Аномалии в официальной статистике мартовских выборов подробно проанализировал Сергей Шпилькин в прошлом номере ТрВ-Наука. Сергей Шпилькин получил известность в 2011 году, когда после выборов обратил внимание общественности на аномально высокий результат «Единой России» на участках. по оси абсцисс (горизонтальной) отложены проценты за результаты ДА и НЕТ с шагом в 1%, а по оси ординат. Математик Сергей Шпилькин заявляет о том, что «Единая Россия» путем фальсификаций прибавила себе около 14 миллионов голосов. Сергей Шпилькин получал поддержку от иностранных источников, распространял недостоверную информацию о деятельности органов государственности власти.
Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования
Гуру Шпилькин так сказал. Представьте себе, что вы на основе каких-либо выкладок решите, что ваша половина должна приходить домой в пределах от полвосьмого до восьми. Вне зависимости от объема дел на работе, погоды и пробок на дороге. А если позже — всё, налицо доказанный факт супружеской измены. Можно без объяснения причин вкатывать на пороге пощечину, собирать чемодан и ехать к маме. А потом подавать в суд, требуя развод, раздел имущества и добрачную фамилию. Бред, скажете? Но бред по Шпилькину. Спору о применимости математических методов оценки без малого два столетия. Еще в 1837 году Пуассон описал свое «распределение Пуассона» в работе «О вероятности решений уголовных судов». Тогда этот математический анализ приняли в штыки.
Почитаемый нашими оппозиционерами классик либерализма Джон Стюарт Милль расценивал подобные приложения исчисления вероятностей к установлению достоверности свидетелей и правильности приговоров, выносимых присяжными как «настоящий позор математики». Два века споров между математиками и гуманитариями консенсуса не создали, но большинство ученых признают, что механический перенос математических формул на социальный объект без объяснения критериев выборки есть шарлатанство. А коллега Шпилькин и не скрывает, что никаких социальных критериев и методов оценки социального массива он не признает. Проходит голосование в границах страны — вот это граница на контурной карте, где он точки ставит, это и есть критерий. Проходит голосование в одну единицу времени — вот и славно. Правда, в этот раз голосовали семь дней.
Математик признает аномальными те участки, где при чрезмерно высокой явке одну из партий поддержало аномально высокое количество избирателей. Статистически такое маловероятно, и тем более не может повторяться на сотнях участков. Аномалии можно объяснить как вбросами или сгоном избирателей, которых обязали поддержать определенную партию, так и банальной «рисовкой» — изменением данных итоговых протоколов в пользу одной из политических сил.
В 2020 году Шпилькин заявил, что победу Василию Голубеву на губернаторских выборах также принесли аномальные голоса.
В психологии есть понятие «нонконформизм». Людей, которые действуют вопреки модели массового поведения, называют нонконформистами. Обычно это небольшая группа.
Согласно этим положениям, выводы Шпилькина о массовых фальсификациях могли бы быть подтверждены заявлением общественных наблюдателей, работавших на избирательных участках в ходе голосования по поправкам к Конституции. Как руководитель Ситуационного центра Общественной палаты Нижегородской области я координировал работу почти 14 тысяч общественных наблюдателей. Очевидно, что среди наблюдателей были и нонконформисты, которые никогда бы не согласились замалчивать факты «вбросов» и заявили бы об этом. Однако Ситуационный центр Нижегородской области таких заявлений не зафиксировал.
Предположим, что уровень нонконформизма в Нижегородской области стремится к нулю. Но в масштабах страны мы имели дело с полумиллионной армией наблюдателей.
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. Кроме тех особых случаев, когда можно подозревать фальсификации. Графики — это зависимость голосов от явки.
И на них видно, что кривые для разных кандидатов подобны: при умножении на соответствующий коэффициент они совпадут друг с другом. Там, где нет фальсификаций, данное правило касается всех кандидатов.
«Метод Шпилькина, применительно к США, представил бы неприглядную картину»
Случайная величина подчиняется нормальному закону распределения, когда она подвержена влиянию большого числа случайных факторов, что является типичной ситуацией в анализе данных. Поэтому нормальное распределение служит хорошей моделью для многих реальных процессов. И чем это опасно для вертикали власти относительно функции Гаусса???
Преимущество Единой России очевидно. Плотное ядро в районе явок 0. В своих работах, независимые электоральные аналитики показывают, что подобная картина может наблюдаться при вбросе голосов за партию, результат которой растет с явкой. Причем в ядре находятся участки с «нормальной явкой», на которых не было фальсификаций, а хвосты соответствуют участкам с «аномальной явкой», где результаты выборов недостоверны.
All Rights Reserved Администрация сайта не несёт ответственности за: достоверность информации, содержащейся в рекламных объявлениях. Cодержание материалов пользователей, которые размещены на страницах сайта. Все права на графические, текстовые, иные материалы, представленные на сайте, принадлежат их законным владельцам.
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. 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!
Гнилой Шпилькин или как математика используется для либеральных фальсификаций и подтасовок
Политолог Евгений Семенов пояснил ФедералПресс причины несостоятельности метода Шпилькина по подсчету явки на общероссийское голосование. Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин занимается анализом итогов явки и подсчетов голосов на выборах в России. В Москве силовики пришли с обыском к электоральному аналитику Сергею Шпилькину. Математик Сергей Шпилькин также представил математическую модель результатов голосования в Краснодарском крае.
