CC BY
56
•ш u
Ю.М.Баскакова
КАК АМЕРИКАНСКИЕ ПОЛСТЕРЫ ПРОГНОЗИРУЮТ ВЫБОРЫ1
Ключевые слова: выборы, электоральные прогнозы, методы, американский опыт
1 Статья подготовлена при поддержке Фонда ИСЭПИ. Автор выражает признательность экспертам, принявшим участие в исследовании, за готовность поделиться опытом и глубокие дискуссии.
2 Среди недавних примеров — последние парламентские выборы в Великобритании и президентские в Польше, референдум 2015 г. в Греции, прайме-риз 2016 г. в Айове.
3 Разбор ошибок полотеров на этих выборах см. Проект 2013.
4 Подробнее см. Баскакова, Седова 2015.
5 См., напр. Докторов 2011, 2013.
6 Мы осознанно оставили за скобками технологии прогнозирования, не связанные напрямую спрове-дением массовых
опросов, в том числе агрегаторы опросных данных и прогнозные рынки, которые также весьма успешны.
Ретроспективный анализ электоральных исследований последних лет показывает, что результаты опросов населения часто заметно отличаются от итогов выборов. В зарубежных странах в центре внимания СМИ регулярно оказываются полстеры, не сумевшие верно спрогнозировать исход выборов или референдума2. В России широкий резонанс получило «фиаско социологов» на выборах мэра Москвы в 2013 г., когда крупные полстеры почти вдвое недооценили результат кандидата, занявшего второе место3.
Активное публичное обсуждение ошибок полстеров не случайно — неверные прогнозы подрывают доверие к опросам как источнику информации об обществе. Стремление повысить точность прогнозов является мощным стимулом к совершенствованию опросных технологий, в том числе через анализ мирового опыта.
В настоящей статье обсуждаются некоторые результаты проекта по изучению практики электоральных исследований в США, реализованного ВЦИОМ в сентябре—декабре 2015 г.4 Помимо анализа открытых опросных данных, в рамках проекта была проведена серия интервью с представителями ведущих исследовательских центров США (Pew Research Center, Langer Research Associates, YouGov, Edison Research, Survey Monkey, Gallup, Huffington Post, Abt SRBI, SSRS, Wilson Perkins Allen Opinion Research), Колумбийского, Принстонского и Стэнфорд-ского университетов, исследовательских структур телекомпаний ABC News и CBS News, отдела опросов газеты Washington Post, а также с рядом независимых исследователей.
Американские прогнозные практики уже попадали в фокус внимания российских специалистов5. Специфика нашего подхода определялась прикладным характером задачи — выяснить, в чем состоят особенности опросных технологий, применяемых в Соединенных Штатах, и какие подходы к прогнозированию могут быть использованы в российских условиях. При этом нас интересовала не только та приглаженная информация, которую можно найти в литературе, но и перекрестные неформальные оценки исследовательских практик «изнутри» опросной индустрии6.
Подобное исследование стало возможным лишь благодаря благожелательному участию и бескорыстному содействию американских коллег. Публикуемые фрагменты записей интервью выделены курсивом
и переведены на русский язык под редакцией автора. Эти фрагменты и их интерпретации с интервьюируемыми не согласовывались, и автор несет всю ответственность за возможные неточности.
Структура Американский рынок опросов во многих отношениях отличается
и игроки рынка от российского, и одно из важнейших отличий — его большая диффе-электоральных ренцированность. Полстеры, занимающиеся электоральными исследо-исследований ваниями и прогнозированием, неформально, но довольно четко делятся на три группы: «публичных», «партийных» и «академических».
Первых обычно финансируют масс-медиа; их методики и результаты всегда публикуются, более того, публикация результатов часто становится одним из условий проведения исследования (если оно получает внешнее финансирование). Неудивительно, что именно эти компании становятся основным источником методических новинок, технологий, разработок. Точный прогноз для них — показатель качества проводимых исследований. В соревновании за точность прогнозов их ставка — репутация, ради которой они порой идут на серьезные издержки, увеличивают выборки, ставят эксперименты.
«Когда мы делаем финальный опрос, который служит целям прогнозирования, мы прилагаем все усилия, чтобы он получился наиболее качественным. К примеру, в прошлом мы нанимали двух подрядчиков для создания двух независимых выборок, которые потом совмещали, что давало нам преимущество понимания вариации. Если две выборки оказываются слишком разными, для нас это предупреждающий сигнал: как получилось, что мы не получили один результат, дважды применив один и тот же метод?» (Скотт Китер, Pew Research Center).
