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University:

По данным этого источника, по состоянию на 31.08.2021 г. (дата, на которую рассчитан график на первой картинке):

- 4 520 171 человек, умерших от Covid по официальной статистике,

- 2 984 419 971 выполненных тестов

- 215 202 574 инфицированных

на 196 стран с населением более 3 миллиардов человек (нет Китая, Индии, Индонезии, Пакистана, Нигерии, Бангладеш, Эфиопии, ДРК и так далее...). Массив исходных данных из Института Хопкинса в файле Exel (там есть вкладочки в конце).

Мы тоже делаем выборку из массива, созданного Институтом Хопкинса, но учитываем только страны, предоставляющие полноценную статистику смертности. По данным, учитываемым в наших графиках, имеем:

- 2 486 473 человек, умерших от Covid по официальной статистике,

- 1 669 566 451 выполненных тестов и

- 110 810 512 инфицированных

на 60 стран с населением 1 714 298 320 человек, что делает учитываемы данные более корректными.

Задержка в 2 месяца по предоставляемым нами графикам связана с некоторым запаздыванием данным по смертности.

Теперь чуть подробнее об избыточной смертности.

Избыточная смертность считается как разница между Прогнозной смертностью на 2020 год по итогам 2015-2019 г. г. и Фактической смертностью в 2020 г. Но Прогнозная смертность это не есть среднее арифметическое от значений 2015-2019 годов. Считается она по сложной формуле:

Здесь Dt, Y - число смертей, наблюдаемых за период (неделя или месяц или квартал) t в году Y, β - линейный наклон по годам, αt - отдельные перехваты (фиксированные эффекты) для каждой недели (месяц/квартал), и ϵ∼N(0,σ2) - гауссов шум. Эта модель может отражать как сезонные колебания смертности, так и ежегодную тенденцию за последние годы, обусловленную изменением структуры населения или социально-экономическими факторами.

Що це таке, меня не спрашивайте, я высшую математику в свое время променял на спирт Рояль, но команда, разработавшая эту методику, вроде, авторитетная: eLife получает финансовую поддержку и стратегическое руководство от Медицинского института Говарда Хьюза, Фонда Кнута и Элис Валленберг, Общества Макса Планка.

60 стран, учтенных в первом графике, мы разбили на 3 списка: в первом -- страны Индо-Тихоокеанского региона (у них очень специфические показатели и рассмотреть их стоит отдельно), где избыточная смертность ниже официальной от 2 раз до 80; во втором -- страны, где превышение Избыточной смертности над Официальной смертностью от Covid находится в диапазоне от -200 до 50%, во третьем -- страны, где превышение больше 50%. Итак:

4 Страны: Япония, Южная Корея, Тайвань и Новая Зеландия. Суммарно 206,39 миллиона населения из 1 714 млн. нами рассматриваемых (12%).

Сразу обратим внимание на отличия линий этого графика от общемировых.

а) % тестов на Covid к населению. Совокупный для этих стран -- он составляет 23,92% (Япония 16,5% на 126,5 млн. населения; Южная Корея 22% на 51 млн.; Тайвань 11% на 24 млн.; Новая Зеландия 62% на 5 млн. населения). Это очень мало, и да, данные этими странами по количеству тестов предоставляются постоянно, поэтому сомневаться в них, по идее, нет причин.

б) Из-за низкого количества тестов, естественно, очень низок показатель выявления инфицированных к числу населения -- 1,17% против 7,02 % в мире (Япония 1,18%, Южная Корея 0,39%, Тайвань 0,07%, Новая Зеландия 0,07%).

в) Совокупно в этих странах вакцинировано 40%, однако львиную долю этой цифры дает Япония -- 46%. В Южной Корее вакцинировано 14%, в Тайване -- 4%, в Новой Зеландии -- 25%.

Статистика последних трех стран по вакцинации и количеству заболевших/умерших -- рай для антипрививочников))

Официальная смертность от Ковида сколь-нибудь заметна только в Японии -- 500 человек в месяц (в период 2-й волны октября 2020 - января 2021 г. г. была 1000 человек). В Корее сейчас 60 в месяц, в Тайване 50, в Новой Зеландии - 0 с февраля 2021 г. (всего 26).

