CC BY
108
КОНТЕКСТ: ЭМПИРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПОЛИТИЧЕСКОЙ НАУКЕ
О.В. ПОПОВА
НОВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЛОЖНЫХ МЕТОДОВ В АНАЛИЗЕ ПОЛИТИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ
Введение
Предлагаемая вниманию научной общественности статья носит обзорный характер, но в известной степени она является и проблемной.
С одной стороны, дискуссия о состоянии политической науки в России, постоянно идущая среди отечественных ученых, с некоторыми материалами которой можно ознакомиться на сайте Российской ассоциации политической науки, свидетельствует о глубокой убежденности многих российских ученых в том, что эмпирические политологические исследования в нашей стране значительно продвинулись вперед по сравнению с теоретическими и методологическими. Но этот тезис отнюдь не означает того, что методы, используемые в эмпирических исследованиях, посвященных анализу актуальных политических процессов и институтов, являются новаторскими и соответствуют сегодняшнему состоянию мировой науки. Кроме того, автору этой статьи, активно занимающемуся эмпирическими и прикладными политическими исследованиями, многократно приходилось сталкиваться с крайне пренеб-
режительным отношением к этому уровню политической науки со стороны некоторых именитых коллег-теоретиков.
С другой стороны, не вполне понятно, что следует считать «новыми» направлениями. Насколько актуальна в целом такая постановка вопроса? Не продолжает ли эмпирическая политология традиционно двигаться по пути постепенного заимствования и приспособления к специфике своего предмета методов, уже успешно освоенных или осваиваемых в других общественных и гуманитарных науках? Ответить на эти вопросы не так легко в связи со следующими обстоятельствами.
Во-первых, в эмпирических исследованиях в общественных науках в целом сложилась практика очень медленного освоения методов, которые разрабатываются в области математики и статистики. Так, например, факторный, дискриминантный и кластерный виды анализа, которые активно развивались уже в середине XX в., на излете ушедшего столетия все еще интерпретировались в научной литературе по общественных наукам как новаторские.
Во-вторых, по тематике и содержанию учебников «Политический анализ и прогнозирование» [Ахременко, 2012; Боришпо-лец, 2010; Попова, 2011; Туронок, 2006] нельзя судить об уровне массового использования методов исследования российскими политологами. В реальных исследованиях в большинстве случаев используются только элементарные приемы группировки данных. Дискуссии с коллегами показывают, что для многих представителей общественных наук даже такие элементарные приемы, позволяющие обнаружить скрытые статистические закономерности, как анализ стандартизованных остатков в микроанализе комбинированных таблиц данных, представляются чем-то ненужным или избыточным.
В-третьих, даже у высококвалифицированных ученых срабатывают стереотипы активного освоения и концентрации на использовании одного-двух методов. Так, например, до сих пор некоторые ведущие российские политологи, имеющие высокие показатели индекса Хирша в РИНЦ, массу публикаций в англоязычных периодических научных изданиях и весьма неплохие показатели в зарубежных базах цитирования, не продвинулись в использовании математических методов дальше классического варианта линейного парного или множественного регрессионного
анализа, хотя он плотно вошел в арсенал общественных наук еще в середине XX в. В результате возникает парадоксальная ситуация методического агностицизма: то, что ученый-политолог не знает или не делает, как бы и не существует как средство анализа политических процессов вообще. Более того, подобный методический агностицизм подчас становится основанием пренебрежительного отношений к работе коллег, которые используют иные технологии политического анализа.
В-четвертых, в некоторых случаях материалы, преподносимые как нечто новаторское, на самом деле являются стандартными, хорошо отработанными процедурами. Например, некоторые принципы булевой алгебры применяются в сложных методах статистического анализа (кластерный анализ, многомерное шкалирование, факторный анализ и т.д.), когда исследователь вынужден использовать так называемые бинарные (дихотомические) шкалы, преобразуя наличную информацию, подчас не количественную, в биноминальную с кодировкой 1 (интересующее исследователя свойство) и 0 (другие данные).
В-пятых, в российской политической науке пока не сложилась устойчивая практика акцентирования внимания на разработке авторских методик эмпирических исследований и активной публикации материалов, посвященных обоснованию использования того или иного метода для решения аналитических задач. Акцент делается только на результат, но методологическое и методическое обоснование достоверности полученных данных чаще всего в научных публикациях если не отсутствует, то представлено в предельно лапидарном, сжатом виде. Исключения есть, но они крайне редки.
У российских социологов есть профильный журнал («Социология: методология, методы и математическое моделирование» («Социология: 4 М»), в котором с начала 1990-х годов пытаются решать актуальные методические задачи эмпирических исследований; у отечественных политологов ситуация несколько сложнее, поскольку отдельные публикации в научных журналах «Политическая наука», «Полис» и «Политическая экспертиза: ПОЛИТЭКС», а также издание с 2013 г. созданного при поддержке Центра перспективных методологий социально-гуманитарных исследований
ИНИОН РАН и Московского Роккановского центра ежегодника «МЕТОД» проблему принципиально пока не решают.