«Партийных» полстеров финансируют политические партии. Электоральное прогнозирование как таковое не является для них первоочередной задачей, ибо их заказчиков интересуют главным образом возможности увеличения электората. Цель прогноза — не столько предсказать результаты выборов, сколько определить успешность выбранной стратегии, шансы кандидата, целесообразность различных тактических мероприятий для привлечения новых сторонников. Одним словом, задача партийных полстеров — помочь своим клиентам победить.
«Полстер, работающий на [избирательную] кампанию, пытается сделать несколько вещей. Он пытается разобраться в том, что происходит, чтобы помочь своему клиенту победить. Помимо этого, он старается предоставить данные, которые показывают, что у его клиента есть шансы, — чтобы тот мог собрать больше денег. Он пытается также предотвратить выбывание клиента из гонки, чтобы тот продолжал ему платить» (Гари Лангер, Langer Research Associates).
Очевидно, что максимально точное предсказание результатов выборов для подобных прогнозов — дело второстепенное. Возможно, по-
этому сотрудники публичных исследовательских компаний скептически смотрят на прогнозы своих партийных коллег: последние публикуют только те данные, которые играют на руку их клиентам, даже если эти данные не очень надежны, а о провалах не сообщают вовсе.
В стороне от обеих групп стоят академические исследователи политического поведения: в их ретроспективных аналитических моделях результат голосования оказывается величиной, зависимой от большого количества переменных, среди которых — показатели развития экономики, уровень политической конкуренции, положение дел в сфере об-7 Kastellec, Gelman, разования, здравоохранения и т.д.7
Chandler2008. «Можно взять показатели, которые Вы считаете предика-
тивными, провести процедуру множественной регрессии, а потом поискать сильные связи. К примеру, в США есть модели, вступающие в силу, скажем, за три-шесть месяцев до голосования, вроде „модели хлеба и мира", которую разработал Р.Фейр» (Сэм Уонг, Принстонский университет).
Наработки создателей подобного рода комплексных моделей вызывают мало интереса у тех, кто реально прогнозирует выборы, поскольку нет примеров, когда они бы срабатывали на перспективу. Обычно эти модели используются для объяснения результатов уже состоявшихся выборов.
«Они просто играют с данными, а потом представляют это как прогноз. Это постсказание, а не предсказание» (Гари Лангер, Langer Research Associates).
Виды и функции прогнозов
8 Подробнее см. Баскакова 2015.
Для оценки качества прогноза прежде всего следует установить, что именно понимать под прогнозом. Этот на первый взгляд простой вопрос на поверку оказывается многослойным8. В случае с электоральным прогнозом вариантов может быть немало: предсказать победителя, последовательность кандидатов по итогам выборов, результат лидера, количество голосов, которые получат другие участники выборов. Это задачи разного уровня сложности, требующие разных технологий. Особняком стоят сценарные прогнозы, предполагающие определение диапазона результатов в рамках нескольких сценариев в зависимости от набора влияющих факторов.
Вид прогнозов, которые предлагаются публике полстерами, определяется их функцией — привлечь внимание населения к выборам, подобно тому как счет на табло привлекает внимание зрителей к спортивному матчу. Принято считать, что прогнозы повышают интерес избирателей к голосованию, побуждают их следить за предвыборной гонкой (выборы в США так и называют — horserace), делают электоральный процесс более прозрачным (поскольку рейтинги кандидатов известны на каждом этапе кампании, результат выборов не становится неожиданностью).
Не оспаривая значимости электоральных прогнозов, американские полстеры в то же время всячески подчеркивают, что прогноз не
является их единственной или даже главной задачей: гораздо важнее объяснить поведение избирателей, разобраться, какие общественные настроения стоят за итогами выборов. У многих вызывает раздражение концентрация СМИ именно на прогнозах, тогда как осмысление и артикуляция запросов населения в публичном пространстве отходят на второй план. Соревнование в точности прогнозов смещает акценты в исследованиях — из анализа политических предпочтений они превращаются в игру «попади в цель», которая не требует от исследователя понимания общества.
«Мы можем задавать вопросы о выборах в течение года, потому что если мы исследуем проблемы, то можем сказать: „Сторонники Клинтон с большей вероятностью поверят в Х, чем сторонники Буша". Но это не означает, что главная цель Гэллап — каждый день сообщать, что все поменялось и люди теперь собираются голосовать за того-то» (Фрэнк Ньюпорт, Gallup).