Все эти страны имеют отрицательную избыточную смертность (кроме Южной Кореи -- там она фактически совпадает с официальной). Давайте посмотрим почему...

Из графиков помесячной фактической смертности за 2015-2020 г г. мы видим, что у всех стран существуют ежегодные пики смертности. Эти пики -- прежде всего результат ОРВИ в межсезонье. У Японии с ноября по февраль, у Тайваня январь-апрель, у Южной Кореи ноябрь-апрель, у Новой Зеландии июль-август. Пики чуть "плывут" от года к году, что связано с погодными девиациями. Также у Новой Зеландии, Южной Кореи и Тайваня есть пики температурные, связанные с жарой. В Новой Зеландии это четкий ноябрь, в Южной Корее -- август, в Тайване чуть менее ярко выраженный июнь-август. В Японии такой пик по жаре тоже есть, но он меньше, т. к. страна все же севернее.

Так вот, как видно из графика в январе - марте 2020 г. в Японии и Тайване пиковая (ОРВИ) смертность достаточно сильно (на 6-8%) не дотянула до прогнозной. И так как в этих странах в предыдущие 2-3 года периоды сезонных всплесков проходили планово - на одинаковом уровне, объяснить это умершими сверх нормы в предыдущие годы нельзя.

Массовая информационная кампания по поводу надвигающейся пандемии Covid началась в Китае с 15 января 2020 года. Так что единственным убедительным объяснением падения смертности в Японии и Тайване может быть усиление санитарных мер с третьей декады января. В 2021 году зимние пики смертности в Японии и Тайване были уже в пределах нормы. Здесь уменьшившуюся смертность от сан эпидемиологических мер догнала уже смертность от Covid.

В Южной Корее с санитарными мерами было все настолько хорошо, что их прогнозные показатели смертности совпали с фактическими. За исключением июльского пика жары этого года -- его Южной Корее удалось избежать, а почему не знаю, архивной температурной статистики найти не удалось.

Новая Зеландия благодаря усилению мер смогла значительно снизить ОРВИшный пик августа 2020 года, а также все последующие респираторные пики. А вот пик жары ноября -- не очень. Ну логично, масками жару не убавишь -- питерцам привет из летнего июня)). Также не смогли там уменьшить и респираторный пик этого года -- он на максимуме.

Итак, своевременные профилактические меры позволили этим странам купировать развитие пандемии, уменьшить обычную сезонную смертность, что дало им хороший запас отрицательной избыточной смертности. Но как видно из графиков этот запас потихоньку съедается пандемией. Имхо, в том числе в связи с тем трешем, что творится у них с тестами и вакцинацией.

И по Тайваню мы еще проедемся в конце поста)

Страны, где расхождение избыточной и официальной смертности не превышает 50% + пять исключений. Суммарно 865,66 миллиона населения из 1 714 млн. нами рассматриваемых (50,5%).

Вырвиглазный первый график просто для понимания того, какие девиации сопровождали учет избыточной и официальной смертности и к чему все потихоньку стремится.

У этой выборки все более или менее понятно: совокупно избыточная и официальная смертности "пляшут" друг от друга на 5-10%, тесты и их эффективность высокие, уровень вакцинации тоже.

Интересная закономерность -- в период второй волны октября 2020 - января 2021 г. г. вырос процент выявления заболевших к числу проведенных тестов (это логично), но официальная смертность начала догонять избыточную и в конце волны (февраль 2021 г.) ее догнала и с тех пор постоянно опережает. А в августе с началом новой волны это опережение растет еще сильнее. Но никакого объяснения я этому не нашел. Пока.

Теперь коснемся стран из этого списка, у которых избыточная смертность сильно ниже официальной: Дании, Финляндии, Германии, Люксембурга, Монголии и Норвегии.

