Перспективы трансформации политической системы

 

Новый президентский срок Владимира Путина начинается в сложной обстановке, и поддержка подавляющего большинства избирателей не меняет сути дела. Во внутренней политике у власти мало ресурса для маневра: возможностей резко менять экономический и политический курс совсем немного. Общество радикализировано и наэлектризовано, от былого равнодушия не осталось и следа. Под ударом оказываются в первую очередь местные власти, регионы и муниципалитеты, не привыкшие работать под напором общественного недовольства и воспринимающие себя как часть «вертикали». Еще сильнее давление извне, и его результаты могут быть самыми разными. Пока, борясь за свои локальные интересы, в том же Волоколамске с его «мусорными» протестами, люди избегают политических вопросов, дистанцируются от партий и политиков, – но это только пока. Сам факт, что выборы состоялись и новый мандат В. Путиным получен, – а значит, электорат выполнил свой «гражданский долг» по легитимации власти, – может открыть шлюзы для выхода массового недовольства ухудшением своего экономического положения, оно будет направлено, естественно, против власти.

 Важно отметить, что низовая общественная активность растет. Все больше внимания привлекает ранее «ничейное» общественное пространство: леса, старинные здания, площадки для точечной застройки. Этой активностью заполнены социальные сети, тогда как собственно «политическое» вызывает скорее отторжение. Как пишет В. Петухов, «…ключевым аспектом современной „повестки дня“ становится проблема структурирования гражданского общества таким образом, чтобы оно могло влиять на государство, активно и деятельно взаимодействовать с ним. В поисках ее решения наметились два принципиально разных подхода. Первый, продвигаемый в основном некоторыми экспертами из академической среды и частью так называемых „системных либералов“, предполагает инкорпорирование гражданских институтов во властные структуры, особенно на местном уровне. Второй – прямо противоположный – их „развод“, выстраивание альтернативных государству институтов и структур, формирование своеобразного „гражданского общества‑2“. Парадоксальность нынешней ситуации состоит в том, что готовность „разгрузить“ государство, переложить бремя ответственности за решение многих жизненно важных, прежде всего социальных проблем, на „институты гражданского общества“, демонстрирует и сама власть».[129]

 Главным трендом, проявляющимся на рубеже избирательных циклов, стало качественное преобразование «путинского большинства», его радикализация, возникновение «чувства общности» и одновременно появление новых идейных рубежей, выход за пределы которых неизбежно ведет к маргинализации. Но основным предметом общественного дискурса после выборов президента станут вовсе не идеи, а возможность трансформации социально‑экономического строя в сторону большей социальности и социальной справедливости. Субъектом этих трансформаций уже будут слои и группы внутри «путинского большинства», а не маргинальные либералы.

 К какому же строю стремятся россияне, ждущие перемен? Данные опросов дают основания предположить, что люди хотят справедливого капитализма, но при сильной централизованной власти. Не идет речи о возвращении СССР (кроме чаяний наиболее пожилой части россиян). Рынок, мелкий и средний бизнес – это то, что людям понятно; олигархи с их неизвестно откуда взявшимися миллиардами, офшорами – то, что не понятно. Нынешняя Россия приближалась к идее справедливого капитализма в 2000‑е гг., когда быстро росло благосостояние массовых слоев общества, немного прижимались отдельные олигархи, но сегодня об этом приходится говорить в прошедшем времени.

 Важно, что такие настроения разделяются не только консервативной частью общества, но и значительной частью либералов, которые тоже стали заметно леветь в последние годы, неслучайно многие из них поддержали на выборах П. Грудинина. Правда, для либералов большую ценность сохраняют политические права и свободы. Радикальные рыночники, сторонники либерального капитализма, составляют не более трети от всей численности либералов. Магистральный запрос со стороны большей части либералов скорее можно охарактеризовать как социал‑демократический, хотя само это слово непопулярно сегодня, после многочисленных неудачных попыток создать социал‑демократическую партию оно почти не присутствует в политическом дискурсе.

