Методика прогнозирования результатов голосования на основе комплексного анализа эксплицитных и имплицитных факторов электорального поведения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 22.00.01, кандидат наук Чернозуб Олег Леонидович

• Чернозуб Олег Леонидович
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Чернозуб Олег Леонидович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ

1.1 Проблемы прогнозирования электорального поведения на основе результатов предвыборных опросов

1.1.1 Проблема точности прогнозирования результатов выборов на основе данных предвыборных опросов

1.1.2 Анализ ошибок прогнозов результатов парламентских выборов 2015 г. в Великобритании

1.1.3 Анализ ошибок прогнозов результатов президентских выборов 2016 г. в США

1.1.4 Теоретико-методологические проблемы конвенционального подхода как фактор ограниченной валидности методик прогнозирования на основании вопросов об интенциях

1.2 Альтернативные подходы к предсказанию электорального поведения

1.2.1 Опросы об ожиданиях

1.2.2 Прогнозные рынки

1.2.3 Экономические модели

1.2.4 Анализ социальных медиа

1.2.5 Сравнительный анализ основных методов прогнозирования электорального поведения

ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ СОГЛАСОВАННОСТИ УСТАНОВКИ КАК ОСНОВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ВЫБОРА

2.1 Изучение неосознаваемых компонентов электорального выбора на основе теории установки

2.1.1 Современная теория установки

2.1.2 Перспективы операционализации установки как неразвернутой модели будущей деятельности в электоральных исследованиях

2.1.3 Проблема исследования аффективной компоненты установки

2.2 Измерение имплицитной компоненты в рамках модели согласованности электоральной установки

2.2.1 Трехкомпонентная модель электоральной установки

2.2.2 Разработка средств измерения аффективной компоненты установки: Графический ассоциативный тест отношения

2.2.3 Предварительная валидация ГАТО как средства измерения аффективной компоненты установки

ГЛАВА 3. КОМПЛЕКСНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКСПЛИЦИТНЫХ И ИМПЛИЦИТНЫХ ФАКТОРОВ В МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ВЫБОРА

3.1 Эмпирическая валидация методики на примере выборов в Государственную Думу РФ 2016 г

3.2 Эмпирическая валидация методики на примере выборов Президента РФ 2018 г

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методика прогнозирования результатов голосования на основе комплексного анализа эксплицитных и имплицитных факторов электорального поведения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Прогнозирование результатов выборов - одна из наиболее сложных и актуальных задач электоральных исследований, имеющих большое теоретическое, методическое и практическое значение. С теоретической точки зрения, точность прогнозирования результатов выборов отражает способность современной науки выявлять и корректно реконструировать сложную структуру факторов, лежащих в основе поведения избирателей. С методической точки зрения, точность предсказаний важна как ключевой критерий, позволяющий оценивать различные методики мониторинга общественного мнения и выбирать оптимальные с точки зрения соотношения затрат и результатов подходы и процедуры прогнозирования. С практической точки зрения, прогнозирование результатов выборов - основание для планирования и оценки эффективности избирательных кампаний.

К проблеме точности прогнозирования результатов выборов в последние годы проявляется возрастающее внимание в большинстве стран, имеющих развитую индустрию предвыборных опросов. Это связано с тем, что, несмотря на прогресс в технике и методах прогнозирования, целый ряд избирательных кампаний, прошедших в последние годы, ознаменовался критикой в адрес крупнейших поллстеров (организаций, занимающихся предвыборными опросами), вызванной их неспособностью дать точные предсказания результатов выборов. Примерами неудачных прогнозов стали результаты парламентских выборов в Великобритании (2015 и 2017 гг.), выборов президента США в 2016 г., выборов в кнессет в Израиле в 2015 г., президентских выборов в Польше и Беларуси в 2015 г., парламентских выборов в Молдавии в 2014 г., референдума в Греции в 2015 г. Систематические ошибки прогнозирования заставляют представителей индустрии и академического сообщества проводить детальный анализ их причин и поиск новых методик и процедур, которые бы позволили повысить точность и надежность электоральных исследований.

Степень разработанности проблемы. Учитывая научную и практическую значимость электоральных исследований, не удивительно, что в современной науке сложилось несколько альтернативных теоретико-методологических подходов к проблеме прогнозирования электорального поведения избирателей. Доминирующим подходом к прогнозированию результатов выборов в настоящее время остается прогнозирование на основе опросов о намерениях избирателей. В упрощенном виде, прогноз результатов выборов рассчитывается на основе выявления числа (доли) респондентов репрезентативных выборочных обследований, декларирующих намерение проголосовать за того или иного кандидата. Этот подход, известный также как Мичиганская парадигма, начал активно развиваться в середине XX века в работах американских исследователей А.Кемпбелла и Р.Кана1 и лег в основу наиболее распространенных методик, используемых в настоящее время, таких как ANES2. Теоретическое обоснование этого подхода основано на психосоциальной парадигме электорального поведения, согласно которой электоральный выбор является следствием политической лояльности, психологической близости избирателя к определенным политическим силам. Ряд психологических теорий, таких как теория осмысленного поведения, теория планируемого поведения и модель IMB, разработанных в работах М.Фишбейна, А.Айзена, Д.Гласфорда, К.Сингха, Д.Гранберга, С.Холмберга, Б.Шепарда и др.3, обосновывают возможность предсказания будущего индивидуального поведения на основе выявления текущих интенций, или намерений.

1 Campbell A., Kahn R.L. The People Elect a President. Michigan: Survey Research Center Institute for Social Research, University of Michigan, 1952; Campbell A. et al. The American Voter. New York: Wiley, 1960.

2 ANES codebook. URL:

http://www.electionstudies.org/studypages/anes_timeseries_cdf/anes_timeseries_cdf_codebook_var.txt.

3 Ajzen I., Fishbein M. Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1980; Ajzen

I. From intentions to actions: A theory of planned behavior. In: Action control: From cognition to behavior / Ed. by J.Kuhl,

J.Beckman. Heidelberg: Springer, 1985, pp.11-39; Fishbein M., Ajzen I. Predicting and Changing Behavior: The Reasoned Action Approach. New York; Hove: Psychology Press, 2011; Glasford D.E. Predicting voting behavior of young adults: The importance of information, motivation, and behavioral skills // Journal of Applied Social Psychology. 2008. Vol.38. P.2648-2672; Singh K. et al. A Theory of Reasoned Action perspective of voting behavior: Model and empirical test // Psychology

& Marketing. 1995. Vol.12. P.37-51; Granberg D., Holmberg S. The intention-behavior relationship among U.S. and Swedish Voters // Social Psychology Quarterly. 1990. Vol.53. P.44-54; Shepard B.H., Hartwick J., Warshaw P.R. The theory of reasoned action: A meta-analysis of past research with recommendations for modifications and future research // Journal of Consumer Research. 1988. Vol.15.

Проблемы методов прогнозирования, основанных на непосредственной фиксации намерений избирателей в ходе опросов, неоднократно обсуждались как в академических работах, так и внутри индустрии предвыборных опросов. Различные теоретические и методические сложности опросов о намерениях отражены в публикациях Р.Антунеса, Т.Роджерса и М.Айда, С.Ку и М.Собеля, М.Льюис-Бека, Л.Ваврек, Е.Ноэль-Нейманн и Т.Петерсена, Р.Туранжо и др., а также американской и британских комиссий, созданных для изучения ошибок предвыборных опросов1.