Прежде всего обратим внимание на первый график -- в нем совокупно все страны из рассматриваемого списка за исключением Дании, Финляндии, Германии, Люксембурга, Монголии и Норвегии. В нем различима разница между прогнозной смертностью и фактической во всех рассматриваемых странах в период декабря 2019 - февраля 2020 года. И вряд ли это можно считать ошибкой в расчете предполагаемой смертности на 2020 год. Дело в том, что в зависимости от года, январская, например, смертность то увеличивается (2017 и 2018 годы) то уменьшается (2015, 2016, 2019), но при этом падение января добирает декабрь или февраль. Все, видимо, зависит от погоды.

Это же случилось и в 2020 году -- декабрь, январь и февраль прошли ниже обычного (и ниже прогноза), но март это снижение отыграл. Плюс с марта начались и смерти от короновируса и фактические смерти резко стали превышать прогнозный, особенно во время волн: первой в марте-июне 2020 г., второй в октябре 2020 -январе 2021 г.

Теперь о странах, где избыточная смертность сильно ниже официальной.

Начнем со Скандинавов плюс Люксембург, непонятно как попавший в ним в компанию: в Дании, Финляндии и Норвегии очень низкая заболеваемость (к проведенным тестам 1% в Дании, 2% в Финляндии, Норвегии и Люксембурге против 6% по группе стран в целом), а также накопленное число официальных смертей от Covid на 100 тыс. населения (45 в Дании, 19 в Финляндии, 15 в Норвегии и 5 в Люксембурге против 206 по группе стран в целом). Вызвано это, видимо, хорошей санитарной практикой и дисциплиной. Также благодаря этому странам удалось в январе-апреле 2020 года накопить отрицательную избыточную смертность (-1000 Дания, - 500 Финляндия, -400 Норвегия и -150 Люксембург). А еще у Дании и у Люксембурга сумасшедший уровень тестирования 700 и 550 % тестов к числу населения соответственно. Как бы то ни было, низкая официальная смертность и высокая отрицательная избыточная дали такие отставания на графике.

Также эти страны объединяет то, что у них (как у остальных) не было всплесков фактической смертности во время пандемических волн. Ну за исключением Люксембурга с всплеском в ноябре 2020 года.

У Германии чуть другая ситуация. Она к июню 2020 года накопила минус 14 тыс. избыточной смертности (видимо дисциплина работает) не вылетев значительно за прогнозные параметры смертности в ходе первой волны. Вторую волну Германия заметила, но как видно из графика, не так критично как остальные страны.

Заболеваемость к тестам у нее ближе к группе - 5,64%, хотя количество тестов к населению ниже -- 84%. Число накопленных официальных смертей от Covid на 100 тыс. населения тоже меньше, чем в группе - 110. Превышение официальной смертности над избыточной снизилось до 17% в период второй волны, а потом резко выросло в марте-апреле до 50% и остается таким уже несколько месяцев. Но это и есть те накопленные ранее 14 тысяч отрицательных избыточных смертей, которые уменьшают соотношение избыточных и официальных смертей. Без этого официальная смертность в Германии превышала бы избыточную на 6%.

Монголия, ух). По 3-4 пика смертности в период 2015-2019 годов, зимний ОРВИшный понятно, два-три остальных летом -- не очень. Необъяснимый обвал смертности во второй половине 2016 года и весь 2017 год. Возможно, в силу того, что две трети живут в городах (треть в Улан-Баторе), а остальную треть фиг найдешь, происходят такие статистические девиации. С января 2020 года в Монголии сильное падение смертности, хотя ковидный шухер начался у них только в марте и вряд ли тут могли сыграть именно санитарные меры. И, конечно, обвал смертности во время второй волны -- с октября 2020 г. по февраль 2021 г. Объяснений указанных уменьшений фактической смертности относительно прогнозной у меня нет, так как нет открытой информации относительно этой проблематики. Но один интересный аспект появится, ниже...

В целом, тестов к населению 113%, заболевших выявлено 6% к тестам, официальная накопленная смертность от Ковид -- 29 человека на 100 тысяч населения. Короче, мы очень плохо знаем Монголию...

Ну а теперь к родным пенатам)

Страны где Избыточная смертность выше Официальной, сильно. Суммарно 630,60 миллиона населения из 1 714 млн. нами рассматриваемых (37%).

Собственно, здесь вы можете видеть причину, почему я и использовал в первом посте избыточную смертность для понимания реальных уровней заболеваемости и смертности от Covid. Но тогда я еще этого не знал...

