К похожим выводам о результатах Путина на выборах пришли журналисты «Важных историй», которые тоже анализировали данные ЦИК по методу Шпилькина. Метод Шпилькина основывается на предположении, что если любое голосование идёт честно, то явка не влияет на разрыв между голосами «за» и «против». Метод Шпилькина выявляет, сколько голосов было «добавлено» победителю за счет вброса бюллетеней и переписывания итоговых протоколов. Один из таких методов оценки принадлежит физику и электоральному аналитику Сергею Шпилькину.
Фейк: 31,6 миллиона голосов за Путина на выборах президента сфальсифицировали
В феврале заместитель пресс-секретаря Пентагона Сабрина Сингх подтвердила , что хуситы сбили второй дрон. По ее словам, ликвидация аппарата происходила с помощью ракеты класса «земля-воздух». Между тем, по данным открытых источников, всего йеменским повстанцам начиная с 2019 года удалось сбить четыре MQ-9 Reaper. Напомним, американский аппарат является модульным разведывательно-ударным дроном, разработанным компанией General Atomics Aeronautical Systems. Первый экспериментальный полет состоялся в 2001 году. От предшественника он отличается большей скоростью. Максимальная высота движения — 15 тыс. Наибольшая продолжительность непрерывного полета — 24 часа. Как пишет Interia , Украина стала первой, кто заполучил их в свой арсенал, бомбы были переданы в феврале этого года, но только они оказались совершенно бесполезными, передает РИА «Новости». По этой причине на данный момент украинские военные перестали применять это оружие. В сообщении говорится, что судом по ходатайству следователя в отношении подростка избрана мера пресечения в виде заключения под стражу, передает «Рен-ТВ».
В настоящее время юноша находится под арестом. С ним проводят следственные действия, устанавливают другие эпизоды его противоправной деятельности. Накануне полиция Ростова-на-Дону начала проверку после того, как в Сети появились видеозаписи, на которых переехавший с Украины блогер-самбист избивает людей. ВС России удается уничтожать поступающие на Украину западные вооружения благодаря хорошей работе разведки, добавил журналист. Ранее агентство Bloomberg сообщало , что Россия наносит удары по военным объектам и логистическим маршрутам на Украине, чтобы затруднить доставку американского оружия украинским войскам. Уточняется, что по данной точке зафиксировано два прилета — возле психбольницы в Салтовском районе, где от детонации в нескольких кварталах вышибло стекла, передает РИА «Новости». Также Николаев рассказал, что квартал прилета в данный момент оцеплен, насчитано 12 машин скорой помощи. Напомним, за прошедшие сутки подразделения Западной группировки войск улучшили свои позиции и поразили живую силу и технику украинских штурмовиков 3-й бригады ВСУ в районе Боровой Харьковской области. С 2021 года сведения о госслужащих Вооруженных сил стали засекречиваться, поэтому более поздние декларации Иванова недоступны, поясняет РИА «Новости» , проведя анализ поданных им деклараций с 2016 по 2019 годы. За время работы в Минобороны Иванов с супругой каждый год покупали новую машину или мотоцикл.
Так, в 2016 году у них было девять транспортных средств, а к 2019 году стало 12. Среди них — Chevrolet Suburban, ЗиС-110 стоимость которого может достигать 18 млн рублей и другие. В 2019 году семья Иванова также купила дом площадью более 1500 кв. Сам Иванов с 2016 года владеет долей в квартире площадью 44,2 кв. У их ребенка с 2016 года в пользовании находится квартира в Мексике площадью 350 кв. При этом официальный доход Иванова за эти годы не сильно вырос: в 2016 году он составил 14,2 млн рублей, а в 2019 году — 14,5 млн рублей. Доходы же его супруги значительно выше: в 2018 году она заработала 123,1 млн рублей. В 2016 году Иванов был самым богатым заместителем главы Минобороны. Ранее сообщалось также, что в день задержания Иванова по подозрению в получении взятки на торги выставили квартиру , оформленную на его бывшую жену.
