​​Особый интерес у меня всегда вызывают работы, где учёные адаптируют готовые модели из естественных или технических наук для политических исследований. Например, я уже писал о прогнозировании электорального поведения с помощью модели Изинга, применяемой для описания намагничивания материалов. А в заметке о выявлении революционных ситуаций приводил пример использования метода Foote novelty, разработанного для определения резких изменений в обработке аудиосигналов.

Вот и ещё одна интересная статья в эту копилку. В престижном математическом журнале SIAM Review опубликована предсказывающая результаты выборов методика, в основе которой лежат компартментальные модели распространения инфекций (1). За последний год интерес к изучению эпидемий сильно вырос, поэтому не удивлюсь, если термин вам уже знаком. Название этой группы моделей происходит от английского compartment (отсек), а заключаются они в том, что разделяют общество на классы, между которыми люди перемещаются в процессе эпидемии. К примеру, в простой модели SIR есть три "отсека": уязвимые к болезни (Susceptible), заразившиеся и распространяющие вирус (Infectious), выздоровевшие и получившие иммунитет (Recovered).

В вышеназванной статье авторы разрабатывают и апробируют модель электоральной динамики на основе двух-канальной компартментальной модели SIS (уязвимый-зараженный-уязвимый). Опять же нужно учитывать, что речь идёт об американских выборах, где зараженный - это собирающийся голосовать за кандидата от демократов или республиканцев, а уязвимый - это неопределившийся (или поддерживающий независимого кандидата). То есть вариантов "заражения" в этой модели всего два (см. a на рисунке). Предполагается, что "инфекция" переносится посредством коммуникации, в том числе между жителями различных штатов, которые транслируют друг другу свои идеи и аргументы (см. b на рисунке). Отслеживание и симуляция динамики электоральных предпочтений происходят на основе данных опросов в течение года до выборов (см. c на рисунке). Учёные успешно проверяют модель ретроспективно на президентских, сенаторских и губернаторских выборах 2012 и 2016гг, а также тестируют прогностический потенциал на выборах 2018 года.

В целом, модель очень интересная, хотя и представляется довольно громоздкой. Например, по предсказательной силе она приблизительно соответствует методике известного аналитического центра FiveThirtyEight. При этом значение предложенной модели, на мой взгляд, не столько в её прогнозах, сколько в перспективах объяснения динамики электоральных предпочтений.
#методология #выборы

(1) Volkening, A., Linder, D.F., Porter, M.A., Rempala G.A. (2020). Forecasting Elections Using Compartmental Models of Infection. SIAM Rev., 62(4), 837–865. DOI: 10.1137/19M1306658