Что мы видим в целом -- низкий уровень тестов - 51% к населению, низкий уровень вакцинации - 22% и разницу между официальной смертностью от Covid и избыточной смертностью в 2,5 раза.

Причем накопленная официальная смертность здесь составляет 132 человека на 100 тыс. населения, тогда как у стран из предыдущей группы 206. А избыточная смертность наоборот -- в предыдущей группе она 187 человека на 100 тыс., а здесь -- 328.

Очень странно выглядят на первом графике скачущие вверх-вниз линии соотношения избыточной и официальной смертности у Гонг-Конга и Таиланда. Но ниже на графиках видно, что их фактическая смертность в пандемию не выбивается из тренда. Значит в отношении этих стран мы имеем некорректную именно официальную смертность от Ковида.

И некорректная она, похоже, у всех стран их этого списка. Но глянем поглубже...

Во-первых сильно выбивается из тенденции Казахстан. Резкое падение смертности с февраля по апрель 2020 года., отсутствие второй волны в конце 2020 года. Возможно, это связано с тем, что в первый пик Ковидной смертности она была настолько велика, что захватила максимум населения и осенью уже было некому умирать... Ну и реакция государства на сумасшедший рост смертности как то помогла на время это прекратить. Но с июля этого года все снова повторяется. Также обратил внимание, что траектория линии фактической смертности в Казахстане больше соответствует Монголии.

Теперь к нам -- в черном графике собраны совокупно Армения, Азербайджан, Болгария, Эквадор, Гватемала, Киргизия, Мексика, Монако, Македония, Румыния, Сербия и Южная Африка. Ниже мы и ближайшие соседи.

Как видим, Россия и соседние страны идут практически синхронно. Отличия только у Беларуси -- ее пик заболеваемости во вторую волну был позже на месяц, но в абсолютных цифрах резче -- плюс 64% на максимуме против 42% в России, например. И Беларусь не предоставила фактическую смертность за апрель-август этого года.

У Украины с Польшей и Литвой присутствуют также весенний пик этого года (у Литвы он распался на мартовский и майский), а в России он выражен слабо. Также видно, что одинаковой динамики линии в Польше и Литве опаздывают на месяц от Украины, из чего можно сделать вывод, что их подстегивает по Коронавирусу все же Украина.

Ну а теперь концептуальный вопрос -- какая часть избыточной смертности связана с Covid? На мой взгляд, практически вся. Просто состоит она из двух частей -- смертность вызванная самим вирусом и смертность, вызванная катастрофическим падением эффективности медицинской сферы вследствие Ковида.

Вчера уважаемый @ashmarin89 опубликовал пост, в котором приводятся шокирующие данные о падении в 2020 году диагностированных случаев сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний в 4 и 3 раза соответственно. Сердечно-сосудистые и онкологические заболевания являются основными причинами естественной смертности в России. Привести указанные данные диагностики в смертность в реальном времени чрезвычайно сложно, если вообще возможно. Но мы попробуем понять масштаб проблемы по доступным нам данным.

Возьмем в разрезе Российской Федерации 3 графика -- Разницы накопленных избыточной и официальных смертности, % выявленных инфицированных к тестам, Фактической и прогнозной смертности, Избыточной смертности в РФ и мире. На этих трех графиках есть такой временной отрезок, когда происходило замедление пандемии: март-май 2021 года. В этот период падала избыточная смертность у нас и в мире, разница избыточной и официальной смертности не изменялась, % выявленных заболевших к тестам не менялся. В этом периоде средняя арифметическая избыточная смертность составила цифру 15,7 в месяц на 100 тыс. населения.

Сколько из этих 15 умирало от коронавируса, а сколько от не оказанной вовремя медицинской помощи, мы доподлинно не знаем. Но в этот период по официальной статистике от Covid в среднем умирало 8 человек на 100 тыс. населения в месяц. Мы знаем, что официальная смертность занижена, но тем не менее: 15,7 - 8 = 7,7 человек в месяц на 100 тыс. населения могли умирать от причин, не вызванных вирусом. И да, в период снижения пандемии эффективность медиков, не занимающихся Ковид, выше, а в пики -- ниже. Но пока это единственный ориентир, который мы в состоянии вывести. И этот показатель дает нам от четверти до трети всей избыточной смертности за время пандемии. И да, эти смерти, хоть и косвенно, но тоже вызваны пандемией.

