Известный российский математик и электоральный аналитик Сергей Шпилькин заявил о 93 тыс. аномальных голосов из 205 тыс., отданных за «Единую Россию» во время выборов в Рязанской. До последнего времени господа «борцы» обычно упоминали метод Собянина – Суховольского и метод Шпилькина. Прочитать полный текст исследования Сергея Шпилькина можно на сайте научной газеты "Троицкий вариант". В свете вызовов времени и сложной международной обстановки работа законодателей становится особенно актуальной. Памфилова отметила, что Шпилькин отказался анализировать электронное голосование, и одновременно раскритиковала его методы (Шпилькин анализирует результаты по.
Почти 22 миллиона голосов, отданных за Путина, сфальсифицировали — СМИ
Основной претензией к «методу Шпилькина» является использование чисто математического инструментария и склонность к экстраполяции данных, когда показатели одного или нескольких. «Метод Шпилькина» – обратная сторона метода Собянина-Суховольского, который активно применяется для выявления уровня фальсификаций на выборах уже давно, пояснил Бузин. Российский математик Шпилькин "разоблачает" фальсификации на выборах в Госдуму. Методами математической статистики можно решать некоторые задачи, отвечать на вопрос, а похожи ли на правду те цифры, которые посчитаны? на фото Сергей Шпилькин, физик и. Метод Шпилькина основывается на предположении, что если любое голосование идёт честно, то явка не влияет на разрыв между голосами «за» и «против».
«Метод Шпилькина, применительно к США, представил бы неприглядную картину»
Социолог Сергей Шпилькин, якобы сумевший применить математическую модель к определению легитимности выборов и активно распространявший мнение о. Сергей Шпилькин привел статистическую аналитику первого тура выборов на Украине. С тем, что метод Шпилькина не работает, согласен и директор центра политического анализа и социальных исследований Павел Данилин. Вторая гипотеза состоит в том, что имела место некая организованная махинация, улики которой не определяются методом Шпилькина. Математик Сергей Шпилькин также представил математическую модель результатов голосования в Краснодарском крае.
«Невероятное вмешательство»: математик о результатах голосования на Ставрополье
| Сhronicles: Байден возлагает свои надежды на аборты | Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин оценил количество голосов, вброшенных за партию власти, примерно в 14 миллионов. |
| Сергей Шпилькин: "Скорее прилетят инопланетяне и проведут в России честные выборы" | Такой вывод журналисты сделали после подсчета голосов с помощью метода математика Сергея Шпилькина. |
К жителю Ленобласти, хваставшемуся нацисткой символикой на своем теле, пришли следователи
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. Аномальные случаи — это когда кривая, соответствующая голосам за лидера, отличается по форме от остальных кривых.
Но опять-таки не везде: в области низких значений явки отличий нет. А в области высоких значений явки форма кривой другая. Причем часто на ней видны «зубчики» — это признак подгонки под круглые значения.
В итоге почти все голоса за Путина находятся на графиках в области, где результат возрастает вместе с явкой, в то время как для других кандидатов эта зависимость обратная. Также Путину могли добавить 5,9 млн голосов часть из этих аномалий уже учтена при расчетах методом Шпилькина с помощью «рисовки» протоколов. То же самое случилось в одном из районов Тульской области, где одинаковая явка была на 16 из 21 участка. Кроме того, там, где активно использовалось ДЭГ как, например, в Москве , бюллетени за одного кандидата могли «перебрасывать» в пользу Путина, отметил аналитик Максим Гонгальский. По его словам, это связано с тем, что просто вбросить бюллетени за Путина так, чтобы получить нужный процент, при электронном голосовании не получилось бы. Из-за того, что большинство избирателей голосовали электронно, оставшихся избирателей могло просто не хватить для рисовки нужного процента.
Соотносит с ней реальное голосование. А теперь — внимание. Раз установлено отклонение от стандартной величины — всё, фальсификация доказана. В причинах он даже разбираться не нужно. 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.
Результаты голосования он сравнивал с кривой Гаусса, или нормальным распределением — оно характерно для случайных процессов, то есть честного голосования. На двумерной диаграмме распределение УИКов по явке и результату кандидата должно выглядеть как одно симметричное, округлое пятно. Выборы 2024 года — первые, на которых нормальное распределение голосов было фактически стерто. В результате фальсификаций одновременно повышаются явка и итоговый процент голосов за кандидата от власти. Если по одной оси продолжить явку, а на другой — процент за Путина, то вместо пятна получается «хвост кометы». Еще в пяти регионах за Владимира Путина вбросили более трети голосов, следует из их анализа. Члены ЦИК в 2018 году возражали против оценки российских выборов по кривой Гаусса, настаивая, что этот метод вообще не подходит для оценки голосования. Элла Памфилова настаивала, что европейские выборы тоже не пройдут такую проверку. Впрочем, журналисты «Медузы» признана в РФ «иноагентом» тогда проанализировали выборы в Германии и Франции этим же методом, и кривая Гаусса там вполне получилась. Пила Чурова превратилась в дикобраза Еще в 2011 году возмущенные фальсификациями на думских выборах шутили про «пилу Чурова» — по имени тогдашнего главы Центризбиркома. Кривая голосов за кандидата на выборах при нормальном распределении похожа на колокол.
