CC BY
182
ТЕОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ
DOI: 10.14515/monitoring.2018.4.02 Правильная ссылка на статью:
Баскакова Ю. М., Терентьева Н. Н. «Вероятный избиратель»: эволюция и модификации модели Гэллапа // Мониторинг общественного мнения : Экономические и социальные перемены. 2018. № 4. С. 25—38. https://doi.org/10.14515/momtonng.2018A02. For citation:
Baskakova Yu. M., Terentyeva N. N. (2018) Gallup's Likely Voter Model: evolution and modifications. Monitoring of Public Opinion : Economic and Social Changes. No. 4. P. 25—38. https:// doi.org/10.14515/monitoring.2018.4.02.
ю. М. Баскакова, Н. Н. Терентьева «ВЕРОЯТНЫЙ ИЗБИРАТЕЛь»: ЭВОЛюЦИЯ И МОДИФИКАЦИИ
МОДЕЛИ ГЭЛЛАПА
«ВЕРОЯТНЫЙ ИЗБИРАТЕЛЬ»: ЭВОЛЮЦИЯ И МОДИФИКАЦИИ МОДЕЛИ ГЭЛЛАПА
GALLUP'S LIKELY VOTER MODEL: EVOLUTION AND MODIFICATIONS
БАСКАКОВА Юлия Михайловна — кандидат политических наук, руководитель практики Социального моделирования и прогнозирования ВЦИОМ, Москва, Россия.
E-MAIL: jbaskakova@gmail.com ORCID: 0000-0003-3593-7568
Yulia M. BASKAKOVA1 — Cand. Sci. (Pol.), Head of Practice of Social Modeling and Forecasting
E-MAIL: jbaskakova@gmail.com ORCID: 0000-0003-3593-7568
ТЕРЕНТЬЕВА Наталья Николаевна — аспирант, Институт социологии Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук, Москва, Россия; аналитик ВЦИОМ, Москва, Россия. E-MAIL: terentyeva_n@wciom.com ORCID: 0000-0001-6115-2428
Natalia N. TERENTYEVA 21 — Postgraduate Student; Analyst E-MAIL: terentyeva_n@wciom.com ORCID: 0000-0001-6115-2428
1 Russian Public Opinion Research Center (VCIOM), Moscow, Russia
2 Institute of Sociology of the Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
Аннотация. В статье рассматриваются методики составления прогнозов результатов выборов на основе опросных данных. В основе большинства таких прогнозов лежит методика, сконструированная Дж. Гэллапом в середине прошлого века. Авторы прослеживают эволюцию модели Дж. Гэллапа от хрестоматийной «победы 1936 года» до современных модификаций. Описаны эксперименты, проведенные в ходе формирования прогнозных моделей, представлен перечень вопросов, используемых американскими полсте-рами для прогнозирования результатов выборов, подробно разобран механизм подсчета баллов в моделях отсечения (cutoff), рассмотрены ограничения модели Гэллапа.
Ключевые слова: выборы, электоральные прогнозы, методы социологических исследований, вероятные избиратели, likely voters
Abstract. The article considers the methods of election forecasting using the data of opinion polls. Most of such forecasts are based on Gallup's method developed in the mid 20th century. The authors trace the evolution of Gallup's model from «the 1936 victory» to modern modifications. The article describes experiments which were observed to build forecasting models, presents a list of questions used by American pollsters to forecast the election results, thoroughly examines the mechanism of election result calculation in cutoff models and explores the limitations of Gallup's model.
Keywords: elections, electoral forecasts, forecast model, sociological research methods, likely voters
Среди результатов электоральных исследований внимание публики и журналистов больше всего привлекают прогнозы. Разбираться в многослойных предпочтениях и настроениях избирателей сложно и утомительно, а прогноз дает тот самый односложный ответ, который приятен легкостью интерпретации в настоящем и прозрачностью верификации в будущем.
Среди всех видов электоральных прогнозов наиболее важны и интересны те, что основаны на результатах опросов общественного мнения. Во-первых, эти прогнозы представляют собой предсказания того, что будет, а не объяснение уже получившихся результатов постфактум. Во-вторых, в их основе лежит (или должен лежать) прозрачный механизм формирования предсказания, который дает возможность увидеть связь между декларируемыми предпочтениями избирателей и предстоящим результатом выборов. Если такой прогноз оказывается близким к официальному результату голосования, он помогает исследователям лучше понимать предпочтения общества 1.
1 Мы осознанно исключили из рассмотрения модели Э. Тафта, Р Фейра, Д. Гиббса, А. Абрамовитца и др., в которых прогноз результатов выборов привязан к статистическим показателям. Подобные прогнозы, в нашем представлении, обладают ценностью объяснения, но не ценностью предсказания, поскольку не учитывают или слабо учитывают, собственно, выбор избирателей.
