21 сентября 2021 года российский математик Сергей Шпилькин опубликовал очередное так называемое разоблачение фальсификаций, которые якобы имели место на выборах в Государственную Думу. При этом анализ методологии Шпилькина показал ее полную несостоятельность, а также предвзятость самого математика.
Так, на «диаграмме рассеивания» Шпилькин нанес результаты каждого избиркома в виде точек, горизонтальные координаты которых отражают явку на участке в процентах, а вертикальные – результат конкретного кандидата в процентах. При этом в «Основном кластере» (выбор 50% избирателей) представлен только результат по «Единой России» (30,98%), который якобы отличается от официального результата (49,67%). Между тем, данные по другим партиям намеренно не приводятся.
В то же время в комментариях к посту один из пользователей, Александр Боргенс, сообщил, что провел альтернативный подсчет по той же методологии, однако в его случае результат «Единой России» составил 36,85% (на 6% выше, чем по версии Шпилькина). Боргенс отметил, что посчитал также аномальные голоса и за другие партии. И в результате этого подсчета получилось, что у КПРФ 27,17% аномальных голосов, у ЛДПР – 21,65%, а у «Справедливой России – За Правду» – 22,78%. Исходя из этого можно сделать вывод, что либо вбросы осуществлялись тотально за всех участников предвыборной гонки, либо статистический метод не подходит для анализа электоральных процессов – что неоднократно уже было доказано как отечественными, так и зарубежными учеными.
При этом Шпилькин и сам отмечает, что при анализе объемов фальсификаций исходит из ложных предпосылок. В частности, описывая гистограмму распределения голосов, он поясняет: «Тонкая линия – гистограмма голосов за все партии кроме ЕР, масштабированная так, чтобы совпасть с гистограммой за ЕР на начальном участке; в предположении (строго говоря неверном), что все фальсификации за ЕР – чистый вброс, заштрихованная площадь дает размер вброса».
Кроме того, анализ отдельных графиков распределения голосов в регионах России показал, что, согласно теории Шпилькина, в некоторых субъектах РФ наиболее значимые вбросы были допущены в отношении конкурентов «Единой России». В частности, в Ненецком автономном округе основной массив нарушений наблюдается в пользу КПРФ.
Более того, были обнаружены случаи, когда «аномалии» заключаются в заниженном результате «Единой России» по отношению к нормальному распределению. Так, в Адыгее результат в основном кластере соответствует 75,89% при том, что официальный почти на 10% ниже – 66,45%.
Отдельно стоит отметить, что графики, опубликованные Шпилькиным, не сопровождаются ни комментариями, ни детальными расчетами, ни пояснениями. В частности, «диаграмма рассеивания», на которую якобы нанесены данные УИКов, не содержит информацию о том, какая точка какому избиркому соответствует. В связи с этим представленная информация не может быть верифицирована и соотнесена со всеми факторами, влияющими на электоральный процесс.
Например, республики Северного Кавказа традиционно и последовательно имеют тенденцию к высокой явке и высокому результату партии власти, который определяется не вбросами, а политической традицией региона. И если бы расчеты Шпилькина сопровождались более детальными комментариями, несостоятельность его теории была бы еще более очевидной.
Помимо прочего, ранее теорию Гаусса уже применяли иностранные эксперты к выборам в Великобритании (2010), Германии (2002), Израиле (2009), Польше (2011) и США (2008). И выводы соответствующих исследований показали, что гауссовское распределение противоречит официальным результатам выборов в этих странах. Поэтому, если бы отклонения в математических моделях свидетельствовали о фальсификациях, большинство выборов в странах т.н. «старой демократии» должны быть признаны нелегитимными. Однако ни в одной из них результаты, полученные с помощью метода Гаусса, не были приняты во внимание.
Например, если проанализировать выборы в США в 2000 году на соответствие теории нормального распределения, придется сделать вывод, что Альберт Гор украл голоса у Джорджа Буша младшего. Так, на представленном ниже графике видно, что распределение результатов выборов в штате Калифорния далеко не «гауссовское». На нем ясно видны пики на «круглых числах» (на 50, 20, 25, 60, 75 процентах) – как у Буша, так и у Гора. Есть и другие явные пики – 34% (1/3) и 67% (2/3). При этом, судя по правой части графика, на ряде участков преимущественно голосовали за Гора, что говорит о наличии фальсификаций. А в левой части видно, что участков, где Гор набирал малые проценты голосов, сравнительно мало.
В свою очередь, графикраспределения голосов за Дональда Трампа в штате Миннесота на выборах президента США в 2016 году также близок к «гауссовскому колоколу», и отличается от него лишь сдвигом вправо. При этом на некоторых участках как в Миннесоте, так и в Висконсине по 100% голосов было отдано за Хиллари Клинтон или Дональда Трампа – в России такая статистика спровоцировала бы волну заявлений о фальсификациях.
Показательны выводы, представленные в аналитической записке по результатам выборов президента США в 2016 году, в которых результаты голосования за Хиллари Клинтон разительно отличаются от нормального математического распределения.
А у победившего Дональда Трампа по всем показателям получается классическая «пила», которая по выводам приверженцев «математических оценок» должна свидетельствовать о «тотальных вбросах» в штате Висконсин.
Также следует отметить, что 2/3 всех оценок авторов графиков математических распределений об «аномальности» той или иной территории не соотносятся с данными наблюдателей о возникающих проблемах на местах. Что, в свою очередь, свидетельствует о случайном, а не закономерном характере определения «аномальных» зон, появляющихся на графиках, а также об отсутствии причинно-следственных связей выводов, основанных на математических моделях, с конкретной ситуацией в регионе.