Диссертация (1147112), страница 28
Текст из файла (страница 28)
Свойства нормы и свойства аномалий вэлекторальной статистикеВ предыдущей главе было продемонстрировано, что результаты голосования, выраженные в данных электоральной статистики, действительно, обладают рядом универсальных черт,присущих большинству случаев, относящихся не только к разным историческим моментам, но иразным странам. Отклонения от универсализма носят редкий, аномальный характер. С точкизрения электоральной криминалистики, это многообещающий результат. Однако эти наблюдения будут лишены практического значения, если окажется, что они могут быть легко связаны сестественными процессами или свойствами электората.
Для электоральной криминалистикиимеют значения только такие аномалии, которые можно связать с сознательным искажением результатов голосования. Сами по себе отклонения от нормы особенного практического интересане представляют.В этой главе будут рассмотрены общие результаты проведённого эмпирического анализаи предпринята попытка исключить наиболее вероятные естественные причины возникновениянаблюдаемых аномалий.
К сожалению, пространство возможностей для такого анализа в данном случае достаточно ограничено; прежде всего, на используемом уровне агрегации данныхнет возможности привлечь демографические сведения об электорате. Кроме того, затруднительно оценивать «переток голосов», как предлагали делать М. Мягков и П. Ордешук, поскольку дляэтого требуется быть уверенным в том, что соответствующая единица представления данных (вданном случае — участок голосования) обслуживает одно и то же множество избирателей напротяжении долгого времени. Для этого потребовалось бы обладать сведениями о границах избирательных участков всех рассматриваемых стран, что является, пожалуй, невыполнимымусловием.
Обе эти задачи можно решить переходом на иной уровень агрегации — границы более крупных территориальных единиц можно считать постоянными во времени, а следовательно и результаты, полученные в их границах, можно соотнести с одними и теми же группами избирателей. Однако это создало необходимость пересмотра всей логики проведения исследования: при изменении основного уровня агрегации изменяется и посылка о месте совершения возможных фальсификаций.
В рамках данного исследования предполагается, что манипуляции срезультатами голосования, если они имеют место быть, будут совершаться на уровне отдельных133участков для голосования. Переход на более высокий уровень будет означать, что мы ожидаемвстретить фальсификацию на уровне более высоких территориальных единиц (например, территориальных избирательных комиссий) — или же что манипуляции будут носить столь последовательный и систематический характер, что различия между результатами избирательныхучастков (и в целом, единиц анализа из более низких уровней агрегации) будут несущественны.Наконец, для этого потребовалось бы сформировать новые наборы данных, поскольку в светегипотезы о наличии фальсификаций на более высоком уровне есть основания предполагать, чтов опубликованных данных результаты на более высоком уровне агрегации могут не быть результатом сложения данных на более низком уровне, а представлять собой результат внесенияискажений в сведения с более низкого уровня (что имеет смысл делать, если итоговые результаты подвергаются нескольким последовательным этапам агрегации).
Разумеется, подобного родадействия было бы очень легко обнаружить проведя суммирование самостоятельно и сверив результаты с опубликованными, но как следует из теории фальсификаций А. Симпсера, задачипровести манипуляции скрытно у фальсификаторов может и не стоять.Поэтому в рамках данного исследования оптимальной стратегией проверки результатовбудет формирования статистических критериев различения естественных и искусственныхсвойств электоральной статистики. Как будет продемонстрировано далее, результаты применения этих методов подкрепляют предположение об искусственном характере выявленных аномалий.3.1 Свойства нормы характеристик электоральной статистикиОдним из наиболее известных постулатов электоральной криминалистики являетсяутверждение о том, что в отсутствие вмешательства в ход электорального процесса распределения явки (числа участков для голосования по уровню явки, числа избирателей по уровню явки)будет приближённо нормальным.
Данное исследование показало, что это утверждение не вполне соответствует действительности, но выявленное на практике расхождение с параметраминормального распределения никоим образом не реабилитирует известные случаи, когда формараспределения явки существенно отличалась от нормальной. Во-первых, стандартное распределение явки является симметричным. Во-вторых, по сравнению с нормальным, оно обладает более ярко выраженной вершиной и большим вкладом наблюдений в «хвостах» в общий разброс134значений.
Соотношение нормального распределения и аппроксимированного по образцовымслучаем стандартного распределения явки представлено на рис. 63.Рисунок 63: Аппроксимация стандартного распределения явки.При этом в типовом сценарии распределение явки является постоянным свойством выборов в той или иной стране, и воспроизводится с большой точностью на выборах разных лет, какпрезидентских, так и парламентских.Как показала практика применения регрессионного анализа по методу Собянина-Суховольского, его основные положения в целом (концептуально) соответствуют действительности.В подавляющем большинстве случаев регрессионная линия действительно проходит недалекоот начала координат, а её наклон соответствует доле голосов, полученных участником выборов вцелом.На рис.
