К такому выводу пришли журналисты "Новой газеты – Европа", применившие для анализа результатов голосования метод исследователя Сергея Шпилькина. Метод господина Шпилькина утверждает, что любое отличие графика голосования от этой формы должно свидетельствовать об имевших место фальсификациях на выборах». Политолог Илья Ухов о недопустимости и неправомерности применения методов "электорального эксперта" Сергея Шпилькина для оценки итогов голосования.
Вот так новости: у каждой партии на этих выборах могли быть вбросы бюллетеней.
К похожим выводам о результатах Путина на выборах пришли журналисты «Важных историй», которые тоже анализировали данные ЦИК по методу Шпилькина. Известный российский математик и электоральный аналитик Сергей Шпилькин заявил о 93 тыс. аномальных голосов из 205 тыс., отданных за «Единую Россию» во время выборов в Рязанской. Сергей Степанович Шпилькин Сергей Александрович Ривина Анна Валерьевна Казанцева Александра Николаевна Зубов Андрей Борисович Школа свободной общественной мысли. А вот теперь эти господа с этой же целью усиленно раскручивают пресловутый «метод Шпилькина», тужась доказать якобы нелегитимность проводимых в России выборов.
Путину вбросили беспрецедентные 22 млн голосов на выборах 2024
О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам. Смотрите свежие новости на сегодня в Любимом городе | Математик признал нарисованными почти половину голосов за Единую Россию на Дону. Заместитель главы Общественной палаты города Москвы Михаил Москвин-Тарханов об электоральной математике Шпилькина. методы помогают разоблачать нечестные выборы, «Новый проспект» поговорил с самым известным исследователем статистики российских выборов Сергеем Шпилькиным. Политолог Илья Ухов о недопустимости и неправомерности применения методов "электорального эксперта" Сергея Шпилькина для оценки итогов голосования.
Либералы и метод Шпилькина
| Электоральные исследования Сергея Шпилькина | Метод Шпилькина подвергался критике журналистом, экспертом ЭИСИ (НКО, сотрудничающее с «Единой Россией»[22]) Ильёй Уховым[23]. |
| Почти 22 миллиона голосов, отданных за Путина, сфальсифицировали — СМИ | Метод Шпилькина подвергался критике журналистом, экспертом ЭИСИ (НКО, сотрудничающее с «Единой Россией»[22]) Ильёй Уховым[23]. |
| Как математика помогает политикам и избирателям на выборах / КАРТ-БЛАНШ / Независимая газета | В свете вызовов времени и сложной международной обстановки работа законодателей становится особенно актуальной. |
Пила Чурова превратилась в дикобраза
- Математик Шпилькин выявил 93 тыс. аномальных голосов за ЕР в Рязанской области
- Пила Чурова превратилась в дикобраза
- Читайте также
- Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». «Итоги 22 г, тенденции 23, перспективы 24»
- Массовые принуждения бюджетников к голосованию
Сhronicles: Байден возлагает свои надежды на аборты
Методами математической статистики можно решать некоторые задачи, отвечать на вопрос, а похожи ли на правду те цифры, которые посчитаны? на фото Сергей Шпилькин, физик и. Один из таких методов оценки принадлежит физику и электоральному аналитику Сергею Шпилькину. Математик Сергей Шпилькин также представил математическую модель результатов голосования в Краснодарском крае. Сергей Шпилькин — физик по образованию, изучает и анализирует итоговые данные выборов примерно с 2007 года.
Эксперт оспорил математический расчет аналитика о фальсификации голосов в пользу ЕР
Положительные[ править править код ] Член Совета по содействию развитию институтов гражданского общества и правам человека , политолог Дмитрий Орешкин , около 20 лет занимающийся изучением результатов выборов, подтверждает методику Шпилькина, заявляя, что Шпилькин «в значительной степени справедливо» интерпретирует получаемые по его методу данные как признак фальсификаций, и что статистические методы Шпилькина очень убедительно показывают вбросы или дописывания голосов за одну партию где больше явка, там и больше процент голосов за требуемый власти результат [20]. Методику Шпилькина положительно оценивает также физик, основатель « Диссернет » Андрей Заякин [9]. Статистические методы Шпилькина в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата использованы в статье британского журнала « The Economist » [21]. Борисова И. Игнатова А.
А те у кого он был «средним», их естественно большинство, оказываются вообще не при делах в изменившихся условиях.
