Ինձ դժվար է մեղադրել այս կամ այն քաղաքական ուժին սատարելու մեջ: Քաղաքական ուժերին վերաբերվում եմ բացառապես անտարբերությամբ, այն է՝ չեմ վերաբերվում: Բայց վերջերս անընդհատ աչքիս են ընկնում ընտրակեղծիքների վերաբերյալ «հետաքրքրիր» մաթեմատիկական բացահայտումներ: Քանի որ ինտերնետում դրանց տարածողների զգալի մասը մասնագետներ չեն, ապա անհրաժեշտություն կա դրանց մեկնաբանման: Նմանատիպ դատողությունները հիմնված են այն հիպոթեզի վրա, որ մասնակցությունը անմիջականորեն կոռելացվում է այս կամ այն քաղաքական ուժին տրված ձայների հետ:
Նախնական հիպոթեզը, որ բարձր մասնակցության մակարդակը անմիջականորեն կապված է ընտրակեղծիքների հետ, հիմնված է պատճառահետևանքային կապերի խախտման հիմքի վրա: Օրինակ՝ եթե A-ն բերում է B, ապա եթե B, հետևաբար եղել է A, մինչդեռ B պատճառ կարող են հանդիսանալ այլ պատճառներ: Բարձր մասնակցությունը այս կամ այն բնակավայրում կարող է կապված լինել ավելի շուտ կոնկրետ բնակավայրում տվյալ ուժի քաղաքական ակտիվության հետ և տվյալ բնակավայրի սոցիալ-քաղաքական առանձնահատկություններով, այլ ոչ թե ընտրախախտումներով: ԿԸՀ տվյալների հիման վրա ստացվեց հետևյալ գրաֆիկը: Չնայած գրաֆիկը իրոք ցույց է տալիս թեկնածուների ձայների բաշխման տարբերություն (որը կարող է հիմնավոր թվալ, ոչ մասնագետների համար), բայց ավելի խորը վիճակագրական ուսումնասիրությունը ցույց է տալիս վերոնշյալ բաշխման կապը այլ գործոնների հետ:
ՀՀ բնակավայրերում քաղաքական ակտիվությունները հավասար չեն բաշխվում: Կոտայքի մարզում և Գյումրիում ուժեղ են ԲՀԿ-ն և ընդդիմադիր տրամադրություները, Սյունիքում և Տավուշում՝ ՀՀԿ-ն: Քաղաքային բնակավայրերում բնակչությունը ավելի ընդդիմադիր տրամադրություններ ունի, քան գյուղերում: Նույնիսկ նույն մարզում գտնվող երկու հարևան գյուղերի միջև կարող են լինել տարբեր բաշխումներ և քաղաքական նախընտրություններ՝ կապված արյունակցական, բարեկամական կապերի, հեղինակավոր քաղաքական գործիչների առկայությամբ և այլն: Վերոնշյալ գրաֆիկի մեջ կարևոր է այն հանգամանքը, որ տեղամասերը իրար հավասար չեն իրենց կշիռներով: Մեկ մեծ տեղամասի կշիռը կարող է ավելի կարևոր լինել, քան մի քանի փոքր տեղամասերինը: Այս առումով կարևոր է հասկանալ, թե որ տեղամասերում է հաղթում կամ պարտվում այս կամ այն թեկնածուն՝ մեծ թե փոքր:
Վերոնշյալ գրաֆիկը ցույց է տալիս, թե ինչպես են բաշխված ընտրողների ձայները ըստ տեղամասերում գրանցված ընտողների թվի: Գրաֆիկից պարզ երևում է, որ փոքր ընտրատեղամասերում Սերժ Սարգսյանը զգալիորեն ավելի շատ ձայն է ստացել, քան Րաֆֆի Հովհաննեսյանը: Սրանք հիմնականում փոքր գյուղերն են, որտեղ չեն այցելում թեկածուները ընտրարշավի ժամանակ: Միևնույն ժամանակ գյուղական բնակչությունը ունի ավելի պահպանողական տրամադրություններ, քան քաղաքաբնակները: Փոքր բնակավայրերում, որպես կանոն, չկան կամ քիչ են «ձայն բերող» ընդդիմադիր քաղաքական ակտիվիստները, բացակայում են շտաբերը: Միևնույն ժամանակ գյուղական բնակավայրերում ավանդաբար բարձր է մասնակցության մակարդակը: Նմանատիպ գործոնները հանգեցնում են նրան, որ գաուսյան բաշխումը սկզբունքայնորեն չի կարող կիրառվել, քանի որ նույնիսկ ամենաարդար և դեմոկրատական ընտրությունների դեպքում, քանի որ միավորները միատարր չեն:
