Главный аргумент критиков Шпилькина заключается в том, что выявлять закономерности можно только среди «однородной массы», а это не относится к избирателям. По проводимым группой ученых вместе со Шпилькиным исследованиям в 2020 результаты голосования по поправкам в Конституцию стали новым рекордом по объему фальсификаций. Не математик Сергей Шпилькин, уважаемый, а блогер Сергей Шпилькин. Теория Шпилькина гласит, что возможные фальсификации итогов выборов можно выявить по следующим признакам.
Эксперты НОМ объяснили, почему "график Шпилькина" не соответствует действительности
Главный аргумент критиков Шпилькина заключается в том, что выявлять закономерности можно только среди «однородной массы», а это не относится к избирателям. Электоральный аналитик Иван Шукшин и журналисты издания «Важные истории», проанализировав независимо друг от друга данные ЦИК России методом Кислинга-Шпилькина. Среди новых иноагентов числится и математик Сергей Шпилькин. Благодаря новым пояснениям Минюста мы можем узнать причину включения Шпилькина в список. Политолог Евгений Семенов пояснил ФедералПресс причины несостоятельности метода Шпилькина по подсчету явки на общероссийское голосование.
Математик Шпилькин заявил, что 49,82% голосов за ЕР могут быть сфальсифицированы
Конкуренты, способные вести реальные кампании электоральной мобилизации и имеющие значимую поддержку избирателей, на выборы просто не допускаются. Смотрите видео онлайн «Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». Следите за главными новостями России и Мира в telegram-канале Электоральный аналитик Иван Шукшин и журналисты издания «Важные истории», проанализировав независимо друг от друга данные ЦИК России методом Кислинга-Шпилькина. Такой вывод журналисты сделали после подсчета голосов с помощью метода математика Сергея Шпилькина.
Гнилой Шпилькин или как математика используется для либеральных фальсификаций и подтасовок
Отделим участки с нормальным голосованием от участков с аномальным голосованием. В качестве алгоритма будем использовать алгоритм k ближайших соседей. В sklearn он реализован в виде класса KNeighborsRegressor. Кроме того, мы создадим объект класса Pipeline, чтобы автоматически нормализовать данные с помощью StandardScaler.
Ранее физик Сергей Шпилькин опубликовал исследование, согласно которому, по его мнению, в голосовании по поправкам может быть более 20 миллионов «аномальных» голосов. Свое предположение он обосновывает зависимостью проголосовавших «за» от явки — чем больше граждан приняли участие в голосовании, тем больше поддержавших поправки. Кто говорит так — либо не знает страну, либо намеренно вводит в заблуждение аудиторию. Шпилькин пытался работать с однородными единицами, а у нас электорат неоднородный», — сказал заместитель директора Института истории и политики МПГУ, член правления Российской ассоциации политической науки Владимир Шаповалов. По его словам, Россия отличается своими огромными региональными различиями и поликонфессиональностью. Кроме того, по его мнению, график о сфальсифицированной явке также бессмыслен.
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. Однако, если спуститься на уровень избирательных участков, картина меняется», — уверяет аналитик.
Учёный проанализировал голоса 107,9 млн избирателей из 109,2 млн, которые участвовали в выборах, по данным ЦИК. Шпилькин сопоставил средние данные с участков и результаты партий в зависимости от явки чем выше явка и выше результат одной из партий, тем больше вероятности, что итоги фальсифицированы. В Краснодарском крае, следуя этому графику, фальсифицированными оказались 889 тысяч голосов избирателей.
Как математика помогает политикам и избирателям на выборах
«На протяжении 14 лет Сергей Шпилькин, именуемый «математиком и независимым электоральным аналитиком», строит графики и на их основании делает шокирующие выводы о. математик Шпилькин Сергей. Математик Сергей Шпилькин также представил математическую модель результатов голосования в Краснодарском крае.
В Москве пришли с обыском в квартиру к аналитику выборов Сергею Шпилькину
Однако на прошедших выборах при росте явки увеличивались лишь показатели правящей партии. И это в очередной раз доказывает, по его мнению, наличие массовых фальсификаций.
Математик указывает на то, «что результаты по Москве выглядят странно: много совпадений результатов разных кандидатов, сильный разброс цифр между участками». 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.
Согласно второму графику слева - «нормальное голосование». Справа - «фальсификация». В качестве обоснования Сергей Шпилькин приводит следующий аргумент: «Первое, что видно, - общий результат находится буквально среди ничего. Реальных участков, которые бы выдали результат и явку, близкие к официальному, мало». Данная научная псевдонаучная теория на самом деле не является доказательством каких-либо «вбросов» или иных манипуляций с итогами голосования. Судите сами. Кто себе вредит Сначала про «пилу Чурова». Если бы было так, как написано в статье Сергея Шпилькина, то верхнее, нарисованное да, должно было быть пилой, в то время как нет - более плавной кривой. На деле это не так.