Вместе с тем для самих полстеров прогноз выполняет значимую утилитарную функцию — это способ продемонстрировать надежность их опросных данных. Поэтому мало кто остается в стороне от неявного соревнования прогнозов.
«Полезно иметь возможность показать пальцем на соответствие прогнозов результатам выборов и сказать: „Вот видите, значит, вы можете верить и всему остальному, что мы делаем"...» (Скотт Китер, Pew Research Center).
Факторы качества Ключевой вопрос методологических дискуссий по прогнозам — не
прогнозов статистические модели или технология экспертных оценок, а процедуры получения данных. Именно в них практически все эксперты, ставшие участниками исследования, видят источник возможных смещений прогнозных оценок.
В отношении прогнозных моделей все выглядит прозрачно: со времен создания Джорджем Гэллапом модели вероятного избирателя для составления электоральных прогнозов на опросных данных не придумано ничего концептуально нового. Главная задача полстера — определить, какие люди в итоге придут на избирательные участки, и выяснить их предпочтения. Все полстерские компании используют эту модель — различия только в модификациях.
Порой оценка, рассчитанная на материалах опроса, дополняется экспертными оценками, составляющими то самое know how, которое не раскрывается и чаще является искусством, чем технологией.
Что касается технологий сбора данных, то они по-прежнему вызывают баталии, поскольку именно в этой сфере развертывается основная конкуренция. Ваш прогноз не может быть более надежным, чем ваши данные — такова предпосылка споров. С этих позиций почти все вопросы к качеству прогнозирования могут быть сведены к адекватности построения выборки и реализации ее с минимальными смещениями.
Принципы формирования выборки. Статистический канон в условиях высокого уровня диверсификации, когда мы не знаем, какие именно факторы влияют на поведение избирателей (корреляция выбора с полом и возрастом не означает наличия причинной связи), предписывает использование вероятностных выборок, для которых можно оценить ошибку.
Вероятностная выборка предполагает специально организованный случайный выбор респондента (случайный номер телефона или случайный адрес) и обеспечение его участия в опросе. Важное требование метода — повторные контакты в случае, если не удалось связаться с отобранным для опроса респондентом с первого раза. Практически все публичные полстеры в США в своих исследованиях опираются на вероятностную выборку, другие варианты не признаются, а идея квот по социально-демографическим признакам воспринимается как кощунственная.
«Одна из причин, по которой мы перешли на 65% мобильных телефонов, в том, что я не был удовлетворен охватом молодых людей, особенно мужчин, а мы знаем, что при использовании мобильных телефонов мы выйдем на контакт с большим их количеством. Поэтому мы увеличиваем пропорцию, хотя нам это дороже обходится. Наши данные становятся более надежными, взвешивание оказывает на них меньшее влияние» (Гари Лангер, Langer Research Associates).
При этом в процессе отбора респондентов американские полстеры сталкиваются с теми же трудностями, что и исследователи в любой другой стране, включая Россию: большие временные и, конечно, денежные затраты, отказы от участия в исследовании, сложность привлечения к опросу отдельных категорий респондентов (например, молодых мужчин или представителей высокодоходных групп). Для того чтобы преодолеть эти трудности в условиях сжатых сроков, американские полстеры вынуждены смягчать параметры случайного отбора. Обычно выборка стратифицируется по географическому принципу, кроме того, иногда нарушается правило случайного отбора респондента в домохозяйстве: вместо отбора по ближайшему дню рождения интервьюер сперва пытается привлечь к опросу кого-то из труднодоступных групп (например, самого молодого мужчину или самую молодую женщину).
«Унас нет квот... Единственное вмешательство, которое мы допускаем, заключается в проверке внутренней структуры наших выборок. По мере того как мы добавляли к нашей выборке все больше мобильных данных (сейчас у нас 65% мобильных телефонов), в ней повышался процент мужчин, так что если раньше мы использовали модель „самый молодой мужчина / самая молодая женщина", то теперь мы ее переворачиваем и сначала просим позвать к телефону самую молодую женщину... Но мы не вносим поправок по другим характеристикам, за исключением взвешивания после сбора данных» (Скотт Китер, Pew Research Center).
9 См., напр. Coverage Error 2015.
От принципов вероятностного отбора отходят партийные пол-стеры, использующие для формирования выборок телефонных опросов листы регистрации избирателей. Ввиду отсутствия в России процедуры предварительной регистрации избирателей этот метод у нас неприменим, да и в США он считается не слишком надежным: листы регистрации содержат большое количество ошибок, чреватое смещениями выборки.