Как только в России появились выборы, исследователи стали пытаться прогнозировать их результаты. Первые прогнозы строились на основе интуитивных экспертных оценок либо на основе опросных данных. В последнем случае прогнозы представляли собой проекцию распределения ответов на результаты выборов или расчет от числа респондентов, выразивших намерение голосовать. Многие такие прогнозы оказывались достаточно близкими к официальным результатам, несмотря на отсутствие сложных моделей 2.
К началу 2000-х гг. такие модели начали разрабатываться российскими исследователями, которые опирались, скорее, на собственный опыт, чем на не всегда доступные работы западных коллег. Первый опубликованный вариант прогнозной модели в 2004 г. предложил И. В. Задорин 3. Его методика впоследствии легла в основу прогнозной модели ВЦИОМ 4 и используется рядом региональных исследовательских компаний. Примерно в тот же период было опубликовано описание методики электорального прогнозирования Фонда «Общественное мнение» [Галицкий и др., 2006].
Основой упомянутых прогнозных моделей являются опросные данные; на них опираются сами полстеры, которые выдают «электоральный расчет» — прогнозную оценку результатов выборов, формирующуюся преобразованиями массива ответов респондентов. Иногда этот расчет комбинируется с экспертными оценками, которые могут использоваться для настройки коэффициентов модели или в качестве самостоятельных прогнозов, эвристически объединяемых с расчетом в итоговое предсказание — «прогноз».
В западной традиции процедуры составления прогнозов регулярно становятся предметом обсуждения на конференциях и на страницах академических изданий. В России интерес чаще вызывает содержание прогнозов и сценарии, которые они приоткрывают, чем вопросы методов их составления. Запуск проекта ВЦИОМ по изучению лучших мировых практик электорального прогнозирования [Баскакова, Седова, 2015] дал возможность лучше познакомиться с американскими методиками составления предвыборных прогнозов. Выяснилось, что применяемые в США расчетные алгоритмы довольно близки к российским и, в основном, являются модификациями опубликованной более полувека назад модели Дж. Гэллапа и П. Перри. В данной статье мы проследим разработку и развитие модели «Likely voters» до ее современных модификаций, используемых американскими полстерами.
Создание модели «Likely voters»
После хрестоматийной «победы 1936», когда Дж. Гэллап на основе опросных данных с высокой точностью спрогнозировал победу Ф. Рузвельта на президент-
2 Сравнительный анализ качества прогнозирования общенациональных выборов в России [Электронный ресурс] // Циркон. URL: http://www.zircon.ru/upload/iblock/5ae/Sravnitelnyj_analiz_kachestva_prognozirovanya_itogov_ obshhenacionalnyh_vyborov_v_Rossii.pdf (дата обращения: 15.08.2018).
3 Выборы президента РФ—2004: прогнозирование итогов голосования по опросным данным на основе вероятностной модели электорального поведения: «Циркон» презентация на семинаре «Полития». 25.03.04. [Электронный ресурс]. URL: http://www.zircon.ru/upload/iblock/619/Vybory_Prezidenta_RF-2004_Prognozirovanie_itogov_golosovanya_ po_oprosnym_dannym.pdf (дата обращения: 15.08.2018).
4 Электоральное прогнозирование [Электронный ресурс] // ВЦИОМ. URL: http://wciom.ru/database/prognozy/ (дата обращения: 15.08.2018).
ских выборах, последовало не менее известное «фиаско 1948», когда его прогноз результатов президентских выборов оказался ошибочным. Данные последнего опроса Gallup явно указывали на победу Т. Дьюи над Г. Трумэном: 49,5 % против 44,5 %. Однако после объявления официальных результатов выборов выяснилось, что Г. Трумэн заметно обогнал своего соперника 5.
Неудачный прогноз подвиг Дж. Гэллапа произвести тщательный анализ причин, приведших к этому, и взяться за разработку принципов новой прогнозной модели [Gallup, 1951]. К числу факторов, повлиявших на неточность прогноза результатов выборов 1948, Дж. Гэллап отнес:
— Раннее прекращение опросов: последний опрос проходил за 10-12 дней до дня выборов, в течение этих дней настроения избирателей могли кардинально измениться.
— Исключение из рассмотрения респондентов, неопределившихся с выбором своего кандидата: была выдвинута гипотеза, что большинство этих людей в итоге просто не станут принимать участие в выборах. Но она не подтвердилась.
— Отсутствие понимания, кто из респондентов придет на выборы и реализует свои электоральные предпочтения, а кто останется дома. Явка на выборах 1948 г. составила 51 %, т. е. около половины избирателей не дошли до избирательных участков.