Они друг друга повторяют.
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]. Борисова И.
Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». «Итоги 22 г, тенденции 23, перспективы 24»
Шпилькин с 2007 года публикует доклады о фальсификации на выборах. Из года в год человек публикует однотипные доклады, с использованием математического инструментария пытается доказать, что выборы сфальсифицированы». В свою очередь член Корпуса «За чистые выборы» и Общественной палаты Волгоградской области Антон Лукаш заявил о недопустимости математического подхода к избирательным процессам. Здесь есть очень серьезная методологическая подмена. Гауссовое распределение относится к случайным событиями с однородными объектами. Случайная величина — это понятие математическое.
Сергей, вы по образованию физик.
Как получилось, что вашей профессией стал анализ электоральной статистики? Тут сразу у меня в голове возникли три точки на одной прямой, график построился. Я поискал данные и сделал табличку по всем регионам — они тоже легли вдоль прямой таким размытым облачком. Стало интересно, я написал примитивную программку, скачал детализацию по всем территориальным избирательным комиссиям и всё равно получил тот же самый результат: красивое диагональное облако, в котором с явкой растёт результат «Единой России». Но то был частный случай на тех выборах, такие там сложились числа. Тогда я собрал данные по участкам, начал с ними работать, и картина повторилась.
Я опубликовал результат в «Живом журнале», где произошёл стихийный мозговой штурм, читатели подкинули много интересных идей, из которых потом это всё и выросло. Когда меня заело совсем, я начал собирать данные регулярно. Такой график — это довольно стандартная конструкция. В астрономии она называется диаграмма Герцшпрунга — Рассела показывает зависимость между абсолютной звёздной величиной, светимостью, спектральным классом и температурой поверхности звезды. Знакомая по учебнику картинка, такое в основном тоже диагональное облачко точек. А кто-то в России ещё занимался анализом этих данных?
Начали это Александр Собянин не родственник московского мэра и Владислав Суховольский, тоже физики. Тогда, после перестройки, этим всем занимались научные работники — класс людей, привыкших работать с информацией. Потом пришло следующее поколение. Собянин и Суховольский закончили деятельность в 90-е, и пришли такие люди, как биохимик Аркадий Любарев эксперт Комитета гражданских инициатив, созданного Алексеем Кудриным, эксперт Российского фонда свободных выборов, внесён в список СМИ — иностранных агентов. Также была группа из математических экономистов: американец Питер Ордешук, Дмитрий Шакин, Михаил Мягков и ещё несколько человек. Они собирали данные по участкам, даже строили графики, однако «пилу Чурова» пропустили просто по недосмотру.
Давайте поясним, что такое «пила Чурова» и как она выглядит. Чем этот эффект интересен? Если бы у нас не было данных по всей стране, мы бы ничего и не заподозрили, а на большом массиве эти аномалии хорошо видны. Чтобы их увидеть, надо было собрать данные по всем участкам и получить такой характерный зубчатый график. Когда было проще анализировать данные по результатам выборов, в 90-е или теперь? Новая эпоха отличается тем, что возникла идея сделать данные с избирательных участков публичными.
Плюс интернет, плюс соцсети. В отличие от 1995 года, когда собрать данные со 100 тыс. Конечно, спасибо тем, кто создал систему ГАС «Выборы» с публикацией данных на участках. Борис Надеждин депутат Государственной думы 3-го созыва, ныне депутат совета депутатов городского округа Долгопрудный Московской области. И для 2003 года, когда ее ввели в действие, она была очень неплохой, хотя сейчас уже старовата, обросла разными неприятными препятствиями, но тем не менее по-прежнему достойная. Верно я понимаю, что в последние думские выборы доступ к данным по участкам пытались усложнить?
Но, как говорится, «ежели один человек построил, другой завсегда разобрать может» — с этим справились. Кстати, в конце прошлого года я ради интереса скачал результаты выборов в Чили. Первый тур прошёл у них в ноябре, и они сразу же выложили все данные в Excel по участкам в виде единой таблицы то, чего у нас не делают совсем. Да, я смотрю на эти чилийские графики, вижу «купола» и «пики»… Сергей, а по каким параметрам мы можем предполагать, что здесь выборы прошли честно, а вот конкретно здесь — нет? Первое, что мы наблюдаем в том же Чили или в любой другой стране: если смотреть, как участки распределены по явке, то больше всего их в районе среднего значения — такой «колокол». Больше всего голосов, соответственно, тоже на средней явке.