В последние годы в США появилось немало так называемых интернет-полстеров, проводящих свои исследования по онлайн-панелям. Эти панели состоят из добровольцев, которые согласились за вознаграждение принимать участие в исследованиях на регулярной основе. О вероятностном отборе здесь речи не идет, и, хотя численность онлайн-панелистов измеряется уже миллионами, классическую вероятностную выборку на этой основе сформировать пока невозможно. Тем не менее интернет-полстеры готовят довольно аккуратные электоральные прогнозы и, продвигая свой исследовательский бизнес, жестко критикуют вероятностные выборки, реализуемые приверженцами традиционных подходов.
«Из сетей, занимающихся опросами на национальном уровне, только CBS правильно отбирает респондентов внутри домохозяйства. И для них обычное дело получить выборку, на 70% состоящую из женщин. Некоторые компании сначала спрашивают самого молодого мужчину, а если он недоступен, просят самую старшую женщину, а это уже не случайный отбор. В *** [одной из известных компаний] каждый интервьюер ведет подсчет, сколько мужчин и женщин он опросил; он должен просить позвать человека с самым недавним днем рождения, но только до тех пор, пока не перевалит за порог в 53% женщин. Когда они добираются до этой отметки, они должны просить позвать к телефону мужчин. А это квота!» (Дуг Риверз, YouGov).
Полстеры, ориентирующиеся на традиционные методы, не считают такие аргументы весомыми. Однако наступление интернета заставляет их действовать: практически все крупные компании, занимающиеся электоральными исследованиями, работают с интернет-панелями, которые рекрутируются вероятностным образом (составляется случайная телефонная или адресная выборка, и по ней респонденты приглашаются к участию в исследовании). В качестве примера можно привести American Trends Panel (Pew Research Center), GFK Knowledge Based Panel, Gallup Panel, каждая из которых включает несколько десятков тысяч респондентов. Проводятся эксперименты, направленные на изучение особенностей интернет-аудитории9 и влияния способа коммуникации с респондентом на его ответы10.
10 См., напр. From Telephone 2015.
Методы проведения опроса. Ориентация на вероятностную выборку фактически не оставляет места для квартирных опросов — квартирный опрос по такой технологии оказывается непозволительно долгим (полевые работы здесь в среднем занимают более месяца) и дорогим.
В итоге единственным доступным методом электоральных исследований становится телефонный опрос, который обычно проводится по технологии RDD (random digit dial) с высокой долей мобильных телефонов (в 2015 г., как правило, от 60% и выше). Телефонный опрос облегчает повторные попытки вступить в контакт с респондентом, не ответившим с первого раза: число таких попыток может достигать 7—10 в разное время суток как в выходные, так и в будни, что позволяет обеспечить представленность труднодоступных респондентов, которые бы не попали в опрос, например, при квартирном опросе по маршрутной квотной выборке.
«Большая часть электоральных опросов проводится в течение пяти дней... Обычно мы начинаем в среду, делаем пару звонков, потом еще один на следующий день, потом еще один, потом в субботу мы звоним утром или днем, давая возможность людям с нестандартным рабочим расписанием попасть в выборку» (Скотт Китер, Pew Research Center).
Дополнительно применяется технология конвертации отказов: потенциальным респондентам, отказавшимся от интервью, через некоторое время звонят повторно и вновь приглашают принять участие в исследовании. В результате в структуре массива оказывается заметная доля таких «отказников» (около 10%), что нивелирует предположения о заведомо конформном настрое тех, кто согласился на роль опрашиваемых.
Многие эксперты отмечают растущую затратность телефонных опросов, особенно при использовании мобильных телефонов.
«В США действует закон, который требует, чтобы номера мобильных телефонов набирались вручную... Так что это очень тру-дозатратно. Кроме того, в трети случаев, когда мы звоним на мобильный, нам отвечает кто-то моложе 18 лет, а они не подходят для включения в исследование. Это на 50% дороже, чем звонить на стационарные номера» (Скотт Китер, Pew Research Center).
Попытки сократить издержки привели к появлению роботизированных опросов (IVR). Хотя такие опросы дают неплохие результаты, их репутация в полстерском сообществе оставляет желать лучшего. К числу основных минусов данной технологии относят исключение из нее мобильных номеров (в силу запрета автодозвона), невозможность проверить, соответствует ли респондент установленным критериям, а также крайне низкий уровень достижимости.