В указанной статье Дж. Гэллап рассказал о своих способах решениях перечисленных проблем и предъявил миру новый подход к прогнозированию результатов выборов. Чтобы найти способ, как измерить предпочтения не всего населения, а более узкой генеральной совокупности — избирателей, он обратился к Полу Перри, имевшему опыт прогнозирования предпочтений аудитории (от телевизионных фильмов до финансовых перспектив их проката) [Докторов, 2008]. Дж. Гэллап и П. Перри разработали новый подход к изучению электорального поведения, который был применен в 1949 г. в период предвыборной кампании в штате Нью-Джерси.
Опросы стали завершать не ранее, чем за три дня до выборов, а не за 10—12 дней. Для неопределившихся избирателей был сформирован дополнительный перечень вопросов, направленных на выяснение их политических предпочтений и установок. Сначала им задавался вопрос «К поддержке какой партии Вы в большей степени склоняетесь?» и если на него ответ не давали, следовал более жесткий вопрос: «Если бы Вам ПРИШЛОСЬ выбирать сегодня, то за какую партию Вы бы отдали свой голос?»
Наибольших усилий потребовала разработка технологии выделения «вероятных избирателей»—людей, которые с большой вероятностью придут на выборы. Для решения этой задачи был разработан перечень вопросов, нацеленный на то, чтобы определить уровень заинтересованности респондентов в предстоящих выборах, степень их вовлеченности в политический процесс. Разработка такого вопросника потребовала детального предварительного исследования; анкета включала в себя 75 вопросов и измеряла широкий круг показателей: общий
5 По официальным данным, Г. Трумэн набрал 49,5 %, Т. Дьюи — 45,1 %.
интерес к политике, знание кандидатов и их политических программ, факт прохождения процедуры регистрации для голосования, предыдущее электоральное поведение, вовлеченность в политический процесс, отношение к политическим партиям и кандидатам, намерение принять участие в голосовании, самоидентификация с политическими интересами разных групп (близкие, родственники, соседи).
По итогам исследования в Нью-Джерси Дж. Гэллапу и П. Перри удалось выделить из анкеты пять вопросов, которые в совокупности позволяли выявить потенциальных избирателей. Вопросы звучали следующим образом [Gallup, 1951]:
1. Вы голосовали на президентских выборах 1948 года? (Если Да, то за кого Вы проголосовали?)
2. Вы разговаривали о предстоящих выборах с членами Вашей семьи, с друзьями, с коллегами по работе?
3. Представим, что в день голосования Вы уехали из Вашего города. Будете ли Вы прилагать усилия для того, чтобы до закрытия своего избирательного участка вернуться и проголосовать?
4. Есть ли у Вас особые причины, которые мотивируют Вас принять участие в предстоящих ноябрьских выборах? (Если Да, то какие?)
5. Как Вы думаете в настоящий момент, Вы точно придете на избирательный участок и проголосуете или есть вероятность, что Вы не будете этого делать?
На основе этих вопросов был сформирован «Likely voters index» — индекс вероятности участия в голосовании. За положительные ответы респондентам присваивались баллы. Далее респонденты, набравшие наибольшее число баллов, были определены как «вероятные избиратели», прогнозом результата выборов считались их электоральные предпочтения. Для того, чтобы определить число баллов, начиная с которого респондент считается «вероятным избирателем», использовалась явка на прошлых выборах соответствующего уровня. Для расчета брали то число баллов, которое давало размер группы «вероятных избирателей», наиболее близкий к этому уровню. Прогноз, рассчитанный по данной модели на выборах 1950 г., оказался самым точным за всю историю прогнозирования компании Gallup. Прогноз обещал 49 % голосов республиканцам и 51 % демократам. Официальный результат расходился менее, чем на один процентный пункт с прогнозным: 49,7 % на 50,3 %.
Позже Пол Перри описал результаты экспериментов по прогнозированию и уточнению модели и заметил, что в ряде случаев расчет по выборке всех респондентов может быть настолько же точным, как и расчет по модели, откуда исключены избиратели, имеющие малую вероятность участия в голосовании. На основе этого он сделал заключение, что для оценки работоспособности модели требуется ее апробация на нескольких выборах. Позднее Перри экспериментально показал, что расчет результатов выборов по группе вероятных избирателей обычно оказывается ближе к результатам выборов, чем по всей выборке [Perry, 1973].
Предметом отдельного внимания Пола Перри стали «социально-одобряемые ответы» — предположение, что не все избиратели готовы говорить о своих предпочтениях открыто. Для решения этой проблемы в ходе опроса воспроизводилась процедура тайного голосования (secret ballot): респондент указывал свои предпочтения не в форме ответа на вопрос, а заполняя бюллетень и опуская его
в ящик. Исходно такие вопросы применялись, чтобы определить калибровочный коэффициент — изменение распределения голосов по сравнению с обычным вопросом. Далее этот коэффициент применялся в исследованиях непосредственно перед выборами, когда сжатые сроки требовали предельно упростить работу интервьюера, а время на передачу и обработку данных было ограничено, что не позволяло использовать тайный бюллетень.