Было бы несправедливым утверждать, что ничего конструктивного для решения этих задач в российском политологическом научном сообществе не делается. Внимание аналитиков-политологов постепенно концентрируется на проблеме выбора эффективных методов анализа применительно к различным тематическим областям политологического знания. Достаточно упомянуть, что в 2014 г. теме сложных методов анализа был посвящен XV Всероссийский научный семинар с международным участием «Современная политическая реальность и государство: сложные методы исследований» (Анапа, октябрь 2014 г.), организованный Российской ассоциацией политической науки (РАПН) совместно с Кубанским государственным университетом. Кроме того, одна из наиболее плодотворно отработавших секций ежегодной Всероссийской конференции РАПН с международным участием «Российская политическая наука: истоки, традиции и перспективы» (Москва, ноябрь 2014 г.) была также посвящена комплексным видам анализа сложных политических процессов. Можно надеяться также, что одно из постоянных направлений конкурса (РФФИ) - использование естественно-научных методов исследований в гуманитарных науках - со временем поможет сдвинуть решение этой проблемы с «мертвой точки».
Актуальные методические направления исследований российских политологов
На наш взгляд, на сегодняшний день благодаря энтузиазму и усилиям ученых-политологов заслуживают особого внимания четыре группы методов исследования политических процессов.
Во-первых, следует отметить усилия отечественных исследователей в области индексного анализа. В последнее десятилетие российскими учеными проводится активная аналитическая работа по разработке индексного инструментария для оценки различных проектов органов государственной власти, в том числе акцентирующих внимание на качестве взаимодействия государственных
структур с институтами гражданского общества в нашей стране [Попова, 2013, с. 326-351].
В основе этих процедур лежит достаточно хорошо известный метод редукций понятий к индексам, включающий четыре этапа: 1) формирование первоначального образа явления; 2) спецификация измерений явления, представленного определенным (и) понятием (ями); 3) выбор индикаторов спецификации; 4) формирование из этих индикаторов индексов, соответствующих анализируемому явлению. Механизм создания индекса не сводится к процедуре операционализации, поскольку отношение между выбранными индикаторами и исследуемым явлением имеет вероятностный характер. При увеличении количества индикаторов повышается надежность измерения / оценки, что положительно сказывается на качестве индекса.
Среди индексных методик, разработанных отечественными исследователями и прошедших серьезную апробацию, следует назвать:
а) рейтинг прозрачности госзакупок, разработанный в 2006 г. сотрудниками Национальной ассоциации участников электронной торговли (НАУФОР) и Межрегионального общественного движения «Против коррупции» (рейтинг опирается на результаты периодического анкетирования представителей государственных федеральных, региональных и местных закупщиков, а также корпоративных закупщиков);
б) композитный индекс оценки обратной связи информационных ресурсов федеральных органов исполнительной власти (КИ_ОС) [Леонова, Якимец, 2008, с. 351-363];
в) рейтинг информационных ресурсов органов государственной власти (ИРСИ);
г) рейтинг демократичности выборов в регионах, разработанный экспертами Независимого института выборов;
д) ЯН-индекс Института системного анализа РАН для оценки и мониторинга публичной политики в регионах РФ1;
е) АЯ-рейтинг регионов по уровню продвижения механизмов межсекторного социального партнерства [Акрамовская, Якимец, 2007, с. 3-10];
1 В некоторых публикациях ЯН-индекс обозначается как Индекс оценки состояния публичной политики (ПП).
ж) индекс ПРИМ (Балезина, Якимец, 2010, с. 179-181) для оценки инновационного потенциала регионов РФ [Якимец, 2006, с. 138-146; Якимец, 2008, с. 107-121; Балезина, Якимец, 2010, с. 179-181].
Мы писали уже неоднократно о неоднозначности технологий создания и использования индексов в идеологических целях [Попова, 2006, с. 31-50; Попова, 2009, с. 271-291; Попова, 2012, с. 81-93]. Важнейшей задачей для ученых является создание инструментов, не чувствительных к чьей-либо политической воле. Безусловно, особый, позитивный вклад в это направление вносит В.Н. Якимец. Индексы, предложенные В.Н. Якимцом и его коллегами, позволяют проводить сравнение различных политических институтов и процессов, в том числе государственных программ и проектов.
