Текст книги "Политическая наука №2 / 2015. Познавательные возможности политической науки"

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 конструкты 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 современное 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 theory1212
  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».


[Закрыть], предполагающей процедуру последовательного кодирования информации (сначала «открытого», 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. В.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.

Ахременко А.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. – С. 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 // Cоциология: 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., Боллен К.А. Использование тестов с инструментальными переменными в оценивании качества спецификации модели для моделей структурных уравнений с латентными переменными // Cоциология. – М., 2012. – № 34. – С. 131–170.

Кученкова А.В., Татарова Г.Г. Стратегия применения логико-комбинаторных методов в процедурах типологического анализа // Cоциология. – 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.

Almquist Z.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.

Beber B., Scacco A. 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.

Elff M. 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.

Kobak D., Shpilkin S., Pshenichnikov M.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., Myagkov M., 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.