Шпилькин указывает на аномалии, выявленные с помощью статистического анализа данных ЦИК. Смотрите видео онлайн «Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». Я тут на Пикабу (и не только) обратил внимание на некий "метод Шпилькина", которым пытаются доказать массовые фальсификации на прошедших выборах. Метод Шпилькина подвергался критике журналистом, экспертом ЭИСИ (НКО, сотрудничающее с «Единой Россией»[22]) Ильёй Уховым[23].
«Шпилькин вместо Гаусса и другие выборные премудрости»: репортаж «Нового Калининграда.Ru»
Похоже, вожди «Голоса» в эти скорбные для них дни провозгласили тотемом кривые Шпилькина. Смотрите свежие новости на сегодня в Любимом городе | Математик признал нарисованными почти половину голосов за Единую Россию на Дону. Напомним, что ранее Шпилькин выработал теорию, согласно которой существует несколько признаков фальсификаций на выборах. Физик Сергей Шпилькин приводит в своем фейсбуке данные по явке на разных избирательных участках во время голосования по поводу поправок в Конституцию.
«Метод Шпилькина, применительно к США, представил бы неприглядную картину»
Напомним, что ранее Шпилькин выработал теорию, согласно которой существует несколько признаков фальсификаций на выборах. Вторая гипотеза состоит в том, что имела место некая организованная махинация, улики которой не определяются методом Шпилькина. Что говорят в ЦИК о «методе» Шпилькина. С 2007 года российский физик Сергей Шпилькин анализирует статистические аномалии избирательных кампаний. Метод Шпилькина выявляет, сколько голосов было «добавлено» победителю за счет вброса бюллетеней и переписывания итоговых протоколов. Кстати, на малых выборках метод Шпилькина терпит сокрушительное фиаско. Прочитать полный текст исследования Сергея Шпилькина можно на сайте научной газеты "Троицкий вариант".
Мудрый, но неуловимый. Существует ли на деле электоральный гуру Шпилькин?
Рекорд побил избирательный участок в Красноярском крае, на котором с 8:00 до 15:00 в пятницу проголосовало почти 5 тысяч человек — больше семисот человек в час. В периоды повышенной активности на УИКах по всей России проголосовали больше 6 млн человек. Больше всего скоростных избирательных участков оказалось в Краснодарском крае. Голосование в последние часы Последние два часа голосования сильно отразились на результатах некоторых избирательных участков. На шести с лишним тысячах УИКов явка с 18 до 20 часов воскресенья выросла больше чем на 10 процентных пунктов. Всего на таких участках проголосовало больше 6 млн человек. Еще на 40 участках этой ТИК стопроцентная явка набралась с нуля с 15 до 18 часов воскресенья. Как минимум 102 тысячи россиян за рубежом проголосовали против Путина или сделали бюллетень недействительным.
Сразу в 42 странах Путин набрал меньше половины голосов избирателей. В 2018 году на всех зарубежных участках, кроме одного, победил Путин. Как выяснило «Агентство», Путин лишился значительной поддержки избирателей в сравнении с 2018 годом в городах, которые стали центром эмиграции россиян, не согласных с войной. Выборы на зарубежных участках также сопровождалось тем, что вместо трех дней голосования во многих странах россиянам был выделен только один — многие просто не успели проголосовать из-за очередей в посольства. Полдень против Путина Несмотря на массовые фальсификации в пользу Путина, протестное голосование все же отразилось в данных явки избирателей. Предыдущая версия наших расчетов базировалась не неполных данных, поэтому в этом материале вы видите обновленные данные. Как мы считали Для определения пикового времени нагрузки на УИК мы рассчитали следующий параметр — с какой скоростью росла явка за каждый временной промежуток, данные за который предоставил ЦИК.