Որպես կանոն, տվյալները մանիպուլացնելու համար դիտարկվել է ըստ ընտրատարածքների, այլ ոչ թե տեղամասերի: Ըստ ընտրատարածքների մասնակցության՝ մակարդակը մեծ շեղումներ չունի, որի արդյունքում հայտարարվում է, որ առկա են համատարած խախտումներ, մինչդեռ եթե դիտարկում ենք ավելի փոքր միավորների՝ տեղամասների մակարդակում, ապա ակնառու է դառնում, որ մասնակցությունը ընտրություններին հավասարաչափ չի բաշխված, որը մեծապես կախված է այս կամ այն քաղաքական ուժի ակտիվության անհավասար բաշխմամբ և այլ գործոններով, ինչպիսիք են տեղական շտաբերի առկայությունը, գյուղապետի հեղինակությունը, բնակչության սեռատարիքային կազմը և այլն:
Ցավոք սրտի, մաթեմատիկական բաշխումներին հավատացող մարդիկ չեն ուսումնասիրել, թե հատկապես ինչպիսի բնակավայրերում են եղել առավելագույն շեղումները, այլ չհիմնավորված կերպով նշել միայն գրաֆիկական ընդհանրացված տատանումների մասին: Մինչդեռ նույնիսկ եվրոպական դեմոկրատական երկրներում միշտ չէ, որ առկա է գաուսյան նորմալ բաշխում:
Գերմանիա՝ այստեղ
ԱՄՆ՝ այստեղ
Լեհաստան՝ այստեղ
Իսրայել` այստեղ
Մեծ Բրիտանիա` այստեղ
Մյուս պատճառը, ըստ որի՝ Գաուսի բաշխումը չի կարող կիրառվել՝ ընտրողները բաշխված են ոչ թե հավասարապես, այլ աշխարհագրական տարածքներին կից: Եթե ընտրողները բաշխված լինեին պատահականորեն ամբողջ Հայաստանում տարածված ընտրատեղամասերում, ապա կստացվեր նորմալ գաուսյան բաշխում: Որքանով հասարակությունը միատարր է, այնքան բաշխումները ավելի մոտ են գաուսյան բաշխմանը: Ցավոք սրտի, հասարակությունը կազմված չէ միատարր միավորներից՝ մարդիկ էլեկտրական լամպեր չեն, ռոբոտներ չեն, պավլովյան ստիմուլ-ռեակցիա համակարգը մարդու դեպքում միշտ չէ, որ գործում է: Մարդիկ բազմազան են ու բազմաթիվ գործոններ են ազդում նրանց տրամադրությունների, աշխարհայացքի, որոշումների կայացման վրա:
Գաուսի բաշխումը X և Y փոփոխականներին է հանգեցնում այնպիսի բարդ մեխանիզմ, ինչպիսին է մարդու կամքը, իսկ ընտրողների որոշումները պատահականության արդյունք չեն: Սոցիալ-տնտեսական և սոցիալ-քաղաքական գործընթացների դեպքում գաուսյան բաշխումը նպատակահարմար չէ կիրառել, քանի որ առկա են բազմաթիվ անհայտ և բարդ գործոններ, անհրաժեշտ են բաշխման վերին և ստորին հստակ սահմաններ և այլն:
Ես ինքս մեծ հաճույքով կուզենայի, որ գաուսյան բաշխումը լիներ այնպիսին, որի միջոցով հնարավոր լիներ ստուգել դեմոկրատիայի մակարդակը: Ցավոք, դա այդպես չի: Դրա մասին արդեն բազմիցս գրել են արտասահմանյան հեղինակավոր գիտնականները: Միևնույն ժամանակ վերոնշյալ մեթոդների կողմնակից են Սերգեյ Շպիլկինը և Անդեյ Գերասիմովը, որոնք փորձել են դրանք կիրառել ռուսաստանյան ընտրությունների գնահատման համար: Արևմտյան երկրներում նմանատիպ մեթոդները չեն օգտագործվում, իսկ Ռուսաստանում բացեիբաց ծաղրվում են վիճակագիրների և սոցիոլոգների կողմից:
Եթե գաուսյան բաշխումը կամ մաթեմատիկական մեթոդները հնարավոր լիներ կիրառել, ապա այլևս կարիք չէր լինի իրականացնել լայնածավալ ընտրություններ, այլ կընտրվեր որևէ ընտրատարածք՝ 1000-1200 ընտրողներով, իսկ արդյունքները կընդհանրացվեին:
Խորհուրդ կտամ կարդալ ինտերնետում լայնորեն տարածված հոդվածները տվյալ թեմայով:
Կամ մասնագիտական գրականություն
Вальд А. Последовательный анализ, пер. с англ.- М.: Физматгиз, 1960.Ширяев А. Н. Статистический последовательный анализ. Оптимальные правила остановки — М.: Наука, 1976
