Новости метод шпилькина

Осенью была широкая дискуссия, в основании которой лежала вера сторонников Максима Каца, что метод Шпилькина позволит выяснить, как же голосовали на самом деле. в Telegram быстрее. За лидера, который будет вести страну вперед. Аналитик Сергей Шпилькин опубликовал графики по статистике голосования на выборах депутатов Государственной Думы, которые показывают аномальные результаты партии власти. Известный исследователь статистики российских выборов, физик Сергей Шпилькин проанализировал данные Единого дня голосования и пришел к выводу. Метод Шпилькина является классическим примером использования математической формулы для социологических исследований, что неприемлемо.

Брод: Математики подтвердили, что "метод Шпилькина" доказал бы фальсификацию выборов в США

В отличие от всех других «критиков режима» - на т. Вернее, на двух графиках. Если вкратце вывод о фальсификации строится на утверждении, что слева, там, где плавные линии, - «нормальное голосование», а справа, там, где зубчатые, - «фальсификация». Мы давно знаем это явление под именем «пила Чурова» - это последствия административного добрасывания голосов за нужного кандидата на участках, когда заодно рисуют и «красивую» круглую явку заметьте, что в левой части «пилы» практически нет ». Согласно второму графику слева - «нормальное голосование». Справа - «фальсификация». В качестве обоснования Сергей Шпилькин приводит следующий аргумент: «Первое, что видно, - общий результат находится буквально среди ничего. Реальных участков, которые бы выдали результат и явку, близкие к официальному, мало».

Данная научная псевдонаучная теория на самом деле не является доказательством каких-либо «вбросов» или иных манипуляций с итогами голосования. Судите сами.

Однако остается видным «честное ядро», взяв которое за точку отсчета, можно оценить объем фальсификаций. На выборах президента России 2024 года возникли проблемы с тем, чтобы идентифицировать «честное ядро» голосов за Путина. Причиной этого могут быть не только прямые фальсификации, но и принуждение бюджетников к голосованию с помощью административного ресурса, пишет «Новая газета Европа». В итоге почти все голоса за Путина находятся на графиках в области, где результат возрастает вместе с явкой, в то время как для других кандидатов эта зависимость обратная. Также Путину могли добавить 5,9 млн голосов часть из этих аномалий уже учтена при расчетах методом Шпилькина с помощью «рисовки» протоколов. То же самое случилось в одном из районов Тульской области, где одинаковая явка была на 16 из 21 участка.

Они пришли к выводу, что минимум 22 миллиона из этих голосов были сфальсифицированы. Фото: "Важные истории" «В расчётах мы не учитывали итоги голосования в Москве, потому что ЦИК объединил результаты на участках и в интернете. Эти данные могли исказить результат анализа», — говорится в публикации издания. Напомним, президентские выборы в РФ проходили с 15 по 17 марта.

Просмотров: 2609 Комментариев: 0 Физик Сергей Шпилькин занимается исследованием результатов выборов с 2007 года. В 1985 году он окончил физический факультет МГУ, работал в институте органической химии РАН, журналистом в компьютерных изданиях, техническим переводчиком. Суть метода Шпилькина заключается в построении графиков зависимости количества голосов, набранных Единой Россией, от явки на избирательные участки.

Математические формулы недопустимы для оценки процедуры голосования – эксперты

Если верить модели Шпилькина, реально «за» проголосовали 65% тех, кто пришел на участки или заполнил электронный бюллетень (официальный результат — 77,92%). Метод Шпилькина не раз вызывал критику со стороны экспертного сообщества – ему указывали на то, что подобная математическая модель не применима к оценке выборов. К такому выводу пришли журналисты "Новой газеты – Европа", применившие для анализа результатов голосования метод исследователя Сергея Шпилькина. Так, по методу Шпилькина, «ЕР» на думских выборах прибавила себе порядка 15%. Причем, по словам политолога, Шпилькин транслирует свои псевдонаучные парадигмы не в профессиональной среде математиков, где его изыскания давно развенчали и высмеяли. Политика - 22 сентября 2021 - Новости.

