Методы анализа

Существует широкий спектр статистических методов анализа электоральных данных. Исследователи электоральной статистики предложили следующую категории на "Круглом столе математиков", состоявшемся в рамках Зимней Школе Наблюдателей (Польша, декабрь 2017 года)

 

Унимодальность

Распределение случайных величин чаще всего является унимодальным. Примерами унимодальных распределений могут быть распределение Гаусса, распределение Пуассона. Чаще всего, случайными величинами в данных голосования считаются явка, результататы кандидатов/партий, недействительные бюллетени, доля досрочного голосования. 

 

Зависимость результатов от явки

Популярный метод анализа электоральных данных основанный на теореме Собянина-Суховольского (1995 г.) Позволяет выявлять подозрения на вбросы, карусели или легальные виды мобилизационного голосования. 

 

Метод Кислинга-Шпилькина

Анализ отношения набранных голосов кандидатами/партиями в зависимости от явки. Впервые был применён Кислингом (John Brady Kiesling) в 2004 году для анализа выборов в Армении. Метод хорошо себя зарекомендовал в России для выявления фальсификаций в пользу правящей партии и её кандидатов.

 

Пила Чурова

Повышенное число участков с круглыми результатами правящей партии и её кандидатов (55%, 60%, 65% и т.д.). На диаграммах рассеяния выявляются кластерами. На гистограммах распределения - пиками. 

 

Последняя цифра

В случаях достаточно больших значений, последняя цифра данных должна подчиняться закону случайного распределения. Метод использовался Бебером (Bernd Beber) с 2008 года для анализа нигерийских и Мятлёвым для анализа российских выборов.

 

 Невероятные кластеры

 Повышенное число участков с определенными результатами, совпадающими с точностью до сотых долей процента. Является признаком заданных заранее результатов и подгонки под них. На диаграммах рассеяния выявляются кластерами. На гистограммах распределения - пиками. На диаграммах Габдульвалеева - цепочками результатов. 

 

Обратный инженеринг

Выявление фабрикации по публикации итоговых результатов в случаях, когда данных по участкам не публикуются. Искусственность данных выявляется по неестественно коротким десятичным дробям процентных величин. Такое происходит, когда данные фальсифицируются реверсивно: сначала берётся заданное итоговое число, после чего вычисляются исходные величины. Подобные аномалии были обнаружены в ДНР, ЛНР и Сирии. 

 

Невозможная арифметика

Фабрикацию результатов выявляется физической невозможностью опубликованных величин. Например, число выданных бюллетеней на участке оказывается меньше чем число бюллетеней, обнаруженных на том же участке в стационарной урне. 

 

Параллельные выборы

Проходящие одновременно выборы разного уровня фальсифицируются по-разному. Расхождения в официальных данных таких выборов помогают обнаружить манипуляции.

 

Ретроспективный анализ

Сравнение данных между разными выборами или турами одних и тех же выборов в избирательном округе/регионе. Проведение честных выборов позволяет подтвердить фальсификации в недавнем прошлом. Примерами могут быть выборы Думы и Президента в Москве (2011-2012) или I и II туры Президентских выборов в Украине в 2019 году.

 

Зависимость коэффициэнта регрессионной прямой от явки

Усовершенствованный метод Собянина-Суховольского предложенный А.Ю.Бузиным

 

Тест на недействительные бюллетени

Изучение пропорций между числом недействительных бюллетеней и другими результатами. Позволяет количественно оценить уровень фальсификаций. 

 

Динамика официальной явки

Фальсификации выявляются по аномалиям динамики официальной явки во времени.

 

Влияние наличия наблюдателей

Корреляция результатов выборов и наличия наблюдателей. При честных выборах такой корреляции быть не должно.

 

Влияние электронных устройств

Наличие электронных устройств на участках часто коррелирует с низкими результатами партии власти или её кандидатов, т.к. обычные методы фальсификаций затруднены или невозможны. При честных выборов таких зависимостей быть не должно.

 

Слом корреляционных соотношений

Метод предложенный Б. Овчинниковым

 

Географические аномалии

Изучение географических аномалий в результатах - отдельная и большая тема. Аномалиями могут быть как резкие различия в результатах проходящие по административным границам, так и резкие различия в результатах внутри административных единиц и/или избирательных округов. Частично метод пересекается с методом, связанным с унимодальностью случайных величин.

 

Влияние видеонаблюдения

Выявление корреляций в результатах голосования и наличия видеокамер. При честных выборах таких зависимостей быть не должно. Зависимость возникает из-за опасения фальсификаторов быть обнаруженными с помощью видеонаблюдения при прямой трансляции или в записи.

 

Инструменты визуализации, используемые в этих методах, включают в себя:

Последняя цифра

В случайных наборах целочисленных значений последняя цифра должна встречаться с равной вероятностью: 1/10

Описание метода

Анализатор последних цифр в Лаборатории

Расссеяние

Диаграмма рассеяния. Каждому наблюдению, чаще всего это УИК, соответствует точка координаты которой равны значениям какого-либо параметра. Ожидаются равномерные распределения, без кластеров.

Описание метода

Плоттер диаграмм в Лаборатории

Гистограмма

Исследуемые значения разбиваются на интервалы (бины). Количество значений пропорционально высоте прямоугольника. Большинство ожидаемых распределений - унимодальное.

Описание метода

Генератор гистограм в Лаборатории