«Двугорбая Россия» и поправки в Конституцию: ученый нашел более 20 млн «аномальных» голосов

После окончания всероссийского голосования по Конституции независимый аналитик Сергей Шпилькин обнародовал графики, которые счел доказательством фальсификации более 20 млн голосов. Русская служба Би-би-си разбиралась в том, как можно интерпретировать схемы эксперта, и что думают о них в ЦИК.

Утром в четверг, 2 июля, Шпилькин опубликовал графики, из которых сделал вывод об аномальной природе 22 млн голосов. Через несколько часов он скорректировал данные, насчитав уже 24 млн «аномальных голосов» — то есть вызывающими подозрения.

Выпускник физфака МГУ и независимый аналитик Шпилькин каждые выборы рисует графики на основе данных ЦИК в поисках аномалий. На его графики нередко опираются независимые исследователи выборов и политологи. Впервые он проанализировал данные выборов в 2007 году и опубликовал анализ в своем ЖЖ. В 2012 году Шпилькин получил за свою работу премию «Политпросвет».

Как графики иллюстрируют аномалии в голосовании? Как читать эти графики?

Согласно гипотезе Шпилькина, если бы голосование шло без принуждения и фальсификаций, то разрыв между голосами «да» и «нет» не зависел бы от явки. Но графики, построенные по данным ГАС «Выборы», показывают, что по мере увеличения явки голоса «да» растут непропорционально голосам против поправок.

2de7ee837ca3a44797902f5aeb6908ad

«Голоса, отданные в левом кластере графика [то есть при низкой явке] — отданы свободно. А дальше мы видим две вещи: с ростом явки выше 60% начинает расти доля голосов только за «Да», и второе — видим, что на распределении голосов и явок начинаются аномалии: зубцы. То есть, слишком много участков с «красивой» явкой», — объяснил Шпилькин в разговоре с Би-би-си.

Это позволяет ему высчитать «аномальные» голоса.

«Мы масштабируем голоса «нет» так, чтобы они совпали с голосами «да» на низкой явке. Оставшаяся разность дает количество аномальных голосов «да» — точно в предположении, что они все достигнуты вбросами, и оценочно — если присутствует еще переписывание голосов», — говорит ученый.

a8ef836a1f645d1437bab3c32a9f1b92 20ae5000fb6f66229c279a111617f391

С гипотезой Шпилькина можно спорить — иногда она может давать осечки, говорит Би-би-си сопредседатель движения в защиту прав избирателей «Голос» Андрей Бузин.

«Чем меньше количество изучаемых комиссий, тем меньше выполняется гипотеза Шпилькина. Нельзя надеяться, что по его графикам можно делать выводы по Ямало-Ненецкому округу», — объясняет Бузин.

В ЯНАО всего 500 тысяч жителей. Другое дело, когда речь о всей России или многомиллионной Москве, пояснил эксперт.

«В однородных сообществах эта гипотеза хорошо подтверждается: в Польше, Франции. А в Чикаго, например, не подтверждается, потому что там очень разнородный коллектив. Но и у нас сильно разнородная страна: у нас Кавказ сильно отличается от Черноземья. Поэтому гипотеза Шпилькина дает отклонения. Но в целом на его оценки можно опираться», — подытоживает Бузин.

Почему Шпилькин считает, что голоса с низкой явкой — честные?

Любые вмешательства в голосование приводят, прежде всего, к увеличению количества бюллетеней в урнах — то есть, явки. Есть свидетельства того, что на этом голосовании явку пытались повысить искусственно: например, с помощью принуждения к голосованию.

«Есть как будто два режима функционирования участков: с явкой 30% и с явкой 70%», — замечает Шпилькин. Явка в 30% похожа на настоящую, какая бывает в России на выборах без очевидных фальсификаций, а вот 70% — внушает подозрение.

Аналитик констатирует, что графики «за» и «против» начинают расходиться на явке 50-55%.

Почему кривые в графиках разных регионов отличаются? Что такое «двугорбая Россия» и «пила Чурова»?

Выражение «пила Чурова» стало мемом после думских выборов 2011 года, когда фальсификации дали начало массовым «болотным» протестам. Тогда график вместо плавного колокола демонстрировал множество небольших пиков, которые стремились к целым, круглым числам: это следствие «дорисовывания» голосов за нужного кандидата. Людям свойственно выбирать целые, красивые числа, когда данные берут «из головы», а не подсчитывают реальные цифры.