 России предстоит выработать новую политическую систему, особенно это касается института политических партий. В активной части общества страны накапливается новый человеческий материал, который не может найти достойного места среди нынешних, во многом уже исчерпавших себя парламентских политических партий. В первую очередь это касается «Единой России», которая из партии интересов должна превратиться в партию ценностей и соотнести свою политическую риторику с массовым политическим запросом. Необходима сильная партия социал‑демократического плана, а также партии радикальной направленности на политических флангах. Как пишет Сергей Белановский, «…феномен Грудинина – это предвестник левого реванша. Симптомы везде, в том числе Волоколамск, Кемерово и т. д. …Путин задал стране „левое“ направление развития, которое окончится „левым реваншем“. Силовики превратились в мощную лоббистскую группировку. Самую мощную из существующих. Нет сомнения, что именно они придут к власти».[130]

 Ни одной из указанных партий сегодня на политической арене нет, а их места заняты постепенно деградирующими спойлерами в лице КПРФ, ЛДПР и «Справедливой России». Предстоит выстраивание заново партийной системы, основанной уже не на противостоянии большинства и меньшинства, а на внутреннем структурировании большинства. Предстоит демократическое оживление общества на нижних, наиболее приближенных к людям этажах общественной жизни.

 С каким же багажом прошлого и настоящего будет продолжаться строительство «новой России»? Какие ценности будут положены в ее основу? На заседании Всемирного русского народного собора председатель Государственной Думы В. Володин перечислил «базовые ценности России», опираясь на которые, следует «строить законотворческий процесс»: семья, вера, сплоченность, Родина, справедливость.[131] Увы, эти ценности сегодня выглядят скорее как целевые, а не как актуальные для большинства россиян. Даже в благополучную путинскую эпоху продолжалась деградация большей части нравственных качеств: заметно выросли агрессия и цинизм, но ослабли доброжелательность, уважение к старшим, душевность, искренность, бескорыстие, честность, верность товарищам (см. табл. 17). Все это говорит о том, что позитивные оценки нынешней эпохи связаны в первую очередь с тем, чем она отличается от эпохи реформ 1990‑х гг. Но эти отличия в наименьшей степени проявляются в факторе «человеческого капитала». Проект строительства «новой России» видится незавершенным в самом узком месте: ухудшается качество человека. И именно на эти претензии власти необходимо давать адекватный ответ.

 

Таблица 18. Мнения россиян по поводу того, как изменились качества людей за последние 25 лет, октябрь 2017 г. (в % от всех опрошенных, один ответ по каждой строке)

Источник: [Двадцать пять лет… 2018: 182].

 

 

 Список литературы

 

Бызов Л. Г. Идейные и ценностные аспекты политической борьбы в избирательном цикле 2011–2012 гг. // От плебисцита – к выборам: Как и почему россияне голосовали на выборах 2011–2012 гг. / под ред. В. В. Федорова. М.: Праксис, 2013а. С. 18–99.

 Бызов Л. Г. Контуры новорусской трансформации. М.: РОССПЭН, 2013б.

 Бызов Л. Идейные противоречия и президентские выборы 2018 г. // Россия XXI. 2018. № 3.

 Вельцель К. Рождение свободы / пер. с англ. яз. А. В. Лисовского. М.: ВЦИОМ, 2017.

 Двадцать пять лет социальных трансформаций в оценках и суждениях россиян: опыт социологического анализа / М. К. Горшков и др.; отв. ред. М. К. Горшков, В. В. Петухов. М.: Весь Мир, 2018.

 Ермаханова С. А. Теория модернизации: история и современность // Актуальные проблемы социально‑экономического развития: взгляд молодых ученых: Сб. науч. тр. / под ред. В. Е. Селиверстова, В. М. Марковой, Е. С. Гвоздевой. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2005. С. 233–247.

 От Ельцина до Путина: три эпохи в историческом сознании россиян / под ред. В. В. Федорова. М.: ВЦИОМ, 2007.

 От плебисцита – к выборам: Как и почему россияне голосовали на выборах 2011–2012 гг. / под ред. В. В. Федорова. М.: Праксис, 2013.

 Переписка Ивана Грозного с Андреем Курбским [1564–1579] / Текст подгот. Я. С. Лурье, Ю. Д. Рыков. Л.: Наука. Ленингр. отделение, 1979.

 Розов Н. С. Вектор русской революции 1917 г. – модернизация или контрмодернизация? // Полис. Политические исследования. 2017. № 2. С. 8–25. https://doi.org/10.17976/jpps/2017.02.02.

