Прогнозирование итогов президентских выборов - 2004: успехи и неудачи (25 марта 2004)

- основные подходы к прогнозированию итогов выборов;

- вероятностная модель электоральной активности и предпочтений;

- различные прогнозы выборов-2004: сходства и различия;

- голосование в регионах: административный ресурс vs социологические прогнозы -

- эти и смежные вопросы стали предметом обсуждения экспертов.

В рамках семинара состоялась презентация новой методики электорального прогнозирования, разработанной группой "Циркон" и использованной в исследованиях ВЦИОМ. С докладами выступили В.В.Петухов, руководитель аналитического отдела ВЦИОМ, и И.В.Задорин, руководитель группы "Циркон".

// Доклад И.В.Задорина сопровождался презентацией в формате PDF.//

NB!

Публикуемый отчет представляет собой сжатое изложение основных выступлений, прозвучавших в ходе семинара. Опущены повторы, длинноты, уклонения от темы, чрезмерно экспрессивная лексика. Отчет не является аутентичной стенограммой, но большинство прозвучавших тезисов, гипотез и оценок нашло в нем отражение.

В.Петухов:

Уже немало предпринималось попыток повысить точность прогнозирования результатов выборов. Чудодейственного инструмента, с помощью которого можно было бы точно прогнозировать результаты, не появилось по-прежнему; тем не менее методика, предоставленная ВЦИОМу Игорем Задориным, мне представляется интересной, оригинальной, и в целом результативной.

В значительной степени наш прогноз результатов выборов базировался на анализе структуры мотиваций политического поведения и участия. Этот подход помогает выйти за рамки электоральной статистики и начать разговор о том, что же представляет собой наше общество - через призму структуры его политической активности. Прежде всего можно разделить избирателей на две большие группы - на тех, кем руководила конформистская модель политической социализации и мобилизации, и на тех, кто исходит из рационального выбора. К конформистам могут быть отнесены те, кто рассматривает голосование как некий гражданский долг, кто ориентируется на мнение большинства или мнение своего ближнего круга. Это большая группа избирателей, порядка 55-60%. Но немало и тех, кто руководствуется вполне конкретными рациональными мотивами - например, нежеланием, чтобы кто-либо другой распорядился голосом респондента, небезразличием к тому, кто будет президентом страны etc. Это распределение, однако, характерно только для тех, кто участвует в выборах, а мотивация неучастия также очень интересна. Если говорить о тех, кто не планировал идти на выборы, то основным мотивом к этому обычно служила "предопределенность результатов". Появился и мотив конформистского неголосования - "потому, что все устраивает".

В целом соотношение рациональных и конформистских моделей мотивации голосования приближается к наблюдаемому в любом современном массовом обществе. Но если включить в анализ более широкий ряд переменных, то картина кажется более удручающей, чем, скажем, это было несколько лет назад. Нам пора переходить к использованию более широкого спектра индикаторов, как это делают во всем мире, и в этом случае возникает целый ряд проблем, над которыми надо думать. Первая - это изменение общего интереса людей к политике. В целом он падает от выборов к выборам. По результатам февральского замера люди, которые внимательно следили за ходом избирательной кампании, составляют всего 20%, следивших эпизодически, "вполглаза" - 45%, 35% вообще не следили. По результатам наших исследований парламентских и президентских выборов выясняется, что в выигрыше оказываются те кандидаты и партии, сторонники которых не интересуются политикой и ходом кампании, а в проигрыше - обладатели более политизированного электората, внимательно следящие за своими фаворитами. В частности, интерес к кампании был выше у сторонников КПРФ, "Яблока" и СПС, существенно ниже - у ЛДПР, невысокий у "Единой России". Результаты нам известны. Становится понятно, почему "Единая Россия" и Путин не участвовали в теледебатах - потому что они правильно рассчитали, что это не прибавит им голосов, а может лишь, наоборот, отнять.