Помимо опросов о намерениях, в настоящее время применяется несколько альтернативных подходов к прогнозированию результатов выборов. Сравнительные достоинства и недостатки опросов, основанных на выявлении не намерений, а ожиданий респондентов, отражены в работах Д.Ротшильда и Дж.Волферса, А.Грефа, Ц.Ганзера и П.Рердана2. Прогнозные рынки, основанные на агрегиовании данных о множестве индивидуальных ставок на победу того или иного кандидата, которые делают участники политических тотализаторов, описаны в публикациях К.Эрроу, А.Мюрра, Д.Ротшильда, П.Атанасова, А.Грефа3. Экономические модели используют для прогнозирования информацию о

1 Antunes R. Theoretical models of voting behavior // Exedra. 2010. №4. P.145-170; Rogers T., Aida M. Why bother asking? The limited value of self-reported vote intention. Harvard Kennedy School of Government. Faculty research working paper series. 2012. URL: http://EconPapers.repec.org/RePEc:hrv:hksfac:7779639; Kou S.G., Sobel M.E. Forecasting the vote: A theoretical comparison of election markets and public opinion polls // Political Analysis. 2004. Vol.12. P.277-295; LewisBeck M.S. Election forecasting: Principles and practices // BJPIR. 2005. Vol.7. P.145-164; Vavreck L. The exaggerated effects of advertising on turnout: the dangers of self-reports // Quarterly Journal of Political Science. 2007. Vol.2. P.325-343; Noelle-Neumann E., Petersen T. The spiral of silence and the social nature of man. In: Handbook of Political Communication Research / Ed. by L.L.Kaid. Mahwah: Lawrence Erlbaum Associates, 2004. P.339-357; Tourangeau R., Rips L., Rasinski K. The Psychology of Survey Response. New York: Cambridge Press, 2000; Kennedy C. et al. An evaluation of 2016 election polls in the U.S. AAPOR, 2017, URL: http://www.aapor.org/Education-Resources/Reports/An-Evaluation-of-2016-Election-Polls-in-the-U-S.aspx; Sturgis P. et al. Report of the inquiry into the 2015 British general election opinion polls. London: Market Research Society and British Polling Council, 2016.

2 Rothschild D., Wolfers J. Forecasting elections: Voter intentions versus expectations // SSRN. 2012. URL: https://ssrn.com/abstract=1884644; Graefe A. Accuracy of vote expectation surveys in forecasting elections // Public Opinion Quarterly. 2014. Vol.78. P.204-232; Ganser C., Riordan P. Vote expectations at the next level. Trying to predict vote shares in the 2013 German Federal Election by polling expectations // Electoral Studies. 2015. Vol.40. P.115-126.

3 Arrow K., Forsythe R., Gorham M. et al. The promise of prediction markets // Science. 2008. Vol.320. P.877-878; Murr A.E. The wisdom of crowd: applying Condorcet's jury theorem to forecasting US presidential elections // International Journal of Forecasting. 2015. Vol.31. P.916-929; Rothschild D. Forecasting elections: comparing prediction markets, polls, and their biases // Public Opinion Quarterly. 2009. Vol.73. P.895-916; Atanasov P. et al. Distilling the wisdom of crowds: prediction markets versus prediction polls // Academy of Management Proceedings. 2015. DOI: 10.5465/AMBPP.2015.15192abstract; Graefe A. Political Markets. In: SAGE Handbook of Electoral Behavior (Forthcoming).

фундаментальных факторах, влияющих на предпочтительность электоральных альтернатив, без обращения к индивидуальным мнениям и оценкам. Они основаны на теории Е.Тафта, согласно которой выборы являются своего рода референдумом в поддержку действующей власти1. Конкретные модели прогнозирования на основе фундаментальных факторов разработаны, в частности, М.Льюис-Беком, И.Ансоном и Т.Хеллвигом, а также описаны в работе А.Грефа2. Наконец, в последние годы набирает популярность новый метод исследований, основанный на изучении вербального поведения избирателей в социальных медиа, в том числе с использованием средств автоматической обработки естественного языка. Исследования, использующие анализ социальных медиа, в частности, отражены в работах А.Тумасяна и коллег, Д.Гайо-Айелло, А.Юнгерра, П.Юргенса и Т.Шпренгера, П.Метакса и др., а также группы под руководством Ф. Челли3.

Сравнение различных подходов с точки зрения точности и эффективности прогнозирования результатов выборов проводилось в исследованиях М.Льюис-Бека, Д.Ротшильда, А.Грефа, А.Лей и Дж.Волферса4. Как показывает

1 Tufte E. Political Control of the Economy. Princeton: Princeton University Press, 1978.

2 Lewis-Beck M.S., Stegmaier M. Economic models of voting. In: The Oxford Handbook of Political Behavior. Ed. by J.Dalton, H.-D.Klingemann. Oxford: Oxford University Press, 2007; Anson I.G., Hellwig T. Economic models of voting // Emerging Trends in the Social and Behavioral Sciences: An Interdisciplinary, Searchable, and Linkable Resource. Wiley, 2015. Doi: 10.1002/9781118900772. Lewis-Beck M.S. Election forecasting: Principles and practices // BJPIR. 2005. Vol.7. P.145-164; Lewis-Beck, M.S., Rice, T. Forecasting Elections. Washington: A Division of Congressional Quarterly Inc., 1992; Graefe, A. Political Markets. In: SAGE Handbook of Electoral Behavior. Ed. by K.Arzheimer, J.Evans, M.S.Lewis-Beck (Forthcoming).

3 Tumasjan A., Sprenger T.O., Sandner P.G., Welpe I.M. Predicting elections with Twitter: what 140 characters reveal about political sentiment // Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. AAAI Press, 2010. P.178-185; Gayo-Avello D. "I wanted to predict elections with Twitter and all I got was this lousy paper" - A balanced survey on election prediction using Twitter data // arXiv:1204.6441v1 [cs.CY]. 2012; Jungherr A., Jürgens P., Schoen H. Why the Pirate Party won the German election of 2009 or the trouble with predictions: A response to Tumasjan, A., Sprenger, T.O., Sander, P.G., & Welpe, I.M. "Predicting elections with Twitter: What 140 characters reveal about political sentiment" // Social Science Computer Review. 2012. Vol. 30. P.229-234; Gayo-Avello D. A meta-analysis of state-of-the-art electoral prediction from Twitter data // Social Science Computer Review. 2013. Vol.31. P.649-679; Metaxas P.T., Mustafaraj E., Gayo-Avello D. How (not) to predict elections // Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2011 IEEE Third International Conference on Social Computing. Boston: IEEE, 2011. P.165-171; Celli F., Stepanov E.A., Poesio M., Riccardi G. Predicting Brexit: Classifying agreement is better than sentiment and pollsters. In: Peoples 2016: Proceedings of the Workshop on Computational Modeling of People's Opinions, Personality, and Emotions in Social Media. Osaka, 2016. P. 110-118.

4 Lewis-Beck M.S. Election forecasting: Principles and practices // BJPIR. 2005. Vol.7. P.145-164; Rothschild D. Forecasting elections: comparing prediction markets, polls, and their biases // Public Opinion Quarterly. 2009. Vol.73. P.895-916; Rothschild D., Wolfers J. Forecasting elections: Voter intentions versus expectations // SSRN. 2012. URL: https://ssrn.com/abstract=1884644; Graefe, A. Political Markets. In: SAGE Handbook of Electoral Behavior. Ed. by K.Arzheimer, J.Evans, M.S.Lewis-Beck (Forthcoming); Leigh A., Wolfers J. Competing approaches to forecasting elections: economic models, opinion polling and prediction markets. IZA Discussion Papers, No. 1972. Bonn: IZA, 2006

сравнительный анализ, разные методы могут оказаться достаточно успешными в определенных ситуациях. При этом ни один метод не обеспечивает безусловного преимущества над другими и не гарантирует устойчивой точности предсказания, что определяет необходимость в поиске новых подходов к повышению качества прогнозных оценок.

Объект и предмет диссертационного исследования. В качестве объекта исследования выступает комплекс методических решений, объединяющий в себе методику выявления имплицитных факторов поведения на основе Графического Ассоциативного Теста Отношения (ГАТО) и методику их учёта в моделях прогнозирования результатов голосования на основе группы методик Likely Voter.

Предметом исследования является точность прогнозов результатов голосования на основе данных массовых опросов, достигаемого за счёт применения данного комплекса методических решений.

Цели и задачи исследования.

Цель исследования заключается в разработке и обосновании методики прогнозирования электорального выбора, учитывающей имплицитные факторы принятия электоральных решений.

Задачи исследования:

1. Выявить основные причины ошибок прогнозирования электорального поведения на основе предвыборных опросов.

2. Проанализировать альтернативные подходы к прогнозированию результатов выборов, определить характерные для них преимущества и недостатки.

3. На основании современных психологических исследований установить роль аффективных факторов в принятии электоральных решений.

4. Разработать методику выявления имплицитных факторов, основанную на стандартных процедурах массовых опросов и методы их интеграции в стандартные процедуры прогнозировании электорального выбора.

5. Провести валидацию разработанной методики на материалах предвыборных опросов ВЦИОМ.

Научная новизна исследования.

1. Выявлены основные типы проблем предвыборных опросов, основанных на изучении декларируемых намерений, приводящих к ошибкам прогнозирования результатов выборов.

