В настоящее время как социологи, политологи, так и различные группы интересов желают на как можно более раннем этапе получить оценку и прогноз исхода выборов, чтобы заранее знать, как действовать перед началом предвыборной кампании и во время ее проведения. При этом следует отметить, что для обществоведов приобретает все большую актуальность проблема социальной безопасности общества в целом. Отсюда вытекает необходимость в поиске методов и средств прогноза исхода выборов и выработки рекомендаций по управлению выборами, что обуславливает актуальность темы.

Кроме того, актуальность исследования связана с негативной реакцией электората на масштабные фальсификации, которые обычно вскрываются при использовании математического (статистического) метода анализа итогов выборов и тиражируются СМИ. Это грозит ростом абсентеизма и недоверия граждан к демократическим институтам, а также СМИ и научным методам познания в условиях их дискредитации.

Проблематика манипулирования давно находится в поле пристального внимания ученых. Математические и статистические методы в социальных науках активно стали использоваться, начиная с 1960-х годов, с этого времени они обогащаются и совершенствуются ускоряющимися темпами. Особую роль в этом играют два фактора. Первый - это экономические кризисы последней четверти XX в. Они вынудили экономистов и математиков в разных странах изыскивать новые адекватные методы управления. Второй фактор связан с быстрым распространением информационных технологий и компьютерной техники. Эти средства сделали общедоступными анализ огромных массивов данных. Они позволили автоматизировать, упростить и ускорить выполнение огромного числа функций планирования и контроля. В настоящее время сложился целый пласт исследований по манипулятивным технологиям, можно отметить работы Ю. Буданцева, Ю. Неретина, Т. Лебедевой, А. Собянина, В. Суховольского, А. Кынева и др. [3; 5; 7; 9]. Однако при всей широте научных исследований манипулирования избирательным процессом, как правило, в научной литературе анализировались лишь отдельные стороны вопроса, а математические методы как проблема манипулирования не рассматривались.

В российской практике к статистическим методам при анализе итогов выборов стали обращаться с момента институционализации электоральных исследований. Пристальное внимание статистике было уделено после выборов в московскую городскую думу в 2009 г. и серии публикаций физика С. Шпилькина. Он на основе данных с результатами голосования по участкам провел построение распределений (гистограмм) по различным параметрам и выявил, что избирательных участков, где процент явки выражается числом, кратным пяти, заметно больше, чем участков с соседними "некрасивыми" значениями явки. Или доля голосов, отданных за партию "Единая Россия", линейно увеличивается с ростом явки избирателей, в то время как для других партий подобной зависимости нет. Данный подход получил название "метод Шпилькина" [6, с.2]. В СМИ и блогосфере появились публикации о том, что эти аномалии указывают на преднамеренные искажения результатов голосования. Неудивительно, что выборы в Государственную Думу в декабре 2011 г. были статистически проиллюстрированы (анализированы) еще до окончания официального подсчета голосов. Графические аномалии в них были представлены еще более значительными и на фоне сообщений ряда наблюдателей о нарушениях в ходе выборов; тогда на митингах появились плакаты с лозунгами "Верим Гауссу!".

Следует отметить, что из всех статистических методов самыми популярными стали два для поиска аномалий: распределение числа участков в зависимости от процента голосов за партию (либо от процента явки) - метод Шпилькина; метод Собянина-Суховольского - вычисление двух интегральных показателей для точек на декартовой плоскости. Каждая точка характеризует одну избирательную комиссию, имеет абсциссу, равную явке в этой комиссии, и ординату, равную доле голосов, полученных данным претендентом (вычисленную от общего числа избирателей), т.е. корреляция между явкой на избирательных участках и процентом голосов за претендента [5].

В российской практике (и странах СНГ) чаще всего анализируются распределения Гаусса (или "гладкий гаусс", "Колокол") [1]. Вероятно, следует рассмотреть данные распределения Гаусса, опубликованные в СМИ по итогам парламентской избирательной кампании 2011 г. в России. Наиболее типичный график, тиражируемый в СМИ, показан на Рисунке 1. По горизонтали отражены проценты голосов, отданных за кандидата или партии, а на вертикали - количество УИК (участковых избирательных комиссий), в которых имел место данный процент. Утверждается, что в независимости от длины смещения и количественных показателей график всегда должен представлять купол, где оба плеча плавно вырастают из ноля, и плавно в него возвращаются. Однако "колокол" не имеет прямого отношения к распределению процента голосов по участкам. Чтобы получить ровный "колокол", нужно, чтобы все "бросания бюллетеня" происходили в идентичных условиях. В реальности же условия более чем неидентичны, т.к. их природа социальна. Поэтому широкая несимметричная горбатая кривая означает лишь то, что в обществе нет единодушного отношения к партии, и не более того.

Во-вторых, исследователи (а также СМИ) обращали внимание на "Аномальные пики" на круглых значениях процентов. Утверждается, что если график отражает реальное поведение людей, то рост и спад кривых должен быть волнообразным, без скачков. Иначе это свидетельствует о принудительной корректировке "для ровного счета".

Следует отметить, что кривые зависят от шага диаграммы. Также следует учитывать, что "красивые" дроби изначально встречаются чаще остальных, следовательно, в окрестностях такой дроби пики изначально резкие.

Рис.1. Распределение Гаусса на выборах в ГД ФС РФ шестого созыва

В-третьих, другим отличительным признаком, позволяющим говорить о возможных фальсификациях, является характерное поднятое правое крыло купола. Оно означает, что имело место достаточно большое количество УИК, где голосование было практически единогласным. Однако подобное утверждение совершенно не учитывает социально-экономические реалии жизни и возможную специфику отдельных территорий. Например, можно согласиться, что на селе это может выглядеть странно (сельский электорат наиболее дисциплинированный), в условиях же города это более чем нормально (горожане позже встают, экономически активны и в выходные и т.д.).