 Российское общество и вызовы времени. Книга первая / М. К. Горшков [и др. ]; под ред. Горшкова М. К., Петухова В. В.; Институт социологии РАН. М.: Весь Мир, 2015. URL: http://www.isras.ru/files/File/publ/Ros_ob_kniga1_text.pdf.

 Российское общество и вызовы времени. Книга пятая / М. К. Горшков [и др. ]; под ред. Горшкова М. К., Петухова В. В.; Институт социологии РАН. М.: Весь Мир, 2017. 427 с.

 Тихонова Н. Е., Аникин В. А., Горюнова С. В., Лежнина Ю. П. Концепция модернизации в работах классиков социологической мысли второй половины XIX – начала XX вв. // Социология: методология, методы, математическое моделирование, 2007а. № 24. C. 102–129.

 Тихонова Н. Е., Аникин В. А., Горюнова С. В., Лежнина Ю. П. Эволюция концепции модернизации во второй половине XX века // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2007б. № 25. С. 22–47.

 Федотова В. Г. Типология модернизаций и способов их изучения // Вопросы философии. 2000. № 4. С. 3–27.

 

 Часть 2. Методология политического прогнозирования

 

Большой электоральный цикл 2016–2018 гг. проанализирован экспертами ВЦИОМ на базе многочисленных прикладных социологических исследований – количественных, качественных, комбинированных, – которые выполнялись на стадиях подготовки и проведения избирательных кампаний, а также между ними. Другой важнейший компонент работы – политическое прогнозирование, позволяющее игрокам политического поля – кандидатам, партиям, их спонсорам и сторонним наблюдателям – не только понять, что происходит в настоящий момент, но и попытаться предположить, как будут развиваться события и к какому из возможных исходов они приведут.

 Прогнозирование в ситуации избирательной кампании – дело столь же сложное, сколь и необходимое: точные прогнозы приносят славу их авторам, неточные обрушивают репутацию как авторов, так и в целом индустрии, которую они представляют. Коллеги из Фонда «Общественное мнение», например, по итогам предыдущей большой избирательной кампании отказались от любых публичных прогнозов, предложив всем желающим самим попробовать себя в роли предсказателей с опорой на эмпирические данные и методологию «машины прогнозов», размещенной на сайте ФОМ. Правда, позже, в 2018 г., ФОМ все‑таки вернулся к прежней практике публикации прогнозов[132] – думается, неслучайно, ведь общество требует от социологов и политологов не столько оценки нынешнего положения, сколько прогнозов на будущее.

 Выборы 2016–2018 гг. дали огромное количество эмпирического материала для отработки новых и модификации старых методов прогнозирования. ВЦИОМ в этот период реализовал первый в России «прогнозный рынок», осуществил серию экспериментов по прогнозированию выборов с учетом эмоциональной составляющей политического поведения, отработал модель трекинга – ежедневного прогноза на завершающем этапе избирательной кампании. Был также проведен интересный и плодотворный эксперимент с параллельным прогнозированием на двух базах данных, получаемых разными методами опроса – телефонным и квартирным.

 Во второй части нашей книги мы поделимся с вами секретами «прогнозной кухни» ВЦИОМ, рассмотрев несколько методик прогнозирования – как уже неоднократно апробированных, «индустриальных», так и пионерских, не вышедших пока еще из стадии эксперимента. Эти методики построены на разных принципах, объединяют же их опора на социологические исследования (как исходную базу) и применение разнообразных методов математического моделирования (как способ интерпретации полученных данных в целях построения картины ближайшего будущего).

 Критерием эффективности того или иного метода является совпадение построенных на его основе прогнозов с официальными результатами выборов. Поскольку в нашем арсенале отсутствуют надежные способы проверки истинности этих результатов, приходится принимать их за данность и ставить под вопрос только в случае слишком больших, критических расхождений между ними и прогнозами. Такие случаи в нашей практике были, хотя и нечасто, и мы стараемся выносить их за скобки, чтобы приведение к негодному результату не снизило точность используемых нами методов прогнозирования и тем самым не обессмыслило эту работу в целом.

 

 Глава III. Приемы и методы политического прогнозирования на выборах 2016–2018 гг

 

Юлия Баскакова – кандидат политических наук, руководитель Практики социального моделирования и прогнозирования ВЦИОМ

От исследований общественно‑политических настроений обычно ожидается, что они помогут лучше понять настоящее и очертить контуры вероятного будущего, будь то прогноз результатов выборов или тренды развития политической системы. Основные дискуссии ведутся вокруг содержательных выводов и аргументов к ним.