«Есть машина, которая автоматически набирает номер, и вот Вы говорите: „Алло". — „Добрый день, я провожу опрос от имени компании ***. Если Вам нравится Барак Обама, нажмите один". И тут есть несколько моментов. Во-первых, они не звонят на мобильные, потому что автонабор мобильного номера является незаконным. Во-вторых, что они делают для валидации, верификации? На кнопки может нажимать ребенок! Какие статьи, касающиеся надежности и валидности этого метода, были опубликованы в научных журналах?Ноль!» (Гари Лангер, Langer Research Associates).
На рис.1 отражена динамика распространения различных методов проведения электоральных исследований, иллюстрирующая скорость, с которой набирают популярность роботизированные и интернет-опросы. Телефонные опросы (CATI) начинают сдавать позиции не только по причине дороговизны, но и потому, что конкурирующие методы обеспечивают достаточно высокий уровень точности (см. рис. 2).
Рисунок 1 Динамика применения методов электоральных исследований (% опросов, реализованных разными методами)
2004 2008 2012
Рисунок 2 Средняя ошибка прогноза результатов президентских выборов 2012 г. (размер отклонения в процентных пунктах)
5 3,5
IVR С ATI Internet
Ведущие компании находятся в непрерывном поиске технологий оптимизации полевых работ, которые бы позволили им максимально полно охватить все группы населения и при этом снизить издержки. Согласно одной из гипотез, помочь в этом может комбинирование различных методов сбора данных, анализ социальных сетей. Однако в отношении интернет-опросов пока доминирует скептицизм.
«Есть люди, которые говорят, что интернет-опросы не хуже, потому что у нас низкий уровень ответов. Но мы уверены, что их нельзя использовать, чтобы точно проецировать данные на генеральную совокупность» (Фрэнк Ньюпорт, Gallup).
Тем не менее представители компаний, специализирующихся на интернет-исследованиях, смотрят на свой бизнес весьма оптимистично и склонны фокусировать внимание не на ограничениях технологии, а на методических тонкостях, обеспечивающих получение данных вполне приемлемого качества. Более того, они настаивают, что точность их данных нередко выше, чем у приверженцев традиционных подходов,
11 Под достижимостью понимается доля опрошенных по отношению к общему числу попыток взять интервью.
12 Langer 2003.
13 Rivers 2009.
ссылаясь, в частности, на низкии уровень достижимости11 респондентов (response rate) по телефону.
Response rate. При телефонном опросе уровень достижимости респондентов действительно весьма низкий: по оценкам специалистов, по стационарным номерам он составляет порядка 10%, а по мобильным — 5%. Главной причиной такого положения вещей эксперты считают «охрану личного пространства» — люди не хотят отвечать на звонки с незнакомых номеров. При этом возможности заранее пригласить респондентов к участию в исследовании очень невелики.
«Если Вы попытаетесь применить стандартные приемы — разослать письма с предварительной информацией, предложить вознаграждение... это можно сделать по списку городских телефонов, но нельзя выслать письмо с привязкой к мобильному — в США нет баз данных с информацией об адресах, связанных с мобильными телефонами. Люди в США очень чувствительно относятся к своим мобильным, они не хотят, чтобы им звонили незнакомцы. ...Так что, мне кажется, существует предел того, что мы можем сделать для повышения уровня ответов в рамках существующей телефонной системы» (Скотт Китер, Pew Research Center).
Усугубляет ситуацию понижательная динамика уровня достижимости — за последние 30 лет этот показатель снизился примерно втрое и продолжает падать, что используется для того, чтобы поставить под вопрос релевантность опросов вообще12. Но результаты выборов они пока предсказывают верно.
Профессор Стэнфордского университета Джон Кросник, известный своими работами по методике опросов, сформулировал следующий рецепт повышения уровня достижимости: «Чтобы респонденты вам отвечали, опрос должен быть важным, не занудным и респондент должен чувствовать ваше уважение к нему». Один из способов продемонстрировать респонденту значимость его мнения и его голоса — платить ему за участие в исследовании, как это делают интернет-полстеры. Но для компаний, специализирующихся на телефонных опросах, такое решение выглядит не слишком привлекательным, ведь, как уже говорилось, перед ними стоит задача снижения издержек, растущих вместе с увеличением в выборке доли мобильных телефонов.
