Использование данных социологии для прогнозирования результатов выборов. Коэффициент полезного действия политтехнолога

 

В п. 3.5.3. мы обсуждали трудности, с которыми сопряжены попытки прогноза результатов выборов на основании данных социологии. В данном параграфе мы приведем ряд методик, которые все же позволяют в некоторых случаях спрогнозировать результаты кампании по данным социологических опросов.

Первая из методик предложена Ю.Г. Скоцелясом. Она относится к так называемому инерционному сценарию развития кампании, при котором:

- все кандидаты работают в уже сформированном положительном образе;

- участники кампании не совершают серьезных стратегических ошибок;

- ресурсы кандидатов позволяют им провести по крайней мере минимально обеспеченную кампанию (п. 1.4.);

- в ходе кампании не происходит событий, резко меняющий ее конфигурацию и сюжет.

Если кандидат располагает достоверными данными базового социологического опроса, и, прежде всего, данными стандартного замера (см. п. 3.5.4.), у него появляется возможность оценить не только свой текущий рейтинг (что очевидно), но, в предположении инерционного сценария кампании, с достаточно высокой степенью точности рассчитать окончательный результат выборов как для себя, так и для всех своих конкурентов.

Исходными данными для расчета является стандартный замер, включающий оценку активности избирателей, узнаваемость, рейтинги и антирейтинги кандидатов, а также оценки числа неопределившихся избирателей и числа избирателей, голосующих «против всех». Расчет основан на предположении, что при инерционном ходе кампании голоса не определившихся/не знающих кандидата избирателей в ходе голосования распределятся в соответствии с уже имеющейся социологической раскладкой, т.е. пропорционально определённым в результате опроса соотношению рейтингов и узнаваемости кандидатов и с учетом ограничений, накладываемых их анитрейтингами.

 

Приводим последовательность расчёта.

 

1. Определяем электоральные коэффициенты Кэ для всех кандидатов, участвующих в кампании. Для этого делим рейтинг R каждого кандидата (все исходные данные из опроса берём в процентах) на величину его же узнаваемости У:

Кэ = R/У

 

Данный коэффициент гораздо информативней обычных рейтингов: он позволяет оценить, какая часть избирателей, уже знающих о кандидате, согласна за него проголосовать.

 

2. Определяем максимальную численность Чи избирателей, которые теоретически могли бы дополнительно проголосовать за кандидата. Для этого из общей численности Зо затруднившихся ответить (в процентах) вычитаем произведение антирейтинга аR кандидата на величину затруднившихся ответить в процентах, делённую на сто:

 

Чи = Зо – Зо*аR/100

 

3. При инерционном ходе кампании прибавка Пr к рейтингу каждого кандидата будет происходить в основном за счет увеличения узнаваемости. Умножая величину Чи на отношение Кэ нашего кандидата к общей сумме электоральных коэффициентов всех кандидатов (включая нашего) – получаем величину прибавки:.

 

Пr = Чи*Кэ/(сумма Кэ по всем кандидатам)

 

Обращаем внимание, что избиратели, готовые проголосовать «против всех», это избиратели определившиеся и их следует учитывать в сумме электоральных коэффициэнтов.

 

4. Итоговый рейтинг Иr кандидата вычисляется как сумма стартового рейтинга R и прибавки Пr:

 

Иr = R + Пr

 

Итоговый рейтинг и дает оценку результата, который кандидат может получить на выборах при инерционном развитии кампании.

 

Отметим, что сумма рассчитанных по данной методике итоговых рейтингов будет, вообще говоря, несколько меньше 100%. Это объясняется тем, что, по мере развития кампании и роста узнаваемости кандидатов, среди неопределившихся образуется «зона отрицания» - область пересечения анитэлекторатов всех кандидатов. В день голосования избиратели, попавшие в данную зону, скорее всего, не придут на выборы, пополнив таким образом группу «неучаствующих». Правда, ошибка в оценке итоговых рейтингов из-за описанного эффекта будет невелика, и при желании ее можно легко устранить, перенормировав рейтинги по формуле:

 

Иrn = Иr/(сумма Иr по всем кандидатам, включая «против всех»)

 

Осенью 2003г. авторы, пользуясь данной методикой, с достаточно большой точностью спрогнозировали конечный результат выборов в значительном количестве округов по выборам в Государственную Думу, в которых опросы проводились с определением необходимых для расчёта параметров, т.е. рейтингов, антирейтингов, узнаваемости кандидатов, общего числа не определившихся (затруднившихся ответить) и избирателей, собирающихся проголосовать «против всех».

