«Не надо математикам со своими моделями
лезть в политику, анализировать выборы,
придумывать какие-то свои версии».
© В.Иванов
Четвёртого, напомню, если кто вдруг подзабыл, декабря, выборы. В ГД ФС РФ — в Государственную Думу Федерального Собрания, если кто опять же подзабыл, РФ, а заодно и в наше Законодательное собрание. Есть такая народная забава — предсказывать итоги выборов; не берусь в неё играть, но некоторые важные вещи могут быть поняты из анализа прошедших выборов.
В эпиграф, кстати, вынесено звёздное восклицание нашего земляка, небезызвестного в узких кругах Виталия Иванова, выпускника юрфака (тогда ещё КГУ). Этот молодой человек одно время подвизался на ниве политической журналистики. В «Известиях» (газете, заметим, весьма приличной) публиковал политические мини-обзоры текущей внутренней политики. Эти обзоры обладали таким уровнем сервильности, за который уже даже опять становилось гордо. Именно гордо — такой был гимн вдохновенной силы и поэтики, пропетый нашей руководящей и направляющей, которой я никогда не смогу пропеть. Даже по вдохновению, если вдруг снизойдёт. За эти зримые заслуги, видимо, и был призван в Общественную Палату. Служит теперь, стало быть, палаточником... На общественных началах за скромную зарплату.
Да и бог с ним, с Виталием! Чек ему в зубы. Попробуем всё же понять, кто и как голосует, исходя из результатов предыдущих, 2007-го года, выборов в Законодательное собрание. В этом направлении есть две задачи: первая — выявить математическими методами факты фальсификации итогов выборов, вторая — попытаться выявить «индикаторные» территории, по результатам голосования в которых можно судить о всей картине итогов выборов в целом.
По первому поводу всем желающим предлагаю читать газету «Троицкий вариант»; там есть несколько любопытных материалов на эту тему. Честно скажу — я не очень доверяю этим рассуждениям. По разным причинам, главным образом, методологическим: они базируются на некоем достаточно искусственном предположении об однородности ширнармасс среди разных избирательных участков. А такое предположение требует ой какого строгого обоснования!...
А вот с «индикаторными территориями всё может оказаться лучше. Итак, вся задача сводится к тому, чтобы найти такую территорию (муниципалитет, район в городе или что-то подобное), которые из года в год голосуют так, что результаты голосования в этом участке максимально близки к тому, который будет получен в целом по стране (либо краю).
Здесь есть одна существенная сложность. Дело в том, что для того, чтобы такого рода наблюдениям можно было доверять, необходимо доказать, что избиратели данного участка (округа и т.п.) каждый раз действуют (в смысле, совершают выбор), исходя из одних и тех же оснований и мотивов; в нашем случае ничего такого утверждать нельзя, даже наоборот — у нас каждую избирательную кампанию список партий новый. А некоторые партии так и вообще врываются яркими звёздами в электоральный процесс и тут же гаснут, улетая за горизонт.
Ответ на все сформулированные выше замечания требует проведения достаточно серьёзных социологических исследований. Что и денег стоит, и времени занимает много. Ни того ни другого у нас нет. Поэтому мы можем попытаться понять, насколько «одинаково» избиратели голосуют в разных территориях, и можно ли территории сгруппировать по признаку «одинаковости» электорального поведения. Оказывается, можно. Понятно, что если есть два избирательных округа, где избиратели проголосовали (в процентном, естественно, отношении) за список партий совершенно идентично, то такие два округа естественно считать принадлежащими одному и тому же кластеру.
Что делать, если различия наблюдаются, а также — какие различия считать малыми? Ответ не то, чтобы сложен, но требует известных усилий для понимания. В такой ситуации самое естественное — построить так называемую классификацию без учителя. Звучит необычно, но за этим стоит группа методов кластеризации, то есть формирования групп объектов по их статистическим характеристикам; по распределению голосов, в нашем случае.
Опуская технические детали, перейдём сразу к результатам. Линейные методы кластеризации (знатоки могут увидеть в них привычный им факторный анализ; хотя, он, конечно, есть лёгкое надувательство...) не выделяют никаких кластеров. Приходится использовать нелинейные методы: метод упругих карт. На рисунке показано распределение всех наших ТИКов по результатам голосования. В анализ включены данные по всем партиям (ЕР, СР, Единая Социалистическая Партия России, ЛДПР, КПРФ, СПС и Демократическая Партия России). Каждая точка на рисунке — это территория. Городские ТИКи указаны красным цветом и квадратиками, жёлтые кружочки — это сельские ТИКи. Наконец, центральный большой ромб (размер никакого значения не имеет), выделенный лиловым — это общекраевой результат. Этакое среднее по всему краю. Серый фон — это (локальная) плотность. Грубо говоря, чем больше точек на квадратный сантиметр карты, тем темнее фон.
Совершенно чётко выделяются четыре кластера: вверху карты плотной группой лежат все районы Красноярска, кроме Советского и Октябрьского. Советский лежит справа (фактически на одной вертикали) с Норильском и Заозёрным. Ниже лежит Октябрьский район. Совсем в левой части карты лежат четыре города: Минусинск, Канск, Дивногорск и Назарово. Удивительным образом город Шарыпово «почти попал» в центр — он лежит очень близко к (жёлтому) центру. В левой нижней части карты — 4 города: Боготол, Бородино, Лесосибирск и Енисейск. Вообще, хорошо видно, что города края чётко делятся на две категории: одну составляют Боготол, Бородино, Лесосибирск и Енисейск, другую — все остальные.
Сельские (условно, быть может, сельские) районы тоже весьма неоднородны. В верхнем правом углу карты плотная группа: Илимпийская, Тунгусско-Чунская и Байкитская. Левее и ниже «подтягиваются» к ним Кежемская и Мотыгинская. Самое удивительное здесь — Казачинская ТИК: она лежит в самом верху карты, на её краю. Этакая независимая казацкая республика...
В самом низу карты, примерно посредине, плотная группа из 6 ТИКов: Иланская, Ирбейская, Уярская, Балахтинская, Рыбинская и Назаровская (сельская). Ближе к центру карты выделяется ещё один кластер: Нижнеингашская, Тюхтетская, Ачинская (сельская), Енисейская (сельская) и Ужурская ТИКи.
Что же из всего этого следует? Ну, во-первых, следует, что у нас в крае живут избиратели минимум пяти разных типов. По структуре своего электорального поведения. Во-вторых, электоральное поведение жителей малых городов и сельчан, проживающих в зоне притяжения малых городов, тоже очень сильно разное. В-третьих, можно видеть, что кластеры на карте иногда дают очень хорошее совпадение с географией: в один кластер попадают географически близкие районы. Это, скорее всего, артефакт. В смысле, ложный сигнал. Это не география тому причиной, а близость социально-экономического положения жителей соответствующих территорий.
Поможет ли это нашим партиям, участвующим в нынешних выборах в ЗС? Не знаю. Но уж точно не повредит. Будут ли результаты нынешних выборов похожими — с точки зрения распределения территорий края по кластерам — на показанные здесь? Скорее всего, нет, и различия будут существенными. Причины, как мне кажется, лежат на поверхности: ситуация политическая очень сильно разная «тогда» и «сейчас».
В общем, призываю всех пойти на избирательные участки 4 декабря и проголосовать! Чтобы такое красивое, с картиночками, исследование не осталось незавершённым...
Михаил Садовский