Эксперт: Метод Шпилькина неприменим для электоральной статистики

Ron Hubbard Library» «Библиотека Л. Минина и Д. Кушкуль г.

Это не так. Общество не гомогенно.

А по простому люди разные. Они формируют разные, совершенно зачастую не пересекающиеся группы — популяции, которые было бы корректно оценивать и описывать отдельно. Ища и находя свою «норму» в рамках каждой группы. Региональной, национальной, профессиональной, гендерной, поколенческой, etc.

Вот это была бы супер работа! Обозначение границ «популяций» в едином обществе и математическое описаний фундаментальных признаков этих популяций. И тут бы Гаусс был на своем месте, кстати. Возвращаясь к этим выборам, нельзя не отметить, что бОльшее совпадение общих графиков с драгоценным Гауссом оказывается связанным прежде всего с большей общественной консолидацией, с консенсусом вокруг ключевого вопроса выборов — «кто достоин быть главнокомандующим в сегодняшних условиях».

По этому вопросу у отдельных популяций оказывается значительно больше общего, чем разделяющего, что и приводит к тому, что графики становятся похожими друг на друга в значительно большей степени, чем это было на других больших избирательных кампаниях.

Самый дешевый способ фальсификации — это просто добавление голосов в пользу нужной партии или нужного кандидата, в результате чего искусственно повышается явка и на графике вырастает своеобразный "хвост феи" с уклоном в правую сторону. Если выборы проходят честно, то такого хвоста на графике нет.

На графике, опубликованном Сергеем Шпилькиным, Тюменская область выглядит как настоящий электоральный султанат.

Такие пики — признак фальсификаций. Когда нам надо придумать результат с потолка, мы чаще выбираем красивые числа — 55, 60, 70, 75. Но по законам статистики числа, оканчивающиеся на 1, 2, 3, 4, 6… не должны встречаться заметно реже. Результат голосования за поправки к Конституции в 2020-м уже совсем не похож на колокол, и даже на пилу. Распределение голосов в зависимости от явки в 2024 году выглядит настолько искаженным аномалиями, что идентифицировать честное ядро результатов практически невозможно: больше всего голосов сконцентрировано в области, которую обычно считают вбросами. Методу Шпилькина просто не на что опереться в этот раз. Но если все же применить его к результатам прошедших выборов, то мы увидим аномальный рост явки вместе с результатом Путина.

По нашим подсчетам , ему приписали как минимум 21,9 из 76,3 млн голосов в расчетах мы не учитывали итоги голосования в Москве, потому что там ЦИК объединил результаты на участках и в интернете — эти данные могли исказить результат анализа. И это лишь нижняя оценка, поскольку метод Шпилькина оценивает так называемые чистые вбросы, не учитывая другие способы фальсификаций. Результаты «под линейку» Еще один признак фальсификаций, который «Важным историям» удалось найти в данных результатов голосования, — соседние участки с практически идентичными результатами выборов в одном и том же регионе. Группы по несколько десятков избирательных участков, расположенные в одном районе города или одном населенном пункте, имеют один и тот же результат. При честных выборах не бывает так, чтобы избиратели, не сговариваясь друг с другом, проголосовали одинаково вплоть до сотых долей процента. Участки, которые резко выбиваются из среднего по региону и видны в виде полоски с почти идентичным результатом, обнаружены нами в 24 российских регионах — хороший пример такой полоски дает Ямало-Ненецкий автономный округ. В других регионах, например в Ставропольском крае, видны сразу несколько групп таких соседних участков, которые сбиваются в кучки. В список регионов с этой аномалией попала приграничная Брянская область, а также оккупированный Крым.

Перебросы Еще один способ фальсификаций, который мы видим из официальных опубликованных данных, — переброс голосов от одного кандидата другому. Как рассказала «Новая газета Европа», на этих выборах бюллетени за Даванкова могли перебросить Путину. При этом на графике появляются пики на круглых числах, кратных десяти, что обычно говорит о рисовке голосов. Переписывание результатов после публикации Это же можно заметить на некоторых участках после обновления результатов на сайте ЦИК. Мы сравнили данные о результатах выборов на официальном сайте за 18 марта, сразу после выборов, и 20 марта, на третий день после выборов. Путин набрал на 4,8 тысячи голосов больше, чем у него было 18 марта, Слуцкий получил дополнительные 335 голосов, Харитонов и Даванков потеряли по 883 и 408 голосов. В абсолютных числах изменения незначительные, но они позволяют понять, каким образом Путину добавляли голоса.