 Методики получения данных в силу разных причин обсуждаются реже, как следствие – цифры выглядят результатом «магии». Если этот результат совпадает с ожиданиями, он легко принимается публикой, если нет, так же легко отвергается под лозунгами шельмования его источника. Непонимание процедур получения данных ведет к снижению доверия к ним.

 Для поддержания доверия ВЦИОМ первым из российских исследовательских компаний присоединился к международной «Инициативе прозрачности»,[133] разместил на сайте подробное описание процедур проведения регулярных опросов от формирования выборки до контроля данных[134] и, наряду с описаниями результатов опросов, начал публиковать массивы данных.

 Задача настоящего раздела – рассказать о тех методических задачах, которые мы решали в ходе исследований электорального цикла 2016–2018 гг. В его рамках ВЦИОМ коренным образом изменил методы сбора данных, совершив революционный переход от квартирных опросов как главного метода, с которым он работал почти 30 лет, к опросам телефонным (CATI). Процесс перехода занял примерно год, в течение которого мы разрабатывали методику опроса, сравнивали данные и выясняли, какой метод надежнее и в каких условиях.

 Параллельно мы работали над расширением арсенала применяемых прогнозных моделей. Прогнозы – это экзамен, который полстеры сдают публике и заказчикам перед каждыми выборами. Кому интересно, как выглядят результаты опроса о выборах, если они не предсказывают их результат? Вместе с тем задача предсказать итоги голосования нетривиальна хотя бы потому, что для начала надо найти способ выделить людей, которые пойдут на выборы: когда 70 % опрошенных говорят, что «точно пойдут голосовать», сколько из них дойдет до участков? И кто именно дойдет – сторонники каких партий и кандидатов? Ответы на эти вопросы можно давать по‑разному, и мы постараемся показать, как это происходит.

 

 3.1. Зачем и как мы прогнозируем результаты выборов

 

Зачем мы прогнозируем

 

Любое исследование, направленное на понимание реальности, так или иначе имеет цель заглянуть в будущее. Среди результатов электоральных исследований внимание публики и журналистов больше всего привлекают прогнозы. Разбираться в предпочтениях и настроениях избирателей сложно и утомительно, а прогноз дает тот самый односложный и однозначный ответ, который так приятен легкостью интерпретации в настоящем и прозрачностью верификации в будущем.

 Строго говоря, когда речь идет о выборах, данные опроса, не предсказывающие исход голосования, мало кому интересны. В свое время создатель теории выборочных опросов Джордж Гэллап ввел в моду массовые опросы, именно дав точный прогноз результатов выборов. А после «фиаско‑1948» он разработал модель «вероятного избирателя», на основе которой уже более полувека проводятся электоральные опросы в США. Чтобы измерить электоральные предпочтения, избирателям обычно задается вопрос: «Если бы выборы состоялись в ближайшее воскресенье, за кого бы Вы проголосовали?». Тем, кто затрудняется ответить, в США принято задавать еще один вопрос: «К голосованию за какого кандидата или партию Вы в большей степени склоняетесь?». Получившийся результат можно было бы считать прогнозом, если бы в выборах участвовали все избиратели.

 Проблема в том, что в России, как и в других странах, где голосование не является обязательным, голосуют далеко не все граждане, имеющие право голоса. Поэтому, чтобы результаты опроса предсказывали результат выборов, нужно, чтобы выборка опроса репрезентировала тех, кто пойдет голосовать. Это непростая задача, ведь речь идет о репрезентации аудитории, которой еще нет. Прийти на избирательный участок может каждый – даже тот, кто еще накануне совершенно не собирался этого делать. А тот, кто на всех прошлых выборах голосовал, наоборот, вполне может не прийти. Если же мы, полстеры, неверно определим тех, кто придет голосовать, то дадим ошибочный прогноз – и тем самым уроним доверие к массовым опросам.