Вторая важная группа индикаторов - это партийная идейно-политическая идентификация. Можно констатировать, что даже если она и не умерла полностью, то, во всяком случае, стремительно размывается. К сторонникам каких бы то ни было идейно-политических течений относят себя не более трети россиян. Каждая выборная кампания начинается с нуля, каких-либо стойких идейно-политических предпочтений, на которых, собственно, и должны базироваться прогнозы, не наблюдается. Строить прогнозы, исходя из вопроса "Как Вы голосовали на прошлых выборах", просто невозможно. Только 14% респондентов, мотивируя свой выбор той или иной партии, отвечали "Я голосовал за эту партию на прошлых выборах". В Америке, например, существует довольно четкая партийная идентификация, и все прекрасно знают, кто голосует за республиканцев, а кто за демократов, и это голосование является наследственным. У нас же все меняется с каждой избирательной кампанией.

В результате возникает ситуация, когда в за несколько последних недель до выборов партия типа "Родина" удваивает свой электорат. Мы задавали респондентам специальные вопросы, чтобы установить, когда люди принимали окончательное решение голосовать за ту или иную партию. Как раз в случае "Родины" избиратели принимали решение в последнюю неделю перед выборами или даже непосредственно на избирательном участке. Такое электоральное поведение почти не поддается прогнозу.

То же самое можно сказать и об узнаваемости кандидатов в президенты. В начале кампании, кроме Хакамады, Глазьева и Путина, наши избиратели не знали вообще никого. Уровень узнаваемости остальных составлял от силы 50%. Кандидатов узнавали в процессе избирательной кампании, они не воспринимались как же известные политики.

Следующая существенная подсистема показателей, которая дает возможность прогнозировать результаты выборов более или менее ответственно, - это индикаторы, характеризующие отношение респондентов к ситуации в стране, к власти, их собственное социальное самочувствие и материальное положение. Эти индикаторы обычно хорошо работают в прогностических моделях, однако в России их использовать крайне сложно. В большинстве стран мира, если человека устраивает как, в общем, идут его дела, то он голосует за партию власти, или за кандидата, который эту власть представляет. Если же не устраивает, он голосует за оппозиционные партии. В России совершенно иная ситуация: за партию власти голосуют как преуспевающие люди, так и те, кого можно причислить к социальным аутсайдерам - я говорю в данном случае о "Единой России" и о президенте тоже. Голосования за оппозицию по этим мотивам не наблюдается, поскольку сама идея оппозиции в российском массовом сознании девальвирована. Большинство социально неудовлетворенных граждан предпочитает оппозиции неучастие в выборах или голосование против всех - недовольство трансформируется в абсентеизм и, отчасти, в аномию. Мы фиксируем некоторые небольшие, но все же существующие группы, которые отвергают весь политический ландшафт, и очень высокий уровень протестного неучастия.

Проблематизация социально-политических сюжетов в сознании людей всегда является важным показателем состояния умов в обществе. Каждой избирательной кампании свойственно определенное тематическое наполнение. Мы попытались эту проблематизацию зафиксировать, избрав самые острые темы - такие, как проблемы приватизации, проблемы миграции, положение русских, а также дихотомическая пара ускорение реформ и перемен versus сохранение status quo и стабильности. Наконец, отношение к тому вопросу, есть ли в России угроза демократии? Выяснилось, что общество расколото по всем вышеназванным вопросам, причем как в целом, так и во внутрипартийном отношении. Нет не только общественного консенсуса, но нет даже внутрипартийного консенсуса, и любой из этих вопросов моментально раскалывает электорат практически всех политических партий. Ясно, что в этом случае политическим субъектам острые темы выгоднее микшировать, не развязывая широкую общественную дискуссию. В связи с этим очень трудно выстраивать серьезную прогностическую конструкцию, ориентированную как на данные электоральной статистики, так и на содержательные вопросы, имеющие мотивационную природу. Однако все равно придется понять природу электоральных ожиданий - российское общество становится все более сложным. Многое несет с собой модерн, и, в частности, замыкание на партикулярных интересах. Обыватели составляют большинство, которое продолжает прибавлять в весе. Все равно надо заниматься структурой мотиваций политического участия и в рамках этого исследовательского поля изучать электоральные сдвиги.