К жителю Ленобласти, хваставшемуся нацисткой символикой на своем теле, пришли следователи

Метод Шпилькина, по оценке доктора исторических наук, является «фантомным отражением несостоятельных претензий» на объективность организации «Голос». К похожим выводам о результатах Путина на выборах пришли журналисты «Важных историй», которые тоже анализировали данные ЦИК по методу Шпилькина. Ученый Сергей Шпилькин с помощью статистических методов показывает, каковы масштабы фальсификаций на российских выборах и голосованиях и как эти масштабы менялись на.

Математический анализ показал рекордные фальсификации на выборах президента России

Единственной математической составляющей данных подходов является подобие обоснования использования нормального распределения для описания электоральной зависимости количества голосов, поданных на избирательных участках, от процента явки. Но принцип построения данной математической модели остается непонятным и де-факто необъяснимым. Если бы отклонения в математических моделях указывали на подтасовки, то большинство выборов в странах так называемой «старой демократии» должны быть признаны сфальсифицированными и «нарисованными». Как отмечает профессор Санкт-Петербургского государственного университета, доктор физико-математических наук В.

Марачевский, теоретическое описание процесса голосования с помощью одной функции Гаусса возможно только в гипотетическом случае, если вероятности голосования «за» во всех городах и регионах примут одно и то же значение, а на каждый избирательный участок в стране придет одно и то же число избирателей. Еще в 2016 году в Санкт-Петербургском государственном университете была защищена кандидатская диссертация «Электоральные аномалии в постсоциалистическом пространстве: опыт статистического анализа». Шалаев в своем научном исследовании приходит к однозначному выводу: анализ распределения цифр в рамках известных методов неприменим для поиска электоральных аномалий.

В действительности какие-то из эмпирических распределений могут иметь вид близкий к нормальному, но это может происходить не в силу закономерности, а вследствие вариативности распределений, исходя из теории больших чисел. Нормальное распределение работает со случайными величинами. Оно прекрасно может иллюстрировать некоторые физические процессы, но не осознанный выбор миллионов людей, различающихся по месту проживания, достатку, жизненным приоритетам, национальности и другим атрибутам.

Такие выводы автор текста делает на основе некой математической модели. Однако Брод развенчал умозаключения Шпилькина. По его словам, в основе приведённых им построений лежит политика, но никак не наука. Председатель ассоциации НОМ обращает внимание на то, что в представленных расчётах отсутствуют логические объяснения, а математические просто не выдерживают критики.

А такие параметры, как количество проголосовавших за партию «КПРФ», общее количество человек, которые могли принять участие в голосовании и координаты участка зарегистрированы верно. Разница количества голосов за Единую Россию в исходных данных и данных, полученных в результате моделирования составляет 14595980. КПРФ набирает 26 процентов.

Плотное ядро в районе явок 0. В своих работах, независимые электоральные аналитики показывают, что подобная картина может наблюдаться при вбросе голосов за партию, результат которой растет с явкой. Причем в ядре находятся участки с «нормальной явкой», на которых не было фальсификаций, а хвосты соответствуют участкам с «аномальной явкой», где результаты выборов недостоверны. Отделим участки с нормальным голосованием от участков с аномальным голосованием.