 Прогнозы, основанные на результатах опросов, важны хотя бы потому, что они представляют собой предсказание того, что будет, а не объяснение уже получившихся результатов постфактум. В их основе должен лежать прозрачный механизм формирования предсказания, который дает возможность увидеть связь между декларируемыми предпочтениями избирателей и результатом предстоящих выборов. Если такой прогноз оказывается близким к официальному результату голосования, он помогает исследователям лучше понимать предпочтения общества и строить более или менее обоснованные гипотезы об их причинах и мотивах.

 В США, на родине массовых опросов, значимость прогнозов не оспаривается: они показывают обществу, что полстеры используют корректные методики, создают надежные модели, улавливают и качественно анализируют процессы, происходящие в обществе [Баскакова, 2016]. Прогнозы служат для калибровки методик, поэтому неудачные прогнозы дают стимул пристально анализировать применяемые методики и что‑то в них менять. Неудачный опыт прогнозирования результатов референдума по Брекзит 2016 г. и итогов выборов президента США 2016 г. (когда опросы с рекордной в истории точностью предсказали результаты всенародного голосования, но его результаты – редкий случай – не совпали с итогами голосования коллегии выборщиков) стал основанием для детального анализа технологий проведения опросов.[135] В России подобный нашумевший кейс случился на три года раньше, в результате «фиаско социологов» на выборах мэра Москвы в 2013 г.: тогда все крупные полстерские компании верно определили исход выборов и порядок кандидатов, но сильно ошиблись с результатом кандидата, занявшего второе место, недооценив его чуть ли не в два раза.[136]

 

 § 2. Как мы прогнозируем

 

Попытки прогнозировать результаты выборов начались в России вместе с появлением самих выборов, т. е. в 1990–1991 гг. Первые прогнозы строились на основе интуитивных экспертных оценок – либо на основе интерпретации экспертами опросных данных. В последнем случае прогнозы представляли собой чаще всего простую проекцию распределения ответов на результаты выборов или расчет от числа респондентов, выразивших намерение голосовать. Многие прогнозы такого типа оказывались достаточно близкими к официальным результатам выборов, несмотря на отсутствие сложных моделей [Сравнительный анализ качества…, 1996]. Увы, уже первые выборы в Государственную Думу РФ в 1993 г. продемонстрировали несовершенство таких подходов: победа ЛДПР Владимира Жириновского предсказана не была, а прогнозировавшийся полстерами успех движения «Выбор России» не состоялся.

 К началу 2000‑х гг. более продвинутые модели прогнозирования стали разрабатываться российскими исследователями, которые опирались скорее на собственный опыт, нежели на работы западных коллег. Первый вариант формальной прогнозной модели был опубликован в 2004 г. И. В. Задориным.[137] Его методика впоследствии легла в основу прогнозной модели ВЦИОМ,[138] она же используется рядом региональных исследовательских компаний. Примерно в тот же период было опубликовано описание методики электорального прогнозирования Фонда «Общественное мнение» [Галицкий и др., 2006].

 Упомянутые прогнозные модели основаны на опросных данных. На них опираются сами полстеры, которые выдают так называемый электоральный расчет – прогнозную оценку результатов выборов, которая формируется преобразованиями массива ответов респондентов. Иногда этот расчет комбинируется с экспертными оценками, которые могут использоваться для задач настройки коэффициентов модели или в качестве самостоятельных прогнозов, эвристически объединяемых с расчетом в итоговое предсказание – прогноз.

 ВЦИОМ накопил многолетний опыт электоральных исследований и прогнозов, которые составляются с опорой на данные массовых опросов населения[139] и на экспертные оценки [Баскакова, 2013]. Эволюция подходов к прогнозированию приведена в таблице 1.

 

Таблица 1. Эволюция подходов ВЦИОМ к прогнозированию результатов выборов

 

 § 3. Трудности прогнозирования неконкурентных выборов

 

Когда речь идет о прогнозах результатов выборов в неконкурентной/низкоконкурентной системе, полстерам часто адресуют вопрос: зачем прогнозировать результат выборов, если победитель известен заранее? Попробуем на него ответить.

 В конкурентной системе, где силы участников приблизительно равны или возможно формирование коалиций с сопоставимым уровнем влияния, опросы могут измерить текущий расклад и спрогнозировать его динамику на основе имеющихся трендов. Здесь предмет прогноза – победитель выборов, в цифрах – уровень его отрыва от кандидата, занявшего второе место.