Во-вторых, речь идет об использовании методов сетевого анализа. От первоначальных идей использования анализа сетей коммуникации для оценки характера социальных связей в обществе (Я. Морено) в 1950-х годах и активной разработки теории и методов анализа различного рода сетей в 1960-1980-х годах (Д. Ноук) современные ученые, занятые изучением политических проблем, продвинулись вперед значительно. В сетевом анализе на сегодняшний день применяются различные модели, которые опираются на представление сетей в виде графов. Помимо традиционного моделирования, основанного на теории графов и включающего оценку конфигурации сети, ее силы и частоты связей (плотности сети), а также решения задачи перколяции - моделирования информационных потоков в сетях, в настоящее время исследователи активно используют и другие модели: малых миров; кластерную модель; распределения степеней вершин; многоуровневого сетевого диадного анализа (the multilevel p2 model; разработана в 2004 г. и реализована в статистическом пакете StOCNET); экспоненциального моделирования случайных графов (ergm); стохастическую агент-ориентированную модель (agent-based modeling). Эти методы эффективно используются в изучении межэтнических, в том числе конфликтных взаимодействий, функционировании различных политических закрытых групп и т.д. [Duijn, Vermunt, 2006, p. 2-6; Baerveldt, Zijlstra, Wolf, Van Rossem, Duijn, 2007, p. 701-719; Vermeij, Duijn, Baerveldt, 2009, p. 230-239].
Кроме того, судя по публикациям 2013-2015 гг. в журнале «Political analysis», для зарубежных исследователей актуальна оценка политического содержания различных форм коммуникации в социальных сетях в Интернете (блогов, твитта, чатов, сетевых сообществ и т.д.) с помощью одной из моделей Байеса (Bayesian spatial following model), метода Монте-Карло, логистической регрессии для анализа динамики сетей (частный случай временной экспоненциальной модели случайного графа) [Barbera, 2015, p. 7691; Almquist, Butts, 2013, 430-448]. Пожалуй, наиболее активно в отечественной политической науке в последние годы осваивают методы сетевого анализа исследователи Санкт-Петербургского го -сударственного университета [Быков, 2013; Сморгунов, Шерстобитов, 2014].
В-третьих, при решении задач типологического анализа достаточно эффективными в настоящее время считаются логико-комбинаторные методы, которые самими разработчиками позиционируются как средства реализации причинного анализа: метод качественного сравнительного анализа (КСА, QCA, qualitative comparative analysis, предложен Ч. Рейджином во второй половине 1980-х годов) [Krogslund, Choi, Poertner, 2015, p. 21-41; Hug, 2013, p. 252-265] и ДСМ-метод (предложен отечественным исследователем В.К. Финном в начале 1980-х годов), которые изначально разрабатывались параллельно как несвязанные методы.
Однако современная исследовательская стратегия подчас опирается на совмещение этих методов с целью содержательного сравнения полученных результатов. Безусловными достоинствами этих методов являются возможность выделения при типологиза-ции пересекающихся групп, необязательность измерения или оценивания качеств анализируемых объектов с помощью абсолютной метрической или интервальной шкалы, формирование на основе исходных данных содержательных, концептуальных гипотез, возможность интерпретации анализируемых переменных как независимых или зависимых [Кученкова, Татарова, 2013, с. 10]. Основная задача обоих методов связана с поиском сочетания характеристик, которые можно определить как детерминанты существования какого-то социального или политического феномена. Обнаружение нескольких адекватных причинных объяснений позволяет гово-
рить о множественной конфигуративной причинности явления [Configurational comparative methods..., 2009].
Результаты одного из единичных на сегодняшний день отечественных политологических исследований на основе КСА приведены в статьях Д.К. Стукала и Т.Е. Хавенсон [Стукал, Хавенсон, 2012, с. 238-264], а также Л.В. Сморгунова [Сморгунов, 2011, с. 76-85]. Метод КСА реализуется в статистических пакетах tosmana и fsQCA и частично - STATA и R. Метод ДСМ назван в честь Дж.С. Милля и представляет собой так называемый метод автоматического порождения гипотез [ДСМ-метод..., 2009; Автоматическое порождение., 2009].
Наконец, в-четвертых, весьма перспективным направлением представляется использование математических методов для обнаружения так называемых нетипичных результатов голосования в электоральных исследованиях. Если в 1960-1990-х годах ученые нетипичное голосование объясняли чаще всего с помощью теорий голосования «по разорванному билету», «рационального избирателя» или теорий смещения голосования в «нетипичных» выборах, не ставя под сомнение результаты голосования как таковые, то на сегодняшний день политологи все чаще ставят вопрос о способах обнаружения ошибок подсчета или даже прямых фальсификаций на выборах. Не случайно в англоязычной научной литературе закрепился устойчивый термин «Electoral forensics» («электоральная криминалистика»). Название говорит само за себя. Вопрос о «несущественном» или «существенном» влиянии воли людей, участвующих в подсчете голосов, на результаты выборов, т.е. о степени воздействия на реальное волеизъявлением избирателей, что вообще-то является уголовно наказуемым деянием (это касается отнюдь не только стран, находящихся в транзите, но и государств со стабильной демократией), исследователей интересует прежде всего как методическая проблема.