И «эволюционная норма» под червяка начинает постепенно делится на две — с «маленьким клювом» и с «большим клювом». Какой будет график в результате? С двумя вершинами во втором случае или с одной, но поехавшей в случае первом. По науке это будет называться «давление отбора». В нашем случае усилия ЦИК с рекламой выборов изменили «норму» в сторону утреннего голосования, «надавив» на избирателей агитацией и изменив их поведенческие реакции.
Это все не бином Ньютона, все это описано в десятках книг и миллионах графиков. В чем фундаментальная ошибка Шпилькина — он оценивает все население страны или региона как «единую популяцию», обладающую одной «нормой» поведения. Это не так. Общество не гомогенно. А по простому люди разные.
Как получилось, что вашей профессией стал анализ электоральной статистики? Тут сразу у меня в голове возникли три точки на одной прямой, график построился. Я поискал данные и сделал табличку по всем регионам — они тоже легли вдоль прямой таким размытым облачком.
Стало интересно, я написал примитивную программку, скачал детализацию по всем территориальным избирательным комиссиям и всё равно получил тот же самый результат: красивое диагональное облако, в котором с явкой растёт результат «Единой России». Но то был частный случай на тех выборах, такие там сложились числа. Тогда я собрал данные по участкам, начал с ними работать, и картина повторилась.
Я опубликовал результат в «Живом журнале», где произошёл стихийный мозговой штурм, читатели подкинули много интересных идей, из которых потом это всё и выросло. Когда меня заело совсем, я начал собирать данные регулярно. Такой график — это довольно стандартная конструкция.
В астрономии она называется диаграмма Герцшпрунга — Рассела показывает зависимость между абсолютной звёздной величиной, светимостью, спектральным классом и температурой поверхности звезды. Знакомая по учебнику картинка, такое в основном тоже диагональное облачко точек. А кто-то в России ещё занимался анализом этих данных?
Начали это Александр Собянин не родственник московского мэра и Владислав Суховольский, тоже физики. Тогда, после перестройки, этим всем занимались научные работники — класс людей, привыкших работать с информацией. Потом пришло следующее поколение.
Собянин и Суховольский закончили деятельность в 90-е, и пришли такие люди, как биохимик Аркадий Любарев эксперт Комитета гражданских инициатив, созданного Алексеем Кудриным, эксперт Российского фонда свободных выборов, внесён в список СМИ — иностранных агентов. Также была группа из математических экономистов: американец Питер Ордешук, Дмитрий Шакин, Михаил Мягков и ещё несколько человек. Они собирали данные по участкам, даже строили графики, однако «пилу Чурова» пропустили просто по недосмотру.
Давайте поясним, что такое «пила Чурова» и как она выглядит. Чем этот эффект интересен? Если бы у нас не было данных по всей стране, мы бы ничего и не заподозрили, а на большом массиве эти аномалии хорошо видны.
Чтобы их увидеть, надо было собрать данные по всем участкам и получить такой характерный зубчатый график. Когда было проще анализировать данные по результатам выборов, в 90-е или теперь? Новая эпоха отличается тем, что возникла идея сделать данные с избирательных участков публичными.
Плюс интернет, плюс соцсети. В отличие от 1995 года, когда собрать данные со 100 тыс. Конечно, спасибо тем, кто создал систему ГАС «Выборы» с публикацией данных на участках.
Борис Надеждин депутат Государственной думы 3-го созыва, ныне депутат совета депутатов городского округа Долгопрудный Московской области. И для 2003 года, когда ее ввели в действие, она была очень неплохой, хотя сейчас уже старовата, обросла разными неприятными препятствиями, но тем не менее по-прежнему достойная. Верно я понимаю, что в последние думские выборы доступ к данным по участкам пытались усложнить?
Но, как говорится, «ежели один человек построил, другой завсегда разобрать может» — с этим справились. Кстати, в конце прошлого года я ради интереса скачал результаты выборов в Чили. Первый тур прошёл у них в ноябре, и они сразу же выложили все данные в Excel по участкам в виде единой таблицы то, чего у нас не делают совсем.
Да, я смотрю на эти чилийские графики, вижу «купола» и «пики»… Сергей, а по каким параметрам мы можем предполагать, что здесь выборы прошли честно, а вот конкретно здесь — нет? Первое, что мы наблюдаем в том же Чили или в любой другой стране: если смотреть, как участки распределены по явке, то больше всего их в районе среднего значения — такой «колокол». Больше всего голосов, соответственно, тоже на средней явке.