 В неконкурентной/низкоконкурентной системе лидер настолько опережает соперников, что для предсказания самого факта его победы опрос не требуется. Вместе с тем диапазон результатов неконкурентных выборов может быть очень широким (см. диапазоны экспертных прогнозов результатов выборов Государственной Думы на рис. 7), и на кону здесь – легитимность победителя, определяемая по уровню его результата и явки. Имеют значение также иерархия и конкретный результат оппозиционных кандидатов/партий, от которых в основном и зависит их реальное место в политической системе. Эти показатели и становятся предметом прогноза в политических системах такого типа.

 Неконкурентная/низкоконкурентная политическая система затрудняет измерение точности прогноза. В ситуации, когда одна из сторон имеет несопоставимо больший ресурс для влияния на результаты выборов (например, возможность мобилизовать большое количество избирателей, чтобы сместить «естественный» результат и увеличить отрыв победителя) по сравнению с другими, чаще всего неясно, в какой мере прогноз должен или может учитывать такого рода «управляющее воздействие». В российской практике решением становится увеличение числа категорий прогноза – его разделение на «расчет» и «прогноз». Если первый является результатом моделирования результатов голосования на основе данных опроса, то второй учитывает экспертную поправку на «административный ресурс» во всех его проявлениях.

 Российская специфика создает ряд дополнительных трудностей прогнозирования:

 • регулярные изменения «правил игры», что отражается на явке. После переноса дня голосования на выборах депутатов Государственной Думы 2016 г. явка составила 47 % – на 13 процентных пунктов (почти на четверть голосов) меньше, чем в 2011 г.;

 • отсутствие устойчивой политической сегментации, которая приводит к ситуативности выбора. Например, житель США с большой долей вероятности либо республиканец, либо демократ. В России число партий, участвующих в выборах, сильно колеблется: в 2003 г. их было 19, в 2007 г. – 11, в 2011 г. – 7, в 2016 г. – 14. В таких условиях говорить о наличии рациональных предпочтений, связанных с программами партий, наивно;

 • пониженная мотивация к участию. При том, что социально одобряемый характер ответов на вопрос о намерениях участвовать в голосовании – общая проблема, кажущаяся предсказуемость результатов выборов ее усиливает. Эту трудность пытаются решать с помощью модели «вероятного избирателя»: еще до начала основного интервью респондентам задают не один, а несколько вопросов об их намерении участвовать в голосовании (знают ли они, где находится их участок, есть ли у них мотив голосовать и др.), и опрашивают только тех, кто дает утвердительные ответы. Эта методика требует постоянной настройки даже в системах, где избирательные процедуры устоялись и не меняются десятилетиями;

 • сильное влияние политической конъюнктуры на доверие результатам выборов и опросов. Снижение доверия власти на фоне слабой оппозиции в 2011 г. привело к одновременному росту конкурентности и неопределенности, а несоответствие результатов ожиданиям стало поводом для начала «болотного движения». Переоценка результатов «Единой России» в 2011 г. на 4,4 п. п. имела следствием для полстеров массовые упреки в продажности, а недооценка результата В. Путина в 2012 г. на 2,9 п. п. – упреки в «формировании мнений».

 

 § 4. Как оценить точность прогнозов

 

Результат измерения прямо зависит от инструмента этого измерения. Но вопрос о том, что считать критерием точности прогноза, имеет много ответов. Одним из вариантов можно считать корректное определение победителя выборов или последовательности кандидатов по их результату. С этой точки зрения большинство полстеров неверно предсказали победителя президентских выборов в США в 2016 г., назвав им Хиллари Клинтон. При этом с рекордной точностью был предсказан результат голосования избирателей, по итогам которого она действительно получила первенство.[140] Однако двухступенчатая система выборов требовала оценок распределения голосов в коллегии выборщиков от штатов, которое, – редкий, но не единичный случай, – отличалось от результатов всенародного голосования. Для неконкурентной / низкоконкурентной системы этот критерий, очевидно, неактуален.

 Другой вариант искомого критерия – доля голосов победителя или его отрыв от второго места. Этот критерий использован в отчете ААПОР по итогам прогнозирования результатов выборов в США. Среднее отклонение в оценке отрыва победителя составило 0,8 п. п. Правда, если сопоставить это отклонение с прогнозируемой величиной (2.1 п. п.), то ошибка становится заметной – почти треть. На выборах президента РФ средний отрыв победителя с 2000 по 2016 гг. составляет 49 п. п., на выборах Думы с 2003 г. – 37 п. п. Вопрос в том, какая точность отклонения здесь будет приемлема?