2. Определены преимущества и недостатки методов прогнозирования, основанных на опросах об ожиданиях, прогнозных рынках, экономических моделях и анализе социальных сетей, в сравнении с опросами о намерениях; обоснована возможность улучшения последних без отказа от базовых процедур массовых опросов.

3. На основании структурной теории установки разработана теоретическая модель, трактующая электоральный выбор как результат взаимодействия различных, в частности - эксплицитных и имплицитных компонент и рассматривающая согласованность компонент установки как самостоятельный прогностический фактор.

4. Разработана и опробована методика имплицитного измерения аффективной компоненты электоральной установки - Графический ассоциативный тест отношения (ГАТО).

5. Обоснованы преимущества применения имплицитных мер в выявлении аффективной компоненты электоральной установки.

6. Разработана и опробована методика прогнозирования, основанная на использовании результатов выявления имплицитных факторов в стандартных моделях прогнозирования результатов голосования на основе кластера методов Likely Voter, а также определены условия ее наиболее эффективного применения.

Положения, выносимые на защиту.

1. Имеющиеся методики прогнозирования результатов выборов на основе опросов, измеряющих декларируемые электоральные намерения, подошли к пределам своей точности и содержат неустранимые ограничения, определяющие

их практическую полезность и ставшие, среди прочего, источником ошибочных прогнозов, данных крупнейшими поллстерами США и европейских стран, в 2014 -2017 гг. Ключевые проблемы прогнозирования на основе предвыборных опросов могут быть отнесены к трем группам:

- проблемы конструирования и репрезентативности выборки;

- проблемы горизонта упреждения прогноза;

- проблемы валидности методики.

Основные проблемы, связанные с ограничениями самой методики прогнозирования (то есть, проблемы валидности) включают в себя: ограниченную способность респондентов к интроспекции, а также неискренность респондентов, в том числе вследствие фактора социальной желательности ответов. В совокупности они могут быть определены как проблемы эксплицитных оценок.

2. Основные альтернативные методы, используемые для прогнозирования в настоящее время, это: вопросы об ожиданиях, прогнозные рынки, экономические модели, анализ поведения пользователей социальных медиа. При том, что каждый из альтернативных методов способен давать прогнозы, сопоставимые по точности с предвыборными опросами, они имеют ряд важных ограничений, влияющих на качество такого прогноза. Для вопросов об ожиданиях и прогнозных рынков главным ограничением является неспособность определять точную структуру электоральных предпочтений всего множества альтернатив (а не просто фиксировать наиболее вероятного победителя); для экономических моделей -применимость преимущественно для ситуаций бинарного выбора и неспособность реагировать на оперативные измерения электоральной ситуации; для анализа социальных медиа - зависимость от политической репрезентативности аудитории, возможных манипуляций и технологий обработки естественного языка. Тем самым предвыборные опросы сохраняют свою роль основного метода электоральных исследований, способного оперативно получать разнообразную информацию.

3. Преодоление ряда ограничений конвенциональных методик, основанных на вопросах о намерениях, возможно за счет дополнения их средствами измерения

имплицитного аффективного отношения к кандидатам (партиям). Теоретической основой для включения подобных средств выступает структурная теория установки, рассматривающая будущее действие как следствие существующей в настоящем соответствующей установки и оценивающая вероятность его реализации как функцию от степени согласованности компонент установки. В структуре установки выделяются когнитивная, аффективная и конативная (поведенческая компоненты), в совокупности образующие трехкомпонентную модель установки. В тоже время, понятийный аппарат в данной области не вполне сложился, и когнитивная компонента может полностью, или частично соотносится с эксплицитной, а аффективная - с имплицитной. Повышение качества прогнозирования возможно за счет перехода от измерения декларируемых намерений к измерению отдельных компонент установки и рассмотрению поведения, как результата их взаимодействия. Наибольшую ценность при этом имеет измерение аффективной компоненты, поскольку применяемый в настоящее время инструментарий в наименьшей степени способен измерять именно эмоциональное отношение респондентов к кандидатам. Измерение аффективной компоненты целесообразно осуществлять методами, фиксирующими имплицитное отношение к объекту установки, поскольку в противном случае сохраняются проблемы эксплицитных оценок.

4. Интеграция средств измерения аффективной компоненты со стандартными процедурами предвыборных опросов возможна за счет использования графического ассоциативного теста отношений (ГАТО). ГАТО может быть использован в ходе стандартного личного интервью и основан на установлении психологического соответствия между кандидатами и набором особых символов, имеющих различающееся аффективное значение для респондента.

5. Повышение точности прогнозирования достигается за счет включения результатов ГАТО в качестве дополнительного корректирующего параметра в стандартные процедуры расчёта ожидаемых результатов голосования в рамках группы методик Likely Voter. При этом существует возможность дальнейшего

повышения точности и качества прогноза за счет полного отказа от вопросов о намерениях и непосредственного измерения как аффективной, так и когнитивной компонент установки. Такой подход, основанный на упрощенной (двухкомпонентной) модели установки, обеспечивает точность прогнозирования, сопоставимую с конвенциональными методами, но при повышении устойчивости методики к возможным искажениям, вызванным факторами недостаточной интроспекции и неискренности респондентов.

Теоретическая и практическая значимость работы.

Теоретическая значимость работы заключается в выявлении теоретических и методических источников ошибок прогнозирования электорального поведения на основе предвыборных опросов, а также разработке новой методики электоральных исследований. Разработанная методика обеспечивает получение дополнительной информации о факторах электорального поведения, прежде всего, касающейся аффективных аспектов установки, и позволяет осуществлять прогнозирование результатов голосования эффективно корректируя декларируемые намерения, а в перспективе - вообще без обращения к декларируемым намерениям респондентам.

Практическая значимость исследования также определяется методологическими инновациями, заложенными в разработанной методике. Интегрируя средства измерения имплицитной установки в отношении электоральных альтернатив, она позволяет представителям избирательных штабов и исследовательским организациям более точно и детально определять структуру электорального потенциала кандидата или партии. Интеграция ГАТО с традиционным опросным инструментарием, в свою очередь, расширяет исследовательские возможности поллстеров при сохранении разумного уровня затрат на проведение массовых опросов.

Методология и методы исследования.

Диссертационное исследование представляет собой разработку методического инструментария для проведения предвыборных социологических опросов, в которой ключевую роль играют средства измерения имплицитной

аффективной установки. В качестве теоретико-методологической основы исследования выступают структурная теория установки, так и более современными подходами, доминирующими в зарубежной литературе1, а также основанными на них теориями осмысленного действия и планируемого поведения М.Фишбейна и И.Айзена2.

Сама методика прогнозирования основана на статистическом анализе данных выборочных социологических исследований, проводимых методом личного опроса и использующих стандартный опросный инструментарием и дополненный средствами измерения аффективной компоненты электоральной установки - тестом ГАТО. Данный тест обеспечивает выявление имплицитного аффективного отношения респондентов к электоральным альтернативам благодаря использованию специального набора символов, имеющих индивидуально откалиброванную для респондентов шкалу эмоциональной симпатии.

Эмпирическая база исследования.

Апробация и валидация разработанной методики проведена на материалах предвыборных опросов, проведенных Всероссийским центром изучения общественного мнения (ВЦИОМ) в 2015-2018 гг. Основные массивы данных представляют собой результаты общероссийских репрезентативных социологических опросов, проведенных ВЦИОМ перед выборами в Государственную Думу РФ УП-го созыва в 2015 (размер выборки N=1600 чел.) и

2016 гг. (размер выборки N=2056 чел.), а также перед выборами Президента РФ в

2017 и 2018 г. (размер выборки N=1600 чел. в обоих случаях).

1 Katz D. The functional approach to the study of attitudes // Public Opinion Quarterly. I960. Vol. 24. P. 163 -204; Fabriagar L.R., MacDonald T.K., Wegener D.T. The structure of attitudes. In: The Handbook of Attitudes. Ed. by D.Albarracin, B.T.Johnson, M.P.Zanna. Mahvah; London: Lawrence Erlbaum Associates. Festinger L. (1957) A theory of cognitive dissonance. Evanston, IL: Row & Peterson. Kiesler Ch.A., Collins B. E., Miller N. (1969) Attitude Change. A Critical Analysis of Theoretical Approaches. New York, N.Y. : John Wiley and Sons. Himmelfarb S., Eagly A. H. (1974) Orientations to the study of attitudes and their change. In: S. Himmelfarb, A. H. Eagly (Eds.). Readings in attitude change. New York: John Wiley & Sons. P. 2—49. Roccato, M. and Zogmaister, C. (2010). Predicting the vote through implicit and explicit attitudes: A field research. Political Psychology. Vol.31. P.249-274. Choma, B.L. and Hafer, C.L. (2009). Understanding the relation between explicitly and implicitly measured political orientation: The moderating role of political sophistication. Personality and Individual Differences. Vol.47. P.964-967.