Анализ достоверности результатов выборов возможен, по мнению некоторых специалистов, даже с помощью такого простого инструмента, как статистика хи-квадрат [Гусаров, Гухман, 2008, с. 105-118]. В целом можно выделить три основные группы методов фиксации ошибок подведения итогов голосования: а) обнаружение «выбросов» - нетипичного голосования (метод неявных контрольных сумм, метод сопоставления результатов голосования
в близлежащих избирательных комиссиях); б) приемы, основанные на теории чисел (закон Бенфорда по второй цифре, закон Бенфорда по последней цифре, метод Бербера - Сакко по двум последним цифрам); в) приемы, основанные на оценке линии регрессии (метод Собянина-Суховольского, метод Шпилькина, метод Климека) [Бу-зин, Любарев, 2008; Мебейн, Калинин, 2009, с. 57-70; Шпилькин,
2011, с. 2-4; Шпилькин 2011; Beber, Scacco, 2012, p. 211-234; Kobak, Shpilkin, Pshenichnikov, 2012; Myagkov, Ordeshook, Shakin, 2009].
Справедливости ради отметим, что ошибки подсчета могут рассматриваться и как техническая проблема подведения итогов голосования в случае использования технических средств. Классический пример - проблема подсчета голосов на президентских выборах в США в 2004 г Типичными же приемами фальсификации считаются завышенные результаты явки на выборы (эксперты утверждают, что в России отличие числа граждан, имеющих право участвовать в выборах, и количество лиц, внесенных в списки избирателей, составляет 2-5 млн), переброс голосов определенному кандидату или партии от следующего непосредственно за ним / ней претендента или пропорциональный «отъем» голосов от всех объектов выборов в пользу одного.
В настоящее время в России анализом этой проблемы занимается весьма узкий круг преимущественно молодых исследователей, но в целом отечественные авторы уже пользуются значительными результатами исследований в различных странах, позволяющих считать данное направление весьма перспективным даже в среднесрочной перспективе [Alvarez, Atkeson, Hall, 2013; Breunig, Goerres, 2011, p. 534-545; Carriquiry, 2011, p. 471-478; Deckert, Myagkov, Ordeshook, 2010; 2011, p. 245-268; Diekmann, Ben, 2010, p. 397-401; Election fraud..., 2008; Estok, Nevitte, Cowan, 2002; Fewster, 2009, p. 26-32; Implementing..., 2009; Statistical...,
2012, p. 16469-16473; Leemann, Bochsler, 2014, p. 33-47; Lehoucq, 2003, p. 233-256; Lukinova, Myagkov, Ordeshook, 2011, p. 603-621; Mebane, 2011, p. 269-272; Mebane, 2013; Mebane, 2010, p. 6-15; Mebane, 2013; Pericchi, Torres, 2011, p. 502-516; Shikano, Mack, 2011, p. 719-732; Torneo, Teehankee, Francis, 2013].
Векторы развития методов исследования политических процессов
Прогресс исследовательских техник последних десятилетий существенно повлиял на стратегию исследования политических процессов и качество результатов научных проектов. Помимо понимания сложности перехода от обоснованных статистически, подтвержденных эмпирических гипотез к уровню концептуализации, следствием применения сложных техник анализа стала также и возросшая потребность в ходе исследования обращаться многократно к теоретическому уровню знания о предмете исследования. И если в середине XX в. эмпирические модели строились на множестве индикаторов, но при этом за пределами описываемого случая чаще всего имели относительно невысокие объяснительные возможности, то в последние два-три десятилетия ставка делается на то, чтобы связать воедино эмпирический и теоретический кон -структы исследовательского проекта. Немалую пользу в решении этой задачи оказали модели, основанные на анализе латентной структуры объектов и поиске факторов, влияющих на изучаемые процессы.
Достаточно часто латентные измерения выполняют в проекте подчиненную роль, обеспечивая возможности выявления причинных отношений между анализируемыми явлениями или объекта изучения и окружающей среды. Обычно считается, что латентная переменная обеспечивает взаимосвязь между наблюдаемыми переменными. Она не имеет явно наблюдаемых значений [König, Marbach, Osnabrügge, 2013, p. 468-491; Oberski, 2014, p. 45-60].
Традиционно поиск латентной переменной опирается на исследование моделей классической теории тестов, многомерного шкалирования, факторного анализа (учитываются и одно-, и двух-, и многофакторные варианты; наиболее используемым остается метод главных компонент), IRT (Item Response theory) и латентно-структурного анализа. Эти модели последовательно разрабатывались с конца XIX в. до середины XX в., однако стали применяться массово учеными в эмпирическом анализе политических процессов только во второй половине прошедшего столетия.
Одним из адекватных инструментов решения аналитической задачи поиска латентной переменной может выступать более со-
временное моделирование на основе структурных уравнений (МСУ) с латентными переменными - путевой анализ (path analysis, причинный анализ), первоначально применявшийся в области эконометрии и постепенно начинающий использоваться в исследованиях политических процессов. В МСУ достаточно часто используется метод максимального правдоподобия (ММП) с полной информацией, но ситуации, когда исследователи вынуждены прибегать к алгоритмам оценки с использованием ограниченной информации, требуют от них обращения к «тестам спецификации, основанным на двухшаговом методе наименьших квадратов, для моделей структурных уравнений с латентными переменными, разработанных Болленом» (метод оценки 2 МНК) [Кирби, Боллен, 2012, с. 132]. Для оценки качества модели традиционно используется метод Монте-Карло. МСУ реализуется с помощью пакета LISREL (разработчики К. Йериског, Д. Сербом). Возможности использования имитационной модели содержатся в программном обеспечении EQS 5.0.
