Концепция
«Там, где нас нет, трава зеленее»Эту поговорку часто слышат люди, которые пытаются поднять проблему неравенства в собственной стране. И кажется, что в других странах доходы распределяются справедливо. Этот плакат необходим для того, чтобы опровергнуть или подтвердить данный тезис. Плакат переводит бытовое ощущение в измеримую плоскость, его задача — дать возможность визуально сравнить страны мира по уровню неравенства доходов на одном листе.
Что изображаем
Плакат изображает неравенство доходов, а не неравенство богатства. Это принципиальное различие.Неравенство доходов — это распределение потока доходов: зарплаты, доходы от деятельности, трансферты. А Неравенство богатства — это распределение накопленного запаса: недвижимость, акции, наследство и иной капитал.Если бы плакат строился на неравенстве богатства, картина была бы значительно контрастнее: неравенство богатства в мире систематически выше неравенства доходов. Но для сравнения качества жизни между странами неравенство доходов является более корректным: оно отражает, что люди реально получают, а не то, что накоплено за десятилетия. Дополнительно показатель относится к доходам до налогов, то есть плакат не учитывает налоговую нагрузку.
Коэффицие́нт Джини — статистический показатель степени расслоения общества выбранной страны или региона по какому-либо изучаемому признаку. Используется для оценки экономического неравенства.
Коэффициент Джини может изменяться между 0 и 1. Чем больше его значение отклоняется от нуля и приближается к единице, тем в большей степени доходы сконцентрированы в руках отдельных групп населения.
Плакат
Носители
Код
World Inequality Database (WID) — открытая база данных о распределении доходов и богатства, поддерживаемая World Inequality Lab (Парижская школа экономики).Данные доступны на wid.world и распространяются свободно для исследовательских и образовательных целей.Пайтон скрипты, которые генерировали графики я запускал у себя локально. Так как Данные, которые я выбрал были уже чистыми и готовыми к визуализации, я не использовал дополнительные библиотеки вроде numpy / pandas
Для генерации кода, через который я обрисовал график была применена нейросеть Grok 4.6. Для описания концепции проекта была применена нейросеть DeepSeek R3.
Источники изображении
- Poverty and Unemployment Show Intense Difficulties // Spartan Speaks: [сайт]. — Orono, 2022. — URL: https://spartanspeaks.com/18522/news/poverty-and-unemployment-show-intense-difficulties/ (дата обращения: 10.10.2026).2. Poorest UK families getting poorer thanks to Covid — report // The Big Issue: [сайт]. — London, 2020. — 14 December. — URL: https://www.bigissue.com/news/social-justice/child-poverty-britains-poorest-families-struggle/ (дата обращения: 10.10.2026).3. The Impact of Poverty on Our Environment: [изображение] // Easy-Peasy.AI: AI Art Generator. — 2024. — 11 March. — URL: https://easy-peasy.ai/ai-image-generator/images/an-image-that-shows-eb63fb1b-1bc0-4659-bcee-2a3c7765601a (дата обращения: 10.10.2026).
