Увлекательный вызов

«Прогноз – не самоцель, а критерий оценки качества наших исследовательских инструментов, с помощью которых мы изучаем общество. Дать точный прогноз – всегда увлекательный вызов, но важно не превращать его в самоцель, забывая о более важных вещах, таких, как объяснение происходящего». Интервью журнала Ассоциации «Группа 7/89» с Юлией Баскаковой, руководителем практики мониторинга, социального моделирования и прогнозирования ВЦИОМ.

Ю.Юлия, Вы были в США, общались с коллегами по поводу результатов выборов в 2016 году, изучали американский опыт. Как Вы думаете, почему победил Трамп и почему опросы этого не предсказали?

Трамп не победил по итогам всенародного голосования, он набрал на два с половиной миллиона голосов меньше, чем Клинтон. Но двухступенчатая система выборов позволила ему обойти кандидата от Демократической партии по голосам выборщиков. Ошибочный прогноз социологов – миф. На самом деле прогноз результатов выборов президента США в 2016 году был самым точным за всю историю прогнозирования – результат победителя по итогам общенационального голосования был предсказан на уровне точности 0.8 пункта.

Для прогноза результатов голосования выборщиков нужно было проводить опросы в разрезе отдельных штатов – слишком дорогая история. Результаты голосования выборщиков расходились с результатами национального голосования не так часто – всего 4 раза. Вероятный урок – нужно точнее объяснять публике, что именно прогнозируется.

Считаете ли Вы, что предвыборные опросы провалились и американские социологи потерпели фиаско? Какие факторы влияют на качество прогнозов?

Американские полстеры не провалились, а в очередной раз показали высокий стандарт и надёжность опросных методов прогнозирования.

На качество прогнозов влияет два фактора: качество данных и качество прогнозной модели. Прогноз не может быть лучше, чем ваши данные, поэтому вам нужна хорошая выборка и хорошее качество полевых работ. Модель включает в себя набор вопросов и алгоритм интерпретации полученных данных. Обычно модели, основанные на опросах, предполагают, что из всего населения выделяются люди, репрезентирующие вероятных избирателей, а потом проводится оценка их предпочтений.

Критики этого типа моделей указывают на то, что избирателей определить невозможно и далеко не все, кто заявил о своем намерении голосовать, на самом деле дойдет до участков. Но нам это и не требуется. Расчет предпочтений строится не от действительных избирателей (которых мы не можем узнать до дня голосования – ведь намерение не означает действия), а от людей, репрезентирующих избирателей. Каждый избиратель в день голосования может передумать и не принять участие в выборах в силу ряда причин, вплоть до плохой погоды или неожиданной занятости. Важно то, что эти причины случайны – это значит, что они с равной вероятностью коснутся сторонников всех кандидатов, и итоговое распределение голосов среди тех, кто дойдет до участков, будет соответствовать прогнозному. Это при условии, что модель исключает систематические смещения. Поэтому для выделения вероятных избирателей используется не один вопрос, а несколько.

А в российской истории были такие же неожиданные результаты выборов?

Классический пример неожиданности – результаты выборов государственной думы 1993 года, когда партия ЛДПР вопреки всем прогнозам набрала почти 23% голосов. Полезно помнить, что Грушин в этой связи говорил о фиаско социального знания, а не прогнозов. Прогноз – не самоцель, а критерий оценки качества наших исследовательских инструментов, с помощью которых мы изучаем общество. Дать точный прогноз – всегда увлекательный вызов, но важно не превращать его в самоцель, забывая о более важных вещах, таких, как объяснение происходящего.

Чем отличаются американский и российский рынок опросов?

Американский рынок более развит, там выше конкуренция и более развита специализация. Одни компании занимаются аналитической частью (разрабатывают дизайн исследования, инструментарий, проводят анализ результатов), другие – делают поле для количественных телефонных опросов, третьи делают выборки, четвертые – проводят фокус-группы. Высокая конкуренция побуждает создавать не универсальные решения, а нишевые кастомизированные продукты. Там, например, может быть успешной компания, продуктом которой является интернет-площадка, где встречаются и договариваются те, кто покупает выборки, и те, кто их продает.

Другим важным отличием является наличие в США хорошо организованного исследовательского сообщества, которое задает профессиональные и этические стандарты – AAPOR. У нас подобное сообщество пока не сформировано, все держится на усилиях отдельных энтузиастов.

Хотелось бы услышать Ваше экспертное мнение о политических исследованиях в целом: востребованность, достоверность, точность и адекватность.

Спрос на политические исследования есть. О достоверности и адекватности всех продуктов на рынке судить не берусь.

Какой Вы видите нынешнюю политическую ситуацию и предвыборную кампанию 2018 года?

Прогнозируемой.

Социологи прогнозируют не очень высокую явку на предстоящих президентских выборах. Какие факторы могут повлиять на явку? Каковы способы ее повышения?

Прогнозировать явку довольно сложно. В мажоритарных системах, особенно неконкурентных, ошибка прогнозирования в среднем оказывается сравнительно высокой. Чтобы прийти и проголосовать, избиратель должен иметь мотив это сделать. Для того, чтобы выяснить наличие у него этого мотива, мы задаем много вопросов, которые в целом умещаются в рамки двух подходов. Первый подход предполагает, что с большей вероятностью будут голосовать те люди, которые имеют соответствующий опыт, знают, где расположен их избирательный участок, следят за новостями и знают дату выборов. Второй подход предполагает, что с большей вероятностью проголосуют те люди, которые имеют предпочтения, могут их аргументировать и верят в значимость своего голоса.

Про повышение явки – это вопрос к технологам. На президентских выборах явка в нашей стране обычно выше, чем на любых других.

Добавить комментарий

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.