Executive summary | Основные результаты

Согласно плану Концепции общественной безопасности Республики Казахстан на 2024-2028 г., развитие криминологической аналитики и внедрение подходов по прогнозированию преступности является важным элементом по обеспечению безопасности граждан страны. Одним из наиболее известных способов прогнозировать новые преступления в пространстве является т.н. «теория скорого повторения виктимизации» (англ. near repeat victimization theory). Её интуицию можно свести к известному выражению «преступник всегда возвращается на место преступления». Однако в отличие от этого расхожего выражения, теория утверждает, что после совершения одного преступления, риск того, что поблизости от него в ближайшее время произойдёт новый инцидент сильно возрастает.

При этом, простой перенос и применение подобных теорий при профилактике преступлений в казахстанских реалиях может не дать ожидаемого эффекта без предшествующего анализа. Обратная стратегия, с глубокой исследовательской работой в начале, способна привести к выработке более эффективных мер по профилактике незаконного поведения, что в итоге будет вести к снижению преступности и повышению доверия к правоохранительным органам.

В аналитической записке на данных точек преступлений за 2023 г. из Единого реестра досудебных расследований КПСиСУ Генеральной Прокуратуры РК мы стремимся показать границы применимости «теории скорого повторения виктимизации» на примере краж и насильственных преступлений в г. Астана и Алматы.

Основные результаты:

• В изучаемых городах наблюдается подтверждение теории «скорого повторения виктимизации», но, преимущественно для краж. Насильственные преступления обладают намного менее выраженной группировкой во времени и пространстве. Также найденный эффект более выражен в случае г. Алматы, а не Астана;
• Наибольший эффект «скорая виктимизация» в случае краж имеет для расстояния до 100 м. и трёх дней с момента совершения предыдущего преступления. В этом промежутке реальное количество инцидентов больше ожидаемого от полутора до 32 раз (в зависимости от типа пространства совершения преступления);
• Если попытаться оценить материальный ущерб избыточного числа краж вблизи от других подобных преступлений с точки зрения времени и пространства, то, по консервативной оценке, мы получаем сумму в 405 млн. тенге суммарно для г. Астана и Алматы за 2023 г.;
• Наиболее выраженный эффект «скорого повторения» ожидаемо свойственен для торговых центров, магазинов и ряда общественных зданий. Помимо этого, мы наблюдаем его для некоторых локаций в частном секторе на окраинах г. Алматы;
• Приведенные результаты нуждаются в уточнении, поскольку значительная часть эффекта может обуславливаться спецификой заполнения Единого реестра досудебных расследований низовыми сотрудниками полиции.

Рекомендации:

• Проведение контролируемого полевого эксперимента в н. Алматы с оценкой политики предупреждения преступности, на основе подхода «теории скорого повторения виктимизации». По его результатам может быть выработана конкретная программа по наиболее эффективному внедрению профилактических мер в городе;
• Проведение аудита практики заполнения Единого реестра досудебных расследований в отделах полиции г. Астана и Алматы. Такая работа позволит дать более взвешенную оценку применимости не только «теории скорого повторения виктимизации», но и других подходов пространственной криминологии.

Введение

Согласно расхожему выражению «преступник всегда возвращается на место преступления». В части криминологической литературы эта фраза получила более широкую трактовку. Что если злоумышленник возвращается на место, чтобы сделать новое преступление? Или, если на то же место возвращается уже другой преступник?

Согласно исследованиям, некоторые типы криминальных инцидентов (например, кражи или ограбления ) порождают другие такие же по соседству и будто инфекция могут распространяться на близлежащие территории . На основе этого наблюдения работает один из самых известных алгоритмов предсказания преступности – PredPol . Разработчики этой системы отталкивались от статистических методов, применяемых в исследованиях каскадов землятресений, когда толчок в одном месте в течение определенного промежутка времени порождает новые шоки рядом с собой .

В криминологии, такой подход к анализу преступности получил название «теория скорого повторения виктимизации» (англ. near repeat victimization theory). Его суть в том, что в определенных ситуациях после совершения, например, разбоя, мы можем ожидать повторение подобного инцидента недалеко от этого места в течение определенного промежутка времени (обычно, до трёх-семи дней).