Потом бывает некоторая типичная явка по стране, и она обычно неплохо держится.
В отличие от России, где есть радикальный «хвост» в сторону очень высоких явок. То есть это означает, что на участок как один пришли условно 2,5 тыс. Все живы, здоровы, трезвы и т. Но в реальности так не бывает по разным причинам. Очень смешная история была в Кемеровской области в 2016 году на думских выборах. И там было довольно много участков со стопроцентной явкой. И представить себе, что все как один жители, наплевав на воскресенье и на погоду, сжали зубы и пошли голосовать, и так много десятков раз на разных участках — фантастический результат! Это к вопросу про явку. Конечно, бывают разные страны с разными культурами явки и разными мотивами явки. Голосование по поправкам в Конституцию А про нашу явку что можно сказать?
Например, сельское население ходит на выборы чаще или наоборот реже, в зависимости от страны и от культуры, иммигрантские районы или бедные голосуют менее активно, более образованное население голосует активнее… Но есть некое среднее значение, а вокруг симметричный разброс без аномального «хвоста» вправо, как у нас. Вторая наша удивительная особенность в том, что у нас рост явки удивительным образом играет на руку только одному кандидату, как правило, тому, кого поддерживает администрация, будь то местные выборы или федеральные. И эти две особенности наводят на мысль, что и в подсчётах что-то не так. Потом на них наматываются разные сопутствующие обстоятельства, всякие невероятные стечения чисел, настолько невероятные, что даже математически можно доказать, что быть такого не может. Плюс накапливаются наблюдения. Кроме того, наблюдатели с 2011 года тоже массово увидели всё своими глазами. Так наше понимание выборов обросло разными данными, которые складываются в единую картину: да, выборы в России рисуют. Как раз в минувшем декабре был своего рода юбилей вашей знаменитой «пилы Чурова». С тех пор как-то изменился характер и стиль фальсификаций? Первые признаки мы видим ещё на думских выборах 2003 года, но тогда это было в небольшом количестве регионов в пользу блока «Отечество — вся Россия».
В полную силу «пила» появилась уже на президентских выборах 2004 года, в 2007 выборы в Государственную думу, когда Центризбирком возглавил Чуров. Так что это не то чтобы прямо юбилей. А стиль изменился, да. После 2007-2008 годов сначала были разные официальные реакции, мол, это никакая не «пила», это «всем показалось». Один из соавторов статьи был сотрудник института Владимир Соловьёв, второй — выдающийся советский информатик Владимир Львович Арлазаров не знаю, зачем они его привлекли, но тем не менее. Статья оказалась, на мой взгляд, довольно слабенькая, они сделали странную выборку регионов, где как раз более-менее ничего и не рисовали. Хотя «пилу» тогда официально не признали, в 2011 году она стала менее заметна, правда «переехала» в результат кандидата — то же, что раньше было на явке, когда показывались красивые цифры, только теперь красивые результаты показывали уже итоги самого голосования в пользу «Единой России». В принципе, «чуровская пила» и нынешние «памфиловские» графики — это свидетельство не столько злостной фальсификации, сколько общей атмосферы. Есть такая атмосфера на выборах, когда некоторым людям кажется, что если они нарисуют красивый результат, то им будет хорошо, их похвалят. А другие люди, которые вроде бы должны следить за тем, чтобы не рисовали, за этим не следят, а вместо этого скорее рисовальщиков хвалят.