О компании

  • Максим Григорьев
  • Ваш комментарий будет первым
  • Добро пожаловать!
  • «Метод Шпилькина, применительно к США, представил бы неприглядную картину»
  • Политолог разоблачил математика

Что еще почитать

  • Шпилькин: без фальсификаций "Единая Россия" получила бы около 33%
  • Нам нужна помощь в анализе видео
  • О компании
  • Другие новости

Электоральные исследования Сергея Шпилькина

Затем, когда он вернется в Овальный кабинет, мы сможем перейти в наступление, настаивая на прекращении финансирования организации "Планируемое родительство" и других американских поставщиков абортов. Это правильная контрстратегия в защиту жизни. Прекращение финансирования программы "Планирование семьи" немедленно уменьшило бы как количество абортов, так и политическое влияние движения за аборты. Движение "За жизнь" тогда смогло бы конкурировать с движением "За аборты" на более равных условиях в защите нерождённых детей на государственном уровне, одновременно работая над созданием культуры жизни в Соединенных Штатах в целом, конечной целью которой является защита жизни с момента зачатия. Дело в том, что только один из наших кандидатов в президенты и только одна из наших политических партий выступает за жизнь. И если мы не поддержим первое на предстоящих выборах, мы вполне можем проиграть и второе, поскольку политики, как известно, существа непостоянные. Тогда кто будет говорить от имени детей? Конечно, не мужчина и партия, которые хотят абортов по требованию до родов и далее. Он хочет их смерти. И многие из вас тоже, вы, бесполезные источники выбросов углерода.

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. При этом не считаю это задачей ЦИК, потому что глава ЦИК нелестно отзывается о всех гражданах, которые указывают на проблемы электоральной статистики. Никак при этом доводы сознательных граждан не опровергает и не интерпретирует. Но по факту мы долгие годы лишь складываем эти данные в архив и ждём время, когда у государства появится желание и политическая воля работать в сторону повышения стандартов проводимых голосований и защиты голосов граждан.

Сергей Шпилькин полагает, что это вбросы бюллетеней или приписки, то есть якобы признаки фальсификации выборов. Но вот Сергей Шпилькин сам приходит нам на помощь, предоставив новый ценный материал. Так, на данных выборах в городе Москве он выявил и констатировал, что Москва демонстрирует почти классическое нормальное распределение, иными словами, подтвердил то, что мы уже и сами знаем, исходя из натурных наблюдений в ходе всего избирательного процесса - выборы в Москве прошли исключительно чисто и честно. Теперь у нас есть пригодный для сопоставления при анализе результатов некий «московский эталон» неискаженных выборов, что очень хорошо и полезно рис. Рисунок 2. Анализ Сергея Шпилькина выборов 2018 в г. Москве, нормальное распределение в соответствии с теорией, фальсификаций и аномалий нет Итак, повторюсь, нам сложно поверить во вброс 10 миллионов избирательных бюллетеней или приписки в России такого масштаба, но необходимо объяснить явление отклонения от нормального распределения Гаусса-Лапласа на графиках Сергея Шпилькина. Тут нам и поможет Москва, данные по которой на 2018 год не вызывают сомнений у самого Шпилькина, и их чистота подтверждена всеми прочими системами контроля. Все это хорошо вписывается в теорию и еще раз свидетельствует о чистоте выборов — нет никаких подозрительных явлений также и на уровне районов. При такой явке заметных отклонений на графике быть и не должно. Но при более тонком анализе по городским районам устанавливается необъяснимое с позиций чистой теории явление: выявляется связь между голосованием именно за Владимира Путина, главы действующей российской власти, и активностью избирателей по районам. Таким образом, без всяких подозрений на какие-либо фальсификации мы можем зафиксировать наличие, пусть небольшой, но явной связи между голосованием за Владимира Путина и явкой по районам Москвы желающих уточнить параметры отсылаю к сводной таблице на сайте Мосгоризбиркома. Теперь, вернувшись к рис. Надо вносит коррективы в теорию, видимо, электоральная среда - более сложное явление, чем представляют себе математики. О математике пока все. Теперь о районах города Москвы.

Допустимо ли простой формулой, как одной линейкой мерить настолько сложный, многообъектный, разный по характеристикам процесс? В свою очередь, член рабочей группы по подготовке поправок в Конституцию Богдан Беспалько также усомнился в объективности исследования. Они были бы замечены как многочисленными наблюдателями, так и теми, кто всячески противился внесению поправок в Конституцию РФ. На массовые вбросы сразу указали бы те, кто стремился раздуть скандал из любого, даже высосанного из пальца повода. Но таких фактов нет», - сказал он.