В более поздней работе Перри на результатах нескольких выборов оценивал расхождения в данных, связанные с разным способом задавания вопроса о выборе — напрямую или с использованием тайного бюллетеня. Анализируя полученные результаты, он пришел к выводу, что большинство респондентов искренне отвечают на вопрос, за кого они намерены голосовать, масштаб отклонений составлял 2-3 процентных пункта [Perry, 1960].
Позднее модель «Likely voters» была переработана и включала уже девять вопросов, а не пять; в дальнейшем они практически не менялись [Perry, 1979].
Современные модификации модели «Likely voters»
Классическая модель «Likely voters», разработанная специалистами «Gallup», была взята на вооружение многими полстерами 6. Она модернизировалась, но общие принципы ее построения остались прежними. В основе модели лежит набор вопросов, направленный на определение намерения респондента участвовать или не участвовать в предстоящих выборах. За каждый ответ на вопрос респонденту приписывается определенное количество баллов. Цель этого набора вопросов и градаций баллов не в том, чтобы вычислить предполагаемый уровень явки, а в том, чтобы выделить среди опрошенных группу респондентов — «вероятных избирателей»,—которая с наибольшей вероятностью придет на избирательный участок в день выборов, и на основе данных этой группы спрогнозировать результат голосования.
С описанием используемых вариаций модели «Likely voters» американских полстерских компаний можно ознакомиться в открытых источниках, в частности, на сайтах полстеров. Однако прогнозирование результатов выборов остается для полстеров чувствительной темой: цена неудачного прогноза велика, ставкой здесь служит репутация, от которой зависят коммерческие контракты на другие исследования [Баскакова, 2015]. Со времен, когда П. Перри описывал применяемую модель, многое изменилось. Например, появился интернет и возможность выложить массивы данных в открытый доступ вместе с алгоритмами расчета. Однако не все готовы открыто делиться своими наработками и секретами относительно модели «Likely voters»: какие вопросы, как происходит распределение баллов и ранжирование респондентов в зависимости от количества набранных баллов. Возникает такое явление как herding, корректировка прогноза для сближения его с данными других прогнозистов, которое называют одной из причин неудачного прогнозирования результатов выборов в Великобритании в 2015 г. наряду с общей закрытостью первичных данных [Durand, 2016]. В этой связи любой обзор модификаций применяемой модели будет достаточно условным.
6 Likely voters IV—The Gallup model. Mystery Pollster [Электронный ресурс]. URL: http://www.mysterypollster.com/ main/2004/10/likely_voters_i_1.html (дата обращения: 11.02.2016).
В таком обзоре в фокус внимания естественным образом попадают американские полстеры и их модели. Прямой перенос этих моделей на российскую почву вызывает затруднения в связи с различиями избирательных процедур, однако сама по себе возможность сравнения подходов, безусловно, полезна.
Если просмотреть сайты американских полстеров, дающих прогноз результатов выборов и входящих в рейтинг Нейта Сильвера 7, нетрудно выделить полстерские компании, использующие для прогнозирования модели и регулярно показывающие высокий уровень точности прогнозов. Этих полстеров мы сочли полезным разделить на три группы: открытые, полуоткрытые и закрытые по критерию наличия на их сайтах информации о применяемой модели расчета прогнозов.
На сайтах «открытых» компаний каждый пользователь может ознакомиться с перечнем вопросов и методикой подсчета баллов. Так, по каждому вопросу представлено детальное описание самого принципа приписывания баллов в зависимости от вопроса и ответа на него. Как правило, сотрудники компаний данного типа публикуют в академических журналах статьи, в которых описывается принцип работы прогнозной модели. Кроме того, на сайте «открытых» компаний в свободном доступе представлены аналитические материалы с детальным описанием данных, полученных на основе собственной прогнозной модели, анализируются ее слабые и сильные стороны, возможности улучшения.
На сайтах «полуоткрытых» компаний также в свободном доступе можно ознакомиться с перечнем вопросов модели «Likely voters», однако скрытыми остаются распределения баллов и процедура их подсчета в самой модели. Как сказал Фрэнк Ньюпорт 8, если специалистам компаний данного типа задать вопрос о деталях их моделей, то можно получить простой ответ: «Я не люблю об этом говорить, это мой секрет»9. Описания подсчета баллов зачастую носят обобщенный характер, без детализации. Например, на сайте компании «Ipsos» можно ознакомиться с перечнем вопросов и вариантами ответов, но сам механизм распределения баллов скрыт от посторонних глаз.
«Закрытые» компании не предоставляют ни перечня вопросов своей модели, ни принципов приписывания баллов в ней.