2 Fishbein M., Ajzen I. Predicting and Changing Behavior: The Reasoned Action Approach. New York; Hove: Psychology Press, 2011.

Степень достоверности и апробация результатов диссертации.

Достоверность полученных результатов определяется теоретическим обоснованием предлагаемых методических инноваций, базирующемся на модели согласованности различных компонент установки в рамках структурной теории установки, полнотой и детальностью описания разработанной методики прогнозирования, ее валидацией в ходе нескольких масштабных общероссийских опросов, выполненных с соблюдением современных требований к размеру и репрезентативности выборочной совокупности, а также процедурам статистического анализа данных.

Разработанная методика были применены в ходе предвыборных исследований ВЦИОМ в 2015, 2016 и 2018 гг. Основные результаты исследования представлены в ряде научных публикаций, в том числе - 3 в рецензируемых журналах из списка ВАК.

ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ

1.1 Проблемы прогнозирования электорального поведения на основе результатов предвыборных опросов

1.1.1 Проблема точности прогнозирования результатов выборов на основе

данных предвыборных опросов

Выборные процедуры являются важным элементом всех современных политических систем, основанных на принципах представительной демократии. Для субъекта политической деятельности результаты выборов являются ведущим стимулом и естественным «вознаграждением» за те решения, которые он принимает и проводит в жизнь в ходе своей политической активности, а также инвестируемые ресурсы. В свою очередь, наличие надежной «обратной связи», позволяющей оценивать и своевременно корректировать как операционную деятельность, так и стратегические планы политических акторов, становится необходимой частью информационно-аналитического обеспечения политической активности и условием принятия обоснованных решений.

В настоящее время потребность в такой обратной связи удовлетворяется, прежде всего, благодаря различным методам изучения электорального поведения и, в частности, прогнозирования результатов выборов и референдумов. При этом запрос на обеспечение подобной «обратной связи» актуален как для предвыборного периода, так и для времени между различными избирательными кампаниями.

Господствующей формой удовлетворения данного запроса является расчёт и доведение до заинтересованных лиц электоральных рейтингов, которые прямо (например - «рейтинги проективного голосования»), или косвенно (например, в виде «рейтингов одобрения») позволяют оценить электоральные перспективы

различных политических сил. Следует отметить, что несмотря на многообразие видов политических «рейтингов» и электоральной информации, именно явный или подразумеваемый прогноз возможных результатов голосования является основой, формирующей спрос на их создание, а потребность в получении обратной связи по вопросам динамики электоральных перспектив политических сил - целевой социально-значимой функцией соответствующей профессиональной деятельности. Основным источником данных для формирования прогнозов результатов выборов являются опросы общественного мнения - подход, основанный на так называемой «Мичиганской» парадигме1.

Общеизвестно, что сами по себе предвыборные опросы появились именно как инструмент обеспечения функции прогнозирования результатов выборов. Первый предвыборный опрос был проведёт изданием The Literary Digest в форме почтового опроса и верно предсказал победу К.Кулиджа на президентских выборах в США в 1920 г. Опросы The Literary Digest были успешными и в ходе последующих выборов 1924, 1928 и 1932 годов. Однако начальный этап развития предвыборных опросов характеризовался недостатками в организации и методологии выборочных обследований, что привело к известной ошибке 1936 года, когда вследствие существенного смещения выборки, вопреки сделанному The Literary Digest прогнозу, на президентских выборах в США победил Ф.Рузвельт. В ходе этих же выборов Дж. Гэллап впервые в целях проведения национального предвыборного опроса использовал выборку, репрезентативную для всей совокупности избирателей. Благодаря этому нововведению ему удалось правильно спрогнозировать победу Ф. Рузвельта. С тех пор применённый тогда комплекс методических решений стал отраслевым стандартом, и, по сути, в неизменном виде сохранился до наших дней.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чернозуб Олег Леонидович, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бажин, Е.Ф., Эткинд, А.М. Цветовой тест отношений. Методические рекомендации / Е.Ф.Бажин, А.М.Эткинд. - Л.: Научно-исследовательский психоневрологический институт им. В.М. Бехтерева, 1985. - 18 с.

2. Иосебадзе, Т.Т., Иосебадзе, Т.Ш. Проблема бессознательного и теория установки школы Узнадзе. В кн. Бессознательное. Природа, функции, методы исследования / Под общ. ред. А.С.Прангишвили, А.Е.Шерозия, Ф.В.Бассина. - Тбилиси: Издательство «Мецниереба», 1985. - Том 4. - C. 4546.

3. Литвинцева, Н.А. (сост.) Психологические тесты для деловых людей / Н.А.Литвинцева. - М.: Интел-Синтез, 1994. - 317 с.

4. Надирашвили, Ш. А. Понятие установки в общей и социальной психологии , Ш.А. Надирашвили. - Тбилиси, «Мецниереба», 1974. - 170 с.

5. Парачев, А.М. Цветоассоциативное измерение эмоциональных значений / А.М.Парачев // Материалы VIII Всесоюзного симпозиума по психолингвистике и теории коммуникации. Тезисы докладов. - М.: Институт лингвистики АН СССР, 1985. - С. 154-155.

6. Прангишвили, А.С. Исследования по психологии установки / А.С. Прангишвили. - Тбилиси, «Мецниереба», 1967. - 340 с.

7. Результаты выборов Президента РФ. Постановление ЦИК РФ № 152/1255-7 от 23.03.2018 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.cikrf.ru/analog/prezidentskiye-vybory-2018/itogi-golosovaniya. -Дата обращения: 13.06.2018.

8. Саморегуляция и прогнозирование социального поведения личности: диспозиционная концепция / В.А.Ядов. - М.: ЦСПиМ, 2013. - 376 с.

9. Сводная таблица результатов выборов по федеральному избирательному округу. ЦИК РФ. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: www.vybory.izbirkom.ru/region/region/izbirkom?action=show&root= 1 &tvd=10

0100067795854&vrn=100100067795849&region=0&global=1 &sub_region=0& prver=0&pronetvd=null&vibid= 100100067795854&type=233. - Дата обращения: 11.06.2018.

10.Узнадзе, Д.Н. Психологические исследования / Д.Н.Узнадзе. - М: Наука, 1966. - 449 с.

11. Узнадзе, Д.Н. Экспериментальные основы психологии установки / Д.Н.Узнадзе. - Тбилиси, «Мецниереба», 1961. - 189 с.

12.Шихирев, П.Н. Исследования социальной установки в США // Вопросы философии / П.Н. Шихирев. - 1973. - №2. - C.159-166.

13.Эткинд, А.М. Разработка медико-психологических методов исследования эмоциональных компонентов отношений и их применение в изучении неврозов и аффективных расстройств / А.М. Эткинд. Дисс. ... канд. психолог. наук. - Л., 1985.

14.Эткинд, А.М. Цветовой тест отношений / А.М.Эткинд // Общая психодиагностика. - М., 1987. - С. 221-227.

15. Эткинд, А.М. Цветовой тест отношений и его применение в исследовании больных неврозами / А.М.Эткинд, Е.Ф.Бажин // Социально-психологические исследования в психоневрологии / Под ред. Е.Ф. Бажина. - Л.: Научно-исследовательский психоневрологический институт им. В.М. Бехтерева, 1980. - С. 110-114.

16.Ядов, В.А. и др. Саморегуляция и прогнозирование социального поведения личности / В.А.Ядов. - Л.: Наука, 1979. - 264 с.

17.Ajzen, I. From intentions to actions: A theory of planned behavior. In: Action control: From cognition to behavior / Ed. by J.Kuhl, J.Beckman. - Heidelberg: Springer, 1985. - P.11-39.

18.Ajzen, I., Fishbein, M. Understanding attitudes and predicting social behavior. -Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1980. - 288 p.

19.Albarracin, D. Johnson, B.T., Zanna, M.P., Kumkale, G.T. Attitudes: Introduction and Scope. In: The Handbook of Attitudes. Ed. by D.Albarracin, B.T.Johnson, M.P.Zanna. - Mahvah; London: Lawrence Erlbaum Associates, 2005. - P.3-20.