И.Задорин:

Итак, мы представляем нашу довольно простую методику прогнозирования результатов выборов по данным опросов общественного мнения, которую мы попытались использовать в ходе последнего избирательного сезона. По большому счету, ничего необычного в ней нет. В рамках электоральных опросов социологи обычно задают два основных вопроса: первый касается намерений принять участие в выборах, второй - за кого из перечисленных политиков респондент будет голосовать. Социологи уже научились, используя этот весьма скромный арсенал, давать прогнозы, которые потом подтверждаются результатами голосования. На самых первых опросах, которые провели в середине января ВЦИОМ, ФОМ и Левада-центр, доля респондентов, которые на вопрос о намерении принять участие в голосовании ответили "безусловно, да", составила уж очень большую цифру - порядка 80%. При этом по данным всех центров действующий президент набирал порядка 65-70%, и если руководствоваться традиционным подходом, то получалось, что результат действующего президента составит 75-80%. У нас возникли некоторые сомнения в цифрах, демонстрирующих столь явное доминирование одобрения существующей власти. Это и стало отправной точкой для построения новой модели.

Мы попытались смоделировать сам процесс электорального решения, состоящего из двух вопросов - 1) принимать или нет участие в голосовании и 2) за кого голосовать. Каждый раз мы допускаем, что респондент будет реализовывать свои намерения с известной вероятностью, и, строго говоря, все возможные вероятности ненулевые.

Мы попытались построить простую методику. Если респондент отвечал на вопрос о своем приходе на выборы "Безусловно, не приду", мы не верили ему полностью, а допускали, что он не придет на избирательный участок с вероятностью 0.95. Если на тот же вопрос он отвечал "Скорее, да", мы допускали, что он придет с вероятностью ?. Эти коэффициенты рассчитаны на основе сопоставления прогнозов и реальных результатов предшествующих выборов. В частности, мы использовали данные ФОМовского проекта "Георейтинг" (за что приносим ему благодарность), охватывающего 65 регионов, статистику ответов респондентов на приведенные вопросы и результаты региональных голосований. Основываясь на этих данных, можно сказать, что человек реализует свои электоральные намерения в среднем с вероятностью 0.8. Естественно, что мы также учитываем опыт собственных предыдущих исследований. Мы убедились в том, что люди с большой вероятностью реализуют устойчивый стереотип участия в выборах. Что касается явки, то порядка 50% голосуют всегда, 25% - никогда, а остальные 25% представляют собой объект борьбы за явку, то есть могут прийти, а могут и не прийти, в зависимости от конкретных выборов. Затем мы добавляли поправочный коэффициент.

Что касается второго решения: за кого? Мы не очень верим нашему респонденту, когда он декларирует свое намерение проголосовать за конкретного кандидата, и задаем ему несколько дополнительных вопросов: "Насколько Вы уверены в своем выборе?", "За кого еще Вы могли бы проголосовать?", вопросы об известности того или иного политика. Мы считаем, что человек голосует за того кандидата, которого он объявил, отвечая на второй вопрос, с определенной вероятностью, принадлежащей интервалу от 0.5 до 0.95. Большинство респондентов весьма и весьма уверены - 70-75%, по данным ВЦИОМ, уверены в выборе кандидата. Но, допустим, респондент декларировал, что собирается голосовать за Путина, а затем и то, что он в этом "скорее, уверен". В этом случае вероятностный коэффициент его голосования за действующего президента составит 0.8. Остается 0.2. Этот "хвостик" вероятностей мы расписываем за тех, кого он предпочитает во "втором выборе". В результате мы имеем для каждого респондента набор вероятностей, сумма вероятностей же будет составлять число людей, которые посетят выборы и проголосуют за конкретного кандидата.