У нас система построена так, что фальсификаторов скорее поощряют, а тех, кто считает честно, скорее нет. После выборов регулярно происходит снятие губернаторов, где плохо выступила правящая партия, а комиссии, которые отличились в скандальных делах, обычно наоборот поощряются. Есть разница в фальсификациях для разных типов выборов: для думских, президентских? Например, на президентских выборах и в 2012 году, и в 2018 явно была команда немножко умерить рвение, чтобы не портить легитимность, «пила» стала поменьше и «хвост» немного меньше, чем мог бы быть, да и вообще тенденция такова, что на президентских выборах рисуют меньше, чем на парламентских. Тут есть ещё один механизм, который прямо встроен в избирательную систему: то, что места в партийных списках распределяются по тому, сколько и в каком регионе получено голосов. Получается так, что регион, который больше голосов нарисовал, получит и больше мест в парламенте. Это такая неожиданная обратная связь, которая противоречит идеологии честных выборов. Чем правдивые числа отличается от нарисованных? Мы видим некоторый «хвост» процентов за правящую партию, которого не видно в других местах, в том числе в похожих на нас странах, в той же Украине. Мы видим, как этот «хвост» внезапно пропадает, когда в регионе случаются некие события.
Например, он пропал в Москве между 2011 и 2012 годом. Потом мы видели, как «хвост» пропал и в Республике Коми, когда там посадили председателя избиркома — он попал под горячую руку вместе с губернатором. Пропал он и в Хабаровском крае, в третьем туре губернаторских выборов. Эти аномальные явления проходят под действием неких административных обстоятельств несоциологического характера. Второе, мы видим, что в области этого самого «хвоста» происходят довольно странные вещи. Например, в этой области «хвоста» существенно убывает количество недействительных бюллетеней, точнее, оно не растёт. То есть у нас проголосовало вдвое больше людей, чем на обычных участках, а недействительных бюллетеней либо столько же, либо ещё меньше. Хотя недействительный бюллетень — продукт совершенно иного процесса. Пришёл человек, где-то не там галочку поставил.
Справедливости ради, стоит отметить, что даже бывший ранее активным сторонником этой теории сопредседатель движения «Голос» Андрей Бузин стал постепенно отказываться от псевдотеории Шпилькина: «… в России не очень однородное общество, из-за этого присутствуют некоторые отклонения от Гаусса», «там не гауссово распределение, а эмпирическое». В действительности речь идёт не о «некоторых отклонениях», а о полной несостоятельности данной теории. При этом мы уже сейчас видим попытки циничной эксплуатации того, что общественность не разбирается в особенностях математической теории и не понимает, что такое распределение Гаусса. Уже сейчас мы видим попытки реанимации пикетов семилетней давности с плакатами «Не верим избирательной комиссии, верим Гауссу». Эти действия являются прямым и безусловным обманом избирателей.
На них результаты исследования по 96 тыс. Заштрихованная площадь — размер вброса составляет около 13,8 млн голосов. Справа — результаты партий в зависимости от явки по участкам. Каждый участок на графике обозначается набором точек разных цветов для соответствующих партий. Плотное ядро — предположительно нефальсифицированные участки. На графике показано распределение по явке и доле проголосовавших за «Единую Россию» по партийным спискам. Пятно в нижнем левом углу — участки без больших искажений. Точки, идущие наверх и направо, — участки с вбросами или те, где голоса вообще не считались, объяснил Захаров.
Математик Шпилькин выявил 93 тыс. аномальных голосов за ЕР в Рязанской области
Сергей Шпилькин получал поддержку от иностранных источников, распространял недостоверную информацию о деятельности органов государственности власти. Российский математик Шпилькин "разоблачает" фальсификации на выборах в Госдуму. Физик Сергей Шпилькин приводит в своем фейсбуке данные по явке на разных избирательных участках во время голосования по поводу поправок в Конституцию. Известный российский математик и электоральный аналитик Сергей Шпилькин заявил о 93 тыс. аномальных голосов из 205 тыс., отданных за «Единую Россию» во время выборов в Рязанской. Архив датасетов С.А. Шпилькина включает федеральные выборы в России с 1999 по 2012 год. В защиту метода Шпилькина в прессе встречаются статьи о том, что изучать закономерности на выборах можно и нужно.