При этом голоса за все партии распределяются в обе стороны примерно одинаково как на более низких, так и на более высоких явках. Потом бывает некоторая типичная явка по стране, и она обычно неплохо держится. В отличие от России, где есть радикальный «хвост» в сторону очень высоких явок. То есть это означает, что на участок как один пришли условно 2,5 тыс. Все живы, здоровы, трезвы и т. Но в реальности так не бывает по разным причинам.
Очень смешная история была в Кемеровской области в 2016 году на думских выборах. И там было довольно много участков со стопроцентной явкой. И представить себе, что все как один жители, наплевав на воскресенье и на погоду, сжали зубы и пошли голосовать, и так много десятков раз на разных участках — фантастический результат! Это к вопросу про явку. Конечно, бывают разные страны с разными культурами явки и разными мотивами явки. Голосование по поправкам в Конституцию А про нашу явку что можно сказать?
Например, сельское население ходит на выборы чаще или наоборот реже, в зависимости от страны и от культуры, иммигрантские районы или бедные голосуют менее активно, более образованное население голосует активнее… Но есть некое среднее значение, а вокруг симметричный разброс без аномального «хвоста» вправо, как у нас.
Константин Ремчуков объяснил подоплеку борьбы с «нежелательными организациями» 14 октября 2021 года в 16:16 После выдвинутых Конгрессом США обвинений в адрес Москвы во вмешательстве в американские выборы 2016 года США и ЕС начали формировать новую доктрину информационно-идеологического сдерживания России, пишет главный редактор "Независимой газеты", журналист Константин Ремчуков. Олег Кашин — об оппозиции: «Терпел Кремль этих людей — они были, перестал — исчезли» 8 июня 2021 года в 11:59 Вся деятельность нежелательных ныне организаций, "тех, кого посадили, кого выгнали", на протяжении всех этих лет была не более, чем доброй волей Кремля.
Полковая, дом 3 строение 1, помещение I, этаж 2, комната 21.
Математик Шпилькин заявил, что 49,82% голосов за ЕР могут быть сфальсифицированы
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. Однако, если спуститься на уровень избирательных участков, картина меняется», — уверяет аналитик.
Для этого сопоставляется распределение голосов за разных кандидатов с явкой на каждом отдельном участке. Если выборы прошли честно, распределение за кандидата-лидера и всех прочих кандидатов должны быть идентичны, то есть отличаться только по абсолютному значению за счет разного количества голосов, а не по форме. Однако вброс за одного из кандидатов влияет на распределение: он увеличивает и явку, и результат. Recent posts:.
Сергей Шпилькин — математик, долгое время занимается мониторингом итогового соотношения явки избирателей и результатов выборов. В социальной сети ФБ он разместил графики, с утверждением, что выборы фальсифицированы. Учёный проанализировал голоса 107,9 млн избирателей из 109,2 млн, которые участвовали в выборах, по данным ЦИК. Шпилькин сопоставил средние данные с участков и результаты партий в зависимости от явки чем выше явка и выше результат одной из партий, тем больше вероятности, что итоги фальсифицированы.
К тому же, и в этом «списке 22-х» оказались свои причуды: «[Председатель правления ТСЖ «Бибирево-4»] Михаил Островский на 1346 участках в разных районах Москвы получил более 100 голосов вровень с другими кандидатами из «группы 22-х» , а на 1896 — менее 20 голосов. Ранее математик Шпилькин обнаружил, что в конкурсе на худший школьный туалет, объявленный компанией Domestos, победили учреждения с высокими показателями на голосовании за поправки в Конституцию в 2020 году. По теме.
Добро пожаловать!
- Читайте также
- Математический анализ показал рекордные фальсификации на выборах президента России
- Шпилькин, Сергей Александрович — Википедия
- Аналитик Шпилькин заявил о 889 тысячах «аномальных» голосов за ЕР на Кубани
- Математик Шпилькин: выборы 8 сентября не обошлись без фальсификаций - новости Барнаула
«Премию «Династии» за политическое просвещение получил физик Сергей Шпилькин»
Просто половина популяции начинает жрать улиток, а половина каких нибудь пляжных уховерток в зависимости от длины клюва. А те у кого он был «средним», их естественно большинство, оказываются вообще не при делах в изменившихся условиях. И «эволюционная норма» под червяка начинает постепенно делится на две — с «маленьким клювом» и с «большим клювом». Какой будет график в результате? С двумя вершинами во втором случае или с одной, но поехавшей в случае первом. 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.
Сергей Шпилькин известен тем, что анализирует итоги явки и результаты голосований на выборах в России. В частности, он оценивал число сфальсифицированных голосов на выборах в Госдуму в 2021 году и на президентских выборах 2018 года.
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.
Cодержание материалов пользователей, которые размещены на страницах сайта. Все права на графические, текстовые, иные материалы, представленные на сайте, принадлежат их законным владельцам.