| Часть серии по |
| Криминалистика |
|---|
.svg) |
|
Криминалистика выборов - это методы, используемые для определения того, являются ли результаты выборов статистически нормальными или статистически ненормальными, что может указывать на фальсификацию результатов выборов . [1] Он использует статистические инструменты, чтобы определить, отличаются ли наблюдаемые результаты выборов от обычно встречающихся. [2] Эти инструменты могут быть относительно простыми, например, смотреть на частоту целых чисел и использовать закон Бенфорда 2-й цифры , [3] или могут быть более сложными и включать методы машинного обучения .
Метод [ править ]
Криминалистика выборов может использовать различные подходы. Некоторые подходы включают рассмотрение распределения данных, особенно явки избирателей , для поиска выбросов . Другие подходы могут включать сравнение наблюдаемого распределения самих цифр с типичными распределениями цифр ( закон Бенфорда ). [4] Другими признаками мошенничества являются чрезмерное количество округленных чисел, а не десятичных, или избыток чисел, кратных 5 (например, 50%, 70%, 75%). [5] Более современные и статистически продвинутые подходы используют машинное обучение , поскольку машинное обучение может включать большой объем данных и использовать несколько различных статистических моделей вместо одной. [4]
Заявление [ править ]
В период с 1978 по 2004 год обзор 2010 года пришел к выводу, что 61% исследованных выборов из более чем 170 стран показали некоторые признаки фальсификации выборов, при этом серьезные фальсификации наблюдались в 27% всех исследованных выборов. С начала 2000-х годов судебная экспертиза выборов использовалась для проверки честности выборов в различных странах, включая Афганистан, Албанию, Аргентину, Бангладеш, Камбоджу, Кению, Ливию, Южную Африку, Уганду, Венесуэлу и США. [6] [2] [7]
Инструменты судебной экспертизы выборов были использованы для заключения, с высокой вероятностью, что подсчет голосов был фальсифицирован на официальных выборах в России [8] Украине [9] Египте [10] и США. [11]
По сравнению с другими методами [ править ]
По сравнению с другими методами мониторинга безопасности выборов, такими как личный мониторинг избирательных участков и параллельное подведение итогов голосования , судебная экспертиза выборов имеет свои преимущества и недостатки. Криминалистика выборов считается преимуществом в том смысле, что данные являются объективными, а не подлежат интерпретации. Он также позволяет систематически анализировать голоса всех конкурсов и населенных пунктов со статистическими выводами о вероятности мошенничества. [2]К недостаткам избирательной криминалистики можно отнести ее неспособность на самом деле обнаружить мошенничество, просто аномалии данных, которые могут указывать или не указывать на это. Эту проблему можно решить, сочетая экспертизу выборов с личным наблюдением. Другой недостаток - сложность, требующая глубоких знаний статистики и значительной вычислительной мощности. Кроме того, для получения наилучших результатов требуется высокий уровень детализации, в идеале полные данные с избирательного участка относительно явки избирателей , подсчета голосов по всем вопросам и кандидатам, а также действительных бюллетеней. Общие сводки на национальном уровне имеют ограниченную полезность. [2]
Ссылки [ править ]
- ^ Стюарт, Чарльз (2011). «Технологии голосования» . Ежегодный обзор политологии . 14 : 353–378. DOI : 10.1146 / annurev.polisci.12.053007.145205 .
- ^ a b c d Хикен, Аллен; Мебане, Уолтер Р. (2017). Руководство по избирательной криминалистике (PDF) (Отчет). Центр политических исследований Мичиганского университета.
- ^ Mebane, Уолтер - младший (2006). Избирательная экспертиза: тест закона Бенфорда с двумя цифрами и недавние президентские выборы в США (PDF) (Отчет). Корнелл.
- ^ a b Чжан, Мали; Альварес, Р. Майкл; Левин, Инес (2019). «Криминалистика выборов: использование машинного обучения и синтетических данных для обнаружения возможных аномалий выборов» . PLOS ONE . 14 (10): e0223950. Bibcode : 2019PLoSO..1423950Z . DOI : 10.1371 / journal.pone.0223950 . PMC 6822750 . PMID 31671106 .
- ^ Лакаса, Лукас; Фернандес-Грасиа, Хуан (2019). «Избирательная экспертиза: количественные методы выявления фальсификаций на выборах». Международная криминалистическая экспертиза . 294 : e19 – e22. arXiv : 1811.08502 . DOI : 10.1016 / j.forsciint.2018.11.010 . PMID 30527668 . S2CID 54481752 .
- ↑ Нунан, Дэвид (30 октября 2018 г.). "Как выглядят искаженные выборы?" . Scientific American . Проверено 10 августа 2020 .
- ^ «Примечания по экспертизе выборов, опросам на выходе и проверке исходных данных» . КОД КРАСНЫЙ - компьютеризированная кража на выборах . 2018-08-08 . Проверено 28 ноября 2020 .
- ^ Kobak Дмитрий; Шпилькин, Сергей; Пшеничников, Максим С. (март 2016). «Целые проценты как отпечатки фальсификации результатов выборов» . Анналы прикладной статистики . 10 (1): 54–73. DOI : 10.1214 / 16-AOAS904 . ISSN 1932-6157 .
- ^ "Криминалистика фальсификации выборов: Россия и Украина | Запрос PDF" . ResearchGate . Проверено 28 ноября 2020 .
- ^ Кетчли, Нил (2019-10-03). "Мошенничество на президентских выборах в Египте в 2018 году?" . Средиземноморская политика . 0 (0): 1–13. DOI : 10.1080 / 13629395.2019.1673634 . ISSN 1362-9395 .
- ^ Саймон, Джонатан. «Верите (или нет): специальные выборы в Сенат США в Массачусетсе» (PDF) . Красный код 2014 .