Шпилькин: без фальсификаций "Единая Россия" получила бы около 33%
На нем ясно видны пики на «круглых числах» на 50, 20, 25, 60, 75 процентах — как у Буша, так и у Гора. При этом, судя по правой части графика, на ряде участков преимущественно голосовали за Гора, что говорит о наличии фальсификаций. А в левой части видно, что участков, где Гор набирал малые проценты голосов, сравнительно мало. Показательны выводы, представленные в аналитической записке по результатам выборов президента США в 2016 году, в которых результаты голосования за Хиллари Клинтон разительно отличаются от нормального математического распределения. Что, в свою очередь, свидетельствует о случайном, а не закономерном характере определения «аномальных» зон, появляющихся на графиках, а также об отсутствии причинно-следственных связей выводов, основанных на математических моделях, с конкретной ситуацией в регионе.
В sklearn он реализован в виде класса KNeighborsRegressor.
Кроме того, мы создадим объект класса Pipeline, чтобы автоматически нормализовать данные с помощью StandardScaler. А такие параметры, как количество проголосовавших за партию «КПРФ», общее количество человек, которые могли принять участие в голосовании и координаты участка зарегистрированы верно. Разница количества голосов за Единую Россию в исходных данных и данных, полученных в результате моделирования составляет 14595980.
По гипотезе Шпилькина, количество голосов с ростом явки с одной стороны, должно сохранять пропорции по отношению к каждой из партий, с другой - количество голосов должно снижаться от пика средней явки и не иметь необъяснимых взлетов. В тех местах графика, где «Единая Россия» набирает подозрительно много голосов на участках с высокой явкой, предполагается, что там искусственно «дорисовывали» голоса за партию власти. Так росли и явка, и результат.
В предположении строго говоря неверном , что все фальсификации за «Единую Россию» — чистый вброс, заштрихованная площадь дает размер вброса.
Реальных участков, которые бы выдали результат и явку, близкие к официальному, мало». Данная научная псевдонаучная теория на самом деле не является доказательством каких-либо «вбросов» или иных манипуляций с итогами голосования.
Судите сами. Кто себе вредит Сначала про «пилу Чурова». Если бы было так, как написано в статье Сергея Шпилькина, то верхнее, нарисованное да, должно было быть пилой, в то время как нет - более плавной кривой.
На деле это не так. Они друг друга повторяют. Это значит, что одновременно подбрасывали не только бюллетени с ответом да, но с ответом нет.
Кто сам себе вредил? Представить себе ситуацию, при которой некие «злые силы» одновременно подбрасывают и бюллетени с пометками за, и с пометками против, я абсолютно исключаю.
Мудрый, но неуловимый. Существует ли на деле электоральный гуру Шпилькин?
«Метод Шпилькина» – обратная сторона метода Собянина-Суховольского, который активно применяется для выявления уровня фальсификаций на выборах уже давно, пояснил Бузин. Причем, по словам политолога, Шпилькин транслирует свои псевдонаучные парадигмы не в профессиональной среде математиков, где его изыскания давно развенчали и высмеяли. Два года назад Шпилькина приглашали в Совет по правам человека на экспертное обсуждение его методик, на которое он не пришел. Основной претензией к «методу Шпилькина» является использование чисто математического инструментария и склонность к экстраполяции данных, когда показатели одного или нескольких. Следует отметить, что метод Шпилькина хорошо выявляет аномалии, связанные с повышением показателя явки «вброс», организованное голосование под давлением и подобные манипуляции.
Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования
Теория Шпилькина гласит, что возможные фальсификации итогов выборов можно выявить по следующим признакам. Поскольку Сергей Шпилькин в этом году не анализировал результаты этих выборов, я решил подключиться к этой важной части поствыборной активности. Следует отметить, что метод Шпилькина хорошо выявляет аномалии, связанные с повышением показателя явки «вброс», организованное голосование под давлением и подобные манипуляции. Для оценки вбросов и приписок таких методов два: метод Шпилькина, основанный на гипотезе независимости результата от явки, и метод Мятлева. Политика - 22 сентября 2021 - Новости. Радио Свобода -иностранный агент Независимый электоральный аналитик Сергей Шпилькин, который математическими методами исследует официальные результаты голосования в.
