Диссертация (1147112), страница 34
Текст из файла (страница 34)
Поскольку задачей этого этапа исследования было выявление общих закономерностей и выяснение перспектив дальнейшего развитияисследований в географическом разрезе, в рамках данной работы был использован упрощённыйметод анализа, который вместо действительной дистанции между участками для голосования(выражаемой с помощью географических координат) использовал адреса участков. Таким образом выделялись совмещённые по одному адресу участки (наверняка обслуживающие проживающих рядом избирателей) и все остальные. Как показали результаты применения этого метода, совмещённые участки имеют тенденцию показывать разницу по доле голосов ведущих кандидатов значительно меньшую средней между всеми участками.
Это подкрепляет гипотезу оединообразном голосовании близко проживающих избирателей, и открывает широкие перспективы для развития географического подхода к анализу аномальных результатов.Основным результатом исследования стало подкрепление в общем плане основных предпосылок электоральной криминалистики и подтверждение наличия типовых параметров электоральной статистики, общих для выборов разных уровней, разных стран и годов. Однако приэтом было установлено, что будучи выраженными в идеализированном виде, они не вполне отражают наблюдаемую действительность. Действительно, явка в подавляющем большинстве175случаев не может линейно объяснить электоральный успех кандидатов, но при этом регрессионные прямые ведут себя довольно свободно, не обязательно строго следуя правилу о прохождении через начало координат и совпадении коэффициента наклона с долей голосов, набранныхучастником выборов.
Точно так же распределение явки является лишь похожим на нормальное,но не совпадающее с ним — хотя оба распределения симметричны, типовая явка определённообладает большим значением эксцесса. Это не подкрепляет исходные посылки в буквальномсмысле, но подтверждает их релевантность эмпирическим наблюдениям в концептуальном плане. Нашло своё подтверждение и расхожее представление о том, что компактно проживающийэлекторат должен голосовать близким образом — впрочем, как оказалось, это не распространяется на склонность к совершению ошибок при заполнении бюллетеня.С другой стороны, выявилась несостоятельность анализа частот цифр в данных электоральной статистики — по крайней мере, в рамках текущего дизайна рассмотренных методов.Хотя и в этом случае усматривается схожесть предпосылок с эмпирикой — цифры на самомделе показывают склонность к неравномерному распределению, наводящему на мысли о работестепенного закона — разрыв между теорией и практикой слишком велик, чтобы наблюдаемыепараметры электоральной статистики в норме достаточно близко соответствовали предсказанным.
По-видимому, наивный подход к определению эталонного закона распределения не оправдывает себя, и требуется полноценное установление свойств распределений цифр, исходя из эмпирических данных. К этому же выводу подталкивает и выявленная связь результативности тестов с уровнями электоральной фрагментации, что совершенно не 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 являютсянеординарными феноменами, а не широко распространёнными вариациями получаемых естественным образом данных.Среди выявленных аномалий можно выделить следующие: ярко выраженную асимметрию распределений, связанных с явкой; большое число наблюдений в области высоких уровнейяви; «размытие» области значений на двумерных гистограммах результатов участников по уровню явки; отсутствие подобия между формами распределений голосов, поданных за участниковвыборов, на разных интервалах явки; значительное отклонение регрессионной прямой (для модели зависимости абсолютного результата участника выборов от уровня явки) от начала координат; высокие значения коэффициента детерминации R² для регрессионных моделей; различный176характер распределения остатков регрессионных моделей по уровням явки; большая долярегионов, где число совмещённых участков, показывающих разницу по доле лидирующих кандидатов выше 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 туравыборов к другому).Часть аномальных результатов, впрочем, можно объяснить естественными причинами.Прежде всего это касается ряда регрессионных моделей. Здесь хорошие результаты были получены при использовании метода Шпилькина в сочетании с диаграммой регрессионных «челюстей» Дж. Декерта.
Судя по всему, в ряде случаев — в Польше на парламентских выборах 2007и 2011 гг., на выборах в Румынии в 2000 и 2009 гг. — выявляемые связи между явкой и долейкандидатов носили естественный характер, связанный с мобилизацией электората. Показателимодели для П. Порошенко на выборах 2014 г.