Именно низкий response rate используется интернет-полстерами (в частности, YouGov и SurveyMonkey) в качестве основного аргумента в пользу их методик. Они не могут позволить себе полноценную вероятностную выборку, но зато могут прибегнуть к сопоставлению выборок (sample matching) по технологии, разработанной основателем YouGov Риверсом13 и включающей в себя механизм калибровки результатов интернет-исследований по широкому кругу параметров, перечень которых может быть заметно шире, чем набор доступных статистических данных.
14 Gelman, Goel, Rivers, Rothschild 2016.
15 Впрочем, в американских условиях трудно представить себе исследование, подобное описанному в Рогозин, Ипато-ва 2015.
Sample matching надежнее, чем квоты, поскольку учитывает, что многие социально-демографические характеристики взаимосвязаны. Например, отбор по квотам на пол, возраст и образование при задании «молодой мужчина с высшим образованием» сделает практически нулевой вероятность попадания в выборку чернокожего респондента, а этнический фактор связан с электоральными предпочтениями. Технология сопоставления выборок ориентирована на отбор в онлайн-панели респондентов, соответствующих очень детальным требованиям, предусматривающим сочетание более десятка параметров: это не только пол, возраст и образование, но и этническая принадлежность, семейное положение, профессиональный статус, религиозные взгляды и т.д. Растущая точность электоральных прогнозов интернет-полстеров подтверждает продуктивность этой технологии.
Сторонники вероятностных выборок пока не сдают позиций, утверждая, что проблема достижимости связана не с низкой долей согласившихся отвечать на вопросы, а с non-response bias — систематическим отличием тех, кто принял участие в исследовании, от тех, кто остался недостижимым. Эти различия многократно исследовались. Так, в одной из последних публикаций на данную тему Эндрю Гельман и его соавторы показывают, что фиксируемые опросами изменения настроений избирателей могут объясняться не актуальной политической повесткой, а прозаичными смещениями выборок, возникающими в силу низкой достижимости респондентов в телефонных опросах14. Вопрос о качестве реализации выборки дипломатично не ставится15, хотя имплицитно присутствует.
Снижение уровня достижимости существенно повышает продолжительность и стоимость полевых работ, побуждая полстеров гибко применять каноны вероятностных методов отбора и обостряя потребность в поиске новых механизмов формирования выборок.
Социально одобряемые ответы. Правильный отбор респондента и получение его согласия на интервью не решает всех проблем: остается вопрос интерпретации полученных результатов. Известно, что ответы респондентов не всегда можно интерпретировать буквально: например, в российской практике о намерении участвовать в выборах обычно заявляет примерно вдвое больше респондентов, чем в итоге доходит до участков. При обсуждении этой проблемы в России часто заходит речь о социально одобряемых ответах. Американские коллеги предпочитают другую трактовку.
Например, Марк Шульман (Abt SRBI) говорит о дифференцированных отказах — определенные типы людей менее склонны участвовать в опросах. Отказников следует изучать (что обычно и делают), предлагая им заполнить короткую анкету, включающую 12—15 вопросов, касающихся не только причин неучастия, но и экономической тематики (например, собственного материального положения или экономической ситуации в стране). Это позволяет оценить смещение
мнений между теми, кто участвует в опросах, и теми, кто отказывается отвечать.
В более жестком варианте разговор о социально одобряемых ответах перекладывает ответственность с исследователя на респондента, который якобы неискренен. Но респондент не обязан мыслить в тех же когнитивных категориях, что и исследователь, и задача последнего — задавать правильные вопросы и корректно их интерпретировать.
«Я не думаю, что существуют убедительные доказательства того, что респонденты лгут. Нам нужно подумать о том, что мы спрашиваем и как это трактуется. Мы проводили исследования о соотношении экспрессивной и подтвержденной уверенности. Экспрессивная уверенность — люди соглашаются ответить на наши вопросы, чтобы сообщить что-то о себе либо о проблемах или личностях, о которых мы их спрашиваем. И если мы сузим собственный кругозор до буквальной оценки того, что они говорят, то окажемся ничем не лучше тех, кто буквально воспринимает фразу о том, что мир был создан за семь дней... Допустим, я задам вопрос: „Считаете ли Вы, что Барак Обама — мусульманин?". Вряд ли Вы всерьез считаете, что он мусульманин, но если Вы полагаете, что считаться или быть мусульманином — негативный атрибут, и хотите выразить свое негативное отношение, насколько же удобно для Вас будет просто ответить мне: „Да, я так считаю". Но Вы выражаете не фактическую убежденность в том, что он мусульманин, Вы наиболее удобным способом выражаете свою антипатию» (Гари Лангер, Langer Research Associates).