20.Allport, G.W. Attitudes. In: Handbook of Social Psychology. Ed. by C. Murchison. - Worchester: Clark University Press, 1935. - P. 798-844.

21.Alwin, D.F. Feeling Thermometers Versus 7-Point Scales: Which Are Better? // Sociological Methods and Research. - 1997. - Vol. 25. - P. 318-340.

22.ANES codebook [Электронный ресурс] / ANES. - Режим доступа: http://www.electionstudies.org/studypages/anes_timeseries_cdf/anes_timeseries_ cdf_codebook_var.txt. - Дата обращения: 11.03.2018.

23.Anson, I.G., Hellwig, T. Economic models of voting // Emerging Trends in the Social and Behavioral Sciences: An Interdisciplinary, Searchable, and Linkable Resource. - Wiley, 2015. - DOI: 10.1002/9781118900772. P.1-14

24.Antunes, R. Theoretical models of voting behavior // Exedra. - 2010. - №4. -P.145-170.

25.Arcuri, L., Castelli, L., Galdi, S., Zogmaister, C., Amadori, A. Predicting the vote: Implicit attitudes as predictors of the future behavior of decided and undecided voters // Political Psychology. - 2008. - Vol.29. - P.369-387.

26.Arrow, K., Forsythe, R., Gorham, M. et al. The promise of prediction markets // Science. - 2008. - Vol.320. - P.877-878.

27.Atanasov, P., Rescober, P., Swift, S.A. et al. Distilling the wisdom of crowds: prediction markets versus prediction polls // Management Science. - 2016. -Vol.63. - P.691-706.

28.Austin, E.J., Gibson, G.J., Deary, I.J., McGregor, M.J., Dent, J.B. Individual response spread in self-report scales: personality correlations and consequences // Personality and Individual Differences. - 1998. - Vol. - 24. - P. 421-438.

29.Bakshy, E., Eckles, D., Yan, R., Rosenn, I. Social influence in social advertising: Evidence from field experiments // ACM Conference on Electronic Commerce (EC), June 8, 2012. P.146-161.

30.Balakrishnan, J.D. Decision processes in discrimination: Fundamental misrepresentations of signal detection theory // Journal of Experimental Psychology: Human Perception & Performance. - 1999. - Vol.25. - P.1189-1206.

31.Bassil, J.N., Brown, R.D. Implicit and explicit attitudes: Research, challenges, and theory. In: The Handbook of Attitudes. Ed. by D.Albarracin, B.T.Johnson, M.P.Zanna. - Mahvah; London: Lawrence Erlbaum Associates, 2005. - P.543-574

32.Battaglia, M.P., Frankel, M.R., Link, M.W. Improving standard poststratification techniques for Random-Digit-Dialing telephone surveys // Survey Research Methods. - 2008. - Vol.2(1). - P.11-19.

33.Bendor, J., Diermeier, D., Siegel, D.A., Ting, M.M. A Behavioral Theory of Elections. - Princeton; Oxford: Princeton University Press, 2011. - 264 p.

34.Berelson, B.R., Lazarsfeld, P.E., Mcphee, W.N. Voting: a Study of Opinion Formation in a Presidential Campaign. - Chicago: Chicago University Press, 1954. - 416 p.

35.Bertrand, M., Mullainathan, S. Do people mean what they say? Implications for subjective survey data. Working Paper 01-04. - Cambridge: MIT, 2001. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721. 1/63464/dopeoplemeanwhat00bert. pdf?sequence=1 - Дата обращения: 07.02.2018

36.Bodor, T. The Issue of Timing and Opinion Congruity in Spiral of Silence Research: Why Does Research Suggest Limited Empirical Support for the Theory? // International Journal of Public Opinion Research. - 2012. - Vol. 24. - P. 269286.

37.Brewster Smith, M. For a Significant Social Psychology: The Collected Writings of M. Brewster Smith. - New York: New York University Press, 2003. - 306 p.

38.Bromberg-Martin, E.S., Matsumoto, M., Hikosaka, O. Dopamine in motivational control: Rewarding, aversive, and alerting // Neuron. - 2010. - Vol. 68. - P.815-834.

39.Brookman, D., Kalla, J., Aronow, P. Irregularities in LaCour (2014) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://web.stanford.edu/~dbroock/broockman_kalla_aronow_lg_irregularities.pd f. - Дата обращения: 01.02.2018

40.Burke, M. Social networks and labor markets: how strong ties relate to job transmission on Facebook's social network // Journal of Labor Economics. - 2017.

- Vol.35. - P.485-518.

41.Burke, T.A., McKee, J.R., Wilson, C. et al. A comparison of time-and-motion and self-reporting methods of work measures // Journal of Nursing Administration. -2000. - Vol.30. - P.118-125.

42.Campbell, A. Converse, P.E., Miller, W.E., Stokes, D.E. The American Voter. -New York: Wiley, 1960. - P.576.

43.Campbell, A., Kahn, R.L. The People Elect a President. - Michigan: Survey Research Center Institute for Social Research, University of Michigan, 1952. - 73 p.

44.Caplan, B. The myth of the rational voter: Why democracies choose bad policies.

- Princeton; Oxford: Princeton University Press, 2007. - 296 p.

45.Celli, F., Stepanov, E.A., Poesio, M., Riccardi, G. Predicting Brexit: Classifying agreement is better than sentiment and pollsters. In: Peoples 2016: Proceedings of the Workshop on Computational Modeling of People's Opinions, Personality, and Emotions in Social Media. Osaka, 2016. - P.110-118.

46.Ceron, A., Curini, L., Iacus, S.M. Politics and Big Data: Nowcasting and Forecasting Election with Social Media. - London; New York: Routledge, 2017. -188 p.

47.Chang, L., Krosnick, J.A. National surveys via Rdd telephone interviewing versus the Internet: Comparing sample representativeness and response quality // Public Opinion Quarterly. - 2009. - Vol. 73. - P.641-678.

48.Choma, B.L., Hafer, C.L. Understanding the relation between explicitly and implicitly measured political orientation: The moderating role of political

sophistication // Personality and Individual Differences. - 2009. - Vol.47. - P.964-967.

49.Clinton, J., Rogers, S. Robo-Polls: Taking cues from traditional sources? // PS: Political Science & Politics. - 2013. - Vol. 46. - P.333-337.

50.Cuddy, A.J.C., Fiske, S.T., Glick, P. Warmth and competence as universal dimensions of social perception: The stereotype content model and the BIAS map // Advances in Experimental Social Psychology. - 2008. - Vol. 40. - P. 61-149.

51.Cuddy, A.J.C., Fiske, S.T., Kwan, V.S.Y. et al. Stereotype content model across cultures: Toward universal similarities and some differences // British Journal of Social Psychology. - 2009. - Vol.48. - P.1-33.

52.Cunningham, W.A., Haas, I.J., Jahn, A. Attitudes. In: The Oxford Handbook of Social Neuroscience. Ed. by J.decety, J.T.Cacioppo. - New York: Oxford University Press, 2011. - P.212-226.

53.Downs, A. An Economic Theory of Democracy. - New York: Harper Collins Publishers, 1957. P. 135-150

54.Eagly, A.H., Chaiken, S. The psychology of attitudes. TX: Harcourt, Brace, & Janovich, 1993. - 794 p.

55.Ericsson, K., Simon, H. Protocol Analysis: Verbal Reports as Data (2nd ed.). -Boston: MIT Press, 1993. - 496 p.

56.Ericsson, K.A., Simon, H.A. Verbal reports as data // Psychological Review. -1980. - Vol. 87. - P. 215-251.

57.Fabriagar, L.R., MacDonald, T.K., Wegener, D.T. The structure of attitudes. In: The Handbook of Attitudes. Ed. by D.Albarracin, B.T.Johnson, M.P.Zanna. -Mahvah; London: Lawrence Erlbaum Associates, 2005. - P.79-124.

58.Falk, E.B.C., Lieberman, M.D. The neural bases of attitudes, evaluation, and behavior change. In: The Neural Basis of Human Belief Systems. Ed. by F.Krueger, J.Grafman. - Hove; New York: Psychology Press, 2013. - P.71-94.

59.Fan, X., Miller, B.C., Park, K. et al. An exploratory study about inaccuracy and invalidity in adolescent self-report surveys // Field Methods. - 2006. - Vol.18. -P.223-244.

60.Festinger, L. A theory of cognitive dissonance. - Evanston: Row & Peterson, 1957.