Вот сравнение нашего прогноза с результатами выборов. Здесь виден явный недостаток методики. Те кандидаты, которые в итоге набрали мало, в рамках прогноза набирали несколько больше, "хвостики" вероятностей так перераспределялись, что мы допускали голосование за них в большей степени, чем это, возможно, следовало бы. Тем не менее, тренд по лидеру был устойчив. Превышение ЦИКовских данных над прогнозными есть, но оно не столь существенно, чтобы качественно менять картину. Реальное изменение было только в тренде Харитонова, причем, как говорил Владимир Васильевич Петухов, на старте кампании известностью у избирателей обладали только три кандидата - Путин, Хакамада и Глазьев, все остальные в этом плане стояли существенны ниже. Все электоральные сдвиги, которые имели место на этих выборах, были связаны именно с переменами в узнаваемости кандидатов.

Еще один важный результат. На федеральном уровне, как мы видим, есть незначительное отличие прогноза от официальных данных. Возникает вопрос: что меряет эта методика - реальность или степень ее приближенности к ЦИКовским данным? По 25 регионам прогноз явки отличался на 3-4%, наверное, страдало качество выборки. Были также "проблемные" регионы - Татарстан, Мордовия, Башкортостан, Саратов. Очень вероятно, что в данном случае методика не брала специфики регионов, в которых всеми аналитиками признается наличие повышенного административного ресурса - там явка оказалась существенно выше (разница 15%-20%), чем прогнозировалось.

Межрегиональные сопоставления с использованием единой методики позволяют, по крайней мере, обнаружить некоторые флуктуации. Интерпретация этих отклонений - это уже отдельный разговор.

С.Каспэ:

Мы переходим к вопросам по методике исследования.

Ю.Рыжов:

Не пора ли начинать учитывать в такого рода моделях фактор неполной уверенности респондентов в анонимности опроса?

И.Задорин:

Если бы у нас в прошлом году не было опыта исследований, проведенных в одном соседнем государстве, я бы сказал, что да, надо учитывать. Но, по сравнению с их соседями, российским респондентам, как я полагаю, можно доверять, хотя в отдельных республиках влияние этого фактора имеет место.

Г.Чудновский:

Мне не до конца понятны коэффициенты вероятности, которые вы использовали. Это субъективные цифры, или они на чем-то основаны?

С.Каспэ:

Если можно, я дополню вопрос, потому что у меня возникло то же самое чувство. Мы видим, что варианту "безусловно, нет" приписывается вероятность 0.95, а "безусловно, да", при внешней симметричности этих вариантов - не 0.05, а 0.20. У меня также возник вопрос о происхождении этих коэффициентов.

И.Задорин:

Вначале у нас были данные линейного распределения - я приводил диапазоны. По данным большинства опросных центров, "безусловно" на выборы собирались 60-65% респондентов, 15-20% - "скорее, да". Мы имели распределение по 65 регионам и данные ЦИК. Выкинув правый и левый децили, мы увидели, что реальная явка всегда была ниже, чем если исходить из результатов ответов "безусловно, да" и "скорее, да". Грубо этот коэффициент рассчитывается от суммы этих ответов и составляет 0.8 от нее. Уже можно сделать вывод, что люди, которые говорят, что будут участвовать, участвуют с вероятностью 0.8, то есть каждый пятый из них на выборы все-таки не приходит. Если он говорит "скорее, да", то вероятность неявки составит 0.25. Если наш респондент говорит "безусловно, нет", мы можем ему поверить почти полностью - с вероятностью 0.95. Любой может провести простой эксперимент - взять данные и умножить на эти коэффициенты. Получится результат близкий к итоговому, за исключением, подчеркиваю, некоторых регионов. А несимметричность вероятностей вызвана еще и другим: участие в выборах в России есть социально одобряемое действие, и за выражением желания участвовать в выборах может стоять декларация социально одобряемого действия, и ничего более.

Ю.Полунин:

На сколько примерно повысилась точность прогноза с использованием этой методики?

И.Задорин:

Мы использовали эту методику также и на думских выборах. Есть результаты конкурса "Политпрогноз", они опубликованы на нашем сайте www.zircon.ru - так вот, с ее применением мы, группа "Циркон", используя только вторичные данные, добились вполне нормального результата. Что касается президентских выборов, то есть неудовлетворительные результаты по этой методике. Довесок вероятностей, который мы делали, исходя из известности кандидатов, оказался лишним. Не очень удачный прогноз по Путину и Глазьеву.