Таблица 1. Классификация полстерских компаний
Открытые Полуоткрытые Закрытые
Gallup, Pew Research Center Ipsos, ABC News/Washington Post, CBS News, Democracy Corps, NBC/Wall Street Journal The American Research Group, Rasmussen, Survey USA
Сопоставление модификаций вопросов модели «Likely voters» показывает довольно широкий набор вариаций вопросника для определения вероятных избира-
7 Сильвер Н.—американский специалист по статистике и прогнозированию. СМ. : FiveThirtyEight's Pollster Ratings [Электронный ресурс]. URL: http://projects.fivethirtyeight.com/pollster-ratings/ (дата обращения: 13.02.2016).
8 Ньюпорт Ф.—специалист компании „Gallup". Персональная страница на сайте компании: http://news.gallup.com/ authors/Newport.aspx?a=100186&p=1 (дата обращения: 13.02.2016).
9 По материалам интервью, проведенного Ю. Баскаковой в рамках экспедиционного исследования в США в 2015 году.
телей. В общем виде в моделях, помимо намерения респондента принять участие в голосовании, измеряют два вида показателей: (1) объективные предпосылки и опыт электорального участия (наличие предварительной регистрации в качестве избирателя, опыт голосования на своем участке и др.), (2) уровень вовлеченности в политику (схема 1).
Ниже представлена группировка близких по смыслу вопросов, собранных в открытом доступе из моделей «вероятного избирателя» разных полстерских компаний. Поскольку только две полстерские компании (Gallup и Pew Research Center) открыто делятся методикой определения потенциальных избирателей проанализировать принципы работы модели «Likely voters» других компаний нет возможности.
Модель«Likely voters»
Компании и типы вопросов в используемой модели «likely voters»
Объективные факторы участия
Pew Research Center. Gallup Pew Research Center, Gallup
Опыт голосования на избирательном участке
Знание территориального нахождения избирательного участка
Democracy Corps, ABC News/Washington Post, Ipsos, Pew Research Center, Gallup, CBS News, NBC/Wall Street Journal Pew Research Center, Gallup, CBS News, ABC News/Washington Post, Ipsos, Факт регистрации для участия в выборах
Частота голосования
Факт участия в прошлых выборах
Democracy Corps
Субъективные факторы участия
Pew Research Center, Gallup, CBS News. ABC News/Washington Post, Ipsos,
Интерес к выборам
NBC/Wall Street Journal
Планы участия в выборах Pew Research Center, Gallup, CBS News. ABC News/Washington Post,
Democracy Corps
Вероятность голосования Pew Research Center,
Gallup, Ipsos
Политические ABC News/Washington Post
предпочтения
Схема 1. Модификации модели «Likely voters»
Схемы расчета электорального прогноза в компаниях Gallup и Pew Research Center
Мы остановимся более подробно на описании двух моделей «Likely voters», которыми пользуются полстерские компании «Gallup» и «Pew Research Center». Кроме того, в рамках экспедиционного исследования в США в 2015 г. авторам статьи удалось узнать об особенностях электорального прогнозирования «по-американски» от первоисточников.
Ф. Ньюпорт, специалист компании «Gallup», подробно раскрывает вопрос о том, кого можно назвать вероятным избирателем и чем вероятный избиратель от-
личается от зарегистрированного 10. Сложность заключается в том, что участие в выборах является социально одобряемым поведением и в ходе опросов обычно около 80 % респондентов подтверждают факт прохождения процедуры регистрации, однако среди них доля тех, кто придет на избирательный участок в сам день голосования, может оказаться довольно низкой. Поэтому для прогнозирования результатов выборов используется модель Гэллапа-Перри. Современная модификация модели Гэллапа, используемая в компании его наследников, включает семь вопросов [Newport, 2008]. В зависимости от ответов на них респонденту приписывается определенное количество баллов, которые затем суммируются. В результате каждому респонденту присваивается определенный балл по шкале от «0» до «7». Распределение баллов происходит по определенной схеме (см. таблицу 2). Респонденты, которые говорят, что не прошли процедуру регистрации автоматически получают 0 баллов. Те, кто не планирует принять участие в голосовании, также получают 0 баллов. Респондентам автоматически приписывается 7 баллов, если на момент проведения опроса они ответили, что уже проголосовали 11. После этого все респонденты ранжируются в зависимости от уровня вовлеченности в избирательную кампанию.
В силу того, что в Соединенных Штатах Америки широко распространено голосование по почте (а в некоторых штатах голосование на выборах проходит исключительно по почте), ответ респондента, что он не знает, где находится его избирательный участок, может не учитываться, если респондент планирует голосовать на предстоящих выборах и голосовал на прошлых выборах.