 Более сложный вариант – оценка средней ошибки по всем кандидатам или партиям. Трудность составляют «номинальные участники» – партии или кандидаты, которые не могут претендовать не только на победу, но даже на статистически значимый результат. В 2016 г. из 14 партий, принимавших участие в выборах, 10 набрали менее 2,5 % голосов каждая, в 2018 г. из 8 кандидатов в президенты 5 набрали менее 1,5 % голосов каждый. Сколь‑нибудь обоснованный прогноз такого результата на данных опросов требует очень большой выборки (например, на выборке 10 тыс. респондентов, из которых 50 % предположительно будут голосовать, 1 % голосов за партию – это 50 человек).

 Наиболее логичным критерием точности в обозначенных условиях представляется прогноз результатов партий, преодолевающих барьер прохождения в парламент, и кандидатов, набирающих более 5 % голосов.

 При этом открытым остается вопрос о прогнозировании результатов административной мобилизации последних дней: можно ли ее каким‑либо образом учесть в прогнозе на данных опроса? Предположительно такое отклонение можно определить, если оно на одинаковую величину повысит и явку, и результат инкумбента.

 

 

 3.2. Кто такой «вероятный избиратель»?

 

Модель Джорджа Гэллапа

 

История прогнозных моделей идет рука об руку с историей возникновения массовых опросов и связана с именами Дж. Гэллапа и П. Перри. После хрестоматийной «победы 1936», когда Дж. Гэллап на основе опросных данных с высокой точностью спрогнозировал победу Франклина Делано Рузвельта на предстоящих президентских выборах, последовало не менее известное «фиаско‑1948», когда его прогноз результатов президентских выборов оказался ошибочным. Данные опроса «Gallup» явно указывали на победу Томаса Дьюи над Гарри Трумэном: 49,5 % против 44,5 %. Однако после объявления официальных результатов выборов выяснилось, что г. Трумэн заметно обогнал своего соперника.[141] Неудачный прогноз стал поводом для тщательного анализа его причин и разработки прогнозной модели, основные принципы которой Дж. Гэллап изложил в специальной статье [Gallup, 1951]. К числу причин неточного прогноза результатов выборов 1948 г. он отнес:

 • раннее прекращение опросов: последний опрос прошел за 10–12 дней до дня выборов, в ходе которых настроения избирателей могли измениться;

 • исключение из рассмотрения респондентов, которые затруднились с выбором своего кандидата: гипотеза была в том, что большинство этих людей в итоге просто не придут голосовать, и она не подтвердилась;

 • отсутствие понимания, кто из респондентов придет на выборы и реализует свои электоральные предпочтения, а кто – останется дома. Явка на выборах 1948 г. составила 51 % избирателей, то есть около половины опрошенных в итоге не дошли до избирательных участков.

 В той же статье Дж. Гэллап предложил решения перечисленных проблем и явил миру новый подход к прогнозированию результатов выборов. Так, опросы стали завершать не ранее чем за три дня до выборов. Для неопределившихся избирателей был сформирован дополнительный перечень вопросов, направленных на выяснение их предпочтений. Сначала им задавался вопрос «В сторону какой партии Вы в большей степени склоняетесь на сегодня?», и если на него не было ответа, следовал более жесткий вопрос: «Если бы Вам ПРИШЛОСЬ выбирать сегодня, то за какую партию вы бы отдали свой голос?».

 Главной задачей стало найти способ измерить предпочтения не всего населения, а более узкой генеральной совокупности – избирателей. Для ее решения Дж. Гэллап с помощью П. Перри, имевшего опыт прогнозирования потенциальных аудиторий для кинофильмов, разработал технологию выделения «вероятных избирателей» – людей, которые с большой вероятностью придут на выборы. Был разработан перечень вопросов, который должен был определить уровень заинтересованности респондентов в предстоящих выборах, степень их вовлеченности в политический процесс. Разработка такого вопросника потребовала детального предварительного исследования, его анкета из 75 вопросов измеряла широкий круг показателей: общий интерес к политике, знание кандидатов и их политических программ, факт прохождения процедуры регистрации для голосования, предыдущее электоральное поведение, вовлеченность в политический процесс, отношение к политическим партиям и кандидатам, намерение принять участие в голосовании, самоидентификация с политическими интересами разных групп (близкие, родственники, соседи) [Gallup, 1951].