В этом контексте важно обратить внимание на то, что благодаря разнообразным данным о преступности, собираемых в Республике Казахстан (далее как «РК»), нет больших технических препятствий по адаптации и построению алгоритмов предсказания преступлений, как на основе «теории скорого повторения виктимизации», так и на более широком спектре методов . В логике «точечной полицейской деятельности» , т.е. работы полиции по конкретным локациям и группам преступников или их жертв, использование опыта предсказания повторных преступлений могло бы более эффективно перенаправить ресурсы полиции в контексте профилактики криминального поведения.

Кроме того, согласно плану Концепции общественной безопасности Республики Казахстан на 2024-2028 г., развитие криминологической аналитики и внедрение подходов по прогнозированию преступности является важным элементом по обеспечению безопасности граждан РК . Акцент на безопасности и профилактике преступлений делал в своих заявлениях и Президент Касым-Жомарт Токаев .

Однако, простой перенос теории на реалии Казахстана может не оправдать возложенных надежд. Например, упоминавшийся выше PredPol, который показывал высокое качество работы в первые годы существования, всё чаще признается неэффективным методом даже в полицейских департаментах США . Таким образом, важным становится не просто использовать международный опыт любой ценой, но, прежде всего, понять необходимость этого шага в реалиях крупных городов Республики.

В представляемом исследовании мы предпринимаем попытку оценить, в каких контекстах и в каком масштабе применима «теория скорого повторения виктимизации» для двух крупнейших мегаполисов РК: Астаны и Алматы. Исследование позиционируется как прямое продолжение другой работы , посвящённой анализу «горячих точек» и специфике нетяжких краж и насильственных преступлений в тех же городах. В представляемой аналитической записке мы также остановимся на изучении этих групп преступлений, но в контексте их пространственно-временных характеристик. Наша задача – показать рамки применимости теории повторяющейся виктимизации в мегаполисах Казахстана. Насколько нам известно, такой подход впервые применяется не только для РК, но также нов и для соседних с Республикой странах постсоветского пространства

В первой части работы мы детальнее погрузим читателя в контекст обсуждаемой теории. Далее опишем используемые данные и аналитическую стратегию. После этого мы представим результаты анализа и обсудим, в каких типах пространства и для каких преступлений применима теория. В завершении, мы уделим больше внимания теме «цепочек» преступлений. Т.е. ситуаций, когда повторяющаяся виктимизация происходит несколько итераций подряд. В этой части мы проиллюстрируем зоны с наиболее выраженными цепочками на картах городов.

Как объяснить «скорое повторение виктимизации» в пространстве?

Согласно существующей в криминологии конвенции, преступные инциденты часто группируются как в пространстве, так и во времени . Первый аспект представлен теорией «горячих точек» (англ. hot spots). «Горячая точка» – это пространство, в котором сосредоточено статистически бóльшее число преступлений, чем обычно присутствует в других участках города. К таким обычно причисляют вокзалы или бары . В то же время, временной компонент для преступлений внутри «горячих точек» может иметь сложную динамику .

Преступления могут равномерно происходить в течение года, иметь ярко выраженную сезонность (как, например, угоны машин ), происходить с какой-то периодичностью или, что более интересно нам, возникать друг за другом. Последний подход ведет нас к теории скорого повторения виктимизации (англ. near repeat victimization theory, далее, как NRVT). В строгом смысле, NRVT – это явление, при котором объект или персона, ставшая жертвой преступных посягательств, увеличивает риск повторения виктимизации в близком пространственном и временном промежутке. Чем дальше от инцидента мы находимся в пространстве и во времени, тем меньшим мы оцениваем риск .

Для примера возьмем город Мальмё, Швеция. Если на его территории произошло уличное ограбление, то шанс, что подобное преступление в том же самом месте повторится в течение недели, статистически увеличивается в пять раз . Традиционно, такая закономерность объясняется тем, что потенциальные преступники начинают воспринимать локацию как «благоприятное место» для своих действий, поскольку жители территории не успеют быстро изменить способы охраны или защиты места .

В этом контексте важно провести различие между повторной виктимизацией и скорым повторением виктимизации. Повторная виктимизация – это повторяющиеся инциденты, связанные с одним и тем же местом или жертвой, но без их связи с каким-то узким временным или пространственным периодом. В случае со вторым феноменом мы наблюдаем преступления близко друг к другу в течение короткого промежутка времени . И то и другое явление зачастую ведет к образованию «горячей точки», а концентрация последних, соответственно, приводит к появлению больших районов с высокой интенсивностью преступлений . Визуально это демонстрируется на Рисунку 1.