Ответы респондентов в возрасте от 18 лет до 21 года анализируются отдельно, поскольку на прошлых выборах они не могли участвовать в голосовании. Итоговые баллы этой части респондентов корректируются по следующей схеме: в возрасте от 18 до 19 лет: 1 = 2, 2 = 4, 3 = 5, 4 = 7, в возрасте от 20 до 21 года: 1 = 1, 2 = 3, 3 = 4, 4 = 6, 5 = 7.
После подсчета баллов респондентов делят на группы; например, респонденты, набравшие 6 или 7 баллов, относятся к категории потенциальных избирателей, которые с большой долей вероятности в день голосования придут на избирательный участок и проголосуют.
«Мы используем традиционную для Гэллапа модель вероятных избирателей, которая, по сути своей, является моделью отсечения (cutoff). Мы задаем серию вопросов о намерении голосовать... Все ответы на них мы включаем в модель и присваиваем респонденту баллы вероятности голосования. Вы получаете 100, если ответите „да" на все вопросы, и 0, если ответите „нет". И далее мы отсекаем, то есть, говорим что-то вроде: „Из этих людей мы возьмем 60 % или около того с наивысшими баллами, а других просто отсекаем". Другой способ — вероятностная модель, когда каждому присваивается вероятность голосования, и потом Вы их математически взвешиваете, оставляя всех в выборке. Так что, если у кого-то вероятность достигает отметки в 20, Вы присваиваете им 20 % веса. Звучит разумно, но мы обнаружили, что в целом модель отсечения работает лучше» (Frank Newport, «Gallup, Inc.»).
10 Для участия в голосовании в США избирателям требуется пройти предварительную регистрацию.
11 Актуально для тех штатов, где голосование проходит по почте.
По словам Ф. Ньюпорта, если опрос проводится задолго до выборов, применяется сокращенный набор вопросов: об уровне заинтересованности в предстоящих выборах, об опыте (не)участия в голосовании на прошлых выборах и намерении (не)участвовать в предстоящих выборах. Расчет баллов производится стандартно.
Модель, применяемая в компании «Pew Research Center», схожа с моделью компании «Gallup»: списком из семи вопросов определяется уровень вовлеченности респондента в предстоящую предвыборную кампанию, проверяется факт предварительной регистрации в качестве избирателя на избирательном участке (см. схему 1).
Каждому ответу респондентов на определенный вопрос присваивается свой балл и подсчитывается суммарный балл (см. табл. 2). Ответы респондентов в возрасте от 18 лет до 21 года, как и в модели компании «Gallup», корректируются. Разница заключается в том, что респондентам 18-19 лет автоматически приписывается два дополнительных балла, а респондентам 20-21 года только один дополнительный балл.
Тем, кто ответил, что не планирует принимать участие в голосовании в предстоящих выборах и не прошел процедуру регистрации, автоматически присваивается 0 баллов.
На основе суммарного балла респонденты распределяются по шкале от 0 (низкий электоральный потенциал) до 7 баллов (высокий электоральный потенциал).
«...Вы выстраиваете респондентов вдоль шкалы от 7 к 0. А потом отдельно совершаете прогноз того, какова будет явка на этих выборах, основываясь на прошлом опыте и любой другой информации, которая у вас есть о заинтересованности и вовлеченности людей в электоральный процесс... а потом каждому респонденту в выборке приписываете вероятность голосования, прогнозируемую при помощи логистической функции. После этого вы можете взвесить данные по этой вероятности» (Scott Keeter, «Pew Research Center»).
«Может так оказаться, что факторы, которые помогают предсказать явку для одного типа выборов, не сработают, скажем, для президентских, к примеру, если у вас куда выше мобильность и тому подобное. Но система, которую мы используем для прогнозирования явки вероятных избирателей, была разработана применительно ко всем типам условий» (Scott Keeter, «Pew Research Center»).
В таблице 2 представлено сравнение вопросов и порядок распределение баллов в моделях «Likely voters» двух вышеописанных компаний. В целом набор вопросов у полстеров схож, за исключением двух: «Pew Research Center» в качестве предиктора явки использует уровень интереса к политике, «Gallup»—уровень осведомленности о том, где находится его избирательный участок.