 

Приведенная методика представляется элементарной. И, несмотря на это, она позволяет сделать ряд важных выводов, которые очень часть упускаются в ходе кампании.

Прежде всего, из нее сразу же видно, что стартовые рейтинги – эта любимая погремушка журналистов и политиков – ровном счетом ничего не говорят о том, каковы будут реальные результаты избирательной кампании. Гораздо более информативным параметром являются электоральные коэффициенты кандидатов – соотношение их рейтингов и узнаваемости. Полный же прогноз итогов производится на основании всех электоральных коэффициентов и антирейтингов всех участвующих в кампании кандидатов. Причем результаты этого прогноза, как правило, будут весьма сильно отличаться от стартовых рейтингов.

Расчет электорального коэффициента и итоговых рейтингов дает полезную информацию и для проектирования кампании. Если итоговые рейтинги предсказывают победу кандидату, то кандидат заинтересован в инерционном развитии кампании. Чем меньше в таком случае применяется «политтехнологий» - тем лучше. Кандидату следует спокойно работать в своем образе, не выступать со всякими неожиданными инициативами, не гнать «чернуху» против конкурентов, не вбрасывать в кампанию новых сюжетных линий – и само развитие событий приведет его к победе. Наоборот, кандидату с плохим итоговым рейтингом надо всячески «мутить воду», действовать активно и агрессивно, всячески ломать инерционный сценарий кампании.

Непосредственно в ходе кампании весьма полезно сравнивать реальную динамику рейтингов с прогнозом, рассчитанным на основании приведенной методики. Для этого достаточно величину прибавки Пr, определённую по итогам последнего опроса, поделить на величину прибавки из опроса предыдущего. Полученный результат может быть как больше единицы, что говорит о положительном для кандидата ходе кампании, так и меньше единицы, что естественным образом сигнализирует о том, что в кампании кандидата возникли серьёзные проблемы. Аналогичное измерение динамики прибавки других кандидатов может подсказать, кто из конкурентов наиболее эффективно ведёт свою кампанию.

Конечно, особо далеко идущих выводов из расчета итоговых рейтингов делать все же не следует. Итоговый рейтинг в избирательной кампании – это что-то вроде температуры в медицине. Если температура нормальная – пациенту беспокоиться особо не о чем. Повышение температуры – явный признак нездоровья. Однако для постановки точного диагноза и назначения лечения одного измерения температуры мало. Требуется детальное обследование – то есть определение и анализ полной конфигурации кампании (п. 2.6.).

 

Расчет электоральных коэффициентов и итоговых рейтингов – не единственная формализованная методика прогноза. Существуют и другие. Однако для их реализации одного базового замера уже бывает недостаточно – требуются данные базового мониторинга (п. 3.5.3.). Соответственно и прогнозы, которые делаются на основе данных базового мониторинга, оказываются более глубокими. О выводе, сделанном по результатам применения одного такого метода, мы упомянули в главе «Стратегия», разбирая ход федеральной кампании 2003г. (см. п. 2.8.).

 

Опишем упомянутую в п. 2.8. методику более подробно.

Напомним, уже к февралю 2003г. стало ясным, что если Единая Россия получает на выборах в декабре более 24 процентов голосов от всех избирателей, то список СПС ни при каких условиях не преодолевает пятипроцентный барьер. Данный факт с неизбежностью вытекал из соответствующей математической формулы, полученной в результате обработки методом факторного анализа динамики рейтинга СПС в ежемесячных социологических опросах.

Учитывая, что метод факторного анализа достаточно сложен и его использование требует определённой математической подготовки, мы не приводим все подробности расчетов, а, в качестве примера, ограничиваемся лишь демонстрацией результатов его применения.

Метод многомерной математической статистики (факторный анализ) применяется при исследовании статистически связанных признаков с целью выявления скрытых действующих факторов. Созданный в начале ХХ века для нужд психологии, этот метод впоследствии широко распространился в экономике, медицине, социологии и др. науках, располагающих огромным количеством переменных, из которых обычно нужно выделить ведущие. С помощью факторного анализа не только устанавливается связь изменения одной переменной величины с изменением другой, но определяется мера этой связи и обнаруживаются основные факторы, лежащие в основе указанных изменений.