И.Яковлев:

В ряде регионов эти коэффициенты не являются инвариантными. Возможен ли такой случай, что коэффициенты утратят свою стабильность, если в ходе кампании последуют какие-то… особенные события?

И.Задорин:

Да, конечно. Коэффициенты, которые касаются вероятности участия в выборах, в общем, устойчивы. А вот на те, которые привязаны к голосованию за конкретного кандидата, может оказать влияние информационный фон.

И.Яковлев:

А учитывалось ли это?

И.Задорин:

Нет, в рамках данного эксперимента не учитывалось. Мы отдельно, в других случаях смотрели взаимосвязь трендов рейтинга с трендом информационного присутствия данного политика. Также было проведено сравнение между информационным присутствием партий и их рейтингом, и там была довольно хорошая корреляция.

Ю.Рубинский:

Я хотел бы более ясно себе представить возможность практического использования того лага, который Вы выявляете между ответами "приму / не приму участие в выборах" - "нет" более вероятно, более категорично, чем "да". Если ответ "нет" более категоричен, следовательно, это можно использовать.

И.Задорин:

Мы изначально хотели, чтобы наша методика была настолько проста, что исключала бы вещи, сложные для интерпретации. По поводу мотивации: многие коллеги используют при расчетах рейтингов некоторых политиков связки мнений респондентов по каким-либо идеологическим ценностям. Мы намеренно не вводили такие "крючочки" - дополнительные вероятности, не спрашивали респондента, почему он собирается голосовать за того или иного кандидата. Такого рода расширения модели возможны, но в данном случае мы использовали ее именно для расчета вероятности голосования вообще. Очень четко подтвердилось, что у большинства населения мотивации связаны с устойчивыми стереотипами и не связаны с политической конъюнктурой. "Почему? Потому, что всегда". В случаях, когда респондент мотивировал свое решение, поправочный коэффициент повышался, когда говорили, что есть причина отказаться, понижался.

М.Дианов:

Получается, что если проводить несколько исследований в разное время до выборов, то в принципе можно построить кривую по этим коэффициентам, которая выводит на точку выборов, и сделать экстраполяцию. Вы проводили исследование по нескольким или по одному замерам? И какая была выборка?

И.Задорин:

Эту методику мы могли использовать в полной мере только на двух опросах ВЦИОМа - в январе и в феврале, пытались также задним числом на массивах ФОМ и Левада-центра. Просто потому, что формулировки вопросов ВЦИОМа, с которым мы работали вместе, соответствовали нашей методике, а в других случаях полного соответствия не было и, соответственно, отдельные аспекты выпадали.

Я не сказал еще, что же реально дает пересчет прогноза через вероятности. С учетом вероятностей, чистый, уверенный рейтинг Путина составил приблизительно 40%. Это говорит о том, что в электорате Путина много людей, для которых открыта возможность перехода к поддержке других политиков. Так называемый "эффективный рейтинг" Путина - 40-42%. Причем динамика стандартного рейтинга Путина за полтора месяца по опубликованным данным ФОМ существенная, почти 10% - а динамика эффективного рейтинга значительно более устойчива.

Г.Павловский:

Предполагается ли этой методикой, что игроки знакомы с прогнозом? Сохраняет ли она в этом случае свою устойчивость - рефлексивна ли она?

И.Задорин:

У нас любой прогноз, будучи опубликован, начинает или саморазрушаться, или самоподтверждаться. Конечно, игроки используют эти данные. Знание о том, что в электорате Путина много людей, которые готовы за него проголосовать, но готовы также при случае уйти в другой электоральный сектор в силу обстоятельств, полагаю, было использовано игроками.

Г.Павловский:

Но все же, эта модель для игрока или для наблюдателя?

И.Задорин:

В первую очередь для наблюдателя.

О.Савельев:

Эта модель ведь может применяться только к качественным, проверенным исходным данным. Насколько методика чувствительна к данным некачественным?

