Михаил Гельфанд подготовил рецензию на книгу канд. биол. наук и юрид. наук А. Е. Любарева* «Занимательная электоральная статистика» (М.: Голос консалтинг, 2021). Видеозапись презентации книги с участием автора и других видных электоральных статистиков см. на youtube.com/watch?v=98EwJWxrMw8.
Нынешние времена таковы, что первым делом надо сообщить: автор книги «Занимательная электоральная статистика» Аркадий Любарев* с 29 сентября 2021 года числится за номером 60 в так называемом «Списке иностранных средств массовой информации, выполняющих роль иностранного агента» [1].
Этот реестр заведен и поддерживается Министерством юстиции РФ в соответствии с законом № 426-ФЗ от 2 декабря 2019 года. Следует напомнить и то, что петиция за отмену всей пачки так называемых законов об иноагентах собрала на Change.org более 250 тыс. голосов (по состоянию на конец ноября 2021 года) и всякий волен к ней присоединиться [2].
Вторым делом надо предостеречь читателя: вопреки названию, ничего занимательного в этой книге нет. Ни веселых фотографий с избирательных участков, иллюстрирующих статистические методы обнаружения вбросов, ни детективных историй про переписывание протоколов с последующим преследованием, ни стенограмм горячих дискуссий в территориальных, да и Центральной избирательных комиссиях — дискуссий, наглядно показывающих особенности законодательства и правоприменения. Ничего этого нет.
В начальных разделах нет даже и статистики выборов. Они рассказывают об источниках данных, структуре документов и тому подобных крайне полезных (как шпинат), но ни разу не занимательных вещах. Впрочем, в конце второй главы уже начинаются приложения — сначала в форме проверки простых арифметических соотношений. Эта тема развивается в главе 3, где подробно описаны методы обнаружения электоральных аномалий и статистические критерии; здесь же приводится ряд поучительных примеров. Две оставшиеся главы посвящены собственным результатам — анализу общих электоральных тенденций и детальным исследованиям отдельных регионов.
И теперь ясно, что первая половина книги — это учебное пособие, а вторая — естественнонаучная монография. Надо сказать, что издатели намекали на нечто подобное; не знаю, случайно ли так получилось, но все трое рецензентов, реплики которых вынесены на обложку, имеют ученые степени сразу по двум наукам (канд. юрид. наук + канд. физ.-мат. наук, докт. полит. наук + канд. ист. наук, докт. ист. наук + канд. физ.-мат. наук).
В рецензии интереснее говорить про то, чего в книге нет. Мне не хватило обсуждения официальных реакций на статистическую критику выборов (некоторые примеры приведены во врезке). Вообще, самостоятельный интерес могло бы представлять исследование того, как на динамику электоральных аномалий влияет развитие методов обнаружения этих аномалий. О том, что таковое должно иметь место, свидетельствует, например, совещание в ЦИК накануне президентских выборов 2018 года [3].
В разделе 5.6, посвященном Саратовской области, упоминается чудесный пик на 62,2% за «Единую Россию» в Саратове в 2016 году — но как же было забыть про аналогичный пик на 64,3% явки и чудесное арифметическое соотношение: 62,2% × 64,3% = 40% с точностью до третьего знака. Интересен был проведенный не припомню кем анализ двух видов искажений: приписывания голосов (например, в 2011 году в Нижнем Новгороде: официальные результаты ЦИК на графике «явка в УИК / голоса за ЕР» съезжают вправо и вверх по сравнению с результатами в исходных протоколах УИК, зафиксированных наблюдателями) и перекидывания голосов (санкт-петербургская практика: точки идут строго вверх, явка не увеличивается).
В разделе, посвященном исследованию корреляций между явкой и результатами лидера (на них основан, в частности, так называемый метод Шпилькина [4]), было бы поучительно обсудить, что подобные корреляции иногда возникают и в других странах из-за неоднородности округов. В свое время вокруг этого было сломано много копий, участники дискуссий приводили разные красивые примеры; при этом можно было бы показать различия «естественных» корреляций в таких странах, как Польша и Израиль, и тяжелых хвостов а-ля рюс.
Ясно, что подробное изложение зарубежных практик не входило в намерения автора, но некоторые сопоставления сильно добавили бы к занимательности изложения. Так, обычно признаком фальсификации выборов является статистически значимое избегание круглых чисел, обусловленное особенностями человеческой психологии (см., например, обсуждение в [5]), — не то в России.
Как принято писать в официальных отзывах, сделанные замечания носят редакционный характер и не умаляют достоинств. Это действительно очень хорошая, интересная и полезная книга. Аркадий Ефимович полностью заслужил свое почетное 60-е место [1].
1*. minjust.gov.ru/ru/documents/7755/
2. change.org/p/государственная-дума-мы-требуем-отмены-законов-об-иноагентах.
3. Иванов М., Карпенко М. Дню выборов обозначили рамки аномального. В ЦИКе провели инструктаж региональных избиркомов // Коммерсантъ. 11.05.2018.
4. Шпилькин С. Статистическое исследование результатов российских выборов 2007–2009 гг. // ТрВ-Наука. № 40 от 27.10.2009.
5. Элленберг Дж. Как не ошибаться. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017.
6. Эксперты «Единой России» не советуют оппозиционным математикам лезть в политику // Полит.ру., 19.10.2009.
7. Кузнецова Е., Дергачев В. Кириенко назвал лженаучным приложение кривой Гаусса к выборам // РБК. 28.03.2018.
В ЦИКе выработали несколько параметров, которые должны выявить аномалии в день голосования. После этого демонстрировали слайды, в том числе с лучшими или худшими субъектами РФ. <…> В ЦИКе предложили коллегам из регионов следить за кривой Гаусса при подведении итогов голосования (на графике при нормальной явке выглядит как колокол без пиков и отклонений) <…> продемонстрировали также список регионов, в которых отклонения от кривой Гаусса были самыми сильными (среди них Алтайский край) или, напротив, самыми слабыми (Москва) [3].
(4 оценок, среднее: 4,50 из 5)
Загрузка...