При этом голоса за все партии распределяются в обе стороны примерно одинаково как на более низких, так и на более высоких явках. Потом бывает некоторая типичная явка по стране, и она обычно неплохо держится. В отличие от России, где есть радикальный «хвост» в сторону очень высоких явок.
То есть это означает, что на участок как один пришли условно 2,5 тыс. Все живы, здоровы, трезвы и т. Но в реальности так не бывает по разным причинам.
Очень смешная история была в Кемеровской области в 2016 году на думских выборах. И там было довольно много участков со стопроцентной явкой. И представить себе, что все как один жители, наплевав на воскресенье и на погоду, сжали зубы и пошли голосовать, и так много десятков раз на разных участках — фантастический результат!
Это к вопросу про явку. Конечно, бывают разные страны с разными культурами явки и разными мотивами явки. Голосование по поправкам в Конституцию А про нашу явку что можно сказать?
Например, сельское население ходит на выборы чаще или наоборот реже, в зависимости от страны и от культуры, иммигрантские районы или бедные голосуют менее активно, более образованное население голосует активнее… Но есть некое среднее значение, а вокруг симметричный разброс без аномального «хвоста» вправо, как у нас. Вторая наша удивительная особенность в том, что у нас рост явки удивительным образом играет на руку только одному кандидату, как правило, тому, кого поддерживает администрация, будь то местные выборы или федеральные.
Такие фальсификации метод Шпилькина высчитать не может.
Результаты других кандидатов тоже изменили? Результат кандидата от "Новых людей" Владислава Даванкова был занижен, считают аналитики: кандидата, которого несогласные с властью выбрали для протестного голосования, нарочно отправляли на третье место. Где фальсифицируют больше всего?
Независимые наблюдатели за выборами давно выделяли на карте России "электоральные султанаты", где результат выборов традиционно "рисуют", и регионы с другой культурой выборов — те, где было сильное движение наблюдателей, а в УИКи пробились люди, стремящиеся считать голоса честно. На этих выборах стало намного меньше регионов, где голоса считают относительно честно. Математические методы непригодны для учета всех фальсификаций.
Например, этот анализ не покажет тех, кого начальство на работе заставило проголосовать "за кого надо". Не учитывает он и того, что на выборы не допустили даже мало-мальски оппозиционных кандидатов.
Шпилькин: без фальсификаций "Единая Россия" получила бы около 33%
Есть одна — Ульяновская. Но мы видим облако точек — а как хотя бы насчет географической привязки? При этом публикаторы его исследований не стесняются. Я посмотрел: из 130 московских районов — всего 8 «подходящих» по картинке. Но и это еще не все — в Москве 900 тыс. Так и возникает искусственное фантомное среднее. Ну и вишенка на торте — что же анализировал Шпилькин? В «Новой газете» любезно сообщают: «Ну вот, собственно, и все.
Сейчас, когда есть полные итоги, модель не сдвинется ни на йоту? То есть, проанализировав неполные данные, получил и явку, и результат и сразу нашел все «аномалии»? Каких именно избирателей не учел С. Шпилькин: московских, калининградских, чеченских или ненецких? Цифры не бьются. Автор торопился, не дождавшись даже для приличия завершения подсчета голосов. Там пятно и там пятно — выбирай на вкус.
Жулики эти ненцы, получается? Спасибо, поймали вора? На мой взгляд, с точки зрения современного технологического знания, это все равно, что по примеру средневековых астрологов объяснять известные всем регулярные процессы в женском организме изменением лунных фаз. Длительность циклов, и впрямь, совпадает, а вот связи между процессами никакой, наука давно опровергла.