Москва опровергает Шпилькина
Шпилькин рассказал, что у его жены — больное сердце, и ей нужна медицинская помощь. По словам юристки, силовики отказываются назвать ей причину следственных действий и недопуска в квартиру. Сергей Шпилькин известен тем, что анализирует итоги явки и результаты голосований на выборах в России.
Такая ситуация, по мнению аналитика, может свидетельствовать о фальсификациях. Сергей Шпилькин анализировал данные с 96 840 участков, на которых проголосовали 107,9 млн человек из 109,2 зарегистрированных избирателей по данным ЦИК.
Поэтому нормальное распределение служит хорошей моделью для многих реальных процессов. И чем это опасно для вертикали власти относительно функции Гаусса???
Лучший ответ.
Владимир Путин получил не меньше 31,6 млн голосов с помощью фальсификаций, то есть около половины голосов за него были вброшены, выяснила «Новая газета Европа». Половина голосов за Владимира Путина — это фальсификация Это рекордный масштаб подделки голосов на президентских выборах в России. Фальсификаций было настолько много, что область «честных» голосов статистическими методами выделить практически невозможно. С помощью метода математика Сергея Шпилькина «Новая-Европа» оценила долю «аномальных» голосов на прошедших выборах. Без учета электронного голосования, в выборах приняли участие 74,5 млн избирателей.
Аналитик Шпилькин заявил о 889 тысячах «аномальных» голосов за ЕР на Кубани
математик, долгое время занимается мониторингом итогового соотношения явки избирателей и результатов выборов. Сергей Шпилькин известен тем, что анализирует итоги явки и результаты голосований на выборах в России. Смотрите свежие новости на сегодня в Любимом городе | Математик признал нарисованными почти половину голосов за Единую Россию на Дону. В Москве сотрудники правоохранительных органов утром 5 октября пришли с обыском к исследователю статистики выборов физику Сергею Шпилькину. Как отмечает Шпилькин, выборы в большинстве регионов не обошлись без вбросов бюллетеней в пользу провластных кандидатов.
Лента новостей
- Математик Шпилькин: почти 50% голосов за ЕР могут быть сфальсифицированы
- Пила Чурова на голосовании по поправкам | Пикабу
- Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». «Итоги 22 г, тенденции 23, перспективы 24»
- Эксперты НОМ: Выводы Шпилькина похожи на «иракскую пробирку Пауэлла»
- Публикации
Москва опровергает Шпилькина
Физик Сергей Шпилькин еще в начале 2010-х предложил метод отделения объема честных голосов от сфальсифицированных по открытым данным с участков, которые публикует ЦИК. Теория Шпилькина гласит, что возможные фальсификации итогов выборов можно выявить по следующим признакам. В Москве силовики пришли с обыском к электоральному аналитику Сергею Шпилькину.
Почти 22 миллиона голосов, отданных за Путина, сфальсифицировали — СМИ
Пионерами оказались физик из Москвы Александр Собянин и специалист по математическому моделированию биологических процессов из Красноярска Владислав Суховольский. 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.
Однако Шпилькин сумел собрать и сохранить некоторые данные. Например, из 238 кандидатов, участвующих в праймериз ЕР по городскому списку в Москве, Шпилькин выделяет «группу из 22 лидеров». Любопытно, что между кандидатом на 22-м месте и на 23-м месте уже фиксируется колоссальная разница голосов — их результат отличается в 4,5 раза. Следующие семь мест заняли кандидаты, получившие от 54,6 до 42,5 тыс.
А дальше, начиная с 30-го места, вновь начинается обвал по числу голосов. Математик говорит, что в «группе из 22 лидеров» с 1-го по 22-е места кандидаты делятся не по количеству голосов, полученных на уровне отдельных избирательных участков, а по количеству избирательных участков, где они получили свои сотню-две голосов. Например, Михаил Островский 22-е место на 1346 участках в разных районах Москвы получил более 100 голосов вровень с другими кандидатами из «группы 22-х лидеров» , а на 1896 — менее 20 голосов.
Шпилькин обратил внимание на то, что в Москве очень сильны позиции электронного голосования — здесь оно, по мнению ученого, «внедрялось и обкатывалось». Он вспомнил выборы в Мосгордуму и исследование проигравшего из-за электронного голосования кандидата Романа Юнемана — в нем утверждалось, что онлайн-выборы проходили под сильным административным давлением. Он призывает обращать внимание именно на распределение голосов.
В качестве примера автор колонки приводит результаты голосования в Центральном избирательном округе.
Главред «ТрВ-Наука» также заметил, что Сергей Шпилькин молниеносно обработал данные выборов 4 декабря 2011 г. Благодаря Сергею статистическим анализом выборов занялись многие люди, раскрывшие разнообразные грани выборных фальсификаций. Шпилькина», — сказал Борис Штерн. Победитель конкурса в этом году получит денежное вознаграждение в размере 720 тысяч рублей и прочитает серию лекций в российских университетах, а остальным финалистам с этого года также вручат по 100 тысяч рублей.
Работы всех финалистов уже опубликованы в эксклюзивном сборнике с dvd-диском. В ближайшее время книга будет бесплатно разослана по российским вузам и библиотекам. В номинации «Grata», призванной отметить лучшее издание 2012 года, занимающееся просвещением по политическим вопросам, был отмечен журнал «The New Times». От редакции журнала премию приняла главный редактор журнала Евгения Альбац.