Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода






НазваниеМатематико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода
страница1/6
Дата публикации21.09.2013
Размер1.13 Mb.
ТипДокументы
top-bal.ru > География > Документы
  1   2   3   4   5   6
УДК 91.001.5: 324 (571.62-21К)

Упоров Г.А., зав.каф. географии, к.г.н., доцент

Амурский гуманитарно-педагогический государственный университет

г. Комсомольск-на-Амуре
Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода

(на примере выборов в Городскую Думу Комсомольска-на-Амуре)
Географическая наука была и остается двуглавой и двуединой: одна ее «голова» обращена к природе (система физико-географических наук), а вторая – к обществу (система общественно-географических наук, представленная экономической географией, социальной географией, политической географией). Все ветви и направления географии объединяет ряд важных методологических и методических принципов.

Во-первых, в географических науках изучаются различного рода «эмпирические объекты-системы», прежде всего, как «географические объекты», тогда как в негеографических науках те же самые эмпирические системы изучаются преимущественно как «негеографические объекты», то есть как системы вообще, пространственные аспекты которых элиминированы из познавательной области и не учитываются в познании.

И хотя нет материи (эмпирических систем) вне времени и пространства, познание этих систем сопровождается абстрагированием то от одних, то от других отношений.

Географическое мышление и познание, по определению, не может абстрагироваться от пространственных свойств и отношений изучаемых ее объектов, поскольку эти отношения существенно влияют на внутренние системные свойства (показатели структуры, функционирования, динамики и эволюции и т.п.) изучаемых ее объектов.

Во многих негеографических науках, тем не менее, существуют географические аспекты, игнорирование которые возможно лишь до определенного предела. Поэтому для таких наук характерна тенденция «географизации». Речь идет о так называемом географическом подходе, по В.С. Преображенскому [28]: активном использование теоретического и методического багажа географии за ее «родными» пределами.

Поэтому не случайно на современном этапе мы видим некие (пусть и далекие от гармонии) «симбиотические» системы географических и негеографических наук, которые по существу изучают одни и те же эмпирические системы, но с разных точек зрения (как «географические системы» и как «негеографические системы») и своеобразными методами. Примеры: 1) экономика, геоэкономика, экономическая география; 2) политология, геополитика, политическая география; 3) социология, социальная география; и т.п.

Во-вторых, географической наукой за ее длительную историю разработана оригинальная система методов, приемов и методик исследования. Речь идет, прежде всего, о системе геоиконических методов [6], к которым относят: картографические методы; методы геоинформационного моделирования; методы дистанционного зондирования.

В-третьих, для всех направлений географии характерно активное освоение общенаучных методов системного анализа и прикладного математического моделирования во всем его современном многообразии. При этом географы стремятся не к простому использованию разнообразных математических методов, а к выстраиванию более сложных методик и соответствующих систем моделей, основанных на сочетании математических и картографических (и в целом геоиконических) методов моделирования. Такое научное направление в 80-е годы получило название:

  • в работах географов-картографов МГУ – «математико-картографического моделирования» (МКМ) [5; 9];

  • в работах географов Казанского университета – «математико-географического моделирования» (МГМ) [36].

Мы отдаем предпочтение понятию МГМ, поскольку оно более широкое, включает в себя МКМ, учитывает всю гамму используемых в географии геоиконических методов, с одной стороны, и, с другой стороны, акцентирует внимание на географической специфике моделирования.

Публикуемая в данном сборнике работа относится к области МГМ в электоральной географии (или географии выборов) – одного из важнейших и актуальных направлений политической географии, которая связывает географию с политологией [20].

Выборы являются важнейшим институтом безопасности современного демократического Российского государства, обеспечивая создание легитимных органов власти. Что бывает с государством, когда возникают сомнения в легитимности его органов власти, хорошо показывает российская история «смутных времен» и современный опыт «оранжевых революций» в странах ближнего и среднего зарубежья. Выборы также обеспечивают представительство интересов различных социальных групп российского общества на всех уровнях власти (федеральном; региональном; местном), что является еще одним важным фактором социальной безопасности России.

Поэтому не случайно электоральная география является одним из наиболее востребованных и актуальных направлений в современной политической географии и политологии [7; 8; 10; 11; 19-27; 34; 36-42].

Объектом исследования электоральной географии являются территориально-электоральные системы (ТЭС) и соответствующие им территориально-электоральные процессы (ТЭП) различного уровня иерархии (объединения стран, отдельные страны, регионы стран, муниципии стран).

Понятие ТЭС – географическое развитие понятия «электоральная система» (ЭС), принятого в политологии [11]. Оно отражает специфическое для электоральной географии представление о географических объектах как электоральных геосистемах, включающих совокупность объективно взаимосвязанных территориальных сочетаний элементов электоральной сферы, функционирующих на данной территории.

К элементам электоральной сферы относят представительства партийной системы, социально-экономические и электоральные показатели (уровень явки на выборы, процент голосов, отданных «за» отдельных кандидатов, и др.) – основные индикаторы участия и активности граждан в электорально-политических процессах [11].

Наибольший объем публикаций по электоральной географии посвящен странам и их региональным субъектам, т.е. макро- и мезоуровням электоральной иерархии [7; 8; 10; 11; 19; 21-23; 25; 27; 32; 36; 37; 39; 40-41]. Остаются еще малоисследованными электоральные процессы местного (микро-) уровня [26; 42].

На местном уровне ключевое значение имеют города, играющие узловую роль в территориальных системах поселений (пример: роль Комсомольска-на-Амