Исследование качества общественного транспорта
Хочу поделиться интересным новым исследованием «Пользовательский подход к оценке качества обслуживания городским пассажирским транспортом».
Авторы — Егор Старшов @estardf и коллеги из Центра устойчивого развития территорий Высшей школы менеджмента СПбГУ. У них также есть канал про урбанистику Люди в городе @urbangsom.
В ходе исследования в фокус-группах выявлены 24 параметра качества перевозок. Затем по ним проведён опрос пассажиров в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге и Перми.
Спойлер: самую высокую оценку получилтранспорт Перми.
Для каждого из 24 параметров определена удовлетворённость пассажиров и вклад в общую оценку качества (важность).
Основная рекомендация в том, что транспортным администрациям следует концентрироваться на тех измерениях качества, которые пассажиры считают важными, но где они не удовлетворены (правая нижняя часть графика).
Во всех городах это время ожидания, предсказуемость времени прибытия, скорость движения и ряд других. В общем те проблемы, которые систематически не получается решить, и где не обойтись без повышения приоритета движения.
Среди наименее значимых показателей — стоимость проезда и удобство оплаты. Хотя власти до последнего не повышают тарифы, а технологии оплаты сильно продвинулись за последние годы, на удовлетворённость это влияет не так сильно.
Рекомендую изучить. Ниже прикладываю статью (на английском) и презентацию (на русском).
Хочу поделиться интересным новым исследованием «Пользовательский подход к оценке качества обслуживания городским пассажирским транспортом».
Авторы — Егор Старшов @estardf и коллеги из Центра устойчивого развития территорий Высшей школы менеджмента СПбГУ. У них также есть канал про урбанистику Люди в городе @urbangsom.
В ходе исследования в фокус-группах выявлены 24 параметра качества перевозок. Затем по ним проведён опрос пассажиров в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге и Перми.
Спойлер: самую высокую оценку получил
Для каждого из 24 параметров определена удовлетворённость пассажиров и вклад в общую оценку качества (важность).
Основная рекомендация в том, что транспортным администрациям следует концентрироваться на тех измерениях качества, которые пассажиры считают важными, но где они не удовлетворены (правая нижняя часть графика).
Во всех городах это время ожидания, предсказуемость времени прибытия, скорость движения и ряд других. В общем те проблемы, которые систематически не получается решить, и где не обойтись без повышения приоритета движения.
Среди наименее значимых показателей — стоимость проезда и удобство оплаты. Хотя власти до последнего не повышают тарифы, а технологии оплаты сильно продвинулись за последние годы, на удовлетворённость это влияет не так сильно.
Рекомендую изучить. Ниже прикладываю статью (на английском) и презентацию (на русском).
❤12👍6✍3🔥3
💡Исследование предпочтений пассажиров
Хочу рассказать об учебном исследовании, которое я сейчас провожу для курса по поведенческому моделированию в Чили. Изучаю, почему некоторые пассажиры на остановке пропускают первый автобус и ждут следующий (того же маршрута).
🔍 Как проходит опрос:
Участникам показываются карточки со сценариями, и они выбирают сесть в первый автобус или подождать второй.
🧩 Учитываются четыре фактора:
— Время поездки в салоне
— Дополнительное ожидание второго автобуса
— Уровень заполненности первого автобуса (у второго заранее не известен)
— Тип автобуса: дизельный (старый или новый) и электрический.
В приложении отображается время прибытия и тип каждого автобуса, поэтому сценарии близки к реальности.
Цель — понять, насколько эти факторы влияют на решение пассажира. Например:
— Готов ли я пропустить переполненный автобус, если следующий – старый?
— А если наоборот – подождать электробус на длинную поездку?
После опроса будет проводиться моделирование выбора. Особый интерес для меня — влияет ли электробус и ценится ли он пассажирами?
📝 На картинке — пример сценария, который видят участники опроса (перевёл на русский).
Хочу рассказать об учебном исследовании, которое я сейчас провожу для курса по поведенческому моделированию в Чили. Изучаю, почему некоторые пассажиры на остановке пропускают первый автобус и ждут следующий (того же маршрута).
🔍 Как проходит опрос:
Участникам показываются карточки со сценариями, и они выбирают сесть в первый автобус или подождать второй.