Определенный интерес представляет метод структурно-логической типизации, в основе которого лежит многоэтапная кластеризация и процедура выделения «ядер кластеров».
К сожалению, в российских научных публикациях до сих пор крайне редко встречается информация о дискриминантном анализе, который хорошо зарекомендовал себя в процедурах классификации, и возможностях его применения в политическом прогнозировании [Бессокирная, 2009, с. 25-35; Большов, 2009, с. 46-64].
Фрактальный анализ, который активно используется в области естественных наук, а также в экономике в теории управления и анализе финансовых рядов, крайне медленно входит в арсенал российских ученых. Этот вид анализа основан на принципе масштабной инвариантности - неизменности фактуры, свойств, конфигурации изучаемого объекта вне зависимости от степени «приближенности» ученого к нему. Речь идет о нескольких возможных моделях воспроизводства качеств объектов анализа: а) самоподобии, когда структура более высокого уровня строго фиксирует качества объекта более низкого уровня (так называемые регулярные фракталы; например, принцип организации отношений между ветвями власти на региональном и государственном уровнях); б) самоафинности - обобщении преобразований подобия, когда
объекты более высокого уровня сохраняют свойства исходных «кирпичиков» явлений, но с несколько измененными свойствами (например, формы проявления политического лоббизма на локальном и федеральном уровнях будут отличаться, хотя природа и сущность этого явления сохраняются). Ученые предупреждают об опасности излишне широкой трактовки «самоподобия» политических объектов разного уровня [Brown, Liebovitch, 2010; Aguilera, Morer, Barandiaran, Bedia, 2013, p. 395-402].
Одним из перспективных направлений считается использование этого вида анализа для оценки динамических рядов с целью поиска скрытых закономерностей формирования определенных циклов, например оценки вероятности роста протестной активности населения определенного региона или страны. Вторым наиболее перспективным вариантом исследований с помощью фрактального анализа является соотнесение характеристик политических процессов на различных уровнях проявления, например: государственные - региональные - локальные явления; массовые - групповые - индивидуальные явления. Более 10 лет существуют компьютерные программы для реализации фрактального анализа: FRACTAN и FRACLAB.
Отдельного упоминания заслуживает так называемая методология анализа качественных данных (АКД; в англоязычной научной литературе - Computer Assisted Qualitative Data Analysis (CAQDAS) или Qualitative Data Analysis (QDA) software) - совокупность статистических компьютерных программных пакетов, позволяющих анализировать нечисловую информацию (тексты, рисунки, фотографии, аудио-, видеозаписи и т.д.) на основе выделения значимых компонентов информации, ее кодирования и последующего структурирования. К АКД относятся такие компьютерные программы, как, например, «Ethnograph» (разработчик Дж. Зейдель) и MAXqda (разработчики А. и У Кукарц). Достаточно часто АКД связывают с grounded theory1, предполагающей процедуру последовательного кодирования информации (сначала «от-
1 В русскоязычных изданиях присутствуют следующие переводы понятия «grounded theory»: а) «обоснованная теория» (чаще всего используется именно это название); б) «выращенная теория»; в) «восхождение к теории»; г) «приземленная теория»; д) «укорененная теория».
крытого», а затем «осевого» («избирательного»), связанного с какой-то определенной категорией или термином), а также с методологией конструктивизма. Подробно с методами АКД можно познакомиться на сайте Online QDA (http://onlineqda.hud.ac.uk/methodologies. php). Автоматический анализ текстов осуществляется с помощью латентно-семантического анализа (LSA), вероятностного латентно-семантического анализа (pLSA) и латентного размещения Дирихле (LDA). Современные политологи предлагают различные типологии методов автоматизированного анализа текстов (Grimmer, Stewart, 2013, p. 267-297), а также ставят вопрос о поиске латентной переменной при изучении политических текстов [Lowe, Benoit, 2013, p. 298-313].
Отдельной частной, но методически важной проблемой в обработке неколичественных данных является надежность их кодировки, как вручную, так и с использованием автоматического компьютерного кодирования [DeBell, 2013, p. 393-406].
Считается весьма перспективной так называемая методическая триангуляция (термин, используемый обычно социологами) -применение одновременно нескольких методов к исходному объему данных для получения максимально достоверной и полной информации о скрытых закономерностях, связанных с состоянием объекта анализа. При изучении публикаций последних 3-4 лет в ведущем англоязычном журнале «Political analysis», посвященном методам политологических исследований, легко убедиться, что политологи идут этим же путем, используя, например, сравнение результатов исследования голосования, проведенного на основе метода множественной регрессии с последующей классификацией (мultilevel regression and poststratification, MRP) [Buttice, Highton, 2013, p. 449-467], или, например, сочетая метрическое многомерное шкалирование на основе байесовских методов и цепь Маркова с методом Монте-Карло (Markov chain Monte Carlo MCMC) [Bakker, Poole, 2013, p. 125-140].