Затем посчитали, на скольких УИКах в каждом регионе самым массовым стало время с 12 до 15 часов 17 марта. В Пермском крае, Новосибирской и Калининградской областях на трети участков это время для голосования стало самым популярным. Хотя явка днем в воскресенье, когда состоялась протестная акция «Полдень против Путина», не показала резкого роста, эксперты отмечают , что суть акции была не в цифрах явки, а в медийном эффекте от нее. Кроме этого, во время акции «Полдень против Путина» в Москве в 10 раз выросло количество бюллетеней за Вячеслава Даванкова, которые опускали в терминалы для электронного голосования, установленные на избирательных участках, сообщил эксперт по электронному голосованию Петр Жижин. Голоса «против всех» Еще одним способом выразить свой протест на этих выборах стало не отдавать свой голос никому. Накануне выборов часть оппозиции призывала использовать тактику испорченного бюллетеня: такие бюллетени попадают в итоговый протокол и понижают финальный результат каждого кандидата, при этом голос испортившего бюллетень человека сложнее украсть. Однако мы знаем, что в этом году часть испорченных бюллетеней были посчитаны за Путина.
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. Социологические исследования, проведенные с целью изучения территориальных особенностей голосования, подтверждают высокое социальное и культурное разнообразие электоратов отдельных избирательных участков, а также высокую дифференциацию условий проживания граждан и осуществления их избирательных прав. Приведенные в докладе фактические обоснования отклонений результатов голосования от среднестатистических по региону, а также данные наблюдателей с избирательных участков свидетельствуют об отсутствии корреляции выводов составителей графиков с реальной ситуацией на местах.
Авторы доклада пришли к следующим выводам: 1. 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.
Например, в интервью в журнале «Эсквайер» за 2011 год господин Шпилькин ссылается на нормальное распределение или распределение Гаусса одиннадцать раз. Первые серьёзные сомнения в этом методе у широкой публики возникли ещё пять-шесть лет назад, когда было обнаружено, что целый ряд результатов выборов в странах, которые не принято обвинять в тотальных фальсификациях, также не соответствует распределению Гауссу. В Интернете легко найти материалы социологов и политологов, которые показывают, что распределение результатов голосования по избирательным участкам, например, на праймериз в США в 2008 году, президентских выборах в США в 2009 году, на выборах в Бундестаг в Германии в 2002 году, в 2009 году на выборах в Кнессет в Израиле, выборах в парламент Великобритании в 2010 году и на многих других совершенно не похоже распределение Гаусса.
Согласно «методу Шпилькина» необходимо признать тотальную фальсификацию выборов в ведущих странах мира, что является абсурдом. Между тем для математиков и социологов с образованием на уровне второго курса вуза очевидно, что псевдотеория господина Шпилькина с самого начала противоречит теории вероятностей.
Просто половина популяции начинает жрать улиток, а половина каких нибудь пляжных уховерток в зависимости от длины клюва. 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.
Сhronicles: Байден возлагает свои надежды на аборты
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. Что, разумеется, не отменяет существование внутри этого консенсуса отдельных групп со своими привычками, взглядами и поведенческими моделями, которые могут быть математически описаны. Как если бы проблемой популяций вьюрков на Галапагоссах перестал быть конкретный червяк, а стал бы, скажем, метеорит.
Авторы доклада пришли к следующим выводам: 1. 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.
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. В качестве алгоритма будем использовать алгоритм k ближайших соседей.
В sklearn он реализован в виде класса KNeighborsRegressor.
Суть метода Шпилькина заключается в построении графиков зависимости количества голосов, набранных Единой Россией, от явки на избирательные участки. 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.
Математик Шпилькин выявил 93 тыс. аномальных голосов за ЕР в Рязанской области
Ron Hubbard Library» «Библиотека Л. Минина и Д. Кушкуль г.
И если у американцев такое представление о ней, то и у нас, соответственно, собственное её видение. Не может быть двойных стандартов в оценке одних и тех же государственных и общественных институтов и значимых процессов, в том числе выборов», — подчеркивает ученый.
В свою очередь директор Юридического института Югорского государственного университета Станислав Розенко считает, что «в условиях мощного противоборства между двумя партийными машинами — демократов и республиканцев — избирательная система США показала полнейшую архаичность. Она совершенно не соответствует современным требованиям, когда развиты СМИ, Интернет и отслеживание ситуации идет в режиме реального времени». Из-за ее внедрения с одной стороны среди избирателей оказались умершие лица, с другой — в некоторых штатах проголосовало большее число избирателей, чем там было зарегистрировано. В США отсутствует система наблюдения за законностью выборов и вышло так, что за одного из кандидатов в последний момент по почте пришли более чем 300 тысяч голосов, что позволило ему выигрывать сразу в нескольких спорных штатах.
Объективно настораживающий момент, когда попытки представителей другой политической партии наблюдать за происходящим на участке пресекаются их удалением с помощью охраны.
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. Это узкоспециальная область, которую рядовой человек я и сам грешен проходит в своём образовании побыстрее, закрыв глаза.
У нас в России большие части той прикладной статистики, которые есть в западном образовании, вообще отсутствуют в природе. Например, почти нет массовых повсеместных опросов, не очень хорошо с медицинской статистикой. Да уж, одна статистика по ковиду чего стоит… — Да, она позорная. То, что статистика оперштаба рисованная, видно с точки зрения математической — таких чисел быть не может и не должно быть.
Допустим, если сегодня заболело 400 человек, то завтра заболеет от 450 до 550 — может быть любое число в этом интервале. А у нас рисуют 401, 402 и т. Рисовать статистику — наша старинная традиция. У меня есть любимый пример — статистика Московского метрополитена.
Каждый год они отчитывались, сколько перевезли пассажиров. Почему-то каждый год они перевозили по 8 млн, точнее числа такие: 8302… и дальше какое-то количество нулей. И эту цифру они пихали в отчёт почти 8 лет подряд.
Факир дудит в свою фальшивую дудочку, редкие прохожие собираются вокруг, кто-то из жалости к убогому кидает медяки. Большинство с отвращением плюёт в сторону и уходит прочь", — поэтически заключил Александр Брод. В ЦИК рассказали, сколько мест в Госдуме получат партии по итогам выборов Ранее Лайф писал, что трёхдневное голосование на думских выборах завершилось 19 сентября. Нижняя палата парламента избиралась на пять лет по смешанной избирательной системе: 225 депутатов — по партийным спискам, ещё 225 — по одномандатным округам.
Лучше даже не пробовать: попытки оспорить результаты выборов методами Шпилькина несостоятельны
"Привлечённые нами математики подтвердили, что при применении этой методики к американским выборам "метод Шпилькина" достоверно подтвердил то. Сергей Шпилькин привел статистическую аналитику первого тура выборов на Украине. «Метод Шпилькина» утверждает, что любое отличие графика голосования от этой формы должно свидетельствовать об имевших место фальсификациях на выборах. «С помощью метода математика Сергея Шпилькина мы оценили долю „аномальных“ голосов на прошедших выборах. Однако, как отметил политолог Глеб Кузнецов в своем посте в Facebook, с «нормальным распределением» не все так просто, и выводы Шпилькина некорректны.
Кто обманывает избирателей
Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин оценил количество голосов, вброшенных за партию власти, примерно в 14 миллионов. Я тут на Пикабу (и не только) обратил внимание на некий "метод Шпилькина", которым пытаются доказать массовые фальсификации на прошедших выборах. Эксперты высказали критику по поводу так называемого "метода Шпилькина", который журналисты называют основой для обвинений в фальсификации выборов президента России. «Метод Шпилькина» утверждает, что любое отличие графика голосования от этой формы должно свидетельствовать об имевших место фальсификациях на выборах. «Утверждение господина Шпилькина о фальсификации выборов очень громкое, но пустое, а его метод требует серьезной научной оценки. Для оценки вбросов и приписок таких методов два: метод Шпилькина, основанный на гипотезе независимости результата от явки, и метод Мятлева.
«Метод Шпилькина, применительно к США, представил бы неприглядную картину»
Ru» политолог Анна Федорова. Это была спецоперация, в которую были вовлечены сотни тысяч человек по всей стране? Абсурд на уровне ненаучной фантастики. Прискорбно, что математик дискредитирует себя такими заявлениями», — отметила аналитик.
Реалии» Кавказ. Реалии Крым. НЕТ» Межрегиональный профессиональный союз работников здравоохранения «Альянс врачей» Юридическое лицо, зарегистрированное в Латвийской Республике, SIA «Medusa Project» регистрационный номер 40103797863, дата регистрации 10.
Например, распределение явки на выборах президента 2000 года.
Эксперты называют их самыми честными в истории современной России. Если отметить голоса за Путина, то получим форму, похожую на колокол. Совсем другая картинка возникает на выборах в Госдуму в 2016 году. Это называют феноменом «двугорбой России» — так выглядят голоса за «Единую Россию» на участках с высокой явкой результат «Единой России» рос вместе с увеличением явки — скорее всего, там искусственно дорисовывали голоса за партию власти. Еще одна аномалия, которая проявилась и на выборах в 2016 году, и на этих президентских выборах, называется «пила Чурова» в честь экс-главы ЦИКа Владимира Чурова. 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.
В sklearn он реализован в виде класса KNeighborsRegressor. Кроме того, мы создадим объект класса Pipeline, чтобы автоматически нормализовать данные с помощью StandardScaler. 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.
Эксперт: Метод Шпилькина неприменим для электоральной статистики
О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам. Осенью была широкая дискуссия, в основании которой лежала вера сторонников Максима Каца, что метод Шпилькина позволит выяснить, как же голосовали на самом деле. «Метод Шпилькина» – обратная сторона метода Собянина-Суховольского, который активно применяется для выявления уровня фальсификаций на выборах уже давно, пояснил Бузин. Причем, по словам политолога, Шпилькин транслирует свои псевдонаучные парадигмы не в профессиональной среде математиков, где его изыскания давно развенчали и высмеяли.
Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования
Этот результат искажён убийством одних, недопуском других, проблемами со свободой СМИ и иными основами правового государства, которых нас лишил победивший кандидат. В 2011 году Путин поручил установить веб-камеры на всех участках страны: «Я предлагаю и прошу ЦИК установить веб-камеры на всех избирательных участках страны - их у нас более 90 тыс. Пусть они работают круглосуточно, днем и ночью, чтобы страна видела, что происходит на выборах, - подчеркнул тогда Владимир Путин. В этот раз страна не видела, что происходит на выборах. В этот раз уровень беззакония Путину страшно показать всему миру. Да что миру — даже члены избирательных комиссий и региональные отделения партий были лишены доступу к видео. А Памфилова истерит по поводу "попытки взлома системы видеонаблюдения". Это были самые грязно сфальсифицированные выборы президента в истории страны.
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.
Исходя из этого аналитик и высчитывает «аномальные» голоса, то есть те, которые предположительно можно отнести к вбросам, фальсификациям и так далее. Если принимать его корректировки, то получается, что в целом в России по итогам голосования по поправкам к Конституции насчитывается 23,9 млн аномальных голосов и 26,3 млн нормальных. Иными словами, суть произошедшего 1 июля особо не меняется, однако переписывание Конституции уже не выглядит всенародно одобренным. В случае с Ростовом, согласно графикам Шпилькина, аномальных голосов насчитывается 87 тысяч, нормальных — 489 тысяч. При этом «ядра» в случае с Ростовом фактически нет. В итоге нормальных голосов 58 тысяч, аномальных — 9 тысяч. Как говорит Шпилькин, получается, что в Таганроге если и «рисовали», то не много. Хуже дела обстоят в Шахтах.
Никто из этой «сладкой парочки» не будет работать бесплатно. Тем более портить отношения со своими собственными спонсорами. Последние выборы в США с еще большей убедительностью продемонстрировали двойные подходы к таким явлениям электорального процесса, как масштабы досрочного голосования и голосования по почте, отсутствие зарубежных наблюдателей и др. То, что сейчас творится на выборах в Америке, применительно к выборам в России буквально вчера рассматривалось как вопиющие нарушения», — считает доктор исторических наук, профессор Кубанского государственного университета Андрей Зайцев. Всякая демократия суверенна. И если у американцев такое представление о ней, то и у нас, соответственно, собственное её видение. Не может быть двойных стандартов в оценке одних и тех же государственных и общественных институтов и значимых процессов, в том числе выборов», — подчеркивает ученый.