64 и 65 представлено распределение пороговых значений для 5% квантилей дляотклонения СРЛ (смещения регрессионной линии) и ПДИ (поддержки дополнительных избирателей) от ожидаемых значений. Хорошо видно, что существенными отклонениями характеризуются только крайние 5-10% наблюдений. Для 80% случаев наблюдаемые величины достаточноблизко соответствуют ожидаемым. Это позволяет говорить о том, что, по крайней мере в рамкахрассмотренных пост-социалистических стран, уровень абсентеизма является практически одинаковым для различных групп электората — безотносительно того, сколько избирателей приняло решение о явке на выборы в день голосования, пропорция, в которой они отдадут свои голосаза участников выборов, будет отражать общую тенденцию населения в целом.135Рисунок 64: Смещение регрессионной линии относительно нуля, по 5% квантилям.Рисунок 65: Отклонение коэффициента наклона от доли голосов кандидата, по 5% квантилям.Окончательный вывод, разумеется, можно сделать только из анализа значений коэффициента детерминации R², который отражает долю объясняемой регрессионной моделью дисперсиизначений эмпирических данных.
На рис. 66 Представлено распределение его значений для всехмоделей, по 5% квантилям. Хорошо видно, что только последний 5% квантиль характеризуетсярезким увеличением объяснительной силы моделей, и только в этом квантиле регрессия начинает объяснять более половины дисперсии.
Для 95% оставшихся случаев регрессия не объясняет136наблюдаемую картину.Рисунок 66: R² регрессионных моделей, по 5% квантилям.Это подкрепляет выводы относительно того, что в нормальном состоянии линейная зависимость между явкой избирателей и успехом кандидатов наблюдаться не должна. Кроме того,это позволяет сформулировать метод, с помощью которого можно будет определять естественность наблюдаемых аномалий.Попытка провести географический анализ, используя сведения об адресах участков дляголосования, подтвердила предположение, что нормой является схожесть показателей на совмещённых в одном месте участках по сравнению с разбросом значений в регионе в целом.
Нарис. 67 представлены результаты географического анализа явки и доли недействительных бюллетеней по регионам стран, в которых были известны адреса участков для голосования, и в которых применялась практика размещения более чем одного участка по одному адресу. Как несложно заметить, в 75% случаев разница по явке меньше средней по региону на 90% совмещён ных участков, и в половине случаев — на 95% совмещённых участков.
В отличие от явки, долянедействительных бюллетеней показывает большой разброс: только в 40% случаев разница появке была ниже средней на 90% совмещённых участков. Таким образом, частота совершения избирателями ошибок является, судя по всему, широко варьирующейся величиной, и плохо подходит на роль ориентира для выявления аномалий.137Рисунок 67: Географический анализ разницы по явке и доле недействительных бюллетеней.С другой стороны, разница по доле голосов, полученных лидером голосования (рис. 68),показывает тенденцию к однообразности ещё более сильной, чем в случае явки.
В 80% случаевтолько 10% совмещённых участков показывают разницу в результатах лидера выше средней порегиону; в 70% случаев это число даже меньше 5%.Рисунок 68: Географический анализ поддержки лидера выборов на совмещённых участках.Этот результат является многообещающим для развития географического подхода к анализу результатов в целом: он обнаруживает общую тенденцию электората, проживающего на од-138ной и той же территории, вне зависимости от страны или периода, голосовать единообразно.Кроме того, в данном случае легко определяются индивидуальные аномальные участки, что затруднительно сделать при использовании анализа явки или зависимостей между показателями.Переход к полноценному географическому анализу с привлечением координат, несомненно, станет весьма полезным инструментом для выявления аномальных случаев.При этом применение методов анализа, основанных на законах, описывающих частотыпоявления цифр в различных разрядах чисел, описывающих естественные феномены, показало,что нормой является как раз-таки отклонение от предсказываемых ими вероятностей.
При этомпрослеживается некоторая связь с фрагментацией партийной системы на электоральном уровне.Для иллюстрации этой связи были построены графики симплексного отображения 170 фрагментации. Они представляют собой равносторонний треугольник, каждая вершина которого соответствует лидеру, главному конкуренту лидера, и остальным участникам («третьим партиям») вместе взятым. Чем больше результат соответствующего участника, тем ближе он находится к еговершине. Поскольку сумма результатов всех участников постоянна (и равна 100% действительных голосов), всем возможным соотношениям сил соответствуют точки, находящиеся на граняхтреугольника или внутри него.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
