“Тринадцать ключей к Белому дому”

Американский профессор Лихтман и его советский напарник, геофизик Кейлис-Борок ещё в 1980 году вывели универсальную формулу, позволяющую почти со 100-процентной точностью прогнозировать итог выборов президента США. За 32 года она не давала сбоя. Прогноз этой машины: в 2016-м президентом США станет Хиллари Клинтон…

В начале 1980-х годов американский историк профессор Алан Лихтман и российский геофизик Владимир Кейлис-Борок разработали прогностическую технологию, получившую название «13 ключей к Белому дому».

Речь идёт о построении набора 13 дихотомических шкал, предназначенных для прогнозирования результатов общенационального голосования, в ходе которого выбирается президент США. Начиная с 1984 года в восьми президентских избирательных кампаниях все прогнозы, выполненные по этой процедуре, оказались правильными и достаточно точными.

Специально подчеркнём: россияне могут гордиться, что соавтором Лихтмана является российский геофизик Владимир Кейлис-Борок (подробнее об этом будет рассказано дальше).

Оба автора «числовой электоральной машины» – большие специалисты в своём деле. Алан Лихтман в 1973 году получил докторскую степень по истории в Гарварде. Он консультировал вице-президента Альберта Гора и сенатора Эдварда Кеннеди. Член Демократической партии.

Владимир Иосифович Кейлис-Борок окончил в 1943 году Московский геологоразведочный институт, в 1948-1989 годах работал в Институте физики Земли им. О.Ю. Шмидта АН СССР, где возглавлял лабораторию и отдел вычислительной геофизики.

Под его руководством разработан эффективный метод предсказания землетрясений. В 1987 году он был избран академиком РАН, в 1987–1991 годах  был президентом Международного союза геодезии и геофизики. С начала 1990-х он работает в Университете Калифорнии.

Как зародилось сотрудничество двух ученых? В 1980 году за успешно проводившиеся им исследования президентских выборов XIX века Лихтман получил грант на годичную работу в Калифорнийском технологическом институте. На приеме по случаю приезда новых грантодержателей он оказался за одним столом с советским учёным Кейлис-Бороком.

Узнав, чем занимается американец, русский учёный сразу предложил ему поработать совместно. Он сказал Лихтману: «Мы делаем то же самое. Мы оба разыскиваем некоторые плеяды, множества переменных, чтобы узнать, будет ли стабильность или потрясение. Мы должны работать вместе».

Лихтман, хотя он первоначально отнесся к этому предложению скептически – ведь в разгаре была Холодная война, все же согласился начать совместную работу с советским учёным.

Они решили попробовать применить методы предсказания землетрясений к прогнозированию итогов президентских выборов. «Мы интерпретировали президентскую политику в геофизических терминах, – говорит об этом Лихтман. – Мы рассматривали не ситуацию «Рейган против Картера» или «республиканцы против демократов», или «либералы против консерваторов». Выборы значили для нас «стабильность против потрясений».

Очевидно, «стабильность» при таком подходе – это тот случай, когда партия, чей президент занимает Белый дом, побеждает на выборах, а «потрясение» – это когда она проигрывает. В 1981 году оба учёных изложили первые результаты совместной работы в статье, где рассматривались общие подходы к математическому анализу статистики президентских выборов в США, состоявшихся с 1860 по 1980 год.

(Немного отступая от темы, добавим, что вокруг этой системы собрано немало конспирологических версий – вспоминая, что в разгар Холодной войны исследованиями американских выборов занимался советский учёный; в США до сих пор нередко можно встретить мнения, что эта «машина» – совместное детище спецслужб США и СССР-России, а не работа рядовых учёных. Но в этой статье мы не будем затрагивать эту конспирологию)

Что же это была за система?

Прежде всего требовалось разработать систему признаков, или пространство переменных, для описания 31 президентской избирательной кампании – именно столько их состоялось с 1860 по 1980 год. Трудно с уверенностью сказать, почему предпочтение было отдано конструированию бинарных шкал признаков, допускающих два качественно различных суждения: «истинно» («верно», «именно так», «да») и ложно» («неверно», «безусловно не так», «нет»). Возможно, существовало два соображения по этому поводу.