Конструктивный разворот данной темы состоит в сравнении ответов респондентов на вопросы, заданные в ходе интервью разными способами, — речь идет об эффекте коммуникативной ситуации. Здесь уже имеется ряд наблюдений. В частности, замечено, что если при личном интервью или телефонном опросе респондент старается быть вежливым и корректным, воздерживаться от резких оценок, не заявлять о каких-то проблемах, в которых неудобно признаться, то при автоматизированном обзвоне и опросах через интернет он ведет себя гораздо раскованней.
«Сейчас обсуждается тот факт, что люди, которые говорят с живыми интервьюерами, реже выражают поддержку Дональду Трампу, чем при использовании автоматических систем... Предположение заключается в том, что если вы говорите... с живым человеком, то испытываете неловкость, признавая, что поддерживаете Трампа, а если это просто машина, которая вас не осудит, ей можно об этом сказать. Это звучит правдоподобно, Трамп — очень „поляризующий" человек» (Сэм Уонг, Принстонский университет).
Некоторые итоги Сжатое по времени общение с довольно узким срезом полстерско-
го сообщества, безусловно, дает весьма ограниченные основания для общих выводов. Тем не менее некоторые моменты бросаются в глаза в сравнении с российскими реалиями.
Главное различие — в степени развития рынка исследований и сформированности профессиональной среды обсуждения их результатов. Наличие такой среды существенно снижает уровень демагогии и конспирологии, когда на роль специалистов претендуют люди, лишенные профессиональных знаний, образования и практики. Впрочем, о полном отсутствии взаимных претензий у американских полстеров 16 См., напр. Daves, и журналистов говорить не приходится17.
Newport 2005. к числу специфических особенностей США можно отнести по-
вышенную неоднородность населения: здесь очень велико количество факторов, определяющих предпочтения избирателей. Помимо половозрастной структуры полстеры должны учитывать этнический, территориальный и религиозный фактор — большое число возможных комбинаций делает критически важным соблюдение всех методических требований к построению и реализации выборок.
В России уровень разнообразия установок и влияющих на них факторов заметно ниже, зато число партий, участвующих в выборах, в несколько раз больше, чем в США. Ввиду отсутствия формальных ступеней предварительного отбора на одно кресло претендуют не два, а иногда десяток кандидатов, а за места в парламенте может бороться и дюжина партий. Такая расстановка существенно усложняет задачу прогнозиста, особенно когда под ней понимается точное определение результатов каждого участника.
Несмотря на страновую специфику, полстеры в США сталкиваются во многом с теми же трудностями, что и их российские коллеги. Исследование высветило ряд важных аспектов, связанных с проведением опросов и требующих серьезной работы по модернизации всего рынка. Речь идет о жестком соблюдении методических требований (тип выборки, сроки опроса, процедуры контроля) и объяснении заказчикам цены компромиссов: чудеса возможны, но они не обязаны повторяться. Недофинансирование полевых работ, заставляющее полстеров делать выбор в пользу удобных выборок, будет приводить к неизбежным ошибкам: прогноз может быть лишь настолько хорош, насколько хороши исходные данные.
Изучение зарубежного опыта позволяет расставить приоритеты методической работы: качественная выборка и строгий контроль над соблюдением методики опроса важнее традиций, включающих «личный контакт» с респондентом. Идеально, если традиционные методы опроса реализуются в соответствии с методическим каноном. Однако если соблюдение методики обходится слишком дорого, следует делать выбор в пользу поиска более дешевой методики, а не в пользу упрощения ее до удобного формата. Поэтому перспективным направлением развития представляется увеличение доли телефонных опросов, внедрение в практику случайных выборок, применение трекинговых измерений. Очевидно, что метод будущего — это исследования через интернет; другой вопрос, что технологии их проведения пока остаются дискуссионными.
ЛРШПТКМН COlinOAOrna
Полученный в ходе исследования материал требует дальнейшего изучения и апробации — американская методическая традиция не предлагает панацей, а настаивает на экспериментах и открытом их обсуждении.
Библиография Баскакова Ю.М. 2015. Электоральное прогнозирование в США:
игроки рынка и понимание прогнозов // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. № 6.
Баскакова Ю.М., Седова Н.Н. 2015. Проекты ВЦИОМ по изучению лучших мировых практик электоральных исследований и прогнозирования // Социологический журнал. № 4.
Докторов Б. 2011. Джордж Гэллап: Биография и судьба. — М.