Итоги выборов Президента РФ дали новую пищу для блоггеров, т.к. были зафиксированы аномалии распределения Гаусса. Если в случае выборов Президента РФ данный скачок объяснялся личными данными одного из кандидатов, то в случае выборов партий блоггерами ставился вопрос, каким образом возможно, чтобы на выборах были УИК, где полное единодушие проголосовавших за одну партию существенно, но нет даже в приближении УИК, где подобное единодушие было за других кандидатов.

Следует отметить, что, учитывая названные факторы, наличие множественных пиков на "круглых числах" ("гребенка Чурова"), как и "задранное вверх" плечо распределения не позволяют однозначно свидетельствовать о фальсификации выборов. Данные изломы и сдвиги вполне могут быть объяснены особенностью проведения избирательной кампании кандидатами, общей усталостью электората от изменений в политической системе, социально-экономическими реалиями. Также следует отметить, что такие эффекты возникают и естественным образом. Например, явка ровно 50,0% (1/2) реализуется гораздо большим числом способов (625/1250, 626/1252 и т.д.), чем "некрасивый" результат, скажем, 48,7%. На декабрьских выборах пик на 50% в графике "Единой России" - этот как раз такой числовой артефакт. При этом следует констатировать, что у аномалии, получившей в блогах название "гребенка Чурова", "лестница Чурова", "борода Чурова", пока нет однозначного объяснения. При этом следует принять во внимание исследование Ю. Неретина, который отмечает, что подобные статистические аномалии встречаются и в других странах, особенно неоднородных [9].

Следовательно, случай России не уникален, а активно растиражирован.

Обоснование фальсификаций выборов распределением Гаусса и статистическими аномалиями может являться манипулированием избирателем, с тем, чтобы отвлечь его от более важных процессов, для привлечения, в частности, к оппозиционным митингам, для дискредитации избирательной системы. Следует также обратить внимание на то, что авторы (в частности, С. Шпилькин), которые доказывают аномалии с помощью математических методов, в качестве доказательств своей правоты приводят цитаты, вырванные из контекста работ известных политологов о повсеместном использовании на выборах технологий для прихода к власти. Это явно может свидетельствовать о том, что под обоснование математических приемов подводятся политологические тексты, оторванные от природы исследования, для увеличения веса собственного исследования, подобные спекуляции лишь свидетельствуют о недобросовестном научном цитировании.

В этой связи нашей гипотезой стал вопрос о потенциале статистических методик для воздействия на электорат. В России социологические исследования в значительной степени были дискредитированы опросными методиками, отдельными социологическими службами, что породило недоверие электората к социологическим данным. Напротив, большая часть населения считает российскую науку по-прежнему одной из лучших в мире, а математику - точной наукой. В подобных условиях апелляция к математическим методам при анализе итогов выборов дает значительный эффект при воздействии на умы граждан нежели результаты exit-pool и опросы. В этой связи контент-анализ блогов оппозиционных политиков показал, что все они обращались к этой теме и находили живой отклик в комментариях. Поверхностный анализ контента Рунета показал, что понятие "Распределение Гаусса" и производных от него стали крайне популярны в 2011-2012 гг. в русском сегменте Интернета, поисковая система Яндекс находила более 351 тыс. упоминаний (свыше 1000 записей в блогах и сотни растиражированных СМИ статей). Также поисковые системы хорошо реагируют на понятия "гребенка Чурова" и другие связанные понятия. Понятие "гребенка Чурова" стало широко распространенным за пределами российской блогосферы и подверглось критике со стороны аналитиков украинских, германских, канадских избирательных кампаний [2]. На митингах оппозиции в Москве в декабре 2011 г. и весной 2012 г. были зафиксированы лозунги, апеллирующие к статистике, это позволяет говорить о значительном влиянии ее на умы граждан. Мемы "гребенка Чурова", "Чурофикация", "146%" стали хорошо известны в молодежной среде, это в значительной степени повлияло на негативное восприятие избирательного процесса молодежью. Следует отметить, что парламентские выборы на Украине в 2012 г., в Армении в 2013 г. породили новую волну статистических изучений итогов выборов [4]. При этом лейтмотив всех исследований был исключительно направлен на поиск статистических аномалий, а не на научное исследование итогов выборов. Обзор электронных СМИ в России, Украине, Армении позволил сделать вывод, что во всех случаях публикационная активность по поводу статистической аномалии возрастала у оппозиционных СМИ, особенно в риторике несистемной оппозиции.

Несмотря на изменения в российском избирательном законодательстве, связанные с попытками продемонстрировать открытость избирательной системы (например, установка веб-камер), можно констатировать, что в целом избирательная система в России позволяет манипулировать. Следует отметить, что манипулятивный характер носит многократное обсуждение итогов выборов в части их статистического подтверждения либо опровержения как в России, так и Украине, и Армении. Статистические методы исследования злоупотреблений в настоящее время не могут носить самостоятельный характер, они должны быть дополнены фактами реальных наблюдений.

Все дискуссии в СМИ и интернет-пространстве показали, насколько обществу нужны профессиональные политологи и социологи, которые занимались бы политическим анализом, наукой и могли бы квалифицировано давать комментарии по текущим процессам. Это в значительной степени позволит минимизировать возможности недобросовестного манипулирования.

фальсификация электоральный цикл статистика versus

Список литературы