61.Festinger, L., Carlsmith, J. M. Cognitive consequences of forced compliance // Journal of Abnormal and Social Psychology. - 1959. - Vol. 58. - P.203 - 210.

62.Finn, C., Glaser, J. Voter affect and the 2008 US Presidential Election: Hope and Race mattered // Analyses of Social Issues and Public Policy. 2010. - 2010. -Vol.10. - P.262-275.

63.Fishbein, M., Ajzen, I. Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research. - Reading: Addison-Wesley, 1975. - 574 p.

64.Fishbein, M., Ajzen, I. Predicting and Changing Behavior: The Reasoned Action Approach. - New York; Hove: Psychology Press, 2011. - 538 p.

65.Fiske, S., Cuddy, A.J.C., Glick, P., Xu, J. A model of (often mixed) stereotype content: Competence and warmth respectively follow from perceived status and competition // Journal of Personality and Social Psychology. - 2002. - Vol.82. -P.878-902.

66.Friese, M., Smith, C.T., Koever, M., Bluemke, M. Implicit measures of attitudes and political voting behavior // Social and Personality Psychology Compass. -2016. - Vol.10/4. - P.188-201.

67.Ganser, C., Riordan, P. Vote expectations at the next level. Trying to predict vote shares in the 2013 German Federal Election by polling expectations // Electoral Studies. - 2015. - Vol.40. - P.115-126.

68.Gayo-Avello, D. "I wanted to predict elections with Twitter and all I got was this lousy paper" - A balanced survey on election prediction using Twitter data [Электронный ресурс]. - Режим доступа: arXiv:1204.6441v1 [cs.CY]. 2012. -Дата обращения: 17.11.2017.

69.Gayo-Avello, D. A meta-analysis of state-of-the-art electoral prediction from Twitter data // Social Science Computer Review. - 2013. - Vol.31. - P.649-679.

70.Gelman, A., Azari, J. 19 things we learned from the 2016 election. - 2017. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www. stat.columbia. edu/~gelman/research/unpublished/what_learned_in_20 16_4.pdf. - Дата обращения: 13.11.2017.

71.Glasford, D.E. Predicting voting behavior of young adults: The importance of information, motivation, and behavioral skills // Journal of Applied Social Psychology. - 2008. - Vol.38. - P.2648-2672.

72.Gomez, B.T., Hansford, T.G., Kraus, G.A. The Republicans should pray for rain: Weather, turnout, and voting in U.S. Presidential Elections // Journal of Politics. -2007. - Vol. 69. - P. 649-663.

73.Graefe, A. Accuracy of vote expectation surveys in forecasting elections // Public Opinion Quarterly. - 2014. - Vol.78. - P.204-232.

74.Graefe, A. Political Markets. In: SAGE Handbook of Electoral Behavior. Ed. by K.Arzheimer, J.Evans, M.S.Lewis-Beck (Forthcoming). - P. 861-882.

75.Green, D.P. On the Dimensionality of Public Sentiment toward Partisan and Ideological Groups // American Journal of Political Science. - 1988. - Vol.32. - P. 758-780.

76.Greenwald, A.G., McGhee, D.E., Schwartz, J.L.K. Measuring individual differences in implicit cognition: The Implicit Association Test // Journal of Personality and Social Psychology. - 1998. - Vol.74. - P.1464-1480.

77.Greenwald, A.G., Smith, C.T., Sriram, N., Bar-Ann, Y., Nosek, B.A. Implicit race attitudes predicted vote in the 2008 U.S. Presidential Election // Analyses of Social Issues and Public Policy. - 2009. - Vol.9. - P.241-253.

78.Haas, I.J. Political Neuroscience. In: Neuroimaging Personality, Social Cognition, and Character. Ed. by J.R.Absher, J.Cloutier. - Amsterdam: Elsevier Academic Press, 2016. - P.355-370.

79.Harris, L., Fiske, S.T. Social groups that elicit disgust are differently processed in mPFC // Social Cognitive and Affective Neuroscience. - 2007. - Vol.2. - P.45-51.

80.Harrison, L. The validity of self-reported drug use in survey research: An overview and critique of research methods // NIDA Research Monograph. - 1997. - Vol.167.

- P.17-36.

81.He, X., Pan, J., Jin, O. et al. Practical lessons from predicting clicks on Ads at Facebook // International Workshop on Data Mining for Online Advertising, August 24, 2014. DOI 10.1145/2648584.2648589.

82.Healy, A., Malhotra, N., Mo, C.H. Irrelevant events affect voters evaluations of government performance // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. - 2010. - Vol. 107 (29). - P.12804-12809.

83.Heider, F. The Psychology of Interpersonal Relations. - New York: John Wiley and Sons, Inc., 1958. - 322 p.

84.Himmelfarb, S., Eagly, A. H. Orientations to the study of attitudes and their change. In: Readings in attitude change. Ed. by Himmelfarb S., Eagly A. H. - New York: John Wiley & Sons, 1974. - P.2-49.

85.Hovland, C.I., Janis, I.L., Kelley, H.H. Communication and persuasion: psychological studies of opinion change. - Westport: Greenwood Press, 1953. - 315 p.

86.Ipsos MORI final election poll 2017 [Электронный ресурс]. / Ipsos. 08 June 2017.

- Режим доступа: www.ipsos.com/ipsos-mori/en-uk/ipsos-mori-final-election-poll-2017. - Дата обращения: 24.11.2017.

87.Jacoby, W.G. Levels of Measurement and Political Research: An Optimistic View // American Journal of Political Science. - 1999. - Vol. 43. - P. 271-301.

88.Jacoby, W.G. Memorandum on feeling thermometers [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http: //www. electionstudies. org/conferences/1994Candidate/1994Candidate_Jacob y.pdf. - Дата обращения: 12.01.2018.

89.Jungherr, A., Jürgens, P., Schoen, H. Why the Pirate Party won the German election of 2009 or the trouble with predictions: A response to Tumasjan, A., Sprenger, T.O., Sander, P.G., & Welpe, I.M. "Predicting elections with Twitter:

What 140 characters reveal about political sentiment" // Social Science Computer Review. - 2012. - Vol. 30. - P.229-234.

90.Just, M.R., Crigler, A.N., Belt, T.L. Don't give up hope: Emotions, candidate appraisals, and votes. In: The Affect Effect: Dynamics of Emotion in Political Thinking and Behavior. Ed. by W.R.Neumann, G.E.Marcus, A.N.Crigler, M.MacKuen. - Chicago: University of Chicago Press, 2007. - P.231-259.

91.Katz, D. The functional approach to the study of attitudes // Public Opinion Quarterly. - 1960. - Vol. 24. - P. 163-204.

92.Katz, D., Stotland, E. A preliminary statement to a theory of attitude structure and change. In: Psychology: A Study of a Science. Ed. by S.Koch. - New York: McGraw-Hill, 1959. - P.423-475.

93.Katz, E., Lazarsfeld, P.F. Personal Influence: the Part Played by People in the Flow of Mass Communication. - Glencoe: Free Press, 1955. - P. 61-73.

94.Kelman, H.C. Compliance, identification, and internalization: Three processes of attitude change // Journal of Conflict Resolution. - 1958. - Vol.2. - P. 51-60.

95.Kemp, S. Digital in 2016 [Электронный ресурс] / S. Kemp. - Режим доступа: http://wearesocial.com/special-reports/digital-in-2016. - Дата обращения: 08.10.2017.

96.Kennedy, C., Blumenthal, M., Clement, S., Clinton, J.D., Durand, C. et al. An evaluation of 2016 election polls in the U.S. [Электронный ресурс] / AAPOR, 2017. - Режим доступа: http://www.aapor.org/Education-Resources/Reports/An-Evaluation-of-2016-Election-Polls-in-the-U-S.aspx. - Дата обращения: 04.10.2017.

97.Kiesler, C.A., Collins, B.E., Miller, N. Attitude Change. A Critical Analysis of Theoretical Approaches. - New York: John Wiley and Sons, 1969. - 386 p.

98.Knutson, K.M., Wood, J.N., Spampinato, M.V., Grafman, J. Politics on the brain: An fMRI investigation // Social Neuroscience. - 2006. - Vol.1. - P.25-40.

99.Kormos, C., Gifford, R. The validity of self-report measures of proenvironmental behavior: A meta-analytical review // Journal of Environmental Psychology. -2014. - Vol.40. - P.359-371.

100. Kou, S.G., Sobel, M.E. Forecasting the vote: A theoretical comparison of election markets and public opinion polls // Political Analysis. - 2004. - Vol.12. -P.277-295.