В нашем случае в качестве исходного материала для анализа были использованы таблицы рейтингов политических партий и ведущих политиков, построенные на основе ежемесячных опросов ВЦИОМа с сентября 2000 года по январь 2003 года. Анализ связи изменений рейтинга СПС с изменениями рейтингов других партий, позволил заключить, что рейтинг СПС находится в тесной отрицательной взаимосвязи с рейтингами партии «Единая Россия» (ЕР) и группы «Против всех» (ПВ). Это означало, что при повышении рейтингов ЕР и ПВ рейтинг СПС уменьшается, и наоборот – снижение рейтингов ЕР и ПВ приводит к повышению рейтинга СПС. Значимой отрицательной взаимосвязи (корреляции) с другими партиями не было обнаружено.

Установленную зависимость можно было трактовать следующим образом: существуют электоральные группы, колеблющиеся в своем выборе – предпочесть СПС или ЕР (одна группа), проголосовать за СПС или «против всех» (другая).

Было констатировано, что существует значительное пересечение электората СПС с электоратом ЕР и сторонниками голосования «против всех». В то же время было отмечено, что корреляция рейтинга СПС с рейтингами КПРФ и «Яблока» значима и положительна. Это означало, что электорат СПС не пересекается с электоратами «Яблока» и КПРФ. Интересно, что при этом личные рейтинги Б. Немцова и Г. Явлинского также коррелировали значимо и положительно, а вот корреляция рейтингов Б. Немцова и Г. Зюганова отсутствовала

Аналогичный анализ был проведен и для других электоральных групп, выделенных в анкетах ВЦИОМа. Так, для ЕР характерно значительное пересечение электоратов с ЛДПР, КПРФ и СПС; для «Яблока» - слабое пересечение с ЕР и группой «затрудняюсь ответить»; электорат КПРФ значительно пересекается с ЕР и группами «против всех» и «затрудняюсь ответить»; электорат ЛДПР пересекается только с ЕР. Электоральная группа «против всех» служит источником голосов для КПРФ и СПС; «затрудняющиеся в выборе» – для КПРФ и «Яблока», а те, кто голосовать не собирается – представляют собой отдельную группу, практически не пересекающуюся с партийными электоратами.

Полученные данные позволили построить математическую модель изменения рейтинга СПС в опросах ВЦИОМа. Итоговая модель рейтинга СПС описывалась формулой:

 

Р_СПС = 10, 03 - 0, 1345*Р_ЕР - 0, 3581*Р_пв + (0, 5*Р_Немцов – 2, 5);

 

где Р_СПС, Р_ЕР и Р_Немцов – соответственно рейтинги СПС, ЕР и Б. Немцова.

 

Модель достаточно хорошо описывала реальные изменения рейтинга СПС за последние (до февраля 2003г.) 28 месяцев. Средний процент отклонения реальных данных ВЦИОМа от значений, рассчитанных на основе модели, составлял 4, 01%.

В результате обработки результатов были сделаны следующие выводы и рекомендации:

 

Выводы:

1.Изменения рейтинга СПС в значительной мере происходят за счет притока/оттока респондентов из групп ЕР и ПВ. Именно с этими группами пересекается электорат СПС. Именно они и являются главными электоральными соперниками СПС.

2.Электорат СПС практически не пересекается с электоратами КПРФ и «Яблока». Хотя эти партии и могут быть идеологическими противниками СПС, в электоральном плане – это союзники. Причем активная пропагандистская «война» с «Яблоком» на федеральном уровне может привести к снижению рейтинга обеих партий.

3.В условиях «инерционного сценария» избирательной кампании СПС гарантированно не сможет преодолеть 5% барьер, если рейтинг ЕР поднимется выше 24%, или процент голосующих «против всех» превысит 18, 8 (что нереально).

4.Личный рейтинг Б. Немцова повышает рейтинг партии в том случае, если он превышает 5%, и снижает рейтинг СПС, если опускается ниже 5%.

Рекомендации:

1.Противодействовать подъему рейтинга ЕР, ведя кампанию против ЕР как «главного врага» СПС, оттягивая тем самым пересекающуюся часть электората и не препятствуя другим партиям (прежде всего - КПРФ) вести кампанию против ЕР.

2. Провести социологическое и статистическое исследование той части электората, которая склоняется к голосованию «против всех», поскольку она практически не изучена с социологической точки зрения.

3.Не допускать снижения личного рейтинга Б.Немцова ниже 5%, поскольку это вызывает снижение и рейтинга СПС в целом.

Повторим ещё раз, что и формула, и выводы, и рекомендации были сделаны и стали известны руководству СПС ещё в феврале 2003г., т.е. за десять месяцев до выборов.

Вопрос о том, чем (имея этот материал) руководствовался штаб СПС, проводя избирательную кампания партии так, как он её провел, следует адресовать, вероятно, не к авторам.