Выводы:

1. Избыточная смертность все же является наиболее объективным фактором, показывающим уровень пандемической нагрузки в той или иной стране. Для некоторых стран, где ведется корректный учет заболеваемости и смертности от Covid, избыточная смертность соответствует эти показателям. Для стран, где существуют проблемы со статистикой зараженных и умерших от Коронавируса, показатель избыточной смертности -- единственный доступный инструмент для понимания ситуации.

2. Уровень вакцинации напрямую влияет на темпы роста избыточной смертности, снижая как  количество умерших от вируса, так и количество умерших от побочных эффектов пандемии.

И напоследок немного статистического юмора в этой нерадостной теме. В прошлом посте пикабушники @Coolaz, @Meganar, @Strend132, @Argennon, @AinoLux, @konstboyarov поспорили насчет одной компактной страны)))

Знакомьтесь, короновирусная статистика Тайваня. Это, конечно, лучше, чем ничего (как из Китая), но все же как-то диковато)

Всем благ, не болейте!

эти данные в Exel в облаке

Здравствуйте.
Давно интересовала тема Covidа и то, какие реальные последствия пандемии испытывает человечество вообще и наша страна, в частности. Поехали...

Вышеуказанные графики -- выборка общемировой статистики смертности за 2020-2021 годы (в 2021 - 3 квартала) и вакцинации по странам и месяцам.

Что такое избыточная смертность? Это разница смертности, например, в США между 2020 годом и средним значением смертности за 2015-2019 г. г.
Как представляется мне и Венику (шутка) основным международным организациям, занимающихся статистикой по Covid, показатель избыточной смертности является наиболее объективной характеристикой уровня заболеваемости в той или иной стране и мире в целом, а также тяжких последствий пандемии в виде летальных исходов (естественно, по отношению к странам, которые своевременно и объективно предоставляют такую статистику). Например, в графике нет Австралии, которая еженедельные отчеты по смертности в июле 2021 года перестала давать...

UPD1:

В ходе обсуждения поста возник вопрос, которые хотелось бы обсудить более подробно:

Уважаемые @Lucas.Kane, @sergdemanov, @HozyainTaygi справедливо обратили внимание на то, что избыточная смертность не обязательно и не вся содержит в себе смерти от Covida. И привязывать ее в % вакцинированных может быть не совсем верно.

Действительно, причинами повышенной смертности во время пандемии могут быть, например,

люди в связи с перегруженность системы здравоохранения не получившие медицинскую помощь, или получившие недостаточно квалифицированную помощь, или не вовремя. Также в некоторых странах с 2020 года фиксировали рост самоубийств, смертей, связанных с неврологическими заболеваниями от перенесенного стресса и пр.

С другой стороны, есть факторы, которые снижают смертность в ходе пандемии -- резкое снижение заболеваемости ОРВИ, уменьшение мобильности и за этот счет уменьшение количества погибших на дорогах и пр.

Поэтому хочу пояснить, что мой выбор избыточной смертности связан с тем, что она фактически является единственным объективным показателем, на который, в отличии от числа заболевших, числа умерших с указанием причины в виде Ковида, мы можем более или менее опираться в понимании взаимосвязи темпов вакцинации и развития пандемии.

Чуть позже в комментариях попробую статистически это обосновать.

Но на графиках видно связь избыточной смертности и доли вакцинированных. Она в силу указанных выше причин не прямая, косвенно обусловлена, но она есть.

Теперь к указанным выше и ниже цифрам.