Другим способом понять причины NRVT можно через теории, объясняющие возникновение «горячих точек». Так, последние появляются в силу привлекательности какой-то локации для злоумышленников самой по себе (концепция флага, англ. flag), либо поскольку сообщают преступникам о том, что другие злоумышленники на территории безнаказанно совершают свои деяния (концепция усиления, англ. boost) . В логике «усиления», преступник представляется не существующим в «вакууме», а частью определенного сообщества, внутри которого также распространяется информация о том, какая территория города наиболее благоприятна для ведения дел .

Кроме того, обсуждаемый тип виктимизации происходит также в силу того, что преступникам важнее сэкономить время и силы, что ведет их к совершению преступления в уже знакомом месте. В такой логике, им проще принять на себя дополнительный риск обнаружения, чем искать новое место и цель, т.е. брать на себя риск неудачи самого предприятия .

Одним из самых популярных методов подтверждения или опровержения теории «скорого повторения виктимизации» является тест Нокса. Нокс изучал распространение лейкемии у детей и показал, что болезнь распространяется с определенными пространственно-временными характеристиками . Сейчас, на основе этого метода даже создаются специальные «калькуляторы скорого повторения», которые дают аналитику по пространственно-временному распространению какого-либо феномена .

Метод Нокса оперирует двумя категориями событий: наблюдаемыми и ожидаемыми. Наблюдаемые – это число пар между преступлением \(Х_1\) и всеми последующими за ним преступлениями (назовём их \(Х_2\) и \(Х_3\)) в заданном промежутке пространства и времени. Например, в течение одного дня после \(Х_1\) в радиусе 100 м. произошли преступления \(Х_2\) и \(Х_3\). Тогда мы образуем две пары: \(Х_1\)-\(Х_2\) и \(Х_1\)-\(Х_3\). Мы можем взять другие промежутки времени и пространства и получить другое количество пар.

Ожидаемые события определяются как количество пар между \(Х_1\) и другими преступлениями, которые должны произойти при их случайном распределении в пространстве и времени. Допустим, мы оказались в мире, где в городе произошло 1000 преступлений, однако у них полностью отсутствуют пространственно-временные закономерности. Нам необходимо проанализировать пары для каждого из 1000 инцидентов. Начнём с первого (\(Х_1\)). Чтобы сделать это, мы начертим таблицу, где по строкам будут промежутки с расстоянием от \(Х_1\) (например, 100 м., 200 м., 300 м. и проч.), а по колонкам временные интервалы (день, три дня, неделя и проч.), после чего посчитаем, сколько пар попало в каждую ячейку (например, сколько преступлений произошло на расстоянии 300 м. в течение недели от \(Х_1\)?). Подсчет пар для ожидаемых событий приведет к тому, что они равномерно распределятся по ячейкам таблицы. В тоже время, при подсчете наблюдаемых событий, которые удовлетворяют NRVT, мы увидим непропорционально большое число пар в правых верхних ячейках, т.е. тех, где расстояние как по времени, так и в пространстве от \(Х_1\) минимально.

Объясним работу теста на примере в приведенной ниже Таблице 1 из исследования Филиппа Глэзнера и его соавторов по тестированию обсуждаемой нами теории в Вене . Левый столбец обозначает пространственную дистанцию в метрах. Колонки обозначают временной интервал в днях. Мы видим, значение, расположенное в левом верхнем углу таблицы (пересечение «Same location» и «0-1 day»), свидетельствует о том, что количество пар событий, происходящих в пределах одного дня в том же месте, где произошло преступление, превышает ожидаемое значение почти в 100 (!) раз. Соответственно мы видим сильную взаимосвязь между временем и местом совершения краж, поскольку значение обсуждаемой ячейки значительно выше, чем можно было бы ожидать, исходя из предположения, что эти факторы независимы друг от друга (в таком случае, мы бы получили значение близкое к единице).