 

В заключение данного параграфа мы снова вернемся к описанной в его начале методике прогноза результатов выборов по электоральным коэффициентам; но вернемся с несколько неожиданной стороны. Данная методика позволяет на наш взгляд, не только прогнозировать результаты кампании, но и получить достаточно объективную оценку качества работы ее руководителя: вычислить коэффициент полезного действия политтехнолога.

Обычно первый вопрос, который задает кандидат своему будущему руководителю кампании: а сколько ты вообще кампаний провел и сколько из них выиграл? После чего кандидат, на основании ответа, делает вывод о квалификации политтехнолога. И ошибается.

Рынок политтехнологий в России сложился так, что часть политтехнологов постоянно работает на заведомо проходных кандидатов от власти, выигрывать кампании для которых не составляет никакого труда. Другие работают с оппозицией – и здесь цена победы гораздо выше. Поэтому факт выигрыша той или иной кампании (или нескольких кампаний) политтехнологом на самом деле абсолютно ничего не говорит об его квалификации – если при этом не разобраться, о какой именно кампании идет речь.

 

Представьте себе двух врачей. Один говорит, что он лечил тысячу человек, и из них половина выжила. У второго же из тысячи выжило 900. Вы, естественно, захотите лечиться у второго. И будете очень обескуражены, когда узнаете, что первый врач работал только с тяжело больными пациентами, а второй соглашался «лечить» только полностью здоровых. Оказывается, что на самом деле первый врач вылечил пятьсот больных, а второй никого не вылечил, зато уморил сотню здоровых.

 

Качество работы технолога следует оценивать не по результату кампании, а по тому, в какую сторону и насколько отличается этот результат от того, который мог быть получен при инерционном сценарии кампании. Ведь для получения «инерционного» результата особой политтехнологической квалификации не нужно: достаточно лишь не суетиться и не допускать грубых ошибок – и кампания сама вывезет.

Для оценки качества работы руководителя кампании мы предлагаем ввести такой показатель, как КПДт (КПД технолога). Указанный КПД рассчитывается по формуле

 

КПДт = (Rr – Иr)/(Rr + Иr),

где Rr – результат голосования за кандидата, а Иr – итоговый рейтинг, рассчитанный на основании данных базового замера, проведенного за два-три месяца до дня голосования.

Нам представляется, что данный коэффициент говорит гораздо больше о качестве работы политтехнолога, чем сам факт выигрыша или проигрыша им кампании. Если КПД технолога равен или близок к нулю, это значит, что в ходе кампании ни особой пользы, ни особого вреда от его работы не было. Если КПДт положителен - значит технолог сумел принести кандидату больший процент, чем тому «полагалось» по инерционному сценарию. В этом случае деятельность технолога следует расценивать положительно, независимо от того, выиграна ли была кампания или нет. Если же КПДт отрицателен, то, даже если кампания была выиграна, ничего, кроме ощутимого вреда, технолог своему кандидату не принес.

Конечно, КПД технолога тоже не является абсолютно объективным показателем. Например, в конкретной кампании он может оказаться высоким не благодаря таланту и квалификации самого технолога, а ввиду полной безграмотности его конкурентов. Но все же он является значительно более информативным и объективным, чем принятая сегодня оценка качества работы политтехнолога по количеству одержанных им побед.

⇐ Предыдущая26272829303132333435Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. I. Какое из данных утверждений выражает основную идею текста?
2. I. ПРИЕМЫ ИЗМЕРЕНИЙ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ СПОСОБЫ ОБРАБОТКИ ИХ РЕЗУЛЬТАТОВ В ПСИХОЛОГИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ
3. I. Сила толерантного взаимодействия
4. I.4. СЕМЬЯ И ШКОЛА : ОТСУТСТВИЕ УСЛОВИЙ ДЛЯ ВОСПИТАНИЯ
5. IDEF1X - методология моделирования данных, основанная на семантике, т.е. на трактовке данных в контексте их взаимосвязи с другими данными.
6. II. Ассистивные устройства, созданные для лиц с нарушениями зрения
7. II. Лицензионный договор о предоставлении права на использование.
8. II. Особенности технологии баз и банков данных.
9. II. Порядок представления статистической информации, необходимой для проведения государственных статистических наблюдений
10. II. Разделы социологии: частные социальные науки
11. II. СПОСОБЫ И ПРИЗНАКИ ИЗМЕНЕНИЯ МАРКИРОВОЧНЫХ ДАННЫХ
12. III. Защита статистической информации, необходимой для проведения государственных статистических наблюдений