🧩 Учитываются четыре фактора:
— Время поездки в салоне
— Дополнительное ожидание второго автобуса
— Уровень заполненности первого автобуса (у второго заранее не известен)
— Тип автобуса: дизельный (старый или новый) и электрический.
В приложении отображается время прибытия и тип каждого автобуса, поэтому сценарии близки к реальности.
Цель — понять, насколько эти факторы влияют на решение пассажира. Например:
— Готов ли я пропустить переполненный автобус, если следующий – старый?
— А если наоборот – подождать электробус на длинную поездку?
После опроса будет проводиться моделирование выбора. Особый интерес для меня — влияет ли электробус и ценится ли он пассажирами?
📝 На картинке — пример сценария, который видят участники опроса (перевёл на русский).
👍13🔥4👏3😭1
Нейросети для городских проектов
Прохожу на аспирантской программе курс «Умные городские системы». Его цель — использовать нейросети для анализа городских данных.
Мы изучаем как нейросети работают с разными типами данных: табличными, географическими, спутниковыми снимками, панорамами улиц, текстовыми комментариями к точкам на карте и т.п.
Я сделал модель прогнозирования числа пострадавших в дорожно-транспортных происшествиях на основе данных Москвы.
Учитываю следующие виды данных:
— табличные данные о ДТП с координатами и различными признаками, в т.ч. с количеством жертв;
— текстовые описания обстоятельств ДТП и нарушений ПДД (естественный язык);
— пространственные данные точечных объектов из OpenStreetMap (светофоры, пешеходные переходы и др.).
Для каждого типа данных применяется специализированная модель для извлечения векторных представлений (эмбеддингов): языковая, геопространственная и табличная. Затем данные агрегируются по шестиугольным пространственным ячейкам (H3) и подаются в регрессионную нейросетевую модель.
Результат на карте:
— синие точки — фактические ДТП из базы,
— цвет шестигранных ячеек — прогноз количества жертв (пострадавшие + погибшие).
Пока это учебный проект. Не для практического применения. Но в перспективе обученную модель можно применять на другие территории для прогноза очагов ДТП.
Прохожу на аспирантской программе курс «Умные городские системы». Его цель — использовать нейросети для анализа городских данных.
Мы изучаем как нейросети работают с разными типами данных: табличными, географическими, спутниковыми снимками, панорамами улиц, текстовыми комментариями к точкам на карте и т.п.
Я сделал модель прогнозирования числа пострадавших в дорожно-транспортных происшествиях на основе данных Москвы.
Учитываю следующие виды данных:
— табличные данные о ДТП с координатами и различными признаками, в т.ч. с количеством жертв;
— текстовые описания обстоятельств ДТП и нарушений ПДД (естественный язык);
— пространственные данные точечных объектов из OpenStreetMap (светофоры, пешеходные переходы и др.).
Для каждого типа данных применяется специализированная модель для извлечения векторных представлений (эмбеддингов): языковая, геопространственная и табличная. Затем данные агрегируются по шестиугольным пространственным ячейкам (H3) и подаются в регрессионную нейросетевую модель.
Результат на карте:
— синие точки — фактические ДТП из базы,
— цвет шестигранных ячеек — прогноз количества жертв (пострадавшие + погибшие).
Пока это учебный проект. Не для практического применения. Но в перспективе обученную модель можно применять на другие территории для прогноза очагов ДТП.
🤔8🔥4👍2👌1😍1
Конгресс транспортных инженеров Чили
На прошлой неделе был на Конгрессе транспортных инженеров Чили, основной научной конференции в стране, которая проводится каждые два года. В этом году было в Университете Анды (элитарный университет, расположенный в предгорье Анд в Сантьяго), в следующий раз будет в Университете города Консепсьон.
Организатор — Ассоциация транспортных инженеров Чили SoChiTran, в работе которой большую роль играют сотрудники университета, где я учусь в аспирантуре.
Конференция очень большая: длится 3 дня, представлено около 100 докладов. Каждый день проводится одна пленарная дискуссия, и 6-9 тематических сессий с научными докладами.
Абсолютное большинство докладчиков — профессора, аспиранты, магистры, но есть и отдельные секции с докладами сотрудников местного минтранса и организатора перевозок. Для большинства доклад — это проверка своего исследования перед подачей в международный журнал.