1. Графики избыточной смертности и уровня вакцинации по странам (первая картинка).
Линии на графике представляют собой количество "избыточно" умерших в стране начиная с 01 января 2020 года, приведенное к 100 тыс. населения этой страны.
В Бельгии на 31.12.2020 г. (т. е. за весь 2020 г.)  "излишне" скончалось 17 081 человек (вообще-то скончалось 125 991, а должно было 108 909,4 по итогам 2014-2019 годов). Делим эту цифру на 11,6 млн. населения и еще на 10 (столько в миллионе 100 тысяч) и получаем 147,52 человека по состоянию на декабрь 2020 г., что отражается на графике (вы это на рисунке эту точку не увидите, но если кому интересно, под первой картинкой ссылка на exel-евский файл в облаке, где можно покопаться с графиками и данными глубже. Чтобы было удобно работать, файл лучше скачать и открыть в десктопной версии).
На 30.09.2021 г. в Бельгии суммарно "избыточно" умерло 16 336 человек (то есть, количество умерших за весь 2020 год и три квартала 2021 года было меньше, чем средневзвешенная смертность этого периода за предшествовавшие пандемии 5 лет. Следовательно, избыточная смертность по сравнению с 31.12.2020 г. снизилась и составила 16 336 / 116 = 139,18 человек на 100 тыс. населения.
Статистика вакцинации выведена в примечаниях к линиям избыточной смертности на графиках.
Для стран, прошедших 60-ти процентный барьер вакцинации указаны год/месяц, когда это случилось. Для стран, не прошедших -- уровень вакцинации (%) на 30.09.2021 г. Считается число полностью привитых, % привитых рассчитан ко всему населению.

Верхний и нижний левые графики по сути являются одним графиком, разбитым на две части для лучшего визуального представления - иначе линии данных были бы перегружены.

Данные приведены только по странам, которые предоставили статистику смертности за август 2021 г. и ранее.

Так как данные избыточной смертности даны накопительным итогом, имеет значение не только абсолютное значение этой смертности, но и наклон линии данных к горизонтальной оси -- если она полога, значит избыточная смертность растет медленно, если линия крутая, то наоборот.
Выводы:
а) Избыточная смертность в странах, идущих впереди в деле вакцинациями в 2,5 - 3 раза ниже, чем в странах, которые "тупят".

Для представления, разница в 326 человек избыточной смертности (между 526 в России и 200, например, в Испании) дала для нашей страны суммарно 476 тысяч лишних смертей по сравнению с Испанией (там тоже избыточная смертность не низкая) за 1 год и 9 месяцев.

Исключениями в относительно низкой избыточной смертности для стран с 60% привитых и выше являются только Литва и Сан-Марино -- у них показатель избыточной смертности ощутимо выше.

Но у Сан-Марино резкий рост происходил в октябре 2020 -- январе 2021 года, во время второй волны пандемии. После того, как они бодренько за 3 месяца (к маю 2021 г.) привили Спутником V 60% населения, кривая избыточной смертности у них вышла практически в горизонт.

Литва также набрала основной объем избыточной смертности в октябре 2020 -- январе 2021 года, однако ее рост не остановился, несмотря на бодрую вакцинацию (23% в мае 2021 г., 39% в июне, 46% в июле, 56% в августе и 61% в сентябре). Почему -- не знаю, но как говорится, исключение подтверждает правило.

б) Рост избыточной смертности в странах с низким уровнем вакцинации не снижается. Обращаем внимание прежде всего на часть графика справа от вертикальной красной линии. Красная линия отсекает период с июня 2021 года, когда уровень вакцинации во многих странах была уже достаточно высоким (выше 40%), но избыточная смертность в мировом исчислении снова резко начала расти (этот график будет ниже в п. № 2).
Прекращением роста являлось бы выравнивание графика к горизонту, мы же видим что во время очередного всплеска пандемии с июня 2021 г. избыточная смертность в этих странах начинает расти так же стремительно, как и в начале эпидемии. И это несмотря на хотя бы частичную вакцинацию и устоявшиеся протоколы лечения.

Исключения -- Гонконг, Макао и Тайвань на правом нижнем графике в списке стран с долей вакцинации мене 60%. Причина понятна -- в этих странах очень жесткая противоковидная профилактика.
в) Девиации же избыточной смертности среди привитых на 60% (левый график) стран, в принципе, объяснимы.

Рассмотрим это повнимательней.

Виден достаточно резкий рост в последние месяцы в Греции, Израиле, Кипре и Финляндии.