Как математика помогает политикам и избирателям на выборах
В итоге почти все голоса за Путина находятся на графиках в области, где результат возрастает вместе с явкой, в то время как для других кандидатов эта зависимость обратная. Также Путину могли добавить 5,9 млн голосов часть из этих аномалий уже учтена при расчетах методом Шпилькина с помощью «рисовки» протоколов. То же самое случилось в одном из районов Тульской области, где одинаковая явка была на 16 из 21 участка. Кроме того, там, где активно использовалось ДЭГ как, например, в Москве , бюллетени за одного кандидата могли «перебрасывать» в пользу Путина, отметил аналитик Максим Гонгальский. По его словам, это связано с тем, что просто вбросить бюллетени за Путина так, чтобы получить нужный процент, при электронном голосовании не получилось бы. Из-за того, что большинство избирателей голосовали электронно, оставшихся избирателей могло просто не хватить для рисовки нужного процента.
В 2020 году Шпилькин и группа учёных показали, что аномалии при голосовании по принятию поправок в Конституцию России «установили новый рекорд среди всех федеральных выборов в России в эпоху Путина и представили мрачные перспективы будущего избирательной системы страны» [15]. Объём фальсификаций на этом голосовании был оценён Шпилькиным в 22 млн аномальных голосов в поддержку поправок [16]. Положительные[ править править код ] Член Совета по содействию развитию институтов гражданского общества и правам человека , политолог Дмитрий Орешкин , около 20 лет занимающийся изучением результатов выборов, подтверждает методику Шпилькина, заявляя, что Шпилькин «в значительной степени справедливо» интерпретирует получаемые по его методу данные как признак фальсификаций, и что статистические методы Шпилькина очень убедительно показывают вбросы или дописывания голосов за одну партию где больше явка, там и больше процент голосов за требуемый власти результат [20]. Методику Шпилькина положительно оценивает также физик, основатель « Диссернет » Андрей Заякин [9]. Статистические методы Шпилькина в частности, выявление фальсификаций по преобладанию круглых цифр явки и процента за провластного кандидата использованы в статье британского журнала « The Economist » [21].
Есть вопросы. Например, почему он, анализируя сухие цифры, не берет в расчет мнение людей, социально-экономическую обстановку в регионах, полученные предварительные данные в ходе предвыборных исследований», - сказал Комков РАПСИ, добавив, что если и делать такие серьезные заявления, то только после комплексной оценки ситуации в каждом регионе, опираясь на информацию об электоральных предпочтениях граждан, а не только на основе математических данных. По его мнению, в основе приведенных построений метода Шпилькина лежит политика, но никак не наука.
В общей сложности он выложил графики для 110 городов России, в том числе для Ростова, Таганрога и Шахт. Метод Шпилькина основывается на предположении, что если любое голосование идёт честно, то явка не влияет на разрыв между голосами «за» и «против». Однако в случае с поправками к Конституции количество голосов «за», согласно данным ГАС «Выборы», растёт непропорционально по мере увеличения явки. Любые вмешательства в голосование приводят, считает аналитик, прежде всего к увеличению количества бюллетеней в урнах — то есть явки. Этот район аналитик называет «ядром». Это актуально для общероссийских результатов голосования. При дальнейшем росте явки начинается резкое увеличение голосов «за». Эту часть Шпилькин называет «хвостом».
Либералы и метод Шпилькина
| Comments in Topic | В защиту метода Шпилькина в прессе встречаются статьи о том, что изучать закономерности на выборах можно и нужно. |
| Как математика помогает политикам и избирателям на выборах | С тем, что метод Шпилькина не работает, согласен и директор центра политического анализа и социальных исследований Павел Данилин. |
К анализировавшему результаты выборов ученому Шпилькину пришли с обыском
Радио Свобода -иностранный агент Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин, который математическими методами исследует официальные результаты голосования в. Метод Шпилькина подвергался критике журналистом, экспертом ЭИСИ (НКО, сотрудничающее с «Единой Россией»[22]) Ильёй Уховым[23]. Метод Шпилькина основывается на предположении, что если любое голосование идёт честно, то явка не влияет на разрыв между голосами «за» и «против». Физик Сергей Шпилькин еще в начале 2010-х предложил метод отделения объема честных голосов от сфальсифицированных по открытым данным с участков, которые публикует ЦИК. Следует отметить, что метод Шпилькина хорошо выявляет аномалии, связанные с повышением показателя явки «вброс», организованное голосование под давлением и подобные манипуляции.