Термин «двугорбая Россия» придумал сам Шпилькин — во время выборов в Думу 2016 года. Тогда его график выглядел как два горба, а не один, напоминающий колокол кривой Гаусса — нормального распределения. Первый горб — честно подсчитанное голосование, второй, равный ему — натянутая явка, уверен Шпилькин.

На общероссийском графике голосования по поправкам тоже получилось два горба.

«На выборах вообще и на этом голосовании в особенности регионы ведут себя очень по-разному, причем обычно можно предсказать, кто как, — рассказывает Шпилькин. — Например, в Свердловской области фальсификации на федеральных выборах не практикуются никогда, а в Брянской или Кемеровской без них никогда не обходится. Плюс в этот раз за счет длительного досрочного голосования было много разных вариантов для манипуляций.

В результате где-то изобразили правдоподобный колокол на неправдоподобном месте (Волгоградская область), где-то просто нарисовали числа побольше (Кабардино-Балкария), где-то честно считали в областном центре и фальсифицировали за его пределами (Ульяновская область). «Пила Чурова» на целых числах лучше всего проявляется на уровне всей страны, когда проступает общая тенденция».

Являются ли аномалии в графиках доказательством фальсификации?

«Доказательством в судебном смысле — нет, важным аргументом в пользу — да», — считает Шпилькин.

График не может показать, какими именно способами достигаются такие аномальные цифры. В статистике невозможно отличить вброс от приписки. Принуждение к голосованию без контроля результата теоретически можно было бы увидеть как расширение распределения без измерения соотношения голосов за и против, но здесь оно особенно не заметно, считает аналитик.

«Такого ужаса в целом по России, пожалуй, не было никогда, — резюмирует Шпилькин. — Но у нас никогда не было и такого голосования — в течение недели, с таким уровнем административного принуждения».

Согласно графикам Шпилькина, 24 млн голосов за поправки — «аномальные».

Почему ЦИК не верит в графики Шпилькина и как объясняет аномалии в распределении явки

«Я предложу господину математику поучаствовать однажды в большой избирательной кампании, например, в депутаты областной думы, — прокомментировал Би-би-си зампредседателя ЦИК Николай Булаев. — И после этого я попробую нарисовать кривую Гаусса по голосованию. После того как у него появится собственный опыт, я готов буду с ним это обсудить».

«Я участвую в выборах с 1978 года. Там никаких кривых Гаусса и в помине нет, — продолжил Булаев. — Редко кто из математиков участвовал хоть в каких-нибудь выборах. Они пытаются применить математику к тому, к чему математика неприменима».

«Нормального распределения в строгом математическом смысле (гауссова) не должно и не может быть, — объясняет Шпилькин. — Но колоколообразная форма распределения является в некотором смысле естественной для величины, которая определяется воздействием множества случайных разнонаправленных факторов — как явка на конкретном участке».

Аномалии в цифрах представители избиркомов раньше объясняли простыми совпадениями.

В 2016 году в Саратове председатель местного избиркома Павел Точилкин именно так прокомментировал факт, что на сотне участков «Единая Россия» получила результат, округляемый до 62,2%. Тогда в Думу от Саратовской области баллотировался в то время первый замруководителя администрации президента и нынешний председатель Госдумы Вячеслав Володин.

В 2008 году ЦИК выпустила на своем сайте исследование. Ссылаясь на публикации Сергея Шпилькина и Андрея Бузина, тогдашний глава комиссии Чуров и его коллеги спорят с идеей, что несоответствие данных выборов кривой стандартного распределения означает фальсификации.

«Такой вывод можно было бы сделать, если бы мы имели дело с однородным массивом, как избирателей, так и УИК, которые, подчиняясь некоему случайному процессу, участвовали в выборах, — сказано в статье. — Однако это не совсем так. Во-первых, сам процесс выборов отнюдь не случаен, т.к. слишком много факторов на него влияет, а во-вторых, сам массив, как избирателей, так и УИК отнюдь не однороден».

Авторы предлагают разделить избирателей по категориям: пола, возраста, благосостояния, места проживания, учесть влияние партий, СМИ и возможность административного ресурса в каждом регионе, а затем нарисовать свой график для каждого подмножества.

В 2018 году член ЦИК Евгений Шевченко заявлял, что мотивы избирателя невозможно уложить в математическую модель. Центризбирком, с его слов, тогда изучил материалы аналитиков и не нашла корреляции между числом поступающих жалоб и математическим распределением.