И.Задорин:

Мы ее и придумывали именно для того, чтобы попытаться минимизировать эффект некачественных данных. Ведь мы все-таки понижаем вероятность голосования именно за конкретного политика, учитывая возможность других выборов.

М.Дианов:

Я хочу подчеркнуть, что не надо делать поспешных обобщений по всему массиву. У нас от выборов к выборам имеют место различные тенденции. Выборы 2003-2004 очень многие тренды поменяли. До того у нас наблюдался четкий тренд к демократизации многих территорий, теперь опять пошло новое расслоение. То, что было в терминах Орешкина, "недемократичным", стало еще более "недемократичным". Стоит сделать небольшие поправки к настоящей методике в соответствии с этими тенденциями.

С.Каспэ:

Есть ведь еще вот какое обстоятельство. Мы часто говорим о субъектах федерации как о некоторых целостностях, но в последнее время очень изменилось, например, электоральное поведение села, став существенно более однородным. Сегодня электоральные различия между регионами - это, в первую очередь, различия между городами, особенно крупными.

М.Дианов:

Маленький пример: в двадцатке "самых проголосовавших" субъектов федерации в 1999 г. было 11 краев и областей. В 2004 их уже только 5, остальные - либо республики, либо автономные округа.

Г.Павловский:

Я с сомнением отношусь ко всем этим методикам в принципе, поскольку мне кажется, что сама высокая прогнозируемость является следствием низкой коммуникативности и рефлексивности политических субъектов. Как только они начинают делать то, что они обязаны делать, а именно обращать внимание на свое положение на игровой доске, получать информацию и корректировать стратегию, эта модель становится бесполезной. Тогда надо вводить новые модели, по отдельным городам, например - общего политического поля на уровне регионов, я согласен, уже нет. Это микро-, даже наносоциология, поскольку в некоторых случаях погрешность здесь, как мы видим, выше рейтинга политика. Это уже не социологические данные.

Эти выборы были теснейшим образом связаны с фамилией Путин, причем связаны именно на уровне первого вопроса - идти или не идти на выборы. Меня больше интересуют не выборы, а электоральные группы. Интересна группа тех, кто якобы всегда ходит на голосование и якобы голосует за одну и ту же партию (хотя на предыдущих выборах этой партии вовсе не было), и при этом не интересуется политикой. Такая группа есть, я с ними неоднократно работал, и эта группа самая перспективная. Что касается сбоев методики - они ведь имели место по всем серьезным кандидатам, кроме "нанополитиков". Игровой элемент политики снижает результативность методики.

Е.Галицкий:

Я также использовал модель похожую на представленную, она разве что несколько проще. Я думаю, что действительно имеет смысл применять вероятностные процедуры. У меня в модели 7 категорий по 2 вопросам - намерен ли респондент участвовать в выборах и насколько окончательно он принял это решение. Те, кто безусловно решил прийти на выборы, у меня получают вес 0.85, те, кто решил, но их решение не окончательно - 0.67, и т. д. Эти коэффициенты, что печальнее всего, берутся "с потолка". Лишь по результатам очередных выборов мы их уточняем. При прогнозе итогов президентских выборов эти коэффициенты были скорректированы по ошибкам прогноза явки на думские выборы. Исходя из этого, мой прогноз явки получился 60.9% - не очень удачно (меньше реальной на 3.5%). Поэтому нам представляется очень перспективной возможность идентификации этих коэффициентов по данным проекта "Георейтинг" Фонда "Общественное мнение", аналогично тому, как это сделал И.В.Задорин.

Далее методом многомерного шкалирования стандартным образом строится индикатор отношения к каждой отдельной партии. Этот метод сам "подсказывает" ранг каждого сочетания ответов на вопросы о каждом кандидате: допускает ли он в принципе для себя возможность за него проголосовать, проголосовал бы он за него в ближайшее воскресенье или нет, назвал ли его для себя абсолютно недопустимым или нет. Далее предполагается, что респондент проголосует за того кандидата, значение индикатора которого у него больше. Если одинаковые и самые большие значения наблюдались для нескольких кандидатов, можно предположить, что респондент с равной вероятностью проголосует за одного из них. Таким образом, этот подход не требует выдвижения каких-либо гипотез о поведении респондентов и введения еще каких-либо эвристических коэффициентов.