Но Греция вакцинируется медленно (50% в июле 2021 г. 55% в августе), поэтому ее крутой график смертности может быть вызван медленным подходом к "заветным" 60%.

Израиль "взлетел" потому, что его 59% привитых в мае 2021 г. медленно ползут к 64% привитых в августе.

Киприоты и Финны отыгрывают сейчас пик второй волны октября 2020 - января 2021 г., которого у них не было.

"Взмывы вверх" Германии, Японии, Дании, Норвегии и Новой Зеландии -- возврат к прежним значениям избыточной смертности, которые снизились в предыдущие периоды из-за отрицательной избыточной смертности.

Чем бывает вызвана отрицательная избыточная смертность, будем разбираться в следующей серии. Пока же логичный вывод -- если избыточная смертность стала вдруг на коротком отрезке отрицательной, она обязательно скоро компенсируется ростом.

г) не нашел навскидку сколь-нибудь серьезных утверждений, сколько % всего населения должно быть привито, чтобы остановить распространение болезни вообще. Где-то раньше слышал, что в районе 80.

Из стран, близких к этим показателям, имеем 5: Чили, Данию, Мальту, Португалию и Испанию.

Но проблема заключается в том, что этих уровней вакцинации они достигли в начале ноября, а статистику по смертям мы видим на конец сентября. Тогда у Чили было 74%, Мальты 82%, Португалии 85%, Испании 71% привитых.

Слишком мало данных, чтобы делать далеко идущие наблюдения, но вот вам график на всякий случай.

2. Общемировой график пандемии и мы.

Здесь избыточная смертность представлена не накопительным итогом, а абсолютными числами в месяц в расчете на 100 тыс. населения.
Как видно, Россия опережает мировой уровень избыточной смертности более, чем в два раза. И этот разрыв имеет тенденцию к увеличению: если в начале пандемии уровень избыточной смертности был одинаков, то во время всплеска конца 2020 года он отличался в два раза, а в июле он был трехкратный. Боюсь, что по итогам октября он вырастет до 4-5 раз.
Также видно, что до лета нынешнего года этот разрыв не был обусловлен темпами вакцинации, т. к. ее объемы были совсем незначительны. Почему -- надо думать.
Соотношение темпов вакцинации в России и в мире. Мы достигли первые 5% вакцинированных на месяц позже общемировых показателей, но, как видно из графика, сейчас опаздываем на 3 месяца. За полгода наше отставание увеличилось в 3 раза!

И еще мы профукали наше преимущество в собственной вакцине, которое могло бы позволить не влетать в сумасшедшую смертность этим летом и сейчас.

Итоги.
К сожалению, каких-либо еще показательных тенденций, связанных с уровнем вакцинации и избыточной смертностью, выявить пока не удалось. Связано это с тем, что к уровню в 60% процентов вакцинированных страны в основном подошли в августе-сентябре и периода в два месяца недостаточно, чтобы делать какие-либо выводы.

Так что бог даст, вернемся к этим кривым в конце января, когда подойдут данные за весь 2021 год. Также мы увидим результаты нынешнего пика пандемии и то, как в него реагировали страны в зависимости от уровня вакцинации.

Может быть будут еще изыскания по статистике смертей по возрасту, но позже. Пока от таблиц, баз данных и графиков реально подташнивает))

Источники.

Данные по статистике смертности брались отсюда, по статистике вакцинации отсюда.

Эти ребята собирают данные в режиме онлайн по разным источникам и периодически обновляют.

Пишите вопросы и замечания -- будем вместе разбираться.

Всем добра, позитивной статистики, не болейте. И, по возможности, прививайтесь, причем не только от Ковида!

UPD2:

1. Внесены изменения в картинки 1 и 2 -- добавлена Швеция.

2. По просьбе @Alexei.Korolyov выкладываю картинки с разделенными по алфавиту графиками для более четкого восприятия.

Все указанные изменения также внесены в эти данные в файле Exel в облаке.

Пахнул летящей жизни тлен,

Мечты покров уже в клочки разодран,

Мы не смогли постигнуть этот дзен,

Нас вдохновляет...