Судя по всему, метод Монте-Карло оказывается востребованным в целом спектре политологических тем. Помимо электоральных исследований и сетевой политической коммуникации, он актуален для реконструкции политических диспозиций политиков на основе их текстов (речей, выступлений, заявлений и т.д.) [Elff, 2013, p. 217-232].
***
Ограниченность размеров статьи не позволяет остановиться на процедурных компонентах различных методов, о которых речь шла выше. Однако это и не являлось задачей данного текста. Мы ориентировались на необходимость систематизации информации, связанной с использованием различных сложных методов анализа в политологических исследованиях, с тем чтобы зафиксировать наиболее значимые результаты и тенденции. Надеемся, что эта задача успешно выполнена.
Список литературы
Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / Под ред.
B.К. Финна. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 528 с.
Акрамовская А.Г., Якимец В.Н. АЯ-рейтинг регионов по уровню продвижения механизмов межсекторного социального партнерства // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Социально-ориентированные стратегии экономического развития». - М.: ГУУ, 2007. - С. 3-10.
АхременкоА.С. Политический анализ и прогнозирование: Введение в количественные методы. - М.: Изд-во МГУ, 2012. - 472 с.
Балезина И.Л., Якимец В.Н. Индекс оценки инновационного потенциала региона // Вестник философии и социологии Курского госуниверситета. - 2010. - № 1. -
C. 179-181.
Балезина И.Л., Якимец В.Н. Оценка инновационного потенциала субъекта РФ на основе индекса ПРИМ: концепция, модель и результаты апробации // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2011. - Т. 7. - № 3. - С. 5-22.
Бессокирная Г.П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: методология, методы, математические модели. - 2003. -№ 16. - С. 25-35.
Большов Е.С. Дискриминантный анализ в прогнозировании поведения неопределившихся избирателей // ^ци^тя: 4 М., 2009. - № 29. - С. 46-64.
Боришполец К.П. Методы политических исследований. - М.: Аспект пресс, 2010. -230 с.
Бузин А.Ю. Преступление без наказания. Административные технологии федеральных выборов 2007-2008 годов / Бузин А.Ю., Любарев А.Е. - М.: ЦПК «НИККОЛО М»; Центр «Панорама», 2008. - 284 с.
Быков И.А. Сетевая политическая коммуникация: теория, политика и методы исследования. СПб.: ФГБОУ ВПО «СПГУТД», 2013. - 200 с.
Гусаров А.А., Гухман В.Б. К оценке спорных результатов выборов с помощью статистического критерия согласия // Социология. - М., 2008. - № 26. - С. 105-118.
ДСМ-метод автоматического порождения гипотез: логические и эпистемологические основания / Под ред. О.М. Аншакова, Е.Ф. Фабрикантовой. - М.: Книжный дом «Либроком», 2009. - 432 с.
Кирби Дж.Б., Баплен К.А. Использование тестов с инструментальными переменными в оценивании качества спецификации модели для моделей структурных уравнений с латентными переменными // Социология. - М., 2012. - № 34. - С. 131-170.
Кученкова А.В., Татарава Г.Г. Стратегия применения логико-комбинаторных методов в процедурах типологического анализа // Социология. - М., 2013. - № 36. -С. 7-35.
Леонова М.В. Инструменты «электронного участия» в России: оценка и перспективы // Политическая экспертиза: Политэкс. 2010. - Т. 6. - № 3. - С. 232-239.
Леонова М.В., Якимец В.Н. Индекс оценки полноты и качества обратных связей информационных ресурсов государственной власти // Труды ИСА РАН. - 2008. -Т. 34. - С. 351-363.
Леонова М.В., Якимец В.Н. О развитости обратных связей на сайтах э-правительства: индекс оценки, пилотные измерения, критерий «дружелюбности», актуальность в условиях кризиса // Государственное управление в XXI в: традиции и инновации. - М.: Макс Пресс, 2009. - С. 548-556.
Мебейн У., Калинина К. Электоральные фальсификации в России: комплексная диагностика выборов 2003-2004, 2007-2008 гг. // Российское электоральное обозрение. - 2009. - № 2.- С. 57-70.
Оценка состояния и развития гражданского общества России: Проблемы, инструменты и региональная специфика. Труды Института системного анализа РАН. Т. 57 / Под ред. В.Н. Якимца. - М.: КРАСАКНД, - 2010. - 200 с.
Попова О.В. «Измерительный инструмент» в сравнительной политологии: к вопросу о нерешенных проблемах // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2009. - Т. 5. - № 1. -С. 271-291.
Попова О.В. Политический анализ и прогнозирование: Учебник. - М.: Аспект-Пресс, 2011. - 464 с.