 Модель была апробирована в Нью‑Джерси на выборах 1949 г., по итогам которых Дж. Гэллапу и П. Перри удалось выделить из анкеты всего пять вопросов, позволявших очертить генеральную совокупность избирателей [Gallup, 1951]:

 1. Вы голосовали на президентских выборах 1948 года? (Если да, то за кого Вы проголосовали?).

 2. Вы разговаривали о предстоящих выборах с членами Вашей семьи, с друзьями, с коллегами по работе?

 3. Представим, что в день голосования Вы уехали из Вашего города. Будете ли Вы прилагать усилия для того, чтобы до закрытия своего избирательного участка вернуться и проголосовать?

 4. Есть ли у Вас особые причины, которые мотивируют Вас принять участие в предстоящих ноябрьских выборах? (Если да, то какие?)

 5. Как Вы думаете в настоящий момент, Вы точно придете на избирательный участок и заполните бюллетень, или есть вероятность, что Вы не будете этого делать?

 На основе этих вопросов был сформирован «Индекс вероятности участия в голосовании». Респондентам, которые ответили «Да» на все пять вопросов, был присвоен определенный вес; тем, кто ответил «Да» на четыре вопроса и «Нет» на один, был присвоен другой вес – и так далее по всем возможным комбинациям ответов и неответов. Далее на основе динамики явки на прошлые выборы был определен круг вероятных избирателей – процент респондентов, которые набрали максимальный балл. Прогноз, данный по этой модели в 1950 г., обещал 49 % голосов республиканцам и 51 % – демократам. Официальный результат отличался менее чем на один процентный пункт: 49,7 % на 50,3 %. Таким образом, рассчитанный по новой модели прогноз на тот момент оказался самым точным за всю историю компании «Gallup». Позже, после 20 лет применения модели, П. Перри наглядно показал, что расчет результатов выборов по группе вероятных избирателей обычно оказывается ближе к результатам выборов [Perry, 1973].

 Появившаяся модель получила широкое распространение в разных модификациях. Многие американские полстеры при проведении предвыборных опросов закладывают ее в качестве фильтра для отбора респондентов (просто не опрашивают тех, кто не проходит по критериям «вероятных избирателей») и предъявляют публике распределение предпочтений не населения в целом, а только тех, кто предположительно пойдет на выборы.

 Модель Гэллапа – Перри нестатична и постоянно требует настройки на основе результатов большого количества выборов [Perry, 1962: 278–279]. Позднее в модель «вероятного избирателя» включили уже девять вопросов, после чего она почти не менялась [Perry, 1979].

 

 § 2. Современные модификации модели

 

Модель «вероятного избирателя» в своей основе имеет набор вопросов, направленный на определение намерения респондента участвовать или не участвовать в предстоящих выборах. За каждый ответ на вопрос респонденту приписывается определенное количество баллов. Цель этого набора вопросов и градаций баллов не в том, чтобы вычислить предполагаемый уровень явки, а в том, чтобы выделить среди опрошенных ту группу респондентов («вероятных избирателей»), которая, скорее всего, придет на избирательный участок в день выборов, и на основе данных этой группы спрогнозировать результат голосования.

 С описанием используемых вариаций модели «вероятного избирателя» можно ознакомиться на сайтах полстеров. Однако прогнозирование результатов выборов остается для них чувствительной темой: цена неудачного прогноза очень велика, ставкой служит репутация, от которой, в свою очередь, зависят коммерческие контракты на другие исследования [Баскакова, 2015]. Со времен, когда П. Перри описывал применяемую модель, многое изменилось – например, появился интернет и возможность выложить массивы данных в открытый доступ вместе с алгоритмами расчета. Если перечень вопросов моделей приведен на сайте многих компаний, то алгоритмы расчета закрыты.

 Сопоставление модификаций вопросов модели «вероятного избирателя» показывает довольно широкий набор вариаций вопросника для определения вероятных избирателей. В общем виде вопросы модели, помимо фиксации намерения респондента принять участие в голосовании, включают два в<