Более формально методика Нокса проистекает из идеи, что наблюдаемых событий в каком-то диапазоне времени и пространства мы можем встретить больше, чем ожидаемых. В таком случае каждое \(n\)-ое событие (в нашем случае - преступление) создает \(0,5*n*(n-1)\) потенциальных пар для него. Применение этой формулы в контексте теста Нокса обусловлено необходимостью учесть все возможные комбинации пар между событиями. Например, на Рисунке 2 проиллюстрировано 4 инцидента, для которых максимально существует 6 пар, что следует из формулы выше. В другом примере, для 500 событий максимально существует уже 124750 пар .

При тесте Нокса происходит симуляция ожидаемых событий на основе математического распределения и при учете максимального числа пар событий по формуле выше. Если изучаемые нами явления группируются недалеко друг от друга в пространстве и времени, то наблюдаемое количество пар для заданного промежутка может превысить ожидаемое. Если события распределены случайным образом, то наблюдаемое количество пар может быть близким к ожидаемому. Таким образом мы можем вывести формулу: \(Коэффициент~Нокса = (наблюдаемые~результаты)/(ожидаемые~результаты)\) . Если мы НЕ наблюдаем скученности явлений в пространстве и времени, то ожидаемое число будет блико к наблюдаемому и коэффициент Нокса будет приближаться к 1. Соответственно, чем больше наблюдаемые события превосходят ожидаемые, тем большим становится коэффициент. Коэффициенты Нокса для каждого интервала в диапазоне впоследствии распределяю по таблице (таблице Нокса), как в примере Таблицы 1

Помимо теста Нокса существует и альтернативный способ оценивать NRVT, но уже в контексте горячих точек – анализ цепочек скорого повторения (англ. chain near repeat). В уже упомянутом исследовании Филиппа Глэзнера и соавторов проводится масштабный анализ всех краж с 2013 по 2016 год в Вене (Австрия) (Glasner et al., 2018) . В нём криминологи сравнили две методологии (см. Рисунок 3):

• Эвристическую, когда преступление \(X_1\) находит себе множество пар по заданному пространственно-временному промежутку;
• Цепочку скорого повторения, когда к каждому событию находится только одна ближайшая к нему пара, например, \(X_1\)-\(X_2\). После этого, уже \(X_2\) становится точкой отсчета и находит ближайшую к себе пару в заданном интервале, получая таким образом \(X_2\)-\(X_3\). Поиск пар продолжается по цепочке до тех пор, пока какое-то преступление не сможет найти пару.

Авторы протестировали обе методики с помощью теста Нокса и нашли их практически идентичными, однако подход через цепочки показался несколько лучше, особенно в контексте поиска «горячих точек» на карте города.

Теория скорого повторения виктимизации является известным методом анализа распределения преступности как в строго-академическом, так и в практическом смысле. Считается, что её результаты могут стать инструментом для более эффективного перераспределения полицейских ресурсов (чтобы обеспечить быструю реакцию на возможный инцидент), принятия профилактических мер по предотвращению преступлений, а также доработки политики городской безопасности на основе данных (в контексте планирования мест установки камер наблюдения на территории города и проч.).

Данные

Данные для исследования были взяты с портала «Карта преступлений» Комитета по правовой статистике и специальным учетам Генеральной прокуратуры Республики Казахстан (далее, как КПСиСУ ГП РК) . На карте отображены точки каждого преступления в Республике с основной информацией об инциденте: статья, тяжесть, время совершения, время регистрации, тип места совершения (например, частный дом, торговый центр или подъезд). Карта отражает информацию с Единого реестра досудебных расследований с первой половины 2010-х гг. и обновляется ежедневно . Это накладывает некоторые ограничения на наш анализ, поскольку в реестре содержатся только возбужденные уголовные дела, которые, в силу разных причин могут не исчерпывающе описывать криминогенную обстановку на территории. Более полным, могли бы стать геолоцированные точки сообщений о происшествиях по номерам экстренных служб, однако мы не располагаем подобными данными.

Мы использовали информацию обо всех преступлениях, которые произошли в 2023 гг. Этот период был выбран в силу отсутствия внешних и внутренних шоков, происходивших в 2020 и 2022 гг. и, возможно, оказавших эффект на специфику распределения преступности в городском пространстве.

В использованном массиве за 2023 г. содержится 152 296 криминальных инцидентов. Для корректного описания, на основании литературы мы выделили три группы преступлений, которые ожидаемо будут иметь пространственную спецификацию.