Попова О.В. Почему Россия - несвободная страна, или О том, как нас «посчитали?» // Политическая экспертиза: Политекс. - 2006. - Т. 2. - № 1. - С. 31-50.
Попова О.В. Рейтинги как элемент информационной политики в электоральном цикле // Политическая наука. - М., 2012. - № 1. - С. 81-93.
Сморгунов Л.В. Проблема методологического синтеза в современной сравнительной политологии // Вестник СПбГУ. Сер. 6. - СПб., 2011. - Вып. 1. - С. 76-85.
Сморгунов Л.В., Шерстобитов А.С. Политические сети: Теория и методы анализа: Учебник для студентов вузов. - М.: Аспект Пресс, 2014. - 320 с.
Стукал Д.К., Хавенсон Т.Е. Моделирование государственной состоятельности постсоциалистических стран // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2012. - Т. 8. - № 1. -С. 238-264.
Туронок С.Г. Политический анализ. - М.: Дело, 2006. - 360 с.
Центр и регионы в системе государственного управления: состояние и тренды. Материалы научного семинара - М.: Научный эксперт, 2010. - Вып. 4 (34). -113 с.
Шпилькин С.А. Математика выборов - 2011 // Троицкий вариант. - 2011. - № 94. -С. 2-4.
Шпилькин С.А. Статистика исследовала выборы // Газета.ру. - 2011. - Режим доступа: http://www.gazeta.ru/science/2011/12/10_a_3922390.shtml (Дата посещения: 25.10.2014.)
Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики // Публичное пространство, гражданское общество и власть: опыт взаимодействия. - М.: РАПН; РОССПЭН, 2008. - С. 107-121.
Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики в регионах России // Труды ИСА РАН. - 2006. - Т. 25. - С. 139-147. - Режим доступа: http://www.isa.ru/proceedings/images/documents/2006-25/139-147.pdf (Дата посещения: 12.03.2015.)
Aguilera M., Morer I., Barandiaran X.E., Bedia M.G. Quantifying political self-organization in social media. Fractal patterns in the Spanish 15 M movement on Twitter // Advances in artificial life. ECAL. - 2013. - T. 12. - P. 395-402.
AlmquistZ.W., Butts C.T. Dynamic network logistic regression: A logistic choice analysis of inter- and intra-group blog citation dynamics in the 2004 US presidential election // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 4. - P. 430-448.
Alvarez R.M., Atkeson L.R., Hall Th. Evaluating elections: a handbook of methods and standards. - N.Y.: Cambridge univ. press, 2013. - 180 p.
Baerveldt C. Ethnic boundaries in high school students' networks in flanders and the Netherlands / Baerveldt C., Zijlstra B., Wolf de M., Van Rossem R., Duijn M.A.J., van // International sociology. - 2007. - Vol. 22. - P. 701-719.
Bakker R., Poole K.T. Bayesian metric multidimensional scaling // Political analysis. -2013. - Vol. 21, N 2. - P. 125-140.
Barbera P. Birds of the same feather tweet together: Bayesian ideal point estimation using Twitter data // Political analysis. - 2015. - Vol. 23, N 1. - P. 76-91.
BeberB., ScaccoA. What the numbers say: A digit-based test for election fraud // Political analysis. - 2012. - Vol. 20. - P. 211-234.
Breunig C., Goerres A. Searching for electoral irregularities in an established democracy: Applying Benford's law tests to Bundestag elections in unified Germany // Electoral studies. - 2011. - Vol. 30. - P. 534-545.
Brown C.T., Liebovitch L.S. Fractal analysis. Quantitative applications in the social sciences. - Los Angeles, CA: SAGE Publications, 2010. - Vol. 165. - 90 p.
Buttice M.K., Highton B. How does multilevel regression and poststratification perform with conventional national surveys? // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 4. -P. 449-467.
Carriquiry A.L. Election forensics and the 2004 Venezuelan presidential recall. referendum as a case study // Statistical science. - 2011. - Vol. 26, N 4. - P. 471-478.
Deckert J., Myagkov P., Ordeshook P.C. The irrelevance of Benford's law for detecting fraud in elections /// Caltech. MITvoting technology project working paper. - 2010. -N 9. - Mode of access: http://vote.caltech.edu/content/irrelevance-benfords-law-detecting-fraud-elections (Дата посещения: 20.10.2014.)
Configurational comparative methods: Qualitative comparative analysis (QCA) and related techniques / Ed. B. Rihoux, Ch. Ragin. - London: SAGE Publications, 2009. -209 p.
DeBell M. Harder Than it looks: Coding political knowledge on the ANES // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 3. - P. 393-406.
Deckert J. Benford's law and the detection of election fraud. / J. Deckert, M. Myagkov, P.C. Ordeshook // Political analysis. - 2011. - Vol. 19. - P. 245-268.
Diekmann A. Benford's law and fraud detection: facts and legends. / A. Diekmann, J. Ben // German economic review. - 2010. - № 11 (3). - P. 397-401.