Но графики, которые строятся по методу Шпилькина, обычно показывают, что она верна. Кроме тех особых случаев, когда можно подозревать фальсификации. Графики — это зависимость голосов от явки. И на них видно, что кривые для разных кандидатов подобны: при умножении на соответствующий коэффициент они совпадут друг с другом. Там, где нет фальсификаций, данное правило касается всех кандидатов. Аномальные случаи — это когда кривая, соответствующая голосам за лидера, отличается по форме от остальных кривых. Но опять-таки не везде: в области низких значений явки отличий нет. А в области высоких значений явки форма кривой другая. Причем часто на ней видны «зубчики» — это признак подгонки под круглые значения. Метод вычисления аномальных голосов оказывается достаточно простым. Кривая, описывающая сумму голосов за остальных кандидатов, умножается на коэффициент, позволяющий совместить восходящую часть этой новой кривой с восходящей частью кривой лидера. В случае аномалии нисходящая часть кривой лидера окажется выше этой новой кривой. Площадь между кривыми и даст число аномальных голосов. За 12 прошедших лет метод Шпилькина неоднократно подвергался критике, но в основном публицистической, а не научной. Единственной публикацией, претендовавшей на некоторую серьезность, была статья 2008 года, подписанная тогдашним председателем ЦИКа Владимиром Чуровым, членом-корреспондентом РАН Владимиром Арлазаровым специалистом в области баз данных, а не математической статистики и его сотрудником. Статья была опубликована в каком-то сборнике: в рецензируемом журнале ее бы просто не приняли, поскольку в ней не был охарактеризован объект исследования.
Памфилова отметила, что Шпилькин отказался анализировать электронное голосование, и одновременно раскритиковала его методы Шпилькин анализирует результаты по математическим моделям, рисуя графики, в которых резкие кривые показывают аномалии. Пусть нарисует свои кривые и сравним с нашими. Никто за рубежом не воспринимает это всерьёз. Никто на основе математических выкладок выводов не делает, а делает на основе документов, данных комиссий и наблюдателей», — добавила Памфилова.
Считать голосование — рациональный выбор миллионов людей, которые сильно отличаются по месту проживания, достатку, национальности и целому ряду других параметров, — случайным абсолютно безграмотно, то есть распределение Гаусса в общем случае не применимо к результатам выборов. Но именно это и делает господин Шпилькин, который открыто заявляет: «Российское общество весьма однородно и мало различается по воспитанию и образованию». Научная безграмотность этого утверждения очевидна для любого грамотного социолога или политолога. Справедливости ради, стоит отметить, что даже бывший ранее активным сторонником этой теории сопредседатель движения «Голос» Андрей Бузин стал постепенно отказываться от псевдотеории Шпилькина: «… в России не очень однородное общество, из-за этого присутствуют некоторые отклонения от Гаусса», «там не гауссово распределение, а эмпирическое». В действительности речь идёт не о «некоторых отклонениях», а о полной несостоятельности данной теории.
Прошедшие «выборы» президента — самые сфальсифицированные в истории России
| PPenkov • Что не учёл Шпилькин в своих расчётах количества вбросов бюллетеней | Физик Сергей Шпилькин еще в начале 2010-х предложил метод отделения объема честных голосов от сфальсифицированных по открытым данным с участков, которые публикует ЦИК. |
| Почти 22 миллиона голосов, отданных за Путина, сфальсифицировали — СМИ | Так, по методу Шпилькина, «ЕР» на думских выборах прибавила себе порядка 15%. |
| Центр политического анализа — Москва опровергает Шпилькина | Суть метода Шпилькина заключается в построении графиков зависимости количества голосов, набранных Единой Россией, от явки на избирательные участки. |
К анализировавшему результаты выборов ученому Шпилькину пришли с обыском
В защиту метода Шпилькина в прессе встречаются статьи о том, что изучать закономерности на выборах можно и нужно. Попробую пояснить, почему метод Шпилькина позволяет выявить только часть фальсификаций на выборах. Я тут на Пикабу (и не только) обратил внимание на некий "метод Шпилькина", которым пытаются доказать массовые фальсификации на прошедших выборах. Метод Шпилькина основывается на предположении, что если любое голосование идёт честно, то явка не влияет на разрыв между голосами «за» и «против».
Другие новости
- Экспертов разочаровали «кривые Шпилькина» для исследования результатов выборов
- Ваш комментарий будет первым
- Вот так новости: у каждой партии на этих выборах могли быть вбросы бюллетеней.
- Пила Чурова превратилась в дикобраза
- Comments in Topic
- Последние новости
Другие новости
- Последние новости
- Электоральные исследования Сергея Шпилькина
- Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». «Итоги 22 г, тенденции 23, перспективы 24»
- Шпилькин: без фальсификаций "Единая Россия" получила бы около 33%
- Читайте также
- Добро пожаловать!