Доклады довольно сложные. Обычно без знания конкретных эконометрических, поведенческих, вероятностных и прочих моделей мало что будет понятно.
К примеру, некоторые темы докладов:
1. Биографический анализ для определения предпочтений в выборе видов транспорта.
2. Анализ сферы применения канатных дорог методами оптимизации.
3. Моделирование барьеров к использованию велосипедов.
4. Методика расчёта общей доли безбилетного проезда с учётом пересадок.
5. Анализ снижения уровня шума при использовании электробуров.
В комментарии прикладываю программу конференции с названиями докладов (на испанском).
На прошлой неделе был на Конгрессе транспортных инженеров Чили, основной научной конференции в стране, которая проводится каждые два года. В этом году было в Университете Анды (элитарный университет, расположенный в предгорье Анд в Сантьяго), в следующий раз будет в Университете города Консепсьон.
Организатор — Ассоциация транспортных инженеров Чили SoChiTran, в работе которой большую роль играют сотрудники университета, где я учусь в аспирантуре.
Конференция очень большая: длится 3 дня, представлено около 100 докладов. Каждый день проводится одна пленарная дискуссия, и 6-9 тематических сессий с научными докладами.
Абсолютное большинство докладчиков — профессора, аспиранты, магистры, но есть и отдельные секции с докладами сотрудников местного минтранса и организатора перевозок. Для большинства доклад — это проверка своего исследования перед подачей в международный журнал.
Доклады довольно сложные. Обычно без знания конкретных эконометрических, поведенческих, вероятностных и прочих моделей мало что будет понятно.
К примеру, некоторые темы докладов:
1. Биографический анализ для определения предпочтений в выборе видов транспорта.
2. Анализ сферы применения канатных дорог методами оптимизации.
3. Моделирование барьеров к использованию велосипедов.
4. Методика расчёта общей доли безбилетного проезда с учётом пересадок.
5. Анализ снижения уровня шума при использовании электробуров.
В комментарии прикладываю программу конференции с названиями докладов (на испанском).
👍14🔥3👏2❤1
Конференция Ваксмана
Во время пребывания на Конгрессе транспортных инженеров Чили, размышлял, есть ли в России подобные транспортные конференции.
В последние годы появились очень солидные конференции и форумы. Сейчас однозначно лучшей является конференция Ассоциации транспортных инженеров. Её сильнейшая сторона — актуальность. Например, в последние годы главной темой были реформы общественного транспорта, чуть ранее — документы транспортного планирования, ранее — моделирование и т.д. Однако такие конференции скорее предназначены для экспертов и сотрудников госорганов. Вся программа построена вокруг пленарных заседаний. Научных секций в последние годы здесь не припомню. Публикации ассоциации (книги, методические рекомендации) приведены в комментарии.
Однако именно научная конференция действительно была (и надеюсь, что когда-нибудь она будет восстановлена). Это конференция Семёна Ароновича Ваксмана «Социально-экономические проблемы развития транспортных систем городов и зон их влияния», которая проводилась с 1986 по 2021 годы в Екатеринбурге (в последние годы в заочном формате). Она началась задолго до того, как транспорт и урбанистика стали мейнстримом.
Огромным плюсом, и тем, что роднит её с любой хорошей научной конференцией, было очень тесное и стабильное сообщество участников. Однако она держалась на одном человеке, и завершилась с его смертью. Всего за все годы был выпущен 31 сборник и 1563 (!) доклада.
В канале много студентов-урбанистов, и я уверен, что большинство даже не слышали о ней. В комментарий прикладываю список всех докладов конференции. Конечно, доклады обычно короткие и не соответствуют требованиям публикаций в журналах, но есть и много хороших докладов.
PS. Удивился узнав, что я окончил ту же самую кафедру Городского строительства и хозяйства УрФУ, что и Семён Аронович, только на 52 года позже.
Во время пребывания на Конгрессе транспортных инженеров Чили, размышлял, есть ли в России подобные транспортные конференции.
В последние годы появились очень солидные конференции и форумы. Сейчас однозначно лучшей является конференция Ассоциации транспортных инженеров. Её сильнейшая сторона — актуальность. Например, в последние годы главной темой были реформы общественного транспорта, чуть ранее — документы транспортного планирования, ранее — моделирование и т.д. Однако такие конференции скорее предназначены для экспертов и сотрудников госорганов. Вся программа построена вокруг пленарных заседаний. Научных секций в последние годы здесь не припомню. Публикации ассоциации (книги, методические рекомендации) приведены в комментарии.
