Политолог Евгений Семенов пояснил ФедералПресс причины несостоятельности метода Шпилькина по подсчету явки на общероссийское голосование. Математик, независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин опубликовал исследование итогов голосования на выборах депутатов ГД.
Гнилой Шпилькин или как математика используется для либеральных фальсификаций и подтасовок
Сергей Шпилькин — физик по образованию, изучает и анализирует итоговые данные выборов примерно с 2007 года. Статьи Нового Проспекта. Интервью. Сергей Шпилькин: "Скорее прилетят инопланетяне и проведут в России честные выборы". Не математик Сергей Шпилькин, уважаемый, а блогер Сергей Шпилькин.
Медиасвора (лента днищ)
Это рекордный масштаб подделки голосов на президентских выборах в России. Фальсификаций было настолько много, что область «честных» голосов статистическими методами выделить практически невозможно. Метод Шпилькина выявляет, сколько голосов было «добавлено» победителю за счет вброса бюллетеней и переписывания итоговых протоколов. Для этого сопоставляется распределение голосов за разных кандидатов с явкой на каждом отдельном участке.
Но в масштабах страны мы имели дело с полумиллионной армией наблюдателей.
Даже если вопреки науке в десять раз снизить уровень нонконформизма, мы должны были иметь заявления о «вбросах» хотя бы от пяти тысяч наблюдателей. Их нет. Таким образом, математическая модель Шпилькина терпит фиаско при ее верификации методами социологической и психологической науки. Наверное, Шпилькина это мало беспокоит.
И вот здесь-то мы выходим на главную проблему: Шпилькин с его методом все чаще и чаще напоминает новое религиозное образование — так называемую секту. Несмотря на то, что у Шпилькина довольно много авторитетных критиков — известных ученых, адепты Шпилькина не слышат их. Для них слепая вера в кумира и его метод превыше знания. А здесь уже совсем недалеко до обскурантизма».
В абсолютных цифрах это 76,3 миллиона. При этом, по данным независимых экзитполов, на большинстве участков за пределами России, в том числе в Казахстане, Путин проиграл. Читайте также:.
На втором графике изображено плотное ядро, где, предположительно, голоса избирателей на тех участках, где не было фальсификаций. Шпилькин считает, что при свободном голосовании распределение голосов между партиями не должно так сильно зависеть от явки. Таким образом, по оценкам Шпилькина, около 14 млн голосов могут быть сфальсифицированы.
Эксперты НОМ: Выводы Шпилькина похожи на «иракскую пробирку Пауэлла»
Их книга 1995 года «Демократия, ограниченная фальсификациями» стала первой важной вехой. Увы, первый вскоре умер, а второй — исследования дальше не развивал. После избрания Госдумы в декабре 2007 года для большой группы исследователей выборов было ясно, что эта кампания сопровождалась крупными фальсификациями. Сигналы о них поступали отовсюду, но не было методов, позволявших оценить их масштаб.
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.
По современным представлением единицей эволюции является не особь, а популяция — группа особей одного вида, живущая обособленно. Внутри этой популяции выраженность признака X — например, цвета оперения или желания ходить на выборы — подчиняется той самой любезной сердцу кривой нормального распределения Гаусса. Однако если создать график общий для признака из всех популяций данного вида, то мы увидим кривую о многих главах — сколько популяций, столько и вершин — настоящий «шпилькинский кошмар». Представим, что в популяцию вьюрков X на прекрасном галапагосском острове приходит некий внешний фактор — мор любимого их червяка, к примеру. 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.
Для этого сопоставляется распределение голосов за разных кандидатов с явкой на каждом отдельном участке. Если выборы прошли честно, распределение за кандидата-лидера и всех прочих кандидатов должны быть идентичны, то есть отличаться только по абсолютному значению за счет разного количества голосов, а не по форме. Однако вброс за одного из кандидатов влияет на распределение: он увеличивает и явку, и результат.
Recent posts:.
Шпилькин считает, что при свободном голосовании распределение голосов между партиями не должно так сильно зависеть от явки. Таким образом, по оценкам Шпилькина, около 14 млн голосов могут быть сфальсифицированы.
Лента новостей
- Аналитик Шпилькин заявил о 889 тысячах «аномальных» голосов за ЕР на Кубани
- Эксперты НОМ: Выводы Шпилькина похожи на «иракскую пробирку Пауэлла»
- Сергей Шпилькин - Ведомости
- Публикации
- Минюст РФ внес в список иноагентов певицу Земфиру
Наши проекты
- Сообщить об опечатке
- Читайте также
- Москва опровергает Шпилькина
- Аналитик Шпилькин заявил о 889 тысячах «аномальных» голосов за ЕР на Кубани
- Содержание
- Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования
«Метод Шпилькина, применительно к США, представил бы неприглядную картину»
Главный аргумент критиков Шпилькина заключается в том, что выявлять закономерности можно только среди «однородной массы», а это не относится к избирателям. Физик Сергей Шпилькин занимается исследованием результатов выборов с 2007 года. Сергей Шпилькин — математик, долгое время занимается мониторингом итогового соотношения явки избирателей и результатов выборов.
Аналитик Шпилькин заявил о 889 тысячах «аномальных» голосов за ЕР на Кубани
Ряд специалистов, разбирающихся одновременно в выборах и в математике, выслушали Шпилькина – и стало понятно, что его метод достаточно адекватный. Сергей Шпилькин "Статистический анализ выборов" Презентация на I Круглом столе математиков. Сергей Шпилькин рассказал РБК, что обыск начался в районе 6:00.