Брод: Математики подтвердили, что "метод Шпилькина" доказал бы фальсификацию выборов в США
Валерий Ледовской — Так а что с графиком, который касается именно Ставрополья? Поэтому стандартный метод Шпилькина здесь не работает. Но в целом можно предполагать, что результаты голосования были изменены значительно относительно реального волеизъявления граждан, которые голосовали. В реальности без вмешательства в результаты голосования процент возникновения такой ситуации настолько мал, что его можно назвать невероятным. При этом методы получения могут быть разными, это не столько важно с точки зрения интерпретации статистики. Это тоже нереальная в мире ситуация. Поэтому можно предполагать, что явка «регулировалась» по каждому УИК, при этом не все из них «смогли» достигнуть предположительно заданного результата. Но подобные данные являются однозначно поводом для проведения расследования с целью выявления грубых нарушений по этому голосованию на Ставрополье.
Это задача следственных и контролирующих органов — фиксировать такую информацию и разбираться, как она стала возможной.
Напомним, физик Сергей Шпилькин выработал «теорию», согласно которой существуют несколько способов выявить возможные фальсификации в ходе выборов. В частности, так называемый метода Шпилькина утверждает, что любое отличие графика голосования от куполообразной формы якобы свидетельствует о фальсификациях. Правовед Виктор Полянский указал, что подход Шпилькина нельзя использовать в качестве инструмента оценки голосования.
Так наше понимание выборов обросло разными данными, которые складываются в единую картину: да, выборы в России рисуют. Как раз в минувшем декабре был своего рода юбилей вашей знаменитой «пилы Чурова».
С тех пор как-то изменился характер и стиль фальсификаций? Первые признаки мы видим ещё на думских выборах 2003 года, но тогда это было в небольшом количестве регионов в пользу блока «Отечество — вся Россия». В полную силу «пила» появилась уже на президентских выборах 2004 года, в 2007 выборы в Государственную думу, когда Центризбирком возглавил Чуров. Так что это не то чтобы прямо юбилей. А стиль изменился, да. После 2007-2008 годов сначала были разные официальные реакции, мол, это никакая не «пила», это «всем показалось». Один из соавторов статьи был сотрудник института Владимир Соловьёв, второй — выдающийся советский информатик Владимир Львович Арлазаров не знаю, зачем они его привлекли, но тем не менее.
Статья оказалась, на мой взгляд, довольно слабенькая, они сделали странную выборку регионов, где как раз более-менее ничего и не рисовали. Хотя «пилу» тогда официально не признали, в 2011 году она стала менее заметна, правда «переехала» в результат кандидата — то же, что раньше было на явке, когда показывались красивые цифры, только теперь красивые результаты показывали уже итоги самого голосования в пользу «Единой России». В принципе, «чуровская пила» и нынешние «памфиловские» графики — это свидетельство не столько злостной фальсификации, сколько общей атмосферы. Есть такая атмосфера на выборах, когда некоторым людям кажется, что если они нарисуют красивый результат, то им будет хорошо, их похвалят. А другие люди, которые вроде бы должны следить за тем, чтобы не рисовали, за этим не следят, а вместо этого скорее рисовальщиков хвалят. У нас система построена так, что фальсификаторов скорее поощряют, а тех, кто считает честно, скорее нет. После выборов регулярно происходит снятие губернаторов, где плохо выступила правящая партия, а комиссии, которые отличились в скандальных делах, обычно наоборот поощряются.
Есть разница в фальсификациях для разных типов выборов: для думских, президентских? Например, на президентских выборах и в 2012 году, и в 2018 явно была команда немножко умерить рвение, чтобы не портить легитимность, «пила» стала поменьше и «хвост» немного меньше, чем мог бы быть, да и вообще тенденция такова, что на президентских выборах рисуют меньше, чем на парламентских. Тут есть ещё один механизм, который прямо встроен в избирательную систему: то, что места в партийных списках распределяются по тому, сколько и в каком регионе получено голосов. Получается так, что регион, который больше голосов нарисовал, получит и больше мест в парламенте. Это такая неожиданная обратная связь, которая противоречит идеологии честных выборов. Чем правдивые числа отличается от нарисованных? Мы видим некоторый «хвост» процентов за правящую партию, которого не видно в других местах, в том числе в похожих на нас странах, в той же Украине.