Сергей Шпилькин выявил 154 тыс. аномальных голосов за ЕР в Тюменской области

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. Поскольку Сергей Шпилькин в этом году не анализировал результаты этих выборов, я решил подключиться к этой важной части поствыборной активности. Кстати, на малых выборках метод Шпилькина терпит сокрушительное фиаско. Сергей Шпилькин (тем же способом, что на прошлых выборах) нарисовал данные по территориальным избиркомам в координатах (явка, число голосов за ЕР в процентах от.

Report Page

  • Сергей Шпилькин: "Скорее прилетят инопланетяне и проведут в России честные выборы"
  • «Невероятное вмешательство»: математик о результатах голосования на Ставрополье
  • Политолог разоблачил математика
  • Политолог разоблачил математика
  • Публикации

Политолог разоблачил математика

Но вот Сергей Шпилькин сам приходит нам на помощь, предоставив новый ценный материал. Так, на данных выборах в городе Москве он выявил и констатировал, что Москва демонстрирует почти классическое нормальное распределение, иными словами, подтвердил то, что мы уже и сами знаем, исходя из натурных наблюдений в ходе всего избирательного процесса - выборы в Москве прошли исключительно чисто и честно. Теперь у нас есть пригодный для сопоставления при анализе результатов некий «московский эталон» неискаженных выборов, что очень хорошо и полезно рис. Рисунок 2. Анализ Сергея Шпилькина выборов 2018 в г. Москве, нормальное распределение в соответствии с теорией, фальсификаций и аномалий нет Итак, повторюсь, нам сложно поверить во вброс 10 миллионов избирательных бюллетеней или приписки в России такого масштаба, но необходимо объяснить явление отклонения от нормального распределения Гаусса-Лапласа на графиках Сергея Шпилькина. Тут нам и поможет Москва, данные по которой на 2018 год не вызывают сомнений у самого Шпилькина, и их чистота подтверждена всеми прочими системами контроля. Все это хорошо вписывается в теорию и еще раз свидетельствует о чистоте выборов — нет никаких подозрительных явлений также и на уровне районов.

При такой явке заметных отклонений на графике быть и не должно. Но при более тонком анализе по городским районам устанавливается необъяснимое с позиций чистой теории явление: выявляется связь между голосованием именно за Владимира Путина, главы действующей российской власти, и активностью избирателей по районам. Таким образом, без всяких подозрений на какие-либо фальсификации мы можем зафиксировать наличие, пусть небольшой, но явной связи между голосованием за Владимира Путина и явкой по районам Москвы желающих уточнить параметры отсылаю к сводной таблице на сайте Мосгоризбиркома. Теперь, вернувшись к рис. Надо вносит коррективы в теорию, видимо, электоральная среда - более сложное явление, чем представляют себе математики. О математике пока все. Теперь о районах города Москвы.

Депутатам городской Думы хорошо известно, насколько отличаются в социальном, психологическом, экономическом плане районы города Москвы, например Тверской район и район Капотня.

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. Конечно, задача признать наличие фальсификации и оценка её объёма — это две разные задачи технически.

Притом первая, в общем, не решается никаким способом и документально это не зафиксировать, кроме как держать свечку. Но аргументы в пользу того, что фальсификация есть, находятся за пределами разумных сомнений, которых довольно много. Нет, конечно, всегда можно сказать «вы всё врёте! Тем не менее на ваши аналитические выкладки власти вынуждены реагировать, как это сделал и сам Чуров в 2007 году, и государственные СМИ, и высокие чиновники вроде Сергея Кириенко, который в эпоху конституционных поправок заявил, что «гауссово распределение в политологии никогда не применялось», «сплошная лженаука».

Что можете им ответить? В природе любое распределение на самом деле никаким гауссовым не является, а просто хорошо или не слишком хорошо им моделируется, не более того. Идеальное гауссово распределение существует только в центральной предельной теореме центральные предельные теоремы — класс теорем из теории вероятностей. В этом смысле график — «колокол», который мы видим, — более-менее напоминает гауссово распределение в силу своей природы, но им не является, потому что это чуть-чуть иная история.

К сожалению, у нас всякую математическую статистику вообще преподают не очень хорошо. Она не очень проста. Хотя, например, в Томске есть замечательные люди, которые серьезно занимаются робастной статистикой.

