Глубокий статистический анализ посещаемости молодежью учреждений культуры: методология и практическое применение

Сегодня, 29 октября 2025 года, когда в Еврейской автономной области полным ходом идут работы по модернизации культурных учреждений в рамках инициированных Президентом России национальных проектов «Культура» и «Семья», а Нижний Новгород ставит амбициозную цель увеличить посещаемость своих культурных площадок на 30%, вопрос вовлечения молодежи в культурно-досуговую деятельность приобретает особую остроту. В динамичном мире, где цифровые технологии и новые формы досуга конкурируют за внимание молодого поколения, традиционные учреждения культуры сталкиваются с вызовом сохранения своей актуальности и привлекательности.

Снижение или изменение характера посещаемости учреждений культуры молодежью — это не просто статистическая аномалия, но и индикатор глубоких социальных и культурных сдвигов. Молодежь, как ключевой двигатель инноваций и будущий носитель культурного наследия, формирует свои ценностные ориентиры и идентичность именно через участие в культурно-досуговой деятельности, что подчеркивает значимость таких исследований для формирования эффективной государственной политики в сфере культуры и молодежи.

Целью настоящей курсовой работы является проведение глубокого статистического анализа посещаемости молодежью учреждений культуры. Мы не просто констатируем факты, но и стремимся выявить закономерности, определить факторы влияния и предложить обоснованные рекомендации. Для достижения этой цели будет использован комплексный подход, включающий детальное рассмотрение теоретических основ, методологический обзор статистических методов и демонстрацию их практического применения. Структура работы последовательно проведет читателя от фундаментальных понятий к прикладным инструментам и, наконец, к стратегическим выводам.

Теоретические основы культурно-досуговой деятельности молодежи

Культурно-досуговая деятельность молодежи — это многогранное явление, находящееся на стыке социологии, культурологии и психологии. Для глубокого статистического анализа необходимо прежде всего четко определить ключевые понятия, без понимания которых невозможно адекватно интерпретировать данные и строить обоснованные выводы.

Понятие и сущность молодежи как социально-демографической группы

В контексте современной российской действительности понятие «молодежь» имеет четкие законодательные рамки, что критически важно для проведения любых статистических исследований. Согласно Федеральному закону «О молодежной политике в Российской Федерации», к молодежи (или молодым гражданам) относятся лица в возрасте от 14 до 35 лет включительно, обладающие гражданством Российской Федерации. Этот возрастной диапазон не случаен, ведь он охватывает период активного становления личности, выбора образовательной и профессиональной траектории, формирования семьи и активного участия в общественной жизни; именно тогда молодежь наиболее восприимчива к новым идеям, открыта к культурным влияниям и формирует свои долгосрочные поведенческие модели, включая модели культурного потребления.

Учреждения культуры: классификация и функции

Учреждения культуры представляют собой сложную и разветвленную систему организаций, созданных для выполнения управленческих, социально-культурных и прочих некоммерческих функций, ориентированных как на отдельную личность, так и на общество в целом. В Общероссийском классификаторе видов экономической деятельности (ОКВЭД 2) деятельность учреждений культуры и искусства отнесена к разделу R «Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений». Более конкретно, код 90.04 охватывает деятельность концертных и театральных залов, а также других учреждений культуры, а код 91 включает деятельность библиотек, архивов, музеев и прочих объектов культуры.

Классификация учреждений культуры:

Критерий классификации	Примеры
По социальным функциям	Клубы, музеи, вернисажи, библиотеки, театры, филармонии, парки культуры и отдыха, выставочные залы
По формам собственности	Государственные, муниципальные, частные

Эти учреждения играют ключевую роль в формировании культурного ландшафта, предоставляя доступ к искусству, знаниям и возможностям для досуга, тем самым выступая важнейшим инструментом государственной культурной политики.

Культурно-досуговая деятельность: определения и значение

Культурно-досуговая деятельность — это не просто времяпрепровождение, но и целенаправленный процесс, направленный на публичный показ представлений, концертов, цирковых, эстрадных программ, а также носящий культурно-просветительский характер. Главенствующая задача культурно-досуговых учреждений — удовлетворение духовных потребностей личности в сфере досуга. Этот вид деятельности является мощным инструментом социализации, образования и развития. В условиях стремительных социальных изменений досуг выступает как пространство для самореализации, рекреации и освоения новых культурных кодов.

Социокультурные потребности молодежи и факторы, влияющие на их формирование

Сфера свободного времени и досуга является доминирующим пространством для физического и духовного развития человека, особенно в молодом возрасте. Культура в этом контексте выступает механизмом адаптации человека к социуму, предъявляющему ему свою систему ценностей, ограничений и норм. Культурные потребности молодого поколения приобретают особую социальную значимость, поскольку именно в этот период происходит становление личности и формирование ценностного сознания. Эти потребности выражаются в стремлении к образованию, освоению художественных ценностей и духовному развитию, формируя ценностные ориентации молодежи и способствуя ее социализации.

Факторы, влияющие на формирование социокультурных потребностей молодежи:

• Социально-экономические факторы: Уровень дохода семьи, доступность культурных услуг (стоимость билетов, транспортная доступность), наличие свободного времени. Влияние культуры на социально-экономическое развитие проявляется в улучшении условий для развития экономики за счет повышения культурно-технического уровня населения, роста привлекательности территорий и развития новых потребностей.
• Демографические факторы: Возраст, пол, место жительства (город/село), состав семьи. Например, молодые люди из крупных городов могут иметь более широкий выбор культурных учреждений и мероприятий.
• Образовательный уровень: Высшее образование часто коррелирует с более высокими культурными запросами и большей активностью в посещении культурных мероприятий.
• Социокультурное окружение: Влияние семьи, сверстников, социальных медиа и образовательных учреждений на формирование интересов и предпочтений.
• Государственная культурная политика: Наличие и эффективность программ поддержки культуры, таких как «Пушкинская карта», федеральные проекты «Культура» и «Семья», которые стимулируют участие молодежи в культурной жизни.

Понимание ведущих потребностей современной молодежи помогает выстроить модель новых представлений, необходимых для формирования социокультурных потребностей. Эффективное формирование социокультурных потребностей молодежи требует учета их интересов и предпочтений для создания актуальных и востребованных культурно-досуговых программ. Досуг, в свою очередь, развивается по своим законам и принципам, включая всеобщность и доступность, самодеятельность, индивидуальный подход, систематичность и целенаправленность, а также преемственность.

Методология статистического анализа посещаемости учреждений культуры

Для глубокого и объективного исследования посещаемости учреждений культуры молодежью необходим комплексный инструментарий статистического анализа. Он позволяет не только констатировать текущее положение дел, но и выявлять скрытые закономерности, оценивать взаимосвязи между различными факторами и даже строить прогностические модели.

Общее понятие статистического анализа и показатели посещаемости

Статистический анализ — это систематический процесс, который включает в себя сбор, обработку, анализ, интерпретацию и представление данных. Его главная цель — выявить закономерности, зависимости и тренды, которые могут быть использованы для принятия обоснованных решений. В контексте изучения учреждений культуры статистический анализ позволяет ответить на вопросы о том, кто, когда и почему посещает или не посещает культурные объекты.

Ключевым показателем эффективности работы и популярности учреждения культуры является посещаемость. Это количество посетителей, зашедших в учреждение за определенный период времени. Для физических учреждений посещаемость измеряется как количество фактических визитов, часто с использованием систем подсчета или продажи билетов. Для онлайн-ресурсов учреждений культуры в России, таких как портал «PRO.Культура.РФ», используется веб-аналитика, позволяющая отслеживать трафик, поведенческие паттерны пользователей и эффективность онлайн-мероприятий. Анализ посещаемости, таким образом, становится фундаментом для оценки работы культурных институтов и разработки стратегий по привлечению аудитории.

Корреляционно-регрессионный анализ: выявление взаимосвязей и факторов влияния

Корреляционно-регрессионный анализ (КРА) является одним из наиболее значимых методов построения математических моделей в экономике, социологии и культурологии. Он позволяет не только выявлять факторы, влияющие на изменение показателей, но и строить прогностические модели, что критически важно для стратегического планирования.

Цель КРА:

1. Определить общий вид математической модели, выраженной в форме уравнения регрессии.
2. Рассчитать статистические оценки неизвестных параметров этой модели.
3. Проверить статистические гипотезы о характере и значимости зависимости функции (например, посещаемости) от ее аргументов (факторов влияния).

Корреляционный анализ устанавливает наличие связи между экономическими или социальными явлениями и оценивает ее тесноту. Регрессионный анализ, в свою очередь, описывает выявленную зависимость в математических терминах, позволяя количественно оценить, как изменение одной или нескольких независимых переменных (факторов) влияет на зависимую переменную (посещаемость).

Коэффициент корреляции Пирсона: расчет и интерпретация

Для изучения тесноты и направления линейной связи между двумя количественными признаками широко используется линейный коэффициент корреляции Пирсона, обозначаемый r_xy. Он принимает значения от -1 до +1:

• r_xy = +1: Полная прямая линейная зависимость (с ростом одной переменной пропорционально растет другая).
• r_xy = -1: Полная обратная линейная зависимость (с ростом одной переменной пропорционально уменьшается другая).
• r_xy = 0: Отсутствие линейной зависимости (переменные не связаны линейно, но может существовать нелинейная связь).

Формула коэффициента корреляции Пирсона (r_xy):

rxy = (n Σxiyi - (Σxi)(Σyi)) / √[n Σxi² - (Σxi)²][n Σyi² - (Σyi)²]

Где:

• n – количество пар наблюдений
• xi и yi – отдельные значения переменных X и Y соответственно.
• Σxiyi – сумма произведений соответствующих значений X и Y.
• Σxi и Σyi – суммы значений X и Y соответственно.
• Σxi² и Σyi² – суммы квадратов значений X и Y соответственно.

Пример интерпретации: Если коэффициент корреляции между уровнем дохода молодежи и частотой посещения театров составляет +0,7, это указывает на сильную прямую линейную зависимость: чем выше доход, тем чаще молодые люди посещают театры. Если же корреляция между временем, проводимым в социальных сетях, и посещаемостью библиотек составляет -0,5, это говорит об умеренной обратной зависимости.

Уравнение регрессии и прогностические модели

После установления наличия и тесноты связи с помощью корреляционного анализа, регрессионный анализ позволяет построить математическую модель этой зависимости. Для простой линейной регрессии, описывающей связь между одной независимой переменной (X) и одной зависимой переменной (Y), уравнение имеет вид:

Y = a + bX

Где:

• Y – зависимая переменная (например, посещаемость).
• X – независимая переменная (фактор влияния, например, уровень образования).
• a – свободный член (точка пересечения линии регрессии с осью Y), показывает ожидаемое значение Y, когда X равно нулю.
• b – коэффициент регрессии (наклон линии регрессии), показывает, на сколько единиц изменится Y при изменении X на одну единицу.

Расчет параметров a и b (метод наименьших квадратов):

b = (n Σxiyi - Σxi Σyi) / (n Σxi² - (Σxi)²)
a = Ȳ - bX̄

Где Ȳ и X̄ — средние значения Y и X соответственно.

С помощью такого уравнения можно строить прогностические модели. Например, если мы определили, что посещаемость (Y) зависит от количества интерактивных мероприятий (X), то, подставив в уравнение планируемое количество мероприятий, можно спрогнозировать ожидаемую посещаемость. Это позволяет учреждениям культуры более эффективно планировать свою деятельность и ресурсы.

Выборочный метод: сбор данных и оценка статистической значимости

Когда объектом социологического исследования выступают большие совокупности людей (например, население страны или региона), дифференцированные по социально-демографическим признакам, проведение сплошного обследования становится нецелесообразным или невозможным. В таких случаях применяется выборочный метод, при котором изучается лишь часть (выборка) большой совокупности для получения выводов о всей совокупности (генеральной совокупности).

Определение объема выборки и ее виды

Ключевой задачей при использовании выборочного метода является определение оптимального объема выборочной совокупности, который обеспечил бы репрезентативность и достоверность результатов при минимальных затратах ресурсов. При определении объема выборки учитываются следующие ключевые параметры:

1. Общий объем генеральной совокупности (N): Чем больше генеральная совокупность, тем, как правило, больше должна быть выборка, но не всегда пропорционально.
2. Степень однородности генеральной совокупности: Если совокупность однородна (например, студенты одного ВУЗа), требуется меньший объем выборки. Если она гетерогенна (например, молодежь в возрасте 14-35 лет с разными интересами), объем выборки должен быть больше.
3. Допустимая абсолютная ошибка выборки (Δ): Это максимально допустимое отклонение выборочных показателей от истинных значений в генеральной совокупности. Чем меньше допустимая ошибка, тем больше должна быть выборка.
4. Уровень доверия (вероятность, P): Указывает на вероятность того, что интервал доверия охватит истинное значение параметра генеральной совокупности. Обычно используется 95% или 99%.

Виды выборок:

• Случайные (вероятностные) выборки: Каждый элемент генеральной совокупности имеет известную, ненулевую вероятность быть включенным в выборку. Примеры:
  • Простая случайная выборка: Каждый элемент имеет равную вероятность.
  • Систематическая выборка: Отбор каждого n-го элемента из списка.
  • Стратифицированная (районированная) выборка: Генеральная совокупность делится на однородные подгруппы (страты), из каждой из которых затем отбираются элементы.
  • Кластерная выборка: Отбираются целые группы (кластеры) из генеральной совокупности (например, школьные классы, студенческие группы), а затем исследуются все элементы внутри отобранных кластеров.
• Неслучайные (невероятностные) выборки: Отбор элементов не базируется на случайности. Примеры:
  • Целевая выборка: Отбор экспертов или специфических групп.
  • Квотная выборка: Отбор респондентов с определенными характеристиками до достижения установленной квоты.
  • Снежный ком: Респонденты рекомендуют других респондентов.

Правильный выбор и расчет объема выборки критически важны для обеспечения валидности и надежности результатов исследования.

Статистическая значимость (p-value и t-score)

Статистическая значимость помогает исследователям решить, достаточно ли доказательств наблюдаемых результатов для отклонения нулевой гипотезы и принятия альтернативной гипотезы, а также оценить силу и значимость взаимосвязей между переменными.

Нулевая гипотеза (H₀): утверждение об отсутствии эффекта или связи между переменными (например, «нет связи между посещаемостью и уровнем дохода»).
Альтернативная гипотеза (H₁): утверждение о наличии эффекта или связи (например, «есть связь между посещаемостью и уровнем дохода»).

p-value (p-значение): Это вероятность получения наблюдаемых или более экстремальных данных, если нулевая гипотеза верна.
Общепринятым порогом статистической значимости (уровнем альфа, α) в большинстве исследований является значение 0,05.

• Если p < 0,05: Результат считается статистически значимым. Это означает, что вероятность случайного получения таких данных, если нулевая гипотеза верна, крайне мала (менее 5%). В этом случае нулевая гипотеза отклоняется, и принимается альтернативная гипотеза.
• Если p ≥ 0,05: Результат не является статистически значимым. Недостаточно оснований для отклонения нулевой гипотезы.

t-score (t-статистика): Используется в t-тестах для сравнения средних значений или разности средних. t-score измеряет величину разницы между выборочным средним и гипотетическим средним относительно стандартной ошибки этой разницы.

Формула t-score:
t = (выборочное среднее - гипотетическое среднее) / (стандартная ошибка)

Где стандартная ошибка рассчитывается как стандартное отклонение выборки, деленное на квадратный корень из объема выборки.

Высокое абсолютное значение t-score (в сочетании с низким p-value) указывает на статистически значимую разницу или связь. Эти показатели позволяют сделать вывод о достоверности и обобщаемости полученных результатов на всю генеральную совокупность.

Анализ рядов динамики: характеристика изменений во времени

Анализ рядов динамики (или временных рядов) является фундаментальным инструментом для изучения эволюции социально-экономических показателей, таких как посещаемость учреждений культуры, во времени. Он позволяет выявить тенденции, сезонность, цикличность и другие закономерности изменения явления.

Расчет абсолютных приростов, темпов роста и приростов

Основные аналитические показатели рядов динамики позволяют детально охарактеризовать скорость и направление изменений:

1. Абсолютный прирост (Δ): Показывает, на сколько единиц изменился уровень явления за определенный период.
   • Цепной абсолютный прирост (Δ_i): Разность между текущим и предыдущим уровнями ряда.
     Δi = yi - yi-1
     Где y_i – текущий уровень, y_i-1 – предыдущий уровень.
   • Базисный абсолютный прирост (Δ_Б): Разность между текущим уровнем и начальным (базисным) уровнем ряда.
     ΔБ = yi - y0
     Где y₀ – начальный (базисный) уровень ряда.
2. Темп роста (Т_р): Показывает, во сколько раз изменился уровень явления или сколько процентов составляет текущий уровень от предыдущего (или базисного).
   • Цепной темп роста (Т_рц): Отношение текущего уровня к предыдущему, выраженное в процентах.
     Трц = (yi / yi-1) × 100%
   • Базисный темп роста (Т_рб): Отношение текущего уровня к базисному, выраженное в процентах.
     Трб = (yi / y0) × 100%
3. Темп прироста (Т_пр): Показывает, на сколько процентов увеличился или уменьшился уровень явления по сравнению с предыдущим (или базисным).
   • Цепной темп прироста (Т_прц):
     Тпрц = Трц - 100% или Тпрц = (Δi / yi-1) × 100%
   • Базисный темп прироста (Т_прб):
     Тпрб = Трб - 100% или Тпрб = (ΔБ / y0) × 100%

Пример: Если посещаемость музея в 2023 году составила 10 000 человек, а в 2024 году — 12 000 человек, то:

• Цепной абсолютный прирост = 12 000 — 10 000 = 2 000 человек.
• Цепной темп роста = (12 000 / 10 000) × 100% = 120%.
• Цепной темп прироста = 120% — 100% = 20%.

Это означает, что посещаемость увеличилась на 2 000 человек, или на 20%.

Средние уровни временных рядов

Для обобщенной характеристики изменений явления во времени рассчитываются различные средние уровни:

• Средний абсолютный прирост: среднее арифметическое из цепных абсолютных приростов.
• Средний темп роста: средняя геометрическая из цепных темпов роста.
• Средний темп прироста: средний темп роста минус 100%.

Эти показатели позволяют оценить общую тенденцию развития, абстрагируясь от случайных колебаний. Например, средний темп прироста посещаемости за 5 лет покажет ежегодный процентный рост или снижение, что важно для долгосрочного планирования.

Дескриптивная статистика: средняя арифметическая и дисперсия

Дескриптивная статистика служит основой для любого глубокого анализа, предоставляя базовые характеристики распределения данных. Средняя арифметическая и дисперсия являются двумя краеугольными камнями этого раздела.

Средняя арифметическая (μ)

Средняя арифметическая является наиболее распространенной мерой центральной тенденции и характеризует типичное значение признака в совокупности. Для генеральной совокупности она обозначается как μ (мю) и рассчитывается как отношение суммы всех значений данного множества, деленного на число элементов множества.

Формула средней арифметической для генеральной совокупности:

μ = Σxi / N

Где:

• xi – индивидуальное значение признака.
• N – количество элементов в генеральной совокупности.
• Σxi – сумма всех значений признака.

Пример: Если мы хотим узнать среднее количество посещений театров молодежью в определенном городе за год, мы суммируем все посещения всех молодых людей и делим на их общее число. Это даст нам представление о «среднем» уровне культурной активности.

Дисперсия (σ²)

Дисперсия представляет собой меру разброса или рассеяния данных вокруг их среднего значения. Она показывает, насколько значения отклоняются от среднего. Чем больше дисперсия, тем более разнообразны данные. Для генеральной совокупности дисперсия обозначается как σ² (сигма в квадрате).

Формула дисперсии для генеральной совокупности:

σ² = Σ(xi - μ)² / N

Где:

• xi – индивидуальное значение признака.
• μ – среднее арифметическое генеральной совокупности.
• N – количество элементов в генеральной совокупности.
• Σ(xi - μ)² – сумма квадратов отклонений индивидуальных значений от среднего.

Дисперсия является важным показателем, так как высокая дисперсия может указывать на значительные различия в культурных предпочтениях или доступности учреждений среди молодежи. Например, если средняя посещаемость музеев высока, но дисперсия также велика, это означает, что часть молодежи посещает музеи очень часто, а другая — крайне редко. Понимание этого разброса помогает в разработке более целевых программ.

Практическое применение статистического анализа в исследовании посещаемости

Теоретические знания о статистических методах обретают свою истинную ценность, когда они применяются к реальным данным. На этом этапе мы продемонстрируем, как вышеописанные инструменты могут быть использованы для анализа посещаемости молодежью учреждений культуры, превращая сырые цифры в осмысленные выводы.

Источники данных и их подготовка

Для проведения глубокого статистического анализа посещаемости учреждений культуры молодежью используются различные источники данных. Их надежность и актуальность являются критически важными.

Основные источники данных:

1. Официальные статистические данные:
   • Росстат: Предоставляет макроэкономические и социальные показатели, включая данные о культуре, демографии и уровне доходов населения.
   • Региональные статистические управления: Предлагают более детализированную информацию по конкретным субъектам Российской Федерации.
   • Министерства культуры (федеральное и региональные): Публикуют отчеты о деятельности учреждений культуры, их посещаемости, количестве проведенных мероприятий.
   • Платформа «PRO.Культура.РФ»: Для онлайн-ресурсов учреждений культуры предоставляет данные веб-аналитики, включая трафик, поведенческие метрики и эффективность мероприятий.
2. Результаты социологических опросов:
   • Могут быть получены из научных статей, отчетов исследовательских центров (например, ВЦИОМ, ФОМ) или проведены самостоятельно с использованием выборочного метода. Эти данные позволяют выявить мнения, предпочтения и мотивы молодежи.

Этапы сбора и подготовки данных:

1. Определение целей сбора данных: Четкое понимание того, на какие вопросы должно ответить исследование.
2. Выбор методов сбора: В зависимости от целей, это может быть сбор агрегированных данных из отчетов, проведение анкетирования или интервью.
3. Валидация данных: Проверка на полноту, непротиворечивость и отсутствие ошибок.
4. Кодирование и ввод данных: Перевод качественной информации в количественную для статистической обработки (например, ответы на вопросы анкеты).
5. Очистка данных: Удаление дубликатов, исправление ошибок, обработка пропущенных значений.
6. Трансформация данных: При необходимости, создание новых переменных, агрегирование или дезагрегирование данных для дальнейшего анализа.

Например, для анализа влияния социально-экономических условий на посещаемость, могут быть использованы данные Росстата о среднем доходе молодежи в регионе и данные Министерства культуры о количестве посещений театров и музеев за тот же период.

Кейс-стади: Анализ посещаемости молодежью учреждений культуры (на примере региона/учреждения)

Представим гипотетическое исследование, целью которого является выявление факторов, влияющих на посещаемость театра молодежью в условном городе N.

Исходные данные:

Предположим, у нас есть данные за 5 лет по городу N:

• Y — годовая посещаемость театра молодежью (14-35 лет), тыс. чел.
• X1 — средний уровень дохода молодежи в городе N, тыс. руб./мес.
• X2 — количество интерактивных программ для молодежи, организованных театром за год.
• X3 — стоимость билета на спектакль (средняя), руб.

Таблица 1. Гипотетические данные для корреляционно-регрессионного анализа

Год	Посещаемость (Y, тыс. чел.)	Доход (X1, тыс. руб.)	Интерактивные программы (X2, ед.)	Стоимость билета (X3, руб.)
2020	25	40	5	800
2021	22	38	4	850
2022	28	42	6	750
2023	30	45	7	700
2024	33	48	8	680

Применение корреляционно-регрессионного анализа:

1. Корреляционный анализ:
   Сначала рассчитаем коэффициенты корреляции Пирсона между посещаемостью (Y) и каждым из факторов (X₁, X₂, X₃).
   Предположим, расчеты показали:
   • r_YX1 ≈ 0.85 (сильная прямая связь с доходом)
   • r_YX2 ≈ 0.92 (очень сильная прямая связь с интерактивными программами)
   • r_YX3 ≈ -0.78 (сильная обратная связь со стоимостью билета)

   Эти результаты говорят о том, что рост дохода и увеличение числа интерактивных программ положительно влияют на посещаемость, тогда как повышение стоимости билета — отрицательно.

2. Регрессионный анализ:
   Построим многофакторную модель регрессии, чтобы оценить совместное влияние всех факторов. Допустим, после расчетов (с использованием специализированного ПО) получено следующее уравнение регрессии:
   Y = 10 + 0.5X1 + 2X2 - 0.02X3
   Интерпретация уравнения:
   • При постоянных значениях X₂ и X₃, увеличение среднего дохода молодежи (X₁) на 1 тыс. руб. приводит к увеличению посещаемости на 0.5 тыс. человек.
   • При постоянных значениях X₁ и X₃, увеличение количества интерактивных программ (X₂) на 1 единицу приводит к росту посещаемости на 2 тыс. человек.
   • При постоянных значениях X₁ и X₂, увеличение стоимости билета (X₃) на 1 руб. приводит к снижению посещаемости на 0.02 тыс. человек (или 20 человек).

   Коэффициент детерминации (R²) показывает, какую долю вариации зависимой переменной объясняют включенные в модель факторы. Если R² = 0.95, это означает, что 95% изменений в посещаемости объясняется изменениями в доходе, количестве программ и стоимости билета, что свидетельствует о высокой адекватности модели.

Этот пример демонстрирует, как КРА позволяет не только выявить наличие связей, но и количественно оценить их силу и направление, что является основой для принятия управленческих решений. Ведь понимание этих взаимосвязей критически важно для эффективного планирования и корректировки стратегий привлечения аудитории.

Оценка динамики посещаемости с использованием рядов динамики

Продолжим наш кейс-стади, используя данные о посещаемости из Таблицы 1 для анализа рядов динамики.

Таблица 2. Расчет показателей динамики посещаемости театра молодежью

Год	Посещаемость (yi, тыс. чел.)	Δi = yi — yi-1 (цепной прирост)	Трц = (yi / yi-1) × 100% (цепной темп роста)	Тпрц = Трц — 100% (цепной темп прироста)	ΔБ = yi — y0 (базисный прирост)	Трб = (yi / y0) × 100% (базисный темп роста)	Тпрб = Трб — 100% (базисный темп прироста)
2020	25	—	—	—	—	—	—
2021	22	-3	(22/25) × 100% = 88%	-12%	-3	(22/25) × 100% = 88%	-12%
2022	28	+6	(28/22) × 100% ≈ 127.3%	+27.3%	+3	(28/25) × 100% = 112%	+12%
2023	30	+2	(30/28) × 100% ≈ 107.1%	+7.1%	+5	(30/25) × 100% = 120%	+20%
2024	33	+3	(33/30) × 100% = 110%	+10%	+8	(33/25) × 100% = 132%	+32%

Интерпретация результатов:

• Динамика: В 2021 году наблюдалось снижение посещаемости на 12% по сравнению с 2020 годом, что могло быть связано с внешними факторами (например, пандемия COVID-19 или экономический спад, влияющий на доходы).
• Восстановление и рост: С 2022 года посещаемость демонстрирует уверенный рост, достигнув в 2024 году на 32% больше, чем в базисном 2020 году. Цепные темпы прироста показывают неравномерность роста, с пиком в 2022 году (+27.3%) и более умеренным ростом в последующие годы.
• Тенденция: Общая тенденция за исследуемый период положительная, что указывает на успешность стратегий по привлечению молодежи или улучшение социально-экономических условий.

Этот анализ позволяет оценить эффективность проводимых мероприятий, выявить периоды стагнации или роста и скорректировать долгосрочные планы развития.

Результаты эмпирических исследований и социологических опросов

Дополнение количественного анализа качественными данными из эмпирических исследований и социологических опросов придает исследованию глубину и позволяет понять скрытые мотивы и предпочтения молодежи.

Например, данные программы «Пушкинская карта», реализуемой в России, показывают значительный интерес молодежи к посещению театров, музеев, концертов. Участниками программы «Пушкинская карта» в Новосибирской области стали 187 организаций культуры, что свидетельствует о широком охвате и востребованности инициативы. Анализ данных по этой программе может выявить, какие именно типы учреждений и мероприятий пользуются наибольшей популярностью у молодежи разных возрастных групп (14-18 лет, 18-22 лет).

Социологические опросы могли бы дополнить эти данные, ответив на вопросы:

• Почему молодежь выбирает определенные учреждения культуры?
• Какие факторы (цена, доступность, репертуар, наличие интерактивных форматов, рекомендации друзей) являются решающими?
• Насколько важен цифровой формат (онлайн-трансляции, виртуальные экскурсии) для привлечения молодежи?

Интеграция таких данных позволяет создать более полную картину, объясняющую количественные тренды и дающую основания для формирования практических рекомендаций.

Рекомендации по повышению привлекательности учреждений культуры для молодежи

На основе глубокого статистического анализа и понимания социокультурных потребностей молодежи можно сформулировать конкретные, обоснованные рекомендации для учреждений культуры. Эти рекомендации направлены на повышение их привлекательности и доступности для молодой аудитории.

Разработка программ с учетом потребностей и предпочтений молодежи

Ключ к привлечению молодежи лежит в создании актуального и релевантного контента. Статистический анализ, выявляющий факторы влияния (например, зависимость от количества интерактивных программ и стоимости билета, как в нашем кейсе), должен стать отправной точкой для стратегического планирования.

Практические шаги:

1. Активное использование «Пушкинской карты»: Разработка специализированных абонементов и мероприятий, доступных по этой программе. Учреждениям следует активно продвигать эту возможность, информируя молодежь о ее преимуществах и разнообразии доступных культурных событий.
2. Интерактивные форматы: Увеличение количества и разнообразия интерактивных программ, мастер-классов, квестов, дискуссионных клубов, которые позволяют молодежи не просто пассивно потреблять культуру, но и активно в ней участвовать, проявлять творческий потенциал. Например, музеи могут проводить интерактивные экскурсии с использованием QR-кодов и AR-технологий, театры – воркшопы по актерскому мастерству.
3. Гибкая ценовая политика: Анализ ценовой эластичности спроса (как изменение стоимости билета влияет на посещаемость) поможет определить оптимальные цены. Возможно введение студенческих скидок, льготных дней посещения или специальных предложений для групп молодежи.
4. Разнообразие репертуара и тематик: Включение в программы спектаклей, выставок, концертов, отвечающих современным интересам молодежи, включая экспериментальное искусство, молодежные субкультуры, современные технологии и социальные проблемы. Важно избегать излишней «элитарности» и стремиться к инклюзивности.

Внедрение инновационных подходов и цифровых технологий

В современном мире молодежь неразрывно связана с цифровыми технологиями. Учреждениям культуры необходимо активно интегрировать их в свою деятельность для повышения доступности и привлекательности.

Стратегии внедрения:

1. Веб-аналитика и онлайн-присутствие: Активное использование платформ, таких как «PRO.Культура.РФ», для отслеживания онлайн-трафика, анализа поведения пользователей и оценки эффективности виртуальных мероприятий. Развитие собственных веб-сайтов и социальных сетей как полноценных информационных и интерактивных площадок.
2. Виртуальные туры и онлайн-трансляции: Создание высококачественных виртуальных экскурсий, онлайн-трансляций спектаклей, концертов, лекций. Это позволяет охватить аудиторию, которая не может посетить учреждение физически, а также привлечь внимание к офлайн-мероприятиям.
3. Использование мобильных приложений: Разработка приложений с интерактивными картами, аудиогидами, возможностью покупки билетов и получения персонализированных рекомендаций.
4. Геймификация и иммерсивные технологии: Внедрение игровых элементов в посещение учреждений культуры (например, квесты в музеях, AR-квесты). Использование иммерсивных выставок и инсталляций, которые создают полное погружение и новые сенсорные впечатления.
5. Персонализация предложений: Сбор и анализ данных о предпочтениях пользователей (с соблюдением конфиденциальности) для предложения индивидуальных рекомендаций и уведомлений о событиях.

Сотрудничество с образовательными учреждениями и молодежными организациями

Партнерство с ключевыми институтами, работающими с молодежью, является мощным инструментом для системного вовлечения.

Направления сотрудничества:

1. Школы и ВУЗы: Организация совместных проектов, таких как выездные лекции, экскурсии, культурные олимпиады, конкурсы. Включение посещения учреждений культуры в учебные программы. Например, Московский городской педагогический университет и Новосибирский государственный университет экономики и управления активно развивают экосистемы молодежного предпринимательства, и учреждения культуры могут стать площадками для реализации таких проектов.
2. Молодежные общественные организации: Сотрудничество с «Движением Первых», Росмолодёжью и другими объединениями для совместной организации мероприятий, продвижения культурных ценностей и привлечения волонтеров. Например, программа Росмолодёжи «Больше, чем путешествие» может быть интегрирована с посещением региональных культурных объектов.
3. Культурные послы и лидеры мнений: Привлечение молодых популярных блогеров, артистов, ученых для популяризации культуры среди сверстников.
4. Программы наставничества: Создание программ, где опытные сотрудники учреждений культуры или активные деятели культуры становятся наставниками для молодых людей, интересующихся искусством и творчеством.
5. Создание молодежных советов: Формирование консультативных органов из числа молодежи при учреждениях культуры для учета их мнения при планировании программ и мероприятий.

Реализация этих рекомендаций позволит учреждениям культуры не только повысить свою посещаемость среди молодежи, но и укрепить их роль как важных центров формирования личности, гражданской идентичности и культурного развития в обществе.

Заключение

Проведенный глубокий статистический анализ посещаемости молодежью учреждений культуры позволил не только систематизировать ключевые теоретические понятия и методологические подходы, но и продемонстрировать их практическую значимость для понимания и регулирования культурно-досуговой деятельности. Мы определили молодежь как социально-демографическую группу с четкими возрастными рамками, классифицировали учреждения культуры согласно ОКВЭД 2 и раскрыли сущность культурно-досуговой деятельности как важнейшего инструмента развития личности.

Детальный обзор статистических методов — корреляционно-регрессионного анализа, выборочного метода, анализа рядов динамики и дескриптивной статистики — с подробным изложением формул и принципов интерпретации, показал их незаменимость для выявления закономерностей и факторов влияния. Расчет коэффициента корреляции Пирсона, построение уравнения регрессии, оценка статистической значимости через p-value и t-score, а также анализ абсолютных приростов и темпов роста в динамических рядах, представляют собой мощный инструментарий для любого исследователя. Каковы же практические последствия этого? Они огромны: от точечной корректировки маркетинговых стратегий до формирования долгосрочных государственных программ, нацеленных на максимальное вовлечение молодого поколения в культурную жизнь страны.

Практическое применение этих методов на гипотетическом кейс-стади позволило наглядно увидеть, как количественный анализ превращается в обоснованные выводы о взаимосвязях между социально-экономическими факторами, усилиями учреждений культуры и уровнем посещаемости. Интеграция данных из официальных источников и результатов социологических опросов подчеркнула комплексный характер исследования.

Таким образом, цель курсовой работы — проведение глубокого статистического анализа посещаемости молодежью учреждений культуры, с акцентом на применение различных методов для выявления закономерностей и факторов влияния — была полностью достигнута. Сформулированные рекомендации по разработке программ, внедрению инноваций и развитию сотрудничества с образовательными и молодежными организациями, основанные на полученных данных, призваны стать основой для повышения привлекательности и доступности культурных учреждений для молодого поколения. Значимость глубокого статистического анализа для развития культурной политики и повышения посещаемости учреждений культуры молодежью неоспорима, поскольку он предоставляет объективные данные для принятия эффективных управленческих решений.

Список использованной литературы

1. Годин, А. М. Статистика: учебник. Москва: Дашков и К°, 2012. 451 с.
2. Гореева, Н. М. Статистика в схемах и таблицах. Москва: Эксмо, 2011. 414 с.
3. Жарков, А. Д. Культурно-досуговая деятельность. Москва: МГУК, 2011. 462 с.
4. Жарков, А. Д. Технология культурно-досуговой деятельности. Москва: МГУК, 2011. 248 с.
5. Зинченко, А. П. Статистика: учебник. Москва: КолосС, 2012. 566 с.
6. Ниворожкина, Л. И. Статистика: учебник для бакалавров. Москва: Дашков и Кº: Наука–Спектр, 2011. 415 с.
7. Статистика: учебно–практическое пособие / М. Г. Назаров и др. Москва: КноРус, 2012. 479 с.
8. Статистика: учебное пособие для высших учебных заведений по экономическим специальностям / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. Москва: ЮНИТИ–ДАНА, 2011. 479 с.
9. Статистика финансов: учебник / М. Г. Назаров и др. Москва: Омега–Л, 2012. 460 с.
10. Харченко, Н. М. Экономическая статистика: учебник. Москва: Дашков и Кº, 2013. 365 с.
11. Экономическая статистика: учебник / А. Р. Алексеев и др. Москва: Инфра–М, 2011. 666 с.
12. Звоновский, В. Р. Досуговые предпочтения молодежи // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2013. № 5. С. 59-66.
13. Кто в соответствии с законом относится к «молодежи»? // Газета Варта-24. URL: https://varta-24.ru/news/society/2024-10-01/kto-v-sootvetstvii-s-zakonom-otnositsya-k-molodezhi/ (дата обращения: 29.10.2025).
14. Закреплен новый возраст молодежи // Государственная Дума. URL: https://duma.gov.ru/news/50488/ (дата обращения: 29.10.2025).
15. Статья 2. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_372691/d5722f46d3e32e85483a34a8e29a8a37f5d6f345/ (дата обращения: 29.10.2025).
16. Тема 2.4. Корреляционно-регрессионный анализ // Основы научных исследований в агрономии. URL: https://agronom.edu.ru/course/view.php?id=32&sectionid=135 (дата обращения: 29.10.2025).
17. Проект ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН О молодежи и государственной молодежной политике в Российской Федерации // Национальный Совет молодёжных и детских объединений России. URL: https://youthrussia.ru/sites/default/files/pages/zakonoproekt_o_molodezhi_i_gosudarstvennoy_molodezhnoy_politike.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
18. Проверка посещаемости сайта — узнайте посещаемость ваших конкурентов // PR-CY. URL: https://pr-cy.ru/site-visitors/ (дата обращения: 29.10.2025).
19. Принят в первом чтении законопроект «О молодежной политике в Российской Федерации» // Государственная Дума. URL: https://duma.gov.ru/news/50175/ (дата обращения: 29.10.2025).
20. Посещаемость сайта — виды, инструменты для анализа, функции // inSales. URL: https://www.insales.ru/blogs/site-traffic (дата обращения: 29.10.2025).
21. Выборочный метод в социологическом исследовании // Общая социология — Ozlib.com. URL: https://ozlib.com/830113/sotsiologiya/vyborochnyy_metod_sotsiologicheskom_issledovanii (дата обращения: 29.10.2025).
22. Какие бывают учреждения культуры. URL: https://kulcenter.ru/articles/kakie-byvayut-uchrezhdeniya-kultury (дата обращения: 29.10.2025).
23. 8 способов проверить посещаемость сайта: своего и чужого // Kokoc.com. URL: https://www.kokoc.com/blog/kak-proverit-poseshchaemost-sayta/ (дата обращения: 29.10.2025).
24. 8.2 Корреляционно-регрессионный анализ: области применения, основные этапы и требования проведения анализа. URL: https://studfile.net/preview/447265/page:19/ (дата обращения: 29.10.2025).
25. СИСТЕМА УЧРЕЖДЕНИЙ КУЛЬТУРЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ГОСУДАРСТВЕННОЙ КУЛЬТУРНОЙ ПОЛИТИКИ РОССИИ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-uchrezhdeniy-kultury-kak-instrument-gosudarstvennoy-kulturnoy-politiki-rossii (дата обращения: 29.10.2025).
26. 13 способов проверить посещаемость чужого сайта // SE Ranking. URL: https://seranking.com/blog/kak-proverit-poseshhaemost-sayta/ (дата обращения: 29.10.2025).
27. Проверка посещаемости сайта: как посмотреть трафик — анализ статистики посещений // Яндекс. URL: https://yandex.ru/adv/articles/traffic-analysis (дата обращения: 29.10.2025).
28. ТИПЫ КУЛЬТУРНО-ДОСУГОВЫХ УЧРЕЖДЕНИЙ // Студенческий научный форум. URL: https://scienceforum.ru/2021/article/2018000085 (дата обращения: 29.10.2025).
29. КУЛЬТУРНЫЕ ПОТРЕБНОСТИ МОЛОДЕЖИ: ДИНАМИКА В УСЛОВИЯХ СОЦИОКУЛЬТУРНЫ // Леликова Я.М. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=26845 (дата обращения: 29.10.2025).
30. Применение корреляционного и регрессионного анализа в системе прогнозирования технологического процесса // Научные высказывания. URL: https://nvjournal.ru/article/Primenenie_korreljatsionnogo_i_regressionnogo_analiza_v_sisteme_prognozirovanija_tehnologicheskogo_protsessa (дата обращения: 29.10.2025).
31. Выборочный метод в социологических исследованиях // Электронная библиотека УрГПУ. URL: https://elar.rsvpu.ru/bitstream/123456789/2296/1/nd_2013_23_010.pdf (дата обращения: 29.10.2025).
32. Учреждения культуры. Их виды и функции // studwood. URL: https://studwood.ru/2115162/kulturologiya/uchrezhdeniya_kultury_vidy_funktsii (дата обращения: 29.10.2025).
33. Основные типы и виды учреждений культуры 2020 // VK. URL: https://vk.com/@82490715-osnovnye-tipy-i-vidy-uchrezhdenii-kultury-2020 (дата обращения: 29.10.2025).
34. Ступин А.А. 4.1. Общее понятие корреляционно-регрессионного анализа. URL: https://st.ict.nsc.ru/ru/content/stupin-aa-41-obschee-ponyatie-korrelyacionno-regressionnogo-analiza (дата обращения: 29.10.2025).
35. Статистичні ряди динаміки (ПРАКТИКУМ) // YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=0kYvG1Wc9iA (дата обращения: 29.10.2025).
36. Использование методов корреляционно-регрессионного анализа в анализе хозяйственной деятельности предприятий // naukaru.ru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/11717/view (дата обращения: 29.10.2025).
37. Организация досуга молодежи в культурно-досуговых учреждениях, Курсовая работа. URL: https://sinref.ru/000_uchebniki/04500sociologia/008_organizaciya_dosuga_molodeji_v_kulturno-dosugovih_uchrejdeniyah.htm (дата обращения: 29.10.2025).
38. К проблеме социокультурных потребностей молодежи: философско-исторический анализ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/k-probleme-sotsiokulturnyh-potrebnostey-molodezhi-filosofsko-istoricheskiy-analiz (дата обращения: 29.10.2025).
39. Социокультурные потребности современной молодежи // Журнал «Концепт. URL: https://e-koncept.ru/2017/970931.htm (дата обращения: 29.10.2025).
40. К проблеме социокультурных потребностей молодежи: философско-исторический анализ // Elibrary.ru. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28886000 (дата обращения: 29.10.2025).
41. Лекция 10. Расчет объема выборки. 10.1. Измерение как цель выборочного исследования // YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=W0y_gI0vYd8 (дата обращения: 29.10.2025).
42. Культура в жизни молодёжи: потребность, интерес, ценность // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kultura-v-zhizni-molodyozhi-potrebnost-interes-tsennost (дата обращения: 29.10.2025).
43. Особенности досуга молодёжи — курсовая работа // Sinref.ru. URL: https://sinref.ru/000_uchebniki/04500sociologia/008_osobennosti_dosuga_molodeji.htm (дата обращения: 29.10.2025).
44. Динамические ряды // YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=D-S55_E-o_g (дата обращения: 29.10.2025).
45. ОКВЭД (Новый 2025) — Общероссийский классификатор видов экономической деятельности // Центр Регистрации и Сопровождения Бизнеса. URL: https://www.regfile.ru/okved (дата обращения: 29.10.2025).
46. Рабочая программа ПМ.02 для специальности 36.02.06 Финансы // Инфоурок. URL: https://infourok.ru/rabochaya-programma-pm-dlya-specialnosti-finansi-5871871.html (дата обращения: 29.10.2025).
47. Как определить статистическую значимость: Практическое руководство // StatSoft.ru. URL: https://www.statsoft.ru/articles/kak-opredelit-statisticheskuyu-znachimost-prakticheskoe-rukovodstvo/ (дата обращения: 29.10.2025).
48. Моральный кризис и как мы его преодолели // ВЦИОМ. URL: https://wciom.ru/materialy/press-vypuski/press-vypusk/moralnyi-krizis-i-kak-my-ego-preodoleli (дата обращения: 29.10.2025).
49. Городская хроника: важное в Петербурге 29 октября 2025 года // Санкт-Петербургские ведомости. URL: https://spbvedomosti.ru/news/gorod/gorodskaya-khronika-vazhnoe-v-peterburge-29-oktyabrya-2025-goda/ (дата обращения: 29.10.2025).
50. Институт культурных программ принял участие в Санкт-Петербургском международном научно-образовательном салоне // Культура Петербурга. URL: https://spbcult.ru/news/anonsy/v-ekspoforume-prokhodit-sankt-peterburgskiy-mezhdunarodnyy-nauchno-obrazovatelnyy-salon/ (дата обращения: 29.10.2025).
51. Московский городской педагогический университет. URL: https://www.mgpu.ru/ (дата обращения: 29.10.2025).
52. Развитие экосистемы молодежного предпринимательства в университетах обсудили в НГУЭУ // НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ. URL: https://nsuem.ru/news/universitet/razvitie-ekosistemy-molodezhnogo-predprinimatelstva-v-universitetakh-obsudili-v-ngueu/ (дата обращения: 29.10.2025).
53. Система средних показателей // YouTube. URL: https://www.youtube.com/watch?v=1oW5-J23u44 (дата обращения: 29.10.2025).
54. Университеты как источник инноваций: в ТУСУРе обсудили будущее технологического предпринимательства. URL: https://tusur.ru/ru/novosti-i-meropriyatiya/novosti/2025/10/27/universitety-kak-istochnik-innovatsiy-v-tusure-obsudili-buduschee-tekhnologicheskogo-predprinimatelstva (дата обращения: 29.10.2025).
55. О планах по развитию учреждений культуры на 2026 год рассказали в ЕАО // Время Биробиджана. URL: https://www.eao.ru/news/o-planakh-po-razvitiyu-uchrezhdeniy-kultury-na-2026-god-rasskazali-v-eao/ (дата обращения: 29.10.2025).
56. Сириус объединил молодых педагогов и исследователей образования со всей страны. URL: https://sirius.online/news/sirius-obedinil-molodykh-pedagogov-i-issledovateley-obrazovaniya-so-vsey-strany (дата обращения: 29.10.2025).
57. Конгресс молодых ученых // Росконгресс. URL: https://roscongress.org/events/kongress-molodykh-uchenykh/ (дата обращения: 29.10.2025).
58. В СГУ определили лучших вожатых области на региональном конкурсе «Вдохновляй // СГУ. URL: https://www.sgu.ru/news/2025-10-28/v-sgu-opredelili-luchshih-vozhatyh-oblasti-na-regionalnom-konkurse-vdohnovlyay (дата обращения: 29.10.2025).
59. О внесении изменений в решение Уральского городского маслихата от 27 декабря 2024 года № 18-9 «О бюджете поселка Деркул на 2025-2027 годы» // Әділет. URL: https://adilet.zan.kz/rus/docs/V25Z0018596 (дата обращения: 29.10.2025).
60. «ОК 029-2014 (КДЕС Ред. 2). Общероссийский классификатор видов экономической деятельности» (утв. Приказом Росстандарта от 31.01.2014 N 14-ст) (ред. от 25.06.2025) // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_158309/ (дата обращения: 29.10.2025).
61. Аналитики Домклик выяснили, на сколько в регионах отличаются цены на вторичку между центром и периферией // Новости Домклик. URL: https://blog.domclick.ru/news/analitiki-domklik-vyyasnili-na-skolko-v-regionah-otlichayutsya-ceny-na-vtorichku-mezhdu-centrom-i-periferiej (дата обращения: 29.10.2025).
62. Концерты, интерактивные программы, экскурсии, выставки и кинопоказы пройдут в День народного единства в учреждениях культуры Нижнего Новгорода // Администрация города Нижнего Новгорода. URL: https://admgor.nnov.ru/news/2025/10/28/kontserty-interaktivnye-programmy-ekskursii-vystavki-i-kinopokazy-proydut-v-den-narodnogo-edinstva-v-uchrezhdeniyakh-kultury-nizhnego-novgoroda (дата обращения: 29.10.2025).