Докторов Б. 2013. Восемь верных прогнозов Алана Лихтмана: Размышления после президентских выборов 2012 года в США. — М.
Проект «Открытое мнение — Москва-2013»: Экспертиза опросных исследований электоральных настроений в преддверии выборов мэра Москвы 8 сентября 2013 года. Итоговый отчет (http:// www.sociologos.ru/materialy/Proekt_gruppy_Otkrytoe_mnenie_analiz_ sociologicheskih_oprosov_na_vyborah_mera).
Рогозин Д.М., Ипатова А.А. 2015. Насколько разумна наша вера в результаты «бумажных» квартирных опросов? — М.
Coverage Error in Internet Surveys: Who Web-Only Surveys Miss and How That Affects Results. 2015 (http://www.pewresearch.org/2015/09/ 22/coverage-error-in-internet-surveys/).
Daves R., Newport F. 2005. Pollsters under Attack: 2004 Election Incivility and Its Consequences // Public Opinion Quarterly. Vol. 69. № 5.
From Telephone to the Web: The Challenge of Mode of Interview Effects in Public Opinion Polls. 2015 (http://www.pewresearch.org/ files/2015/05/2015-05-13_mode-study_REP0RT.pdf).
Gelman А., Goel S., Rivers D., Rothschild D. 2016. The Mythical Swing Voter (http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/ swingers.pdf).
Kastellec J., Gelman A., Chandler J. 2008. Predicting and Dissecting the Seats-Votes Curve in the 2006 U.S. House Election // PS: Political Science and Politics. Vol. 41. № 1.
Langer G. 2003. Response Rates: A Critical Evaluation // Public Perspective. Vol. 14. № 3.
Rivers D. 2009. Inference from Matched Samples in the 2008 U.S. National Elections Proceedings of the American Statistical Association (https:// www.amstat.org/sections/srms/proceedings/y2009/Files/303309.pdf).
References Baskakova Ju.M. 2015. Ehlektoral'noe prognozirovanie v SShA: igroki
rynka i ponimanie prognozov // Monitoring obshhestvennogo mnenija: Ehkonomicheskie i social'nyeperemeny. № 6.
Baskakova Ju.M., Sedova N.N. 2015. Proekty VCIOM po izucheniju luchshikh mirovykh praktik ehlektoral'nykh issledovanijj i prognozirovanija // Sociologicheskijj zhurnal. № 4.
Coverage Error in Internet Surveys: Who Web-Only Surveys Miss and How That Affects Results. 2015 (http://www.pewresearch.org/2015/09/ 22/coverage-error-in-internet-surveys/).
Daves R., Newport F. 2005. Pollsters under Attack: 2004 Election Incivility and Its Consequences // Public Opinion Quarterly. Vol. 69. № 5.
Doktorov B. 2011. George Gallup: Biografija i sud'ba. — M.
Doktorov B. 2013. Vosem' vernykh prognozov Allana Lichtmana: Razmyshlenija posle prezidentskikh vyborov 2012goda v SShA. — M.
From Telephone to the Web: The Challenge of Mode of Interview Effects in Public Opinion Polls. 2015 (http://www.pewresearch.org/ files/2015/05/2015-05-13_mode-study_REP0RT.pdf).
Gelman A., Goel S., Rivers D., Rothschild D. 2016. The Mythical Swing Voter (http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/unpublished/ swingers.pdf).
Kastellec J., Gelman A., Chandler J. 2008. Predicting and Dissecting the Seats-Votes Curve in the 2006 U.S. House Election // PS: Political Science and Politics. Vol. 41. № 1.
Langer G. 2003. Response Rates: A Critical Evaluation // Public Perspective. Vol. 14. № 3.
Proekt «Otkrytoe mnenie — Moskva-2013»: Ehkspertiza opros-nykh issledovanijj ehlektoral'nykh nastroenijj v preddverii vyborov mehra Moskvy 8 sentjabrja 2013goda. Itogovyjj otchet (http://www.sociologos.ru/ materialy/Proekt_gruppy_Otkrytoe_mnenie_analiz_sociologicheskih_opros-ov_na_vyborah_mera).
Rivers D. 2009. Inference from Matched Samples in the 2008 U.S. National Elections Proceedings of the American Statistical Association (https:// www.amstat.org/sections/srms/proceedings/y2009/Files/303309.pdf).
Rogozin D.M., Ipatova A.A. 2015. Naskol'ko razumna nasha vera v rezul'taty «bumazhnykh» kvartirnykh oprosov? — M.
"Mr № 2 (81) 2016 171