Duijn M.A.J., Vermunt J.K. What is special about social network analysis? // Methodology. - 2006. - Vol. 2. - P. 2-6.
Election fraud: Detecting and deterring electoral manipulation / Ed. Alvarez, Michael R., Hall, Thad E., Hyde, Susan D. - Washington, DC: Brookings institut. press - 2008. -255 p.
ElffM. A Dynamic state-space model of coded political texts // Political analysis. - 2013. -Vol. 21, N 2. - P. 217-232.
Estok M., Nevitte N., Cowan G. The quick count and election observation / National democratic institute for international affairs. - Washington, DC, 2002. - 182 p.
Fewster R.M. A Simple explanation of Benford's law // The American statistician. - 2009. -February. - Vol. 63, N 1. - P. 26-32.
Grimmer J., Stewart B.M. Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. -P. 267-297.
Implementing risk-limiting post-election audits in California / Hall J.L., Miratrix L.W., Stark P.B. et al. // 2009 Electronic voting technology. Workshop on Trustworthy Elections (EVT/WOTE '09). - Montreal, 2009. - 24 p.
Hug S. Qualitative comparative analysis: How inductive use and measurement error lead to problematic inference // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. - P. 252-265.
Statistical detection of systematic election irregularities. / Klimek P., Yegorov Yu. et al. // PNAS. - 2012. - Vol. 109 (41). - P. 16469-16473.
KobakD., Shpilkin S., PshenichnikovM.S. Statistical anomalies in 2011-2012 Russian elections revealed by 2 D correlation analysis. - 2012. - Mode of access: http://arxiv.org/abs/1205.0741 (Дата посещения: 15.04.2013.)
Krogslund Ch., Choi D.D., Poertner M. Fuzzy sets on shaky ground: Parameter sensitivity and confirmation bias in fsQCA // Political analysis. - 2015. - Vol. 23, N 1. - P. 21-41.
König T., Marbach M., Osnabrügge M. Estimating party positions across countries and time - A dynamic latent variable model for manifesto data // Political analysis. - 2013. -Vol. 21, N 4. - P. 468-491.
Leemann L., Bochsler. D. A systematic approach to study electoral fraud // Electoral studies. - 2014. - Vol. 35. - P. 33-47.
Lehoucq F. Electoral fraud: Causes, types and consequences // Annual Review political sciences. - 2003. - Vol. 6. - P. 233-256.
Lowe W., Benoit K. Validating estimates of latent traits from textual data using human judgment as a benchmark // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 3. - P. 298-313.
Lukinova E., MyagkovM., Ordeshook. P.C. Metastasised fraud in Russia's 2008 presidential election // Europe-Asia studies. - 2011. - Vol. 63, N 4. - P. 603-621.
Mebane W.R. Jr. Comment on «Benford's law and the detection of election fraud» // Political Analysis. - 2011. - Vol. 19. - P. 269-272.
Mebane W.R. Jr. Election forensics: The meanings of precinct vote counts' second digits. -2013. - Mode of access: https://pages.shanti.virginia.edu/PolMeth/files/2013/07/Mebane.pdf (Дата посещения: 21.10.2014.)
Mebane W.R., Jr. Fraud in the 2009 Presidential election in Iran? // Chance. - 2010. -Vol. 23, N 1. - P. 6-15.
Mebane W.R.Jr. Using vote counts' Digits to diagnose strategies and frauds: Russia // Prepared for presentation at the 2013 Annual meeting of the American political science association. - Chicago, IL. - 2013. - August 29 - September 1. - Mode of access: http://www.umich.edu/~wmebane/apsa13.pdf (Дата посещения: 20.12.2014.)
Oberski D.L. Evaluating Sensitivity of parameters of Interest to measurement invariance in latent variable models // Political analysis. - 2014. - Vol. 22, N 1. - P. 45-60.
Pericchi L., Torres D. Quick anomaly detection by the Newcomb-Benford Law, with applications to electoral processes data from the USA, Puerto Rico and Venezuela // Statistical science. - 2011. - Vol. 26, N 4. - P. 502-516.
Shikano S., Mack V. When does the second-digit Benford's law-test signal an election fraud? Facts or misleading test Results. // Jahrbucher f. Nationalokonomie u. Statistik (Lucius & Lucius, Stuttgart 2011). - 2011. - Bd. (Vol.) 231/5+6. - P. 719-732.
Torneo A., Teehankee J.C., Francis I. Towards a systematic analysis of automated election in the Philippines: A review of the 2010 and 2013 elections / A. Torneo, J.C. Teehankee, I. Francis // SPARK The key link to idea and action. - 2013. - Dec. - Vol. 6, N 4. -P. 143-165.
Vermeij L., Duijn M., Baerveldt C. Ethnic segregation in context: social discrimination among native Dutch Pupils and their ethnic minority classmates // Social networks. -2009. - Vol. 31. - P. 230-239.
