На носу президентские выборы в США, и наше информационное поле пестрит прогнозами, сценариями и различного рода аналитическими материалами. Мы помним, что одной из ключевых характеристик выборов в демократиях является сочетание "прозрачность процедур - непредсказуемость результатов". Но есть ли подходы в политической науке, которые всё-таки позволяют нам с большой вероятностью прогнозировать исход выборов? Тем более, что предвыборные опросы в современных условиях далеко не всегда отражают истинный расклад.

Например, уважаемый Дмитрий Прокофьев взял модель, разработанную А. Лихтманом и В. Кейлис-Бороком специально для американских выборов, которая обращает наше внимание на 13 "ключей" (1). На основе этой модели автор предсказывает победу Джо Байдена, хотя у Д. Прокофьева получается 5,5. Несмотря на то, что сам А. Лихтман ещё ни разу не ошибся (то есть уже 9 раз дал правильный прогноз), модель не так уж популярна в американской политической науке, так как основана на феноменологическом подходе. Дело в том, что большинство из факторов-ключей измеряется с определённой долей субъективных оценок, а сама интерпретация модели носит интуитивный характер. Если в отечественной и даже европейской традиции политических наук феноменологические методологии имеют свою нишу, то в американской - они уже давно на периферии.

Доминирующим подходом в США стали регрессионные модели, методологическую основу которых составляет теория ретроспективного голосования, а в качестве предикторов и контрольных переменных используются результаты опросов общественного мнения и целый набор макроэкономических индикаторов (2). При этом в последние годы растёт количество исследований и публикаций, демонстрирующих существенный вклад неэкономических факторов в итоги голосования. Я частично писал об этом здесь, но добавлю, что, по моему мнению, ценностные, ситуативные и коммуникативные факторы оказывают всё большее влияние, особенно в краткосрочной перспективе. Это не значит, что их вклад становится решающим, но в условиях очень конкурентных выборов они могут сработать. Источником такого влияния в американских выборах являются пандемия и движение BLM, но опять же феноменологически можно предположить, что оно будет в пользу демократов.

Наконец, есть и совсем уникальные модели, которые основаны на ретроспективном анализе данных и обладают высокой объяснительной силой. Я уже писал, например, о таком интересном исследовании, где физики используют модель Изинга, которая применяется для описания намагничивания материалов, и обнаруживают устойчивую тенденцию "отрицательной репрезентации" в американских выборах последних 50 лет. Если электоральные предпочтения слегка сдвинулись "влево", то в результате выборов значительно большую поддержку получит "правый" кандидат. Так и произошло на прошлых выборах, когда неожиданно победил Д. Трамп. Но теперь сдвиг "влево" стал уже существенным, поэтому, скорее всего, президентом станет Д. Байден. #выборы

(1) Lichtman A. J., Keilis-Borok, V. I. (1981). Pattern recognition applied to presidential elections in the United States, 1860-1980: Role of integral social, economic, and political traits. Proceedings of the National Academy of Sciences, 78 (11) 7230-7234; DOI: 10.1073/pnas.78.11.7230
(2) Lewis-Beck, M. S., & Rice, T. W. (1984). Forecasting Presidential Elections: A Comparison of Naïve Models. Political Behavior, 6, 9−21.
(3) Siegenfeld, A.F., Bar-Yam, Y. Negative representation and instability in democratic elections. Nat. Phys. 16, 186–190 (2020). DOI: 10.1038/s41567-019-0739-6