Однако именно научная конференция действительно была (и надеюсь, что когда-нибудь она будет восстановлена). Это конференция Семёна Ароновича Ваксмана «Социально-экономические проблемы развития транспортных систем городов и зон их влияния», которая проводилась с 1986 по 2021 годы в Екатеринбурге (в последние годы в заочном формате). Она началась задолго до того, как транспорт и урбанистика стали мейнстримом.
Огромным плюсом, и тем, что роднит её с любой хорошей научной конференцией, было очень тесное и стабильное сообщество участников. Однако она держалась на одном человеке, и завершилась с его смертью. Всего за все годы был выпущен 31 сборник и 1563 (!) доклада.
В канале много студентов-урбанистов, и я уверен, что большинство даже не слышали о ней. В комментарий прикладываю список всех докладов конференции. Конечно, доклады обычно короткие и не соответствуют требованиям публикаций в журналах, но есть и много хороших докладов.
PS. Удивился узнав, что я окончил ту же самую кафедру Городского строительства и хозяйства УрФУ, что и Семён Аронович, только на 52 года позже.
👍21👏1
Искусственный интеллект и публичные слушания
Хочу рассказать о статье Партисипативное городское планирование с помощью больших языковых моделей 2024 года.
В Китае придумали модель искусственного интеллекта на основе GPT для симуляции публичных слушаний. Заявляется, что это позволит более справедливо провести учёт жителей, избежав конфликты. Но без самих жителей, как и без планировщиков/медиаторов. Звучит, конечно, тревожно, но такова реальность состояния искусственного интеллекта сегодня.
Суть модели в следующем:
1. Создаётся один агент-планировщик (GPT-4v), ему передается карта района и городские нормы. Он готовит первоначальный проект зонирования, выбирая назначение для нескольких пустых земельных участков (на выбор из 8 типов: школа, больница, парк, и т.п.). При этом у него есть минимальные требования по количеству объектов, которые надо разместить.
2. Также создаются 1000 агентов-жителей (GPT-3.5) с разными профилями на основе местной переписи населения (возраст, пол, состав семьи, уровень образования, и т.п.), которые генерируют от 3 до 5 предложений исходя из своего социального профиля и обсуждают план. Обсуждение организовано по принципу «аквариума» — когда говорят не все сразу, а по очереди, в узких группах, с ротацией.
3. Планировщик систематизирует обратную связь и перерабатывает план. Его задача как разместить необходимое количество объектов в пешеходной доступности, так и удовлетворить пожелания жителей. После этого проект возвращается на обсуждение, и так 3 раунда, до финального проекта.
Результат
Эксперимент проводился на двух районах Пекина. Самое интересное, что полученный проект сравнивался как с несколькими другими алгоритмами, так и с проектами от группы профессиональных архитекторов.
Модель обеспечила те же значения доступности, что и другие алгоритмы, и профессиональные архитекторы. Но более высокие показатели по удовлетворению потребностей конкретных групп жителей. Причём отдельно отмечено, что положительную роль сыграло и разнообразие социальных профилей «жителей», и «дискуссия» между ними.
Почему это важно
На этапе проекта можно учесть типичные пожелания жителей и уменьшить конфликтность проектов. Важно, что GPT умеет генерировать пожелания разных соц. групп, в том числе уязвимых (например, разработчики специально внедрили в дискуссию одиноких пожилых людей и людей с больными родственниками). Получается инклюзивность без реального участия.
Статья в первом комментарии
Хочу рассказать о статье Партисипативное городское планирование с помощью больших языковых моделей 2024 года.
В Китае придумали модель искусственного интеллекта на основе GPT для симуляции публичных слушаний. Заявляется, что это позволит более справедливо провести учёт жителей, избежав конфликты. Но без самих жителей, как и без планировщиков/медиаторов. Звучит, конечно, тревожно, но такова реальность состояния искусственного интеллекта сегодня.
Суть модели в следующем:
1. Создаётся один агент-планировщик (GPT-4v), ему передается карта района и городские нормы. Он готовит первоначальный проект зонирования, выбирая назначение для нескольких пустых земельных участков (на выбор из 8 типов: школа, больница, парк, и т.п.). При этом у него есть минимальные требования по количеству объектов, которые надо разместить.
2. Также создаются 1000 агентов-жителей (GPT-3.5) с разными профилями на основе местной переписи населения (возраст, пол, состав семьи, уровень образования, и т.п.), которые генерируют от 3 до 5 предложений исходя из своего социального профиля и обсуждают план. Обсуждение организовано по принципу «аквариума» — когда говорят не все сразу, а по очереди, в узких группах, с ротацией.
3. Планировщик систематизирует обратную связь и перерабатывает план. Его задача как разместить необходимое количество объектов в пешеходной доступности, так и удовлетворить пожелания жителей. После этого проект возвращается на обсуждение, и так 3 раунда, до финального проекта.
Результат
Эксперимент проводился на двух районах Пекина. Самое интересное, что полученный проект сравнивался как с несколькими другими алгоритмами, так и с проектами от группы профессиональных архитекторов.
Модель обеспечила те же значения доступности, что и другие алгоритмы, и профессиональные архитекторы. Но более высокие показатели по удовлетворению потребностей конкретных групп жителей. Причём отдельно отмечено, что положительную роль сыграло и разнообразие социальных профилей «жителей», и «дискуссия» между ними.
Почему это важно
На этапе проекта можно учесть типичные пожелания жителей и уменьшить конфликтность проектов. Важно, что GPT умеет генерировать пожелания разных соц. групп, в том числе уязвимых (например, разработчики специально внедрили в дискуссию одиноких пожилых людей и людей с больными родственниками). Получается инклюзивность без реального участия.
Статья в первом комментарии
❤11👍3🔥2
В журнале ВШЭ вышла моя статья
У меня хорошая новость. На прошлой неделе у меня вышла статья с журнале "Вопросы государственного и муниципального управления" НИУ ВШЭ.
Скачать pdf статьи можно по ссылке: https://vgmu.hse.ru/article/view/27343
Статья посвящена степени внедрения контрактной системы в общественном транспорте России, о чём я писал ранее в нескольких постах в январе — феврале на основе аназа закупок в 2015—2024 годы (часть 1, часть 2, часть 3 и часть 4).
У меня хорошая новость. На прошлой неделе у меня вышла статья с журнале "Вопросы государственного и муниципального управления" НИУ ВШЭ.
Скачать pdf статьи можно по ссылке: https://vgmu.hse.ru/article/view/27343
Статья посвящена степени внедрения контрактной системы в общественном транспорте России, о чём я писал ранее в нескольких постах в январе — феврале на основе аназа закупок в 2015—2024 годы (часть 1, часть 2, часть 3 и часть 4).
❤🔥17❤13🏆7
Город и перевозчики
💡Исследование предпочтений пассажиров Хочу рассказать об учебном исследовании, которое я сейчас провожу для курса по поведенческому моделированию в Чили. Изучаю, почему некоторые пассажиры на остановке пропускают первый автобус и ждут следующий (того же маршрута).…
Исследование предпочтений пассажиров
На днях я завершил учебный проект по моделированию факторов, которые побуждают пассажиров на остановке пропустить один автобус и ждать следующий (того же или аналогичного маршрута). Ранее писал об этом.
⚙️ Удалось подтвердить значимость следующих факторов:
- время ожидания следующего автобуса (с каждой дополнительной минутой интервала снижается вероятность ждать следующий).
- загрузка первого автобуса (очень сильный фактор: пропущу, если высокая).
- тип автобуса важен: новый ли автобус и электрический ли он (чем лучше, тем больше вероятность выбрать его).
- плюс, вариация предпочтений от индивидуальных характеристик: пол, возраст, владение автомобилем, длина поездки влияют.
⌛️Удалось посчитать предельные нормы замещения:
- +2,7 минут готовы дополнительно ждать новый автобус против старого (при прочих равных).
- +3,4 минуты готовы дополнительно ждать новый электробус против нового дизельного .
- новый дизельный автобус компенсирует 22% неудобств от высокой загрузки салона, а новый электрический — 50%.
🤔 Ещё из интересного: наиболее склонны ждать электробус люди без автомобиля в семье. А при наличии — фактор электробуса и новизны автобуса теряет роль. Это любопытный результат, ведь более логично предположить, что человек с автомобилем более склоняется к комфорту поездки, а оказалось, что им важнее время.
Итоговая модель Порядковый Логит со всеми коэффициентами — на изображении (если не совсем понятно, могу ответить на вопросы в комментариях).
Модель построена на 78 ответах, что мало (особенно для моделирования индивидуальных характеристик). Но в данной методологии важнее количество сценариев, а их 624 (каждый человек отвечал на 8), что не так плохо.
На днях я завершил учебный проект по моделированию факторов, которые побуждают пассажиров на остановке пропустить один автобус и ждать следующий (того же или аналогичного маршрута). Ранее писал об этом.
⚙️ Удалось подтвердить значимость следующих факторов:
- время ожидания следующего автобуса (с каждой дополнительной минутой интервала снижается вероятность ждать следующий).
- загрузка первого автобуса (очень сильный фактор: пропущу, если высокая).
- тип автобуса важен: новый ли автобус и электрический ли он (чем лучше, тем больше вероятность выбрать его).
- плюс, вариация предпочтений от индивидуальных характеристик: пол, возраст, владение автомобилем, длина поездки влияют.
⌛️Удалось посчитать предельные нормы замещения:
- +2,7 минут готовы дополнительно ждать новый автобус против старого (при прочих равных).
- +3,4 минуты готовы дополнительно ждать новый электробус против нового дизельного .
- новый дизельный автобус компенсирует 22% неудобств от высокой загрузки салона, а новый электрический — 50%.
🤔 Ещё из интересного: наиболее склонны ждать электробус люди без автомобиля в семье. А при наличии — фактор электробуса и новизны автобуса теряет роль. Это любопытный результат, ведь более логично предположить, что человек с автомобилем более склоняется к комфорту поездки, а оказалось, что им важнее время.
Итоговая модель Порядковый Логит со всеми коэффициентами — на изображении (если не совсем понятно, могу ответить на вопросы в комментариях).
Модель построена на 78 ответах, что мало (особенно для моделирования индивидуальных характеристик). Но в данной методологии важнее количество сценариев, а их 624 (каждый человек отвечал на 8), что не так плохо.
❤15👍3🤡3👏1🤨1
В ближайшее время планирую провести подобное исследование в крупном городе России с целью моделирования, какие из изменений в ходе транспортных реформ и перехода на контракты наиболее важны для пассажиров.
Пока не решил, где проводить исследование. Рассматриваю город, где реформа идёт прямо сейчас или завершается, и где у пассажиров есть опыт как в пользовании старой, так и новой системой. Буду рад советам в комментариях, какой город выбрать, особенно если есть возможность посодействовать с распространением онлайн опроса через местные ресурсы.
Ниже сделал небольшой опрос, чтобы понять, какие факторы транспортных реформ следует включить в исследование. Какие изменения на ваш взгляд наиболее важны с точки зрения пассажиров?
Пока не решил, где проводить исследование. Рассматриваю город, где реформа идёт прямо сейчас или завершается, и где у пассажиров есть опыт как в пользовании старой, так и новой системой. Буду рад советам в комментариях, какой город выбрать, особенно если есть возможность посодействовать с распространением онлайн опроса через местные ресурсы.
Ниже сделал небольшой опрос, чтобы понять, какие факторы транспортных реформ следует включить в исследование. Какие изменения на ваш взгляд наиболее важны с точки зрения пассажиров?
💯3
Какие изменения в ходе транспортных реформ (и положительные, и отрицательные) наиболее заметны для пассажиров?
(можно выбрать несколько вариантов)
(можно выбрать несколько вариантов)
Anonymous Poll
23%
Повышение безопасности движения, отсутствие конкуренции
67%
Отказ от наличных (переход на банковские и транспортные карты)
29%
Льготы на всех маршрутах
22%
Снижение тарифа
64%
Новые транспортные средства в едином стандарте
35%
Цифровизация, информация в реальном времени
45%
Увеличение интервалов и времени ожидания
36%
Появление пересадок
58%
Бесплатные пересадки
3%
Другое (напишите в комментариях)
👍4❤1
Всем привет! Возвращаюсь домой на каникулы. С 24 июля по 3 августа буду в Екатеринбурге, с 4 по 6 августа — в Москве. Пишите, если будет желание встретиться.
❤🔥11☃2👍1👌1🥴1