Мы не будем рисовать психологические портреты или навешивать ярлыки, зато предлагаем наш вариант ответа, который базируется на данных с избирательных участков.
Выборы
Чтобы смоделировать, кто из избирателей первого тура мог проголосовать во втором за Зеленского (или Порошенко), мы используем данные по количеству голосов на каждом участке. Нужно составить уравнение баланса голосов для каждого участка, которое можно объяснить на примере Зеленского: результаты каждого из 39 кандидатов, полученные в первом туре, умножим на коэффициенты перехода (неизвестные переменные), и найдем их сумму. Эта сумма должна равняться результату Зеленского во втором туре, на этом же участке. Будем считать, что такие коэффициенты — это доли всех избирателей Бойко, Ляшко, Тимошенко и других, которые пришли во втором туре и проголосовали за Зеленского. Аналогично, можно составить точно такое же уравнение (хотя и с другими коэффициентами) для голосов Порошенко.
Подобные уравнения, как мы уже отметили, можно составить для каждого участка, и если их решить — мы найдем два набора коэффициентов для Порошенко и Зеленского (они будут разными, так как доли сторонников, например, Тимошенко, которые будут голосовать за Порошенко и за Зеленского во втором туре, будут разными). Такие коэффициенты мы назовем коэффициентами перехода (или перетока) голосов, они и дадут нам ответ на вопрос — кто проголосовал за Зеленского (и Порошенко) во втором туре?
Похожие задачи решаются, в том числе, методом, который называют линейной регрессии. В нашем случае, коэффициенты которые мы ищем, должны иметь дополнительные ограничения — для того, чтобы они имели смысл коэффициентов перехода голосов, их значения должны быть в пределах интервала от 0 до 1 (0 — никто из избирателей кандидата первого тура (например, Ляшко) не проголосовал во втором по Зеленского, 0.5 — проголосовала половина, 1 — проголосовали все).
Однако, еще лучше применить подход, который называется «байесивская линейная регрессия»: в таком случае мы не только можем добавить необходимые ограничения на коэффициенты, но и получить оценку, насколько наши результаты могут быть ошибочными. То есть, такой метод позволяет получить коэффициенты перехода голосов не как отдельное число, а как целый интервал чисел (по оси Х), каждому из которых соответствует его вероятность (ось Y), смоделирована на основе данных первого и второго тура. Чем больше вероятность, тем больше мы уверены, что коэффициент будет именно таким. Подобные функции называют «функциями распределения».
Видно, что за Порошенко во втором туре (кроме его избирателей), проголосовала значительная часть избирателей Гриценко (0.85, или 85%) и Кошулинский (87%) — то есть, сюда, похоже, входят все, кому вопрос независимости весит больше всего остального . Также голосовали за действующего президента 20% избирателей Юрия Тимошенко и совсем мало, 3% — избирателей Олега Ляшко. Вот, собственно, и все существенные переходы голосов к Порошенко.
Кандидат первого тура. Сколько голосов перешло во втором:
Порошенко Петр ~ 3 млн
Гриценко Анатолий ~ 1.1 млн
Кошулинский Руслан ~ 270 тыс
Ляшко Олег ~ 30 тыс
Тимошенко (Юрий) ~ 20 тыс
Зеленский же с помощью тактики кандидата-невидимки, о взглядах которого на наиболее щекотливые вопросы почти ничего не было известно, смог привлечь поддержку электората очень разных кандидатов: около 90% избирателей Юлии Тимошенко (наиболее существенный вклад), почти 100 процентов избирателей как Бойко, так и Вилкула, 97% избирателей Смешко, почти 90% избирателей Ляшко. Полный баланс — ниже в таблице.
Кандидат первого тура. Сколько голосов перешло во втором:
Зеленский Владимир ~ 5.7 млн
Тимошенко Юлия ~ 2.3 млн
Бойко Юрий ~ 2.2 млн
Смешко Игорь ~ 1.1 млн
Ляшко Олег ~ 900 тыс
Вилкул Александр ~ 780 тыс
Тимошенко Юрий ~ 100 тыс
Шевченко Александр ~ 80 тыс
Внимание: результаты нашего моделирования не стоит воспринимать слишком серьезно, пока нет возможности проверить их дополнительным методом, например, послевыборным социологическим опросом. Как известно, все модели неправильные, но некоторые из них полезны. Полезна ли наша — вопрос пока открытый.
Оставьте комментарий