Таблица 2. Порядок распределения баллов на ответы на вопросы модели «Likely voters»
Вопросы Gallup* Pew Research Center**
Как часто Вы думаете о предстоящих выборах? 1 балл (Довольно часто, иногда) 1 балл (Довольно часто, иногда)
Знаете ли Вы, где находится избирательный участок в Вашем районе? 1 балл (Да) —
Вопросы Gallup* Pew Research Center**
Вам уже приходилось голосовать в Вашем районе или на Вашем участке? 1 балл (Да) 1 балл (Да)
Можно ли сказать, что Вы следите за политикой, решениями правительства: постоянно, время от времени или не следите? — 1 балл (постоянно или время от времени)
Как часто Вы принимаете участие в голосовании: всегда, почти всегда, иногда, редко? 1 балл (Всегда, почти всегда) 1 балл (Всегда, почти всегда)
Вы планируете или не планируете принять участие в предстоящих выборах? 1 балл (Да) 1 балл (Определенно буду голосовать, скорее приму участие в голосовании)
Пожалуйста, оцените вероятность, что Вы примете участие в выборах, от 1 до 10, где 1 означает, что Вы точно не пойдете голосовать, а 10 — что вы точно будете участвовать в выборах. 1 балл (7-10 баллов по шкале) 1 балл (9, 10 баллов по шкале)
Иногда обстоятельства складываются так, что нет возможности принять участие в голосовании. Скажите, а лично Вы на прошлых выборах смогли или не смогли принять участие в голосовании? 1 балл (Да) 1 балл (Да, назван кандидат)
Итого 7 баллов 7 баллов
* Understanding Gallup's Likely voters Models [Электронный ресурс] // Gallup. URL: http://www.gallup.com/ poll/143372/understandlng-gallup-llkely-voter-models.aspx (дата обращения: 12.12.2015). ** Keeter S., Igielnik R., Weisel R. Can Likely voters Models Be Improved? Evidence from the 2014 U. S. House elections [Электронный ресурс] // Pew Research Center. URL: http://assets.pewresearch.org/wp-content/uploads/ sites/12/2016/01/PM_2016-01-07_likely-voters_FINAL.pdf (дата обращения: 18.02.2016).
Трудности прогнозирования явки избирателей на выборах
Модель Гэллапа как инструмент прогнозирования результатов выборов, не решает ряда проблем.
Первая проблема состоит в том, что модель не прогнозирует явку. Она дает возможность отобрать из массива данных тех избирателей, которые вероятнее всего проголосуют, но не дает ту самую заветную цифру — сколько людей придут на участки. Ориентирование на прошлый уровень явки подводит, когда явка дает заметные колебания и на выборы приходят новые группы избирателей или не приходят те, на кого рассчитывали кандидаты.
Как отмечают эксперты, проблема заключается не в том, что респонденты дают заведомо социально одобряемые ответы, а в том, что на явку влияет много ситуативных факторов. С выявлением предпочтений в устойчивых электоральных системах все относительно просто — к моменту опроса ценности и предпочтения респондентов уже сформированы, и исследователю остается, как «фокуснику»,
выявить их правильно составленными вопросами. А вот как понять, сможет ли респондент дойти до участка...
«Никто не просыпается и не решает вдруг, что он республиканец или демократ, это то, кем мы являемся. Я считаю, что куда более непредсказуемый фактор на выборах не то, как люди голосуют, а голосуют ли они вообще—и это сложно [предсказать], мы строим модели, пытаясь понять, кто придет на выборы. Прийти на выборы намеревается больше людей, чем приходит на самом деле, потому что считается, что участие в выборах обществом одобряется. Но они не приходят, потому что забыли зарегистрироваться, или были заняты, или у них заболел ребенок, или они проспали, потому что не захотели вставать в 7 утра — есть масса причин, по которым люди не приходят голосовать, хотя и собирались. Главное в выборах — кто придет голосовать. А мы освещаем их так, будто главное в том, как изменяется мнение людей» (Gary Langer, «Langer Research Associates»).
Вторая проблема касается того, что модель Дж. Гэллапа не работает на выборах более низкого уровня. Особенно это заметно, когда речь идет о прогнозировании результатов праймериз того или иного кандидата в отдельном штате, где уровень явки порой достигает 25 %. Основной проблемой здесь становится размер выборки: подвыборка «вероятных избирателей» часто является настолько небольшой, что размер ошибки нередко не дает возможности не только предсказать точный результат выборов, но и назвать победителя гонки.
Заключительные соображения
На точность прогнозов влияет большое количество факторов и прежде всего качество исходных опросных данных. В западной традиции разговор о прогнозах начинается с обоснования выбранных опросных методов и контроля тщательного соблюдения методических процедур [Баскакова, 2016]. Вместе с тем, изучение американского опыта составления электоральных прогнозов и экспериментов 12 с прогнозными моделями приводит к ряду соображений.
Во-первых, бросается в глаза тот объем усилий, который предпринимали пол-стеры, чтобы верно предсказать результаты выборов еще в тот период, когда отсутствие компьютеров и статистических программ требовало объемных рутинных вычислений. Разработка специальных вопросников, методики тайного бюллетеня и калибровочных коэффициентов в опросах странового масштаба, которые надо успеть провести за несколько дней до выборов, демонстрирует, что задача прогнозирования понималась как исключительно важная. На кону, как и в наши дни, оказывалось доверие опросной индустрии.