С помощью существующих методов математического анализа невозможно описать и сделать оценку электорального поведения и итогов голосования. Отклонения от нормального математического распределения результатов голосования не являются неомоничным признаком нарушений. Разные математические модели распределения результатов голосования свидетельствуют об объективных особенностях предпочтений избирателей на отдельных участках и территориях и их выражения в ходе тайного волеизъявления. Отмечается тенденция распространения под видом «достоверной информации» и «доказанных фактов» неких сомнений в отсутствии нарушений, которые вытекают из вероятностной оценки неприменяемых к социальным процессам математических распределений числовых данных. Эти спекуляции, интерпретирующие необычные результаты голосования на конкретных избирательных участках как «фальсификации», как правило, являются частью манипулятивных политтехнологий, использующихся для делегитимации результатов выборов.

Говорить о «добросовестном заблуждении» авторов «математических теорий» оценок электорального поведения, распространяющих недостоверную информацию, в данном случае не приходится, так как неоднократно и детально достаточно широкий спектр ученых от математиков и физиков до социологов и юристов объясняли неприменимость данных методов к описанию моделей поведения социума. Но от выборов к выборам в СМИ, социальных сетях, различных блогах и т. Существует большая вероятность преднамеренности действий авторов-составителей графиков и комментариев к ним, направленных на формирование негативного общественного мнения к демократическим процессам. Сегодня можно говорить о формировании нового направления «политической борьбы», базирующегося на современных информационно-коммуникационных технологиях и связанного с преднамеренным подрывом доверия к результатам выборов и делегитимации избранных органов государственной власти и местного самоуправления путем массового распространения недостоверной информации, что требует в интересах обеспечения и защиты избирательных политических прав граждан принятия соответствующих мер реагирования. Изложенные выводы подтверждаются эмпирическими и статистическими исследованиями итогов голосований, прошедших в Российской Федерации и за рубежом, результаты которых приводятся в настоящем докладе.

И вдруг в январе 2008 года мы узнаем: некий блогер создал новый метод и вычислил, что фальсификации составили около 14 млн голосов.

Признаюсь честно, первой реакцией было: не может быть. Блогером оказался физик Сергей Шпилькин, в то время работавший переводчиком в одной из фирм. Ряд специалистов, разбирающихся одновременно в выборах и в математике, выслушали Шпилькина — и стало понятно, что его метод достаточно адекватный. После этого он выступил на конференции, посвященной итогам президентских выборов марта 2008 года. Несколько лет спустя Шпилькин обнаружил, что тот же подход был использован одним американским дипломатом для выявления фальсификаций на выборах 2004 года в Армении. Но та работа была опубликована лишь для узкого круга, так что метод заслуженно носит имя Шпилькина.

Меня метод Шпилькина сразу пленил одной важнейшей особенностью. Он содержит в себе внутренний контроль, то есть позволяет сразу увидеть, можно его применять или нет. Отметим, что метод Шпилькина, как и Собянина—Суховольского, основан на предположении, что если где-то явка низкая, а где-то — высокая, то соотношение голосов от этого не должно меняться речь о вариациях именно в пространстве, а не во времени, но критики метода этот нюанс часто не замечают. Сама по себе эта гипотеза не очевидна, многие с ней не согласны. 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.

Математический анализ показал рекордные фальсификации на выборах президента России

Смотрите свежие новости на сегодня в Любимом городе | Математик признал нарисованными почти половину голосов за Единую Россию на Дону. Метод Шпилькина основывается на предположении, что если любое голосование идёт честно, то явка не влияет на разрыв между голосами «за» и «против». Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин оценил количество голосов, вброшенных за партию власти, примерно в 14 миллионов.

Политологи развенчали «метод Шпилькина» для подсчета голосов по поправкам

Осенью была широкая дискуссия, в основании которой лежала вера сторонников Максима Каца, что метод Шпилькина позволит выяснить, как же голосовали на самом деле. Политика - 22 сентября 2021 - Новости. и так наход вбросы.

Похожие новости:

Оцените статью
Добавить комментарий