Выборы и математика

Ну и никто идеального гаусса собственно не обещал. Превышение там над гауссом заметное, но я совсем не уверен, фальсификации это, либо данные описываются несколько отличным распределением. Я склоняюсь ко второму варианту.

 

В 1996 году Ельцину противостоял коммунист Зюганов, поэтому Ельцина можно представить и как кандидата от либералов, и как кандидата от власти. Именно поэтому его результаты так однородны. Однако даже тогда проявилась характерная особенность московской электоральной географии - власть получает меньше всего в центре и на юго-западе. Видно, что текущая электоральная география сформировалась ещё в 2000 году - она почти не отличается от 2012 года. Также видно, что в 2004 году фальсификации затронули центр и юго-запад, в 2005 - юго-восток, в 2007 - центр и юго-восток, а в 2008, 2009, 2011 гг. фальсификации стали всеобщими.

Рассмотрим подробнее единичные фальсификации в 1999 и 2003 гг. В 1999 году видно аномальную красную область слева вверху от центра. Это район Сокол, где результат оказался на 3.1% выше среднего. Здесь Единство получило самый высокий процент по Москве - 16%, хотя по городу наиболее популярным результатом было 6-8%. Произошло это за счёт спецучастков (№ > 5000), где результаты достигали 30-40%. На обычных участках данного района Единство получило 5-6%. Это чуть ниже среднего по городу (7%), что совершенно логично, учитывая оппозиционность района - в 1996 году результат власти здесь был на 2.6% меньше среднего, в 2000 - на 7.2%, а в 2012 - аж на 10.1%.

В 2003 году аномалия наблюдается опять слева вверху от центра - в районе Тимирязево. Он был оппозиционным как в 2000, так и в 2012 году, а в 2003 вдруг стал резко провластным. Если посмотреть на обычные участки этого района (с номером меньше 3000), то почти все результаты (18 из 21) действительно ниже среднего по городу (34.4%). А вот на специальных участках (где контроль намного слабее) встречаются 50% и даже 70%.

 

3. Выводы

Массовые фальсификации на выборах - это крайне интересное социальное явление, в которое вовлечены сотни тысяч человек. Сперва власть создаёт стимулы для фальсификации, потом выстраивает избирательный процесс так, чтобы эти стимулы были реализованы. Всё это должно прикрываться подконтрольными СМИ, социологическими компаниями, правоохранительными органами и судебной властью. Но знание механизма фальсификаций позволяет эффективно их раскрывать и оценивать масштаб. Официальная статистика выборов с сайта ЦИК содержит достаточно информации для подобного анализа. В первой части данной статьи кратко описаны именно эти моменты.

Во второй части анализируются выборы в Москве, проходившие с 1996 по 2012 гг. Главный вывод исследования - что все три электоральные группы (голосующие за власть, КПРФ или либералов) демонстрируют устойчивые характеристики. Устойчивы корреляции, гистограммы, электоральные карты. На этом фоне хорошо заметны фальсификации, появившиеся в 2004 году - впрочем, они имели слабое влияние на средний результат в Москве до 2008 года. После масштабных фальсификаций в 2008 году, ситуация повторились в 2009 и 2011 гг. Массовые митинги после выборов 2011 года привели к тому, что московские власти существенно снизили давление на избиркомы и выборы 2012 года в Москве по многим характеристикам почти полностью совпали с выборами 2000 года. Демонстрация преемственности результатов была одной из главных целей данного исследования. Второй целью было изучение причинно-следственных связей между социально-экономическими факторами и результатами. Было показано, что результаты власти и либералов имеют сильную зависимость от процента граждан с высшим образованием в районе. Чем выше уровень образования, тем меньше голосуют за власть и больше - за либеральных кандидатов.

 

For simplicity, we assume that, within each unit, turnout and voter preferences can be represented by a Gaussian distribution, with the mean and SD taken from the actual sample (Fig. S1). This assumption of normality is not valid in general. For example, the Canadian election fingerprint of Fig. 1 is clearly bimodal in vote preferences (but not in turnout). In this case, the deviations from approximate Gaussianity are because of a significant heterogeneity within the country. In the particular case of Canada, this heterogeneity is known to be due to the mix of the Anglo- and Francophone population.

 

...
Итак, что мы имеем. Количество участков сократили в несколько раз, искусственно создав таким образом очереди на участках.
...