Первое – собственно историко-политологическое: Лихтман как профессиональный историк американской политической системы и президентской власти понимал, что будет крайне затруднительно, скорее даже невозможно, оценивать в баллах по «длинной» шкале массу событий, относящихся к рассматриваемому интервалу времени продолжительностью в 120 лет.

Второе соображение – математико-алгоритмическое: Кейлис-Борок, несомненно, сразу видел математическое описание историко-политического пространства и общие алгоритмические подходы к решению задачи электорального прогнозирования. У него уже был значительный и успешный опыт использования программы «Кора», базирующейся на анализе ансамбля дихотомических переменных.

Лихтману и Кейлис-Бороку нужно было найти метод, алгоритмически разделяющий все рассматриваемые избирательные кампании на две группы. Первая группа: кампании, в которых партия власти сохраняла свои позиции, то есть по итогам выборов Белый дом занимал переизбранный президент или новый президент, представлявший ту же партию. Вторая группа: кампании, в ходе которых президентом становился представитель другой (оппозиционной) партии.

История выборов 1860–1980 годов сложилась так, что первая группа состояла из 18 избирательных кампаний: по их завершении управление страной оставалось за прежней партией («стабильность»). Вторая группа включала 13 кампаний: к власти приходила оппозиционная партия («потрясение»). Таким образом, на первом этапе решения задачи электорального прогнозирования необходимо было построить функцию распознавания, разделяющую эти два типа избирательных кампаний на основе относительно небольшого числа дихотомических переменных.

Для историка, политолога данные о 31 президентской избирательной кампании представляют собой уникальную информацию, для статистического изучения – весьма ограниченный материал. Это предопределило выбор метода дискриминации, или распознавания образов.

Позже по результатам итеративной процедуры конструирования признакового пространства было сформировано 13 бинарных шкал. Затем Лихтман осуществил огромную исследовательскую работу: все президентские кампании он представил в виде «точек» этого 13-мерного пространства. Другими словами, все реалии, обстоятельства борьбы за Белый дом были «свёрнуты»им в набор двух альтернативных («истинно» или «ложно») оценок по каждому из суждений, представленных в виде шкал. Эти шкалы приведены в таблице ниже.

В первом столбце таблицы даётся номер шкалы (ключа), во втором – её краткое название, в третьем – суждение, истинность или ложность которого применительно к партии власти должна быть определена, в последнем – процентные значения прогностической силы суждений (шкал), вычисленные в 1992 году по итогам анализа 34-х избирательных кампаний.

К примеру, значение, равное 71, для шкалы 3 означает, что в семи избирательных кампаниях из каждых десяти, выигранных партией власти, участвовал действующий президент . Как видно из таблицы, все шкалы обладают достаточно высокой прогностической силой.

Решающее правило распознавания оказалось очень простым. Если количество «ложных» суждений (его иногда называют «числом Лихтмана») равно или меньше 5, то партия власти по итогам выборов сохраняет за собой Белый дом. В случае, когда оно оказывается равным 6 или более, прогноз для партии власти становится неутешительным: ей предсказывается поражение.

При анализе конкуренции двух главных кандидатов на пост президента может быть оценена доля электората, которая проголосует за представителя правящей партии. Она определяется по формуле:

P=36.75 + 1.84L (1), где L – количество суждений, признаваемых «истинными» для правящей  партии.

Эта формула дёет, в частности, возможность оценить поддержку избирателями президента, борющегося за переизбрание: она показывает его шансы на победу как функцию от количества благоприятных для него суждений (в схеме Лихтмана). Чем больше подобных ключей, тем вероятнее, что место в Белом доме останется за его нынешним хозяином. Так, если лишь одно из 13 суждений при оценке его деятельности оказывается «истинным», то вероятность переизбрания действующего президента равна 0,4%, при пяти «истинных» – 17,5%, в случае восьми (или пяти «ложных») – у него впервые появляется больше шансов быть переизбранным (64,7%), чем не выбранным вновь.