Михаил Шпилькин, основатель журнала «Цифровой текстиль». «Итоги 22 г, тенденции 23, перспективы 24»
На чем же основан метод Шпилькина? Вторая гипотеза состоит в том, что имела место некая организованная махинация, улики которой не определяются методом Шпилькина. Ученый Сергей Шпилькин с помощью статистических методов показывает, каковы масштабы фальсификаций на российских выборах и голосованиях и как эти масштабы менялись на.
Электоральные исследования Сергея Шпилькина
Увы, первый вскоре умер, а второй — исследования дальше не развивал. После избрания Госдумы в декабре 2007 года для большой группы исследователей выборов было ясно, что эта кампания сопровождалась крупными фальсификациями. Сигналы о них поступали отовсюду, но не было методов, позволявших оценить их масштаб. И вдруг в январе 2008 года мы узнаем: некий блогер создал новый метод и вычислил, что фальсификации составили около 14 млн голосов. Признаюсь честно, первой реакцией было: не может быть. Блогером оказался физик Сергей Шпилькин, в то время работавший переводчиком в одной из фирм. Ряд специалистов, разбирающихся одновременно в выборах и в математике, выслушали Шпилькина — и стало понятно, что его метод достаточно адекватный.
После этого он выступил на конференции, посвященной итогам президентских выборов марта 2008 года. Несколько лет спустя Шпилькин обнаружил, что тот же подход был использован одним американским дипломатом для выявления фальсификаций на выборах 2004 года в Армении. Но та работа была опубликована лишь для узкого круга, так что метод заслуженно носит имя Шпилькина. Меня метод Шпилькина сразу пленил одной важнейшей особенностью. Он содержит в себе внутренний контроль, то есть позволяет сразу увидеть, можно его применять или нет. Отметим, что метод Шпилькина, как и Собянина—Суховольского, основан на предположении, что если где-то явка низкая, а где-то — высокая, то соотношение голосов от этого не должно меняться речь о вариациях именно в пространстве, а не во времени, но критики метода этот нюанс часто не замечают.
Сама по себе эта гипотеза не очевидна, многие с ней не согласны. Но графики, которые строятся по методу Шпилькина, обычно показывают, что она верна. Кроме тех особых случаев, когда можно подозревать фальсификации.
В качестве алгоритма будем использовать алгоритм k ближайших соседей. В sklearn он реализован в виде класса KNeighborsRegressor. Кроме того, мы создадим объект класса Pipeline, чтобы автоматически нормализовать данные с помощью StandardScaler.
А такие параметры, как количество проголосовавших за партию «КПРФ», общее количество человек, которые могли принять участие в голосовании и координаты участка зарегистрированы верно.
В чем фундаментальная ошибка Шпилькина — он оценивает все население страны или региона как «единую популяцию», обладающую одной «нормой» поведения. Это не так. Общество не гомогенно.
А по простому люди разные. Они формируют разные, совершенно зачастую не пересекающиеся группы — популяции, которые было бы корректно оценивать и описывать отдельно. Ища и находя свою «норму» в рамках каждой группы. Региональной, национальной, профессиональной, гендерной, поколенческой, etc.
Вот это была бы супер работа! Обозначение границ «популяций» в едином обществе и математическое описаний фундаментальных признаков этих популяций. И тут бы Гаусс был на своем месте, кстати. Возвращаясь к этим выборам, нельзя не отметить, что бОльшее совпадение общих графиков с драгоценным Гауссом оказывается связанным прежде всего с большей общественной консолидацией, с консенсусом вокруг ключевого вопроса выборов — «кто достоин быть главнокомандующим в сегодняшних условиях».