на общенациональном уровне являются, скореевсего, артефактом, возникшим при агрегации данных более низких уровней.Полученные результаты показали достаточную степень согласованности с оценками качества демократии (прежде всего — именно с электоральной точки зрения), предлагаемыхосновными рейтингами. Лидером по уровню аномалий является Армения, и её оценки стабильно хуже, чем у всех других рассматриваемых стран. Оценки Украины хуже в тех случаях, когдабыли выявлены многочисленные аномалии (прежде всего, в 2004 г.), и выше в прочих. Необъяснённым остаётся случай Болгарии 2006 г., где выявление крайне подозрительных свойства электоральной статистики происходит на фоне достойных оценок уровня демократии.
Случаи Румынии же, напротив, по совокупности признаков вполне укладываются в рамки представления одемократическом транзите, несмотря на аномальные распределения явки в 90-х и 2000-х годах.Таким образом, основным результатом исследования можно назвать прежде всего прояснение истинной роли сравнительного подхода к анализу электоральных аномалий в самом широком смысле этого слова. Вопреки ожиданиям, сравнение не просто облегчает поиск аномалий— оно является условием, несоблюдение которого делает этот процесс невозможным. При этомсравнение должно проводиться в нескольких плоскостях одновременно: в хронологической,кросс-национальной, методологической перспективах.
Сочетание кросс-темпорального и кросснационального сравнений позволяют вывести представление о свойствах нормы, которые не будут связаны с какими-то особенностями конкретной страны; сравнение же результатов, получаемых различными методами, позволяет оценить степень уникальности выявляемых аномальныхслучаев.177И если значение хронологического сравнения было отмечено в существующей литературе174 в качестве хорошего индикатора, способного разделить естественные и искусственные аномалии (естественные причины необычных свойств электоральной статистики предполагаютсяобъясняемыми механизмом расколов, а те в свою очередь не склонны к резкому изменениюструктуры), то методологическая триангуляция является полностью игнорируемым фактором.Публикации в сфере электоральной криминалистики фокусируются на одном-двух методах, ипринимают получаемые ими результаты за показательные.
Как было продемонстрировановыше, в зависимости от используемых методов, аномальными могут становиться совершенноразные случаи, в том числе те, которые по совокупности признаков являются вполне обычными.И наоборот, аномальные случаи могут оказываться проигнорированными — что случилось,например, при применении регрессионного анализа к выборам президента Украины 2004 г.: несмотря на откровенно аномальный характер, именно регрессионный анализ показал для моделей участников долю объяснённой дисперсии меньше половины что, со статистической точкизрения, говорит об отсутствии сильной связи между показателями. С другой стороны, случаивыборов 90-х и 2000-х годов в Румынии показывают аномальное распределение явки, но вполнебезобидны с точки зрения распределения голосов между участниками при разных её значениях.Из этого наблюдения следует важнейший вывод для применения методов электоральнойкриминалистики 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 проводить в отрыве от электорального контекста — во всякомслучае, если в конкретном кейсе обнаруживаются аномальные черты. Это, впрочем, в ряде странможет оказаться бесполезным условием — если практики фальсификаций давно и глубоко укоренились в электоральных институтах, то может оказаться, что все доступные для сравненияданные (хронологический охват публикации которых не так уж велик в большинстве стран) ужесодержат признаки массовых фальсификаций — и в таком случае они будут выглядеть «нормой».Другой важный вывод, полученный в рамках данного исследования — необходимостьпересмотра практик анализа частот цифр в данных электоральной статистики. Несмотря на то,что такие методы обещают решить проблему изменённых протоколов (переброса голосов и т.
п.скрытных манипуляций), в текущем виде их применение является необоснованным. Фактически, в большинстве случаев имеет место быть сравнение некоторой, отдалённо напоминающейистинную, ожидаемой пропорции с результатом агрегации электоральной статистики до уровня,174 Myagkov M. The Forensics of Election Fraud: Russia and Ukraine. / Mikhail Myagkov, Peter C.
Ordeshook, DimitriShakin. New York: Cambridge University Press. 2009. 289 P.178на котором различие частот появления цифр в соответствующих разрядах уже не играетбольшой роли. Тем не менее, существуют пути преодоления подобного кризиса: можно перейтик эмпирическому установлению распределения цифр в разрядах чисел (с помощью 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 методов поискаэлекторальных аномалий являются следующие:1.
Усовершенствование регрессионных методов анализа. Это направление анализа наиболее формализовано и меньше всего зависит от субъективного анализа исследователя.Отказ от визуальной оценки показателей в его рамках выглядит наиболее вероятным, аэто означает увеличение объективности получаемых оценок.2. Разработка полноценного географического подхода к выявлению аномалий. В отличие отвсех остальных методов, в рамках географического подхода возможно выявление индивидуальных случаев аномальных результатов.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