К примеру, прогнозируя результаты выборов 1984 года, когда на второй срок переизбирался Рейган, Лихтман оценил 11 из 13 прогностических суждений как «истинные». Согласно этой оценке, можно было ожидать, что за Рейгана проголосует 57% электората. Так оно и вышло.

Правда, у этой системы есть одна поправка, которая может искажать выводы схемы – особенность американского выборного законодательства.

Рассматриваемый метод позволяет предсказывать итог волеизъявления американского электората, но не принимает во внимание голосование выборщиков. Долгая история президентских выборов в США насчитывает лишь два случая, когда президентом стал не победитель всеобщих выборов, а политик, получивший большинство в коллегии выборщиков. Впервые это произошло в 1888 году, второй раз – в 2000 году. В последнем случае конфигурация лихтмановских ключей давала основание предсказать победу при голосовании Гору, и, как известно, он и был первым, опередив Буша-мл. Но на стороне Буша-мл. оказалось большее число выборщиков, и он стал президентом.

С учетом конечного итога выборов придется признать прогноз Лихтмана в 2000 году ошибочным. Но если оценивать разработанный им метод в соответствии с его назначением (предсказывать итог голосования), то может быть сделан вывод о стопроцентной правильности прогноза по методу «13 ключей…» в восьми президентских избирательных кампаниях, состоявшихся с 1984 по 2012 год. Вероятность случайного правильного предсказания во всех этих избирательных кампаниях крайне мала: она равна 1/256, или 0,39%.

В конце октября – начале ноября Гор отставал от Буша-мл. на 3–4 процентных пункта, но в день голосования (7 ноября) получил на полмиллиона голосов избирателей больше, чем его соперник. Таким образом, прогноз Лихтмана, касающийся того, как проголосовал электорат, оказался верным. Однако далее случилось то, о чем уже говорилось выше и что в истории американских президентских кампаний наблюдалось до этого лишь однажды – в 1888 году. А именно: итоги голосования в штатах и, соответственно, обусловленный ими состав коллегии выборщиков привели в Белый дом Буша-мл.: на его стороне оказался 271 выборщик, у Гора – 266.

Популярность этой схемы Лихтмана и точность выдаваемых ей прогнозов привели к тому, что в американской политике всё меньшая роль отводится социологии. На последних выборах в 2012 году это проявилось в полной мере.

Так, профессор Ричард Фалер, неофициальный советник избирательного штаба Обамы, говорил, что главными победителями состоявшихся выборов оказались не политики, а люди из «мира чисел» (numbers folks). Он призывает аплодировать «числовой машине»: компьютерщикам, исследователям поведения, статистикам и всем, кто работает с числовыми данными. Они говорили о том, кто победит, но они также помогли достичь этой победы.

Через пару дней после состоявшегося голосования Джим Мессина, руководитель избирательной кампании Обамы, сказал, что любит числа, поскольку с их помощью можно узнать, срабатывает ли то, что делается. Он указал на три составляющие победы: беспрецедентное инвестирование в технологии – 100 млн. долларов, измерение всего, что возможно, и еженощное просчитывание 66 тысяч вариантов на базе симуляционных (имитирующих электоральную ситуацию в стране, штатах) моделей.

Такое огромное значение моделированию придавалось ещё и потому, что команда Обамы отказалась от опоры на данные ведущих опросных компаний, таких, как Организация Гэллапа, которая, как отметил Мессина, на протяжении всего хода предвыборной борьбы давала ошибочные оценки. Было также затрачено много времени на изучение недостатков в проведении опросов. Мессина сказал: «Мы никогда не организовывали национальные опросы. Мы проводили только местные и на уровне штатов», – пояснял Мессина.

«Машина Лихтмана» и ей подобные схемы выявили одну проблему – возможное манипулирование поведением избирателей.