101. Kreuter, F., Presser, S., Tourangeau, R. Social desirability bias in CATI, IVR, and web surveys: The effects of mode and question sensitivity // Public Opinion Quarterly. - 2008. - Vol.72. - P.847-865.

102. Krosnik, J.A., Judd, C.M., Wittenbrink, B. The measurement of attitudes. In: The Handbook of Attitudes. Ed. by D.Albarracin, B.T.Johnson, M.P.Zanna. -Mahvah; London: Lawrence Erlbaum Associates, 2005. - P.21-78.

103. Lakoff, G. The Political Mind: A Cognitive Scientist's Guide to Your Brain and Its Politics. - New York: Penguin Books, 2009. - 320 p.

104. Lange, L. Die geschichtliche Entwicklung des Bewegungsbegriffs und ihr voraussichtliches Endergebnis. - Leipzig: W. Engelmann, 1886. - 193 p.

105. Lazarsfeld, P.E., Berelson, B., Gaudet, H. The people's choice: how the voter makes up his mind in a presidential campaign. - New York: Columbia University Press, 1944. - 178 p.

106. Leigh, A., Wolfers, J. Competing approaches to forecasting elections: economic models, opinion polling and prediction markets. IZA Discussion Papers, No 1972. - Bonn: IZA, 2006. - 35 p.

107. Lewis-Beck, M.S. Election forecasting: Principles and practices // BJPIR. -2005. - Vol.7. - P.145-164.

108. Lewis-Beck, M.S., Rice, T. Forecasting Elections. - Washington: A Division of Congressional Quarterly Inc., 1992. - 163 p.

109. Lewis-Beck, M.S., Stegmaier, M. Economic models of voting. In: The Oxford Handbook of Political Behavior. Ed. by J.Dalton, H.-D.Klingemann. -Oxford: Oxford University Press, 2007. - p.518-537.

110. Lieberman, M.D. The X- and C-Systems: The neural basis of automatic and controlled social cognition. In: Social Neuroscience: Integrating biological and psychological explanations of social behavior. Ed. by E.Harmon-Jones, P.Winkielman. - New York: Guilford Press, 2007. P.290-315.

111. Linzer, D. Pollsters may be herding [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://votamatic.org/pollsters-may-be-herding. - Дата обращения: 19.11.2017.

112. Lipset, S., Rokkam, S. Cleavagen structures, party systems, and voter alignments: an introduction. In: Party Systems and Voter Alignments: Cross National Perspectives. - New York: Free Press, 1967. - P.1-64.

113. Lipset, S.M. Political Man: The Social Bases of Politics. - New York: Doubleday & Company, 1960. - 432 p.

114. Liu, M., Wang, Y. Data collection mode effect on feeling thermometer questions: A comparison of face-to-face and Web surveys // Computers in Human Behavior. - 2015. - Vol.48. - P.212-218.

115. Lupton, R.N., Jacoby, W.G. The reliability of the ANES feeling thermometers: an optimistic assessment. Presentation at the 2016 Annual Meetings of the Southern Political Science Association. San Juan, Puerto Rico, January 7, 2016. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://polisci.msu. edu/j acoby/research/therms/2016%20 SPSA/Lupton-Jacoby,%202016%20SPSA%20Paper.pdf. - Дата обращения: 20.02.2018.

116. Marcus, G.E., Neumann, W.R., MacKuen, M. Affective Intelligence and Political Judgment. - Chicago; London: University of Chicago Press, 2000. - 200 p.

117. Markert, С. Test Your Emotions. - Wellingborough: Thomas & Co, 1980. -64 p.

118. McGuire, W. J. Inducing resistance to persuasion: some contemporary approaches. In: Advances in Experimental Social Psychology, Vol. 1, Ed. by Berkowitz L. - New York: Academic Press, 1964. - P. 191-229.

119. Metaxas, P.T., Mustafaraj, E., Gayo-Avello, D. How (not) to predict elections // Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) and 2011 IEEE Third International Conference on Social Computing. Boston: IEEE, 2011. - P.165-171.

120. Miller, J.M., Krosnick, J.A. The impact of candidate name order on election outcomes // Public Opinion Quarterly. - 1998. - Vol.62. - P.230-249.

121. Miller, P.R. The emotional citizen: Emotion as a function of political sophistication // Political Psychology. - 2011. - Vol.32. - P.575-600.

122. Murr, A.E. The wisdom of crowd: applying Condorcet's jury theorem to forecasting US presidential elections // International Journal of Forecasting. -2015. - Vol.31. - P.916-929.

123. Noelle-Neumann, E., Petersen, T. The spiral of silence and the social nature of man. In: Handbook of Political Communication Research / Ed. by L.L.Kaid. Mahwah: Lawrence Erlbaum Associates, 2004. - P.339-357.

124. O'Keefe, D.J. Persuasion: Theory and Research. London: SAGE Publications, 1990. - 270 p.

125. Panagopoulos, C. Affect, social pressure and prosocial motivation: Field experimental evidence of the mobilizing effects of pride, shame, and publicizing voting behavior // Political Behavior. - 2010. - Vol.32. - P.369-386.

126. Parker, M.T., Isbell, L.M. How I vote depends on how I feel: The differential impact of anger and fear on political information processing // Psychological Science. - 2010. - Vol.21. - P.548-550.

127. Pasek, J., Schneider, D., Krosnick, J.A., Tahk, A., Ophir, E., Milligan, C. Prevalence and moderators of the candidate Name-Order Effect: Evidence from statewide general elections in California // Public Opinion Quarterly. - 2014. -Vol. 78. - P.416-439.

128. Presidential Elections 2016: Key Indicators [Электронный ресурс] / Gallup. - Режим доступа: http://www.gallup.com/poll/189299/presidential-election-2016-key-

indicators.aspx?g_source=ELECTI0N_2016&g_medium=topic&g_campaign=til es. - Дата обращения: 18.12.2017.

129. Putman, P., Antypa, N., Chrysovergi, P., Van Der, A.J.W. Does exogenous cortisol acutely influences motivated decision making in healthy young men // Psychopharmacology. - 2010. - Vol.208. - P. 257-263.

130. Roccato, M., Zogmaister, C. Predicting the vote through implicit and explicit attitudes: A field research // Political Psychology. - 2010. - Vol.31. - P.249-274.

131. Rogers, T., Aida, M. Why bother asking? The limited value of self-reported vote intention. [Электронный ресурс] / Harvard Kennedy School of Government. Faculty research working paper series. 2012. - Режим доступа: http://EconPapers.repec.org/RePEc:hrv:hksfac:7779639. - Дата обращения: 29.03.2018.

132. Rosenberg, M. J. An analysis of affective-cognitive consistency. In: Attitude organization and change. Ed. by M.J. Rosenberg, C.I. Hovland, W.J. McGuire, R.P. Abelson, J. W. Brehm. - Yale: Yale University Press, 1960. - p.15-64.

133. Rosenberg, M. J. Cognitive structure and attitudinal affect // The Journal of Abnormal and Social Psychology. - 1956. - Vol. 53. - P. 367-372.

134. Rothschild, D., Wolfers, J. Forecasting elections: Voter intentions versus expectations [Электронный ресурс] // SSRN. 2012. - Режим доступа: https://ssrn.com/abstract=1884644. - Дата обращения: 13.11.2017.

135. Rule, N.O., Freeman, J.B., Moran, J.M. et al. Voting behavior is reflected in amygdala response across cultures // SCAN. - 2010. - Vol.5. - P.349-355.

136. Shepard, B.H., Hartwick, J., Warshaw, P.R. The theory of reasoned action: A meta-analysis of past research with recommendations for modifications and future research // Journal of Consumer Research. 1988. Vol.15. P.325-343.

137. Sherif, C. W., Sherif, M., Nebergall, R. E. Attitude and attitude change: The social judgment-involvement approach. - Westport: Greenwood Press, 1965. - 264 p.

138. Sherif, M., Hovland, C. I. Social judgment: Assimilation and contrast effects in communication and attitude change. - Westport: Greenwood Press, 1961. - 218 P.

139. Silver, N. Which polls fared best (and worst) in the 2012 presidential race // The New York Times. - 10 November, 2012. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://fivethirtyeight.blogs.nytimes.com/2012/11/10/which-polls-fared-best-and-worst-in-the-2012-presidential-race/ Дата обращения: 13.12.2017.