Первое из них – кражи (ст. ст. 187, 188 УК РК). В общем массиве мы находим 66 076 преступлений и проступков приходилось на кражи разной степени тяжести (т.е. 43%). В Астане происходит 9 057 краж (14% от всех подобных случаев в стране), в Алматы 14 007 (21% соответственно). Кража с большим отрывом является самым распространенным преступлением в стране.

Вторая и третья интересующая нас группа – грабежи и разбои с одной стороны и насильственные преступления с другой. Однако мы столкнулись с проблемой, что по-отдельности преступлений в каждой из этих групп недостаточно для статистического анализа. По этой причине в исследовательских целях мы решили объединить эти категории. Понимая, что грабежи и разбои конвенционально считаются преступлениями против собственности, мы делаем акцент на насильственном аспекте этих преступлений и трактуем его в широком смысле (т.е. не всегда выраженном физически). Таким образом, далее по тексту мы подразумеваем под насильственными преступлениями инциденты, классифицированные по ст. ст.: 99, 101, 102, 104, 106, 107, 110, 111, 114, 191, 192 УК РК. В наших данных мы фиксируем 9671 преступление по этим статьям (6% от всех инцидентов за 2023 г.). В Астане под эти составы попадают 880 случаев (9% от всех случаев насилия в стране), в Алматы 1 366 (14% соответственно).

Подготовленные данные делятся по двум городам - Астана (9 076 инцидентов) и Алматы (11 804 инцидентов). Однако на этом этапе мы столкнулись с одним ограничением. Как мы писали выше, некоторые типы пространств имеют свойство «притягивать» или «генерировать» преступность. К таковым относятся бары, вокзалы, торговые центры и проч. В них проверяемая нами теория будет работать с бóльшей вероятностью из-за того, что таких локаций относительно немного в городе. Поэтому, помимо тестирования всех случаев в категории (кражи или насилие), мы также анализируем три выборки типов мест преступлений, которые сами по себе не могут быть точками притяжения преступности: уличные пространства, частный сектор, и многоквартирные пространства. Эти категории были получены путём объединения более частных типов пространств, представленных в данных КПСиСУ ГП РК (подробности см. в Приложении).

В случае краж мы анализируем все три выборки, в случае насильственных инцидентов - две. Категории частных жилых пространств и многоквартирных домов были объединены в одну по двум причинам. Во-первых, по отдельности эти типы содержали недостаточный для статистического анализа объём данных. Во-вторых, на наш взгляд, повторение насильственных преступлений важно изучать в контексте жилого помещения или, наоборот, уличного пространства. В этом смысле тип жилого помещения представляется не столь существенным для анализа.

Аналитическая стратегия

Основным методом первой части работы является тест Нокса. Однако, прежде чем использовать тест, нам следует установить пространственные и временные промежутки для итоговой таблицы (в метрах и днях соответственно).

В настоящее время не существует строгих правил, оговаривающих количество и формат диапазонов для теста. Мы использовали два ориентира. Первым стал учебник Спенсера Чейни, в котором он предлагает работать не более чем с пятью промежутками и разбивать их по 100 м. (т.е. 100, 200, 300 м. и проч.) . Вторым – пособие Вутера Стинбика , где предлагается добавлять отрезки «больше, чем N метров» и «больше, чем T дней». Это поможет получить более консервативные результаты, при которых небольшое число близко расположенных друг к другу «горячих точек», не будет искажать общий результат.

5, больше 700. До 1 дня, 3, 7, 14, 21, больше 21

В итоге, мы остановились на следующих промежутках для пространства: до 5 м., 100, 250, 500, 700 и больше, чем 700 м. В качестве временных диапазонов выступают: до 24 часов, 3, 5, 7, 14, 21 день, а также более чем 21 день. В результате, например, если принять временной интервал в 3 дня и пространственный интервал в 700 метров, то для каждого преступления создается буферная зона радиусом 700 метров в течение 3 дней. Затем анализируется наличие других инцидентов в пределах этой зоны и периода.

После проведения теста Нокса, мы выбираем категории преступлений и типы пространств, где он показывает наиболее значимые результаты. Для этой выборки мы применяем анализ цепочек скорого повторения, чтобы выяснить – в каких городских пространствах сгруппированы изучаемые нами явления и, соответственно, где наиболее эффективно можно ввести дополнительные меры по профилактике преступлений. Результаты этого анализа представлены в завершении текста.

Использование обоих вышеупомянутых методик позволяет исследовать вариативность преступности в Алмате и Астане с различных перспектив. Метод цепочки близкого повторения позволяет более точно оценить динамику преступности и понять, насколько много преступлений мы сможем предсказывать с помощью представляемой теории. В тоже время анализ простых пар (эвристический подход) даст понимание границ применения теории в целом.

Оценка «скорого повторения виктимизации» в г. Астана и Алматы

В этой части мы будем анализировать графики во всех из которых слева представлены таблицы Нокса. Внутри них расположены т.н. коэффициенты Нокса. Эти коэффициенты отражают отношение между фактическим и ожидаемым количеством событий в определенной пространственно-временной ячейке.

Например, если коэффициент Нокса для конкретной ячейки превышает 1, а сама ячейка окрашена цветом (что указывает на статистическую значимость, т.е. неслучайность результата), мы можем заявить о наличии связи для данной области. Это значит, что фактическое количество событий в ячейке выше, чем если бы между преступлениями не было связи во времени и пространстве. Сила связи выражен числом внутри ячейки. Интерпретировать коэффициента Нокса следует в терминах относительного увеличения или уменьшения фактического числа событий по сравнению с ожидаемым числом. Т.е. если на Рисунке 4 в ячейке на пересечении строки «до 1 дня» и колонки «0-5 м.» находится значение «4.7», подкрашенное красным цветом, то мы можем заявить, что в используемых данных количество преступлений, произошедших после предыдущего в этой области больше в 4.7 раза чем мы могли бы ожидать. Важно помнить, что такой анализ не является причинно-следственным, т.е. мы не можем заявлять, что именно предыдущее преступление, стало причиной последующего. Вместо этого мы постулируем лишь выявленную связь.

На правой части графиков представлено количество преступлений, которые произошли после других инцидентов в заданном диапазоне. Например, Рисунок 4 описывает результаты анализа для всех краж г. Астана. В его правой части в ячейке, которая соответствует строке «до 1 дня» и колонке «0-5 м.» находится значение «1 271 (14%)». Это значит, что 14% от всех краж в городе за 2023 г. (1 271 инцидент) произошли в пределах одного дня и пяти метров после какой-то другой кражи. Проценты в скобках нельзя складывать, поскольку с ростом дистанции и времени количество произошедших преступлений будет стремиться к 100%. Однако мы можем сравнивать эти величины, чтобы понимать, в каком диапазоне теория «скорого повторения виктимизации» покрывает наибольшее количество преступлений.

Для удобства, вы можете самостоятельно выбрать интересующий вас город (Астана или Алматы) и тип выборки (все преступления, инциденты в жилых пространствах, инциденты в уличных пространствах), нажимая на соответствующие кнопки ниже.

Цепочки пространственной виктимизации в мегаполисах Казахстана

В завершении, кратко остановимся на альтернативном способе анализа NRVT - цепочек виктимизации. Мы будем использовать этот подход, чтобы найти городские пространства, в которых наблюдаются наиболее выраженное присутствие повторных преступлений и, где политика профилактики представляется наиболее перспективной.

Результаты анализа тестов Нокса показали, что эффект «скорого повторения виктимизации «свойственен в первую очередь кражам, которые произошли в радиусе 100 м. и в течение недели после предыдущих краж. В результате, для Алматы мы получим 3 023 преступления, за которыми по цепочке происходит 3 788 инцидентов. Значения для Астаны 2 289 и 2 855 соответственно. Глубина цепочки (т.е. количество раз, когда за каким-то преступлением наступает следующее) доходит до 18, однако среднее значение близко к 2.5.

Апеллируя к вышеизложенным сомнениям, мы уберем все события, которые произошли менее чем в 5 м. от их предшественника, а чтобы показать наиболее значимые из оставшихся, сохраним только цепочки с глубиной 3 и более. Полученные данные представлены на Рисунке 16, где для Астаны визуализированы 90 цепочек, а для Алматы 83.

На графике стоит отметить несколько особенностей:

• Ожидаемо, цепочки виктимизации происходят в моллах, торговых центрах, рынках, частных магазинах;
• Другая важная локация для такого типа преступлений – городские окраины и частный сектор, особенно в случае Алматы
• Для Астаны мы находим цепочки внутри общественных пространств: университетов и больниц

______________________

Приложение