О «13 ключах…» знают в основном специалисты, исследователи президентских избирательных кампаний, политические историки. Этот метод остаётся элементом академической науки.  Конечно, прогнозы Лихтмана размещаются в интернете, но они не стали предметом широкого обсуждения.

Принципиально иначе происходит освещение в прессе результатов опросов, проводимых ведущими полстерами, и электоральных прогнозов, делаемых на этой основе представителями разных групп специалистов. Практика публикации данных опросов избирателей в США начала складываться в первой половине XIX века, и сегодня в стране сложилась мощнейшая информационная индустрия, подробнейшим образом освещающая все аспекты избирательных кампаний разных уровней, и в первую очередь – президентских.

Возражая Сильверу (автору ещё одной прогностической схемы), Лихтман отметил, теоретической основой метода является допущение, согласно которому президентские выборы в основном определяются качеством деятельности партии власти. Это главный и первый сигнал в методологии прогнозирования. Предполагается, что американский электорат именно на этой основе выносит мотивированные, прагматичные электоральные решения, а не в результате манипулирования мнениями избирателей со стороны полстеров, журналистов и аналитиков. По мнению Лихтмана, исход президентских выборов определяет политика Белого дома, а не избирательная кампания.

Одним из главных героев избирательной кампании 2012 года стал молодой, но уже несколько лет называемый «гуру» аналитик и прогнозист электоральной динамики Нэйт Сильвер. Однако сейчас некоторые журналисты высказывают мнение, что Сильвер своими прогнозами во многом повлиял на ход выборов и определил победу Обамы. В феврале текущего года он заявил, что прекратит свою практику прогнозирования и не будет анализировать президентскую избирательную кампанию 2016 года, если поймет, что его прогнозы влияют на решение избирателей. Он не хотел бы воздействовать на течение процесса демократических выборов.

Но тут мы сталкиваемся со старой, насчитывающей много десятилетий проблемой, которая касается меры воздействия на общественное мнение результатов опросов, так называемого эффекта «бэнд вагон» («the bandwagon effect»). Речь идёт об особенностях массового сознания и массового поведения: люди с определённой вероятностью поступают так, как действует (стремится действовать) их референтная группа, часто – большинство. Некоторые журналисты полагают, что избиратели в последний момент присоединяются к лидирующему кандидату или к лидирующей партии.

Несмотря на то, что до очередных президентских выборов в США ещё больше трёх лет, прогнозисты уже строят их схемы.

Согласно серии недавних опросов полстерской компании Public Policy Polling, 59% потенциального демократического электората США готово в 2016 году отдать свои голоса Хиллари Клинтон, 26% – Джо Байдену. Есть и другие возможные кандидаты на пост президента от Демократической партии, но они пока не очень известны и популярны.

Среди республиканцев нет столь яркой и «раскрученной» политической фигуры, как Хиллари Клинтон. Пока списки основных обсуждаемых республиканских кандидатов возглавляют Марко Рубио (24%), Крис Кристи и Пол Райан (по 14-15%)

Возможно, что кандидатом на пост президента от Демократической партии станет именно Хиллари Клинтон. Учитывая то обстоятельство, что она 17 раз признавалась американцами самой влиятельной женщиной в мире (статистика ведётся с 1948 года; второе и третье места занимают Элеонора Рузвельт и Маргарет Тэтчер – 13 и 6 раз соответственно), возможно, Клинтон будет признана высоко-харизматичным лидером.

Список наиболее влиятельных мужчин возглавляют Эйзенхауэр (12 раз), Рейган и Билл Клинтон – по 8 раз.

В предложенной прогностической конструкции, относящейся к выборам 2016 года, партия власти (кандидат от Демократической партии) имеет минимум девять «истинных» ключей. Это означает, что в случае реализации прогноза демократический кандидат опередит своего республиканского оппонента минимум на 6-7%, а вероятность его победы по итогам голосования не ниже 79%.

 

 

 

---

link