140. Singh, K. et al. A Theory of Reasoned Action perspective of voting behavior: Model and empirical test // Psychology & Marketing. - 1995. - Vol.12. - P.37-51.

141. Strack, F., Deutsch, R. The duality of everyday life: dual-process and dualsystem models in social psychology. In: APA Handbook of Personality and Social Psychology. Vol.1. Attitudes and Social Cognition. Ed. by M.Mikulincer, P.R.Shaver. - Washington: APA, 2015. - P.891-927.

142. Sturgis, P., Baker, N., Callegaro, M. Fisher, S. Green, J. Jennings, W. Kuha, J. Lauderdale, B. and Smith, P. Report of the inquiry into the 2015 British general election opinion polls. - London: Market Research Society and British Polling Council, 2016. - 115 p.

143. The Science of Self-Report: Implications for Research and Practice. Ed. by A.A.Stone, J.S.Turkkan, C.A.Bachrach et al. - Mahvah; London: Lawrence Erlbaum Associates, 2000. - 392 p.

144. Tiedens, L.Z., Linton, S. Judgment under emotional certainty and uncertainty: The effects of specific emotions on information processing // Journal of Personality and Social Psychology. - 2001. - Vol.81. - P.973-988.

145. Tourangeau, R., Rips, L., Rasinski, K. The Psychology of Survey Response. - New York: Cambridge Press, 2000. - 401 p.

146. Tousche, A., Kahnt, T., Wisnewski, D., Haynes, J.-D. Automatic processing of political preferences in the human brain // Neurolmage. - 2013. - Vol.72. -P.174-182.

147. Tufte, E. Political Control of the Economy. - Princeton: Princeton University Press, 1978. - 168 p.

148. Tumasjan, A., Sprenger, T.O., Sandner, P.G., Welpe, I.M. Predicting elections with Twitter: what 140 characters reveal about political sentiment // Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. - AAAI Press, 2010. - P.178-185.

149. Valentino, N.A., Hutchings, V.L., Banks, A.J., Davis, A.K. Is a worried citizen a good citizen? Emotions, political information seeking, and learning via the Internet // Political Psychology. - 2010. - Vol.29. - P.247-273.

150. Van Peer, J.M., Roelofs, K., Rotteveel, M. et al. The effects of cortisol administration on approach-avoidance behavior: An event-related potential study // Biological Psychology. - 2007. - Vol.76. - P.135-146.

151. Vavreck, L. The exaggerated effects of advertising on turnout: the dangers of self-reports // Quarterly Journal of Political Science. - 2007. - Vol.2. - P.325-343.

152. Waismel-Manor, I., Ifergane, G., Cohen, H. When endocrinology and democracy collide: emotions, cortisol and voting at national elections // European Neuropsychopharmacology. - 2011. - Vol. 21. - P.789-795.

153. Wang, Y.-C., Burke, M., Kraut, R. Gender, topic, and audience response: an analysis of user-generated content on Facebook // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. - New York: ACM, 2013. - P.31-34.

154. Weisberg, H.F., Rusk, J.G. Dimensions of Candidate Evaluation // American Political Science Review. - 1970. - Vol. 64. - P. 1167-1185.

155. Whitley, P. Four reasons why the polls got the U.S. election results so wrong [Электронный ресурс] // Newsweek. 14 November, 2016. - Режим доступа: http://www.newsweek.com/polls-2016-us-elections-trump-potus-hillary-clinton-520291. - Дата обращения: 06.11.2017.

156. Wilcox, C., Sigelman, L., Cook, E. Some like it hot: Individual differences in responses to group feeling thermometers // Public Opinion Quarterly. - 1989. -Vol.53. - P.246-257.

157. Wilcox, R.R. Introduction to robust estimation and hypothesis testing. -Waltham: Academic Press, 2012. - 608 p.

158. Winkelman, P., Knutson, B. Affective influence on judgments and decisions: Moving towards core mechanisms // Review of General Psychology. - 2007. -Vol.11. - P.179-192.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Эмпирические индикаторы, используемые в различных моделях

прогнозирования

Модель ЬУ-У1

Переменная: вероятность участия в голосовании (XV)

Вопрос: Скажите, пожалуйста, примете ли Вы участие в выборах Президента, которые состоятся в марте 2018 года или нет?

Варианты ответа:

(Интервьюер, зачитайте варианты ответа. Отметить один ответ. Если респондент сказал, что примет/не примет участие в выборах, уточните у него, он СКОРЕЕ примет/не примет или ТОЧНО примет/не примет участие)

1. Пока не определился, определюсь ближе к выборам

2. Точно не приму

3. Скорее не приму

4. Скорее приму

5. Точно приму

99. (НЕ ЗАЧИТЫВАТЬ) Затрудняюсь ответить

Переменная: декларируемое электоральное намерение (VI).

Вопрос: А если бы президентские выборы проводились в ближайшее воскресенье и список выглядел бы следующим образом, то за кого из этих кандидатов Вы бы, скорее всего, проголосовали? Вы можете дать один ответ

Варианты ответа:

(Интервьюер, зачитайте варианты ответов. Отметить 1 ответ. При необходимости продемонстрируйте респонденту варианты ответа в "режиме респондента" и самостоятельно зафиксируйте выбранный им вариант ответа.)

1. Бабурин Сергей

2. Грудинин Павел

3. Жириновский Владимир

4. Путин Владимир

5. Собчак Ксения

6. Сурайкин Максим

7. Титов Борис

8. Явлинский Григорий

96. Приду и испорчу бюллетень переход к вопросу Ай".1.

97. Не стал бы участвовать в выборах переход к вопросу Aff.1 99. Затрудняюсь ответить переход к вопросу Aff.1

2Б - модель

Переменная: когнитивная компонента электоральной установки (Со^.2) Вопрос: Посмотрите, пожалуйста, на список кандидатов. Скажите, есть ли в списке кандидат, который выражает интересы таких людей, как Вы? Варианты ответа:

(Интервьюер, зачитайте варианты ответов. Отметить один ответ. При необходимости продемонстрируйте респонденту варианты ответа в режиме респондента и самостоятельно зафиксируйте выбранный им вариант ответа)

1. Бабурин Сергей

2. Грудинин Павел

3. Жириновский Владимир

4. Путин Владимир

5. Собчак Ксения

6. Сурайкин Максим

7. Титов Борис

8. Явлинский Григорий

97. Ни один из перечисленных

99. (НЕ ЗАЧИТЫВАТЬ) Затрудняюсь ответить

Переменная: аффективная компонента электоральной установки, положительная (Aff.1)

Вопрос: Поговорим подробнее о тех кандидатах, которых Вы упомянули ранее. Посмотрите на карточку №2 с 8 фигурами, которые придумал наш художник. На Ваш взгляд, какие ДВЕ фигуры наилучшим образом подходят каждому из этих кандидатов? Фигуры для одного кандидата должны быть разными, но одна и та же фигура может повторяться у разных кандидатов. Варианты ответа: набор фигур теста Маркерта (см. рис. 2.1) (Интервьюер! Покажите карточку №2 «Фигуры для респондента». Отметьте номер фигуры, выбранной респондентом, ориентируясь по карточке №3 «Фигуры для интервьюера»). Отметить один ответ по каждой клетке таблицы. Если респондент затрудняется ответить, отмечайте «99»)

Переменная: аффективная компонента электоральной установки, отрицательная (Aff.0.3)

Вопрос: Посмотрите, пожалуйста, на карточку №2 «Фигуры». На ней изображены ВОСЕМЬ абстрактных фигур. Внимательно рассмотрите каждую и определите, есть ли среди них фигуры, форма которых Вам НЕ нравится (которые вызывают раздражение, которые НЕ хочется долго рассматривать и т.п.). Покажите мне эти фигуры. Можно показать ЛЮБОЕ число фигур от 0 до 8. Вы должны остановиться тогда, когда будут показаны все НЕ нравящиеся фигуры. Варианты ответа: набор фигур теста Маркерта (см. рис. 2.1) (Интервьюер, передайте респонденту карточку №2 «Фигуры для респондента». Карточку №3 «Фигуры для интервьюера» (с цифрами) использует только интервьюер для того, чтобы кодировать ответы респондента. Следим, чтобы респондент не перевернул карточку! Запишите в первой строке номер фигуры, НЕ нравящейся больше всего, во второй - номер фигуры, НЕ нравящейся чуть менее и т.д., по порядку. Если респондент говорит «все нравятся», то в каждой строчке ставим «99»)