Мы видим, как этот «хвост» внезапно пропадает, когда в регионе случаются некие события. Например, он пропал в Москве между 2011 и 2012 годом. Потом мы видели, как «хвост» пропал и в Республике Коми, когда там посадили председателя избиркома — он попал под горячую руку вместе с губернатором. Пропал он и в Хабаровском крае, в третьем туре губернаторских выборов. Эти аномальные явления проходят под действием неких административных обстоятельств несоциологического характера. Второе, мы видим, что в области этого самого «хвоста» происходят довольно странные вещи. Например, в этой области «хвоста» существенно убывает количество недействительных бюллетеней, точнее, оно не растёт.
То есть у нас проголосовало вдвое больше людей, чем на обычных участках, а недействительных бюллетеней либо столько же, либо ещё меньше. Хотя недействительный бюллетень — продукт совершенно иного процесса. Пришёл человек, где-то не там галочку поставил. Обычно каждый сороковой или шестидесятый ошибается, в зависимости от размера бюллетеня, тем не менее у нас бывают регионы, где одновременно гигантская явка и гигантский результат административного кандидата, а среди избирателей ошибается только каждый тысячный, а 999 человек якобы ставят галочку правильно. Мы понимаем, что это тоже обстоятельство в пользу фальсификаций. Также мы видим, что в районе «хвоста» числа в отчётности в бюллетенях чаще кончаются на нули, чем, допустим, на четвёрки, хотя по идее чисел, кончающихся на четвёрки и нули, должно быть одинаковое количество. И вот вся эта совокупность знаний о происходящем уже позволяет считать такие результаты аномальными.
Остаётся задача оценить размер аномалии. И как провести такую оценку? Классический — добавить бюллетеней или дописать голосов. С точки зрения чисел это выглядит одинаково. Либо я докидаю за нужного кандидата в ящик, либо я припишу каких-то не пришедших избирателей — и то и другое выглядит как вброс. Такое изменение по графикам оценивается простым способом: нужно нарисовать форму двух кривых — распределение голосов за правящую партию и за все остальные, посмотреть, насколько они расходятся, посчитать площадь. Это и будет объёмом фальсификаций.
Можно и в принципе всё нарисовать, тогда вообще неясно, что считать объёмом фальсификаций. Сколько тут голосов подделано? Возможный разумный подход — спросить, а сколько здесь голосов подделано по сравнению с тем, как проголосовали бы настоящие люди, хотя далеко не во всяком регионе они есть. На том же Северном Кавказе бывает довольно много мест, где оказывались наблюдатели и выясняли, что люди голосуют совершенно обыкновенно, но просто с очень низкой явкой: какой смысл ходить, если всё равно нарисуют? Это исходит из того, что люди более-менее везде одинаковы, а явка и это видно по примеру многих стран — вообще стабильный параметр, даже в очень большой политически неоднородной стране. Например в Индонезии, где половина за мусульман, а половина за индуистов, явка остаётся очень стабильным параметром, и регионы за мусульман и за индуистов голосуют примерно при едином уровне явки.
Каждому времени, каждому племени — свой тотем. Похоже, вожди «Голоса» в эти скорбные для них дни провозгласили тотемом кривые Шпилькина. А сам математик публично коронован в электоральные гуру. Эксперт в законе. Фото: facebook. Очевидно, что семена, щедро посеянные гуру Шпилькиным, упали на благодатную почву: активистам «Голоса» и иже с ними, не нашедшим фальсификаций, пожалуй, остается только моделировать их в своем воображении по формулам позапрошлого столетия, изобретенным математиком Гауссом и удачно применяемым для кучности винтовочных пуль в мишени. Но вот годится ли эта метода в анализе социальных объектов? В известном анекдоте про статистику богач съел курицу, нищий подышал воздухом, в среднем на каждого вышло полкурицы. Ситуация печальная, но именно так и высчитывается среднее. Это — показатель, выведенный искусственно. В однородных средах среднее встречается часто, в сложно-составных — носит умозрительный характер. Если есть два сообщества — одно за, другое против, — посмотрев на каждое отдельно, вы долго будете ходить и думать — а почему так? В эту ловушку попадают сейчас те, кто по итогам общероссийского голосования негодует: как же так, да все мои знакомые проголосовали «нет» — значит, все подтасовано. Вряд ли у кого-то из вас более 15 761 978 знакомых. И вы и весь ваш круг общения попадают в эту цифру — поставивших отметку «нет». Но простые объяснения разрушают картину мира, заботливо выстроенную в собственной голове. Уязвленное самолюбие жаждет научного объяснения своих иллюзий. То, что Россия страна большая, люди в ней разные, говорили много раз. Но графики строятся с невиданной скоростью.