Во-вторых, полстеры объясняют свои построения на страницах академических журналов и не испытывают дискомфорта от признания того, что прогноз, сделанный по модели, может ненамного превосходить в точности обычный пересчет распределения голосов без учета затруднившихся ответить. Минимум «магии» — гарантия доверия данным.
12 Dimock M., Keeter S., Schulman M., Miller C. A Voter Validation Experiment: screening for likely voters in pre-election surveys / Paper prepared for presentation at the 56 the Annual American Association for Public Opinion Research Conference. May 17—20, 2001 Montreal, Quebec, Canada. URL: http://www.people-press.org/files/2001/05/12.pdf (дата обращения: 21.07.2018).
Исследования, сопоставимого по масштабам с 75-вопросной анкетой компании «Gallup», ставившей цель разработать сокращенную анкету для составления прогнозов, в России не проводилось. Вместе с тем, можно предположить, что такое исследование могло бы выявить ряд страновых особенностей, проистекающих из особенностей электоральной системы: изменчивость правил, низкий уровень конкурентности. В условиях стабильной электоральной системы американские полстеры оттачивали свои модели более полувека и надеяться на то, что в случае очередных изменений правил игры опросы в России будут точно предсказывать поведение избирателей, может быть слишком оптимистично.
Список литературы (References)
Баскакова Ю. М. Как американские полстеры прогнозируют выборы // Полития. 2016. № 2. С. 158—171.
Baskakova Y. M. (2016) How American pollsters predict elections. Politeia. No. 2. P. 158—171 (In Russ.)
Баскакова Ю. М. Электоральное прогнозирование в США: игроки рынка и понимание прогнозов //Мониторинг общественного мнения : Экономика и социальные перемены. 2015. № 6. С. 195—202.
Baskakova Y. M. (2015) Electoral forecasting in the USA: market players and understanding the forecasts. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes. No. 6. P. 195—202. (In Russ.)
Баскакова Ю. М., Седова Н. Н. Проекты ВЦИОМ по изучению лучших мировых практик электоральных исследований и прогнозирования// Социологический журнал. 2015. № 4. С. 180—183.
Baskakova Y. M., Sedova N. N. (2015) VCIOM Projects Studying the Best Global Practice of Electoral Research and Forecasting. Sociological Journal. No. 4. P. 180—183. (In Russ.)
Галицкий Е., Кертман Г., Преснякова Л., Чуриков А. Прогнозирование электорального поведения на региональных выборах: методика ФОМа // Социальная реальность. 2006. № 4. С. 105—122.
Galitsky E., Kertman G., Presnyakova L., Churikov A. (2006) Forecasting electoral behavior in regional elections: the FOM methodology. Social Reality. No. 4. P. 105—122. (In Russ.)
Докторов Б. З. Пол Перри — архитектор электоральных прогнозов // Реклама и опросы общественного мнения в США. История зарождения. Судьбы творцов. М. : ЦСП, 2008.
Doktorov B.Z. (2008) Paul Perry—the architect of electoral forecasts. In: Advertising and public opinion polls in the US. The history of origin. Destiny of creators. Moscow: CSP. (In Russ.)
Durand C. (2016) AAPOR panel on the British general elections polling fiasco. URL: https://www.academia.edu/25303063/AAP0R_panel_on_the_British_general_ election_2015_polling_fiasco (accessed: 12.08.2018).
Erikson R., Panagopoulos C., Wlezien C. (2004) Likely (and Unlikely) Voters and the Assessment of Campaign Dynamics. Public Opinion Quarterly. Vol. 68. No. 4. P. 588-601. https://doi.org/10.1093/poq/nfh041.
Gallup G. (1951) The Gallup poll and the 1950 election. The Public Opinion Quarterly. Vol. 15. No. 1. P. 16-22. https://doi.org/10.1086/266275.
Newport F. (2008) Who are Likely voters and When Do they Matter. Gallup. URL: http:// www.gallup.com/poll/109135/who-likely-voters-when-they-matter.aspx (accessed: 12.08.2018).
Perry P. (1960) Election Survey Procedures of the Gallup Poll. Public Opinion Quarterly. Vol. 24. No. 3. P. 531-542. https://doi.org/10.1086/266966.
Perry P. (1962) Living Research: Gallup Poll Election Survey Experience, 1950 to 1960. The Public Opinion Quarterly. Vol. 26. No. 2. P. 278-279. https://doi.org/ 10.1086/267097.
Perry P. (1973) A Comparison of the Voting Preferences of Likely voters and Likely Nonvoters. The Public Opinion Quarterly. Vol. 37. No. 1. P. 99-109. https://doi.org/ 10.1086/268063.
Perry P. (1979) Certain Problems in Election Survey Methodology. Public Opinion Quarterly. Vol. 43. No. P. 312-325. https://doi.org/10.1086/268524.