Поскольку перед этими выборами целенаправленно агитировали голосовать "против всех", я решил рассматривать этот вариант как равноправного "кандидата". (Обычно я считал, что так голосуют респонденты с отрицательными значениями всех индикаторов). Мой прогноз протестного голосования кажется завышенным - 4.6%, тогда как по официальным данным всего 3.6%. Но если к последней цифре добавить 0.8% неиспользованных бюллетеней, прогноз получается точным: разница составила всего минус 0.3%. Точным оказался и прогноз числа голосов, отданных за реальных кандидатов. Лишь по Н.Харитонову из-за высокой динамики его рейтинга на последней неделе, то есть уже после публикации прогноза, погрешность оказалась большой - 4.2%. Но даже с учетом этого серьезного расхождения отклонение прогноза от данных ЦИК в среднем не превысило 1.2%, причем, например, по В.Путину - всего 0.5%.

Модель, построенная на описанных принципах, вот уже четвертые выборы работает в целом хорошо, причем ее можно еще совершенствовать.

М.Косолапов:

Я хочу сказать, что многие из претензий, которые предъявлялись присутствующими, не обоснованы. Эта модель работает не с электоральным поведением как таковым. Она работает с тем типом электоральных опросов, которые у нас проводятся, и все. Из той информации, которая у них была, Задорин и его команда извлекли почти максимум.

Но создается ощущение, что все это очень уязвимо без учета особенностей именно индивидуального поведения, который мог бы помочь формировать поправочные коэффициенты. Нужны не столько выборочные исследования, сколько панельные (которых в стране почти не проводятся). Тогда можно было бы, например, ответить на вопрос, как меняется поведение группы конкретных избирателей одного кандидата. Пока же не хватает исходных данных, которые помогли бы сформировать модели поведения.

О.Савельев:

Можно было бы, я думаю, добавить в эту методику качественные исследования - фокус-группы ее бы существенно улучшили. И еще. Данную кампанию нельзя рассматривать статично. Когда началась непосредственно кампания, рейтинги поползли, началась динамика. Следует, я полагаю, учитывать влияние СМИ. Если применить линейную экстраполяцию, продлить эти кривые, то на дату выборов прогноз был бы очень точный.

И.Задорин:

В заключение хотелось бы зафиксировать некоторые полученные нами импульсы, за которые я благодарен всем присутствующим.

Первое. Все это затевалось для того, чтобы как-то учесть одно тривиальное обстоятельство, известное любому социологу, занимающемуся опросными методами: люди выражают свои намерения весьма неточно, причем не только для социолога, но и для самих себя. Попытаться учесть отклонение реального поведения от декларируемого - это и стало толчком к проведению исследования. Коэффициенты вероятности, конечно, во многом умозрительны, и тоже должны получить эмпирическое подтверждение. Полезны были бы качественные исследования, но просто необходимы - панельные.

Второе. Эта модель как совокупность поправочных коэффициентов должна быть различной для различных социально-демографических групп. Для этого нужны новые эмпирические данные. Также можно дополнить все это анализом динамических рядов.

Третье и главное. Мы все время говорим о точности, социологических прогнозов. Но с чем мы их сравниваем? С данными ЦИК!

(Смех в зале)

Так вот, когда мы рассчитали явку, у нас получилось 60-61%, против 64% ЦИКовских. Эта разница - вызов профессиональному сообществу для моделирования административного ресурса. Ни для кого не секрет, что на этих выборах имели место "приводы за руку", в общем, некоторая сверхстимуляция, которую a priori нельзя было учесть. К тому же, надо понимать, что данные репрезентируют не 100% населения - есть ведь голосование военных, заключенных и т.д. Это вещи, которые не учитываются никакими моделями.