Автореферат (1147111), страница 6
Текст из файла (страница 6)
По-видимому, наивный подход к определению эталонного закона распределения не оправдывает себя, и требуется полноценное установление свойств распределений цифр, исходяиз эмпирических данных. К этому же выводу подталкивает и выявленная связьрезультативности тестов с уровнями электоральной фрагментации, что совершенноне находит отражения в известных подходах к анализу частот цифр.В целом же выявление широко распространённой нормы является крайне положительным результатом для направления «электоральной криминалистики» в целом. Это позволяет говорить о том, что выявляемые статистическими методами аномалии действительно являются неординарными феноменами, а не широко распространёнными вариациями получаемых естественным образом данных.22Второй параграф, «Свойства аномальных результатов голосования»,обращается к выявленным аномалиям и их свойствам.
Среди выявленных аномалийможно выделить следующие: ярко выраженную асимметрию распределений, связанных с явкой; большое число наблюдений в области высоких уровней яви;«размытие» области значений на двумерных гистограммах результатов участниковпо уровню явки; отсутствие подобия между формами распределений голосов, поданных за участников выборов, на разных интервалах явки; значительное отклонениерегрессионной прямой (для модели зависимости абсолютного результата участникавыборов от уровня явки) от начала координат; высокие значения коэффициентадетерминации R² для регрессионных моделей; различный характер распределенияостатков регрессионных моделей по уровням явки; большая доля регионов, где число совмещённых участков, показывающих разницу по доле лидирующих кандидатоввыше 5–10%.
Кроме того, в отличие от свойств нормы, в странах, где массово отмечаются аномальные свойства электоральной статистики, эти аномалии носят непостоянный характер, заметно меняясь от электорального цикла к электоральному циклу (или даже от одного тура выборов к другому).Часть аномальных результатов, впрочем, можно объяснить естественнымипричинами. Этому посвящен третий параграф, «Наиболее вероятные естественные причины возникновения электоральных аномалий и их выявление».
Прежде всего это касается ряда регрессионных моделей. Здесь хорошие результаты были получены при использовании метода Шпилькина в сочетании с диаграммойрегрессионных «челюстей» Дж. Декерта. Судя по всему, в ряде случаев — в Польшена парламентских выборах 2007 и 2011 гг., на выборах в Румынии в 2000 и 2009 гг.— выявляемые связи между явкой и долей кандидатов носили естественный характер, связанный с мобилизацией электората.
Показатели модели для П. Порошенко навыборах 2014 г. на общенациональном уровне являются, скорее всего, артефактом,возникшим при агрегации данных более низких уровней.В четвёртом параграфе, «Выводы и степень согласованности результатовс внешними оценками», автор проводит сравнение сторонних оценок демократичности исследуемых стран и сопоставляет их с оценками, полученными в рамках данного исследования. Полученные результаты показали достаточную степень согласованности с оценками качества демократии (прежде всего — именно с электоральной23точки зрения), предлагаемых основными рейтингами.
Лидером по уровню аномалийявляется Армения, и её оценки стабильно хуже, чем у всех других рассматриваемыхстран. Оценки Украины хуже в тех случаях, когда были выявлены многочисленныеаномалии (прежде всего, в 2004 г.), и выше в прочих. Необъяснённым остаётся случай Болгарии 2006 г., где выявление крайне подозрительных свойства электоральнойстатистики происходит на фоне достойных оценок уровня демократии. СлучаиРумынии же, напротив, по совокупности признаков вполне укладываются в рамкипредставления о демократическом транзите, несмотря на аномальные распределенияявки в 90-х и 2000-х годах.В заключении подводятся итоги проведённого исследования, описываютсяосновные его результаты и делаются практические выводы.
Более подробно этомупосвящён следующий раздел.ЗаключениеОсновным результатом исследования можно назвать прежде всего прояснениеистинной роли сравнительного подхода к анализу электоральных аномалий в самомшироком смысле этого слова. Вопреки ожиданиям, сравнение не просто облегчаетпоиск аномалий — оно является условием, несоблюдение которого делает этотпроцесс невозможным. При этом сравнение должно проводиться в нескольких плоскостях одновременно: в хронологической, кросс-национальной, методологическойперспективах. Сочетание кросс-темпорального и кросс-национального сравненийпозволяют вывести представление о свойствах нормы, которые не будут связаны скакими-то особенностями конкретной страны; сравнение же результатов, получаемых различными методами, позволяет оценить степень уникальности выявляемых аномальных случаев.И если значение хронологического сравнения было отмечено в существующейлитературе23 в качестве хорошего индикатора, способного разделить естественные иискусственные аномалии (естественные причины необычных свойств электоральнойстатистики предполагаются объясняемыми механизмом расколов, а те в свою оче23 Myagkov M.
The Forensics of Election Fraud: Russia and Ukraine. / Mikhail Myagkov, Peter C.Ordeshook, Dimitri Shakin. New York: Cambridge University Press. 2009. 289 P.24редь не склонны к резкому изменению структуры), то методологическая триангуляция является полностью игнорируемым фактором. Публикации в сфере «электоральной криминалистики» фокусируются на одном-двух методах, и принимают получаемые ими результаты за показательные. Как было продемонстрировано выше, взависимости от используемых методов, аномальными могут становиться совершенно разные случаи, в том числе те, которые по совокупности признаков являютсявполне обычными. И наоборот, аномальные случаи могут оказываться проигнорированными — что случилось, например, при применении регрессионного анализа квыборам президента Украины 2004 г.: несмотря на откровенно аномальный характер, именно регрессионный анализ показал для моделей участников долю объяснённой дисперсии меньше половины что, со статистической точки зрения, говорит оботсутствии сильной связи между показателями.
С другой стороны, случаи выборов90-х и 2000-х годов в Румынии показывают аномальное распределение явки, новполне безобидны с точки зрения распределения голосов между участниками приразных её значениях.Из этого наблюдения следует важнейший вывод для применения методов«электоральной криминалистики» на практике — каждое такое исследование должно включать валидацию результатов различными методами, а не полагаться на какой-то конкретный.
Кроме того, такое исследование, по-видимому, нельзя проводитьв отрыве от электорального контекста — во всяком случае, если в конкретном кейсеобнаруживаются аномальные черты. Это, впрочем, в ряде стран может оказаться бесполезным условием — если практики фальсификаций давно и глубоко укоренилисьв электоральных институтах, то может оказаться, что все доступные для сравненияданные (хронологический охват публикации которых не так уж велик в большинствестран) уже содержат признаки массовых фальсификаций — и в таком случае они будут выглядеть «нормой».Другой важный вывод, полученный в рамках данного исследования — необходимость пересмотра практик анализа частот цифр в данных электоральной статистики. Несмотря на то, что такие методы обещают решить проблему изменённыхпротоколов (переброса голосов и т.
п. скрытных манипуляций), в текущем виде ихприменение является необоснованным. Фактически, в большинстве случаев имеетместо быть сравнение некоторой, отдалённо напоминающей истинную, ожидаемой25пропорции с результатом агрегации электоральной статистики до уровня, на которомразличие частот появления цифр в соответствующих разрядах уже не играет большой роли. Тем не менее, существуют пути преодоления подобного кризиса: можноперейти к эмпирическому установлению распределения цифр в разрядах чисел (спомощью обобщённого закона Бенфорда, или иных степенных законов), можно использовать иные законы математического характера (например, закон Ципфа).С точки зрения автора, наиболее перспективными шагами в развитии методовпоиска электоральных аномалий являются следующие:1.
Усовершенствование регрессионных методов анализа. Это направление анализа наиболее формализовано и меньше всего зависит от субъективного анализаисследователя. Отказ от визуальной оценки показателей в его рамках выглядитнаиболее вероятным, а это означает увеличение объективности получаемыхоценок.2. Разработка полноценного географического подхода к выявлению аномалий. Вотличие от всех остальных методов, в рамках географического подходавозможно выявление индивидуальных случаев аномальных результатов. Этоделает его потенциально наиболее полезным в качестве вспомогательного метода при наблюдении за выборами и пересчёте голосов, поскольку он сможетуказать на конкретные места, где есть основания подозревать манипуляциирезультатами голосования.3. Расширение охвата исследованиями аномалий различных стран, в особенностипредполагаемых «образцовыми» с точки зрения демократичности электоральных институтов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