Процитируем точное научное определение: «Если результат наблюдения является суммой многих случайных слабо взаимозависимых величин, каждая из которых вносит малый вклад относительно общей суммы, то при увеличении числа слагаемых распределение центрированного и нормированного результата стремится к нормальному, то есть гауссову». Считать голосование — рациональный выбор миллионов людей, которые сильно отличаются по месту проживания, достатку, национальности и целому ряду других параметров, — случайным абсолютно безграмотно, то есть распределение Гаусса в общем случае не применимо к результатам выборов. Но именно это и делает господин Шпилькин, который открыто заявляет: «Российское общество весьма однородно и мало различается по воспитанию и образованию». Научная безграмотность этого утверждения очевидна для любого грамотного социолога или политолога. Справедливости ради, стоит отметить, что даже бывший ранее активным сторонником этой теории сопредседатель движения «Голос» Андрей Бузин стал постепенно отказываться от псевдотеории Шпилькина: «… в России не очень однородное общество, из-за этого присутствуют некоторые отклонения от Гаусса», «там не гауссово распределение, а эмпирическое».
Шпилькин: без фальсификаций "Единая Россия" получила бы около 33%
Если выборы проходят честно, то такого хвоста на графике нет. На графике, опубликованном Сергеем Шпилькиным, Тюменская область выглядит как настоящий электоральный султанат. Физик насчитал в Тюменской области 154 тыс.
И «эволюционная норма» под червяка начинает постепенно делится на две — с «маленьким клювом» и с «большим клювом». Какой будет график в результате? С двумя вершинами во втором случае или с одной, но поехавшей в случае первом. По науке это будет называться «давление отбора». В нашем случае усилия ЦИК с рекламой выборов изменили «норму» в сторону утреннего голосования, «надавив» на избирателей агитацией и изменив их поведенческие реакции. Это все не бином Ньютона, все это описано в десятках книг и миллионах графиков. В чем фундаментальная ошибка Шпилькина — он оценивает все население страны или региона как «единую популяцию», обладающую одной «нормой» поведения.
Это не так. Общество не гомогенно. А по простому люди разные. Они формируют разные, совершенно зачастую не пересекающиеся группы — популяции, которые было бы корректно оценивать и описывать отдельно.
Статистически такое маловероятно, и тем более не может повторяться на сотнях участков. Аномалии можно объяснить как вбросами или сгоном избирателей, которых обязали поддержать определенную партию, так и банальной «рисовкой» — изменением данных итоговых протоколов в пользу одной из политических сил. В 2020 году Шпилькин заявил, что победу Василию Голубеву на губернаторских выборах также принесли аномальные голоса. Математик заявил, что глава региона должен был сразиться во втором туре с коммунистом Евгением Бессоновым.
Председатель ассоциации НОМ, член Совета по развитию гражданского общества и правам человека Александр Брод прокомментировал опубликованный в соцсетях анализ итогов избирательной кампании от имени "независимого аналитика" Сергея Шпилькина. Такие выводы автор текста делает на основе некой математической модели. Однако Брод развенчал умозаключения Шпилькина. По его словам, в основе приведённых им построений лежит политика, но никак не наука.
К анализировавшему результаты выборов ученому Шпилькину пришли с обыском
| Ученые прокомментировали «метод Шпилькина» в качестве инструмента оценки голосования | К такому выводу пришли независимые наблюдатели (они использовали нейросеть, видео с двух тысяч участков и метод Шпилькина). |
| Как математика помогает политикам и избирателям на выборах | Метод Шпилькина подвергался критике журналистом, экспертом ЭИСИ (НКО, сотрудничающее с «Единой Россией»[14]) Ильёй Уховым[15], а также журналистом, вице-президентом «Фонда. |
| Как математика помогает политикам и избирателям на выборах / КАРТ-БЛАНШ / Независимая газета | «Метод Шпилькина» утверждает, что любое отличие графика голосования от этой формы должно свидетельствовать об имевших место фальсификациях на выборах. |
| Математик признал нарисованными почти половину голосов за Единую Россию на Дону | Метод Шпилькина основывается на предположении, что если любое голосование идёт честно, то явка не влияет на разрыв между голосами «за» и «против». |
| PPenkov • Что не учёл Шпилькин в своих расчётах количества вбросов бюллетеней | Смотрите свежие новости на сегодня в Любимом городе | Математик признал нарисованными почти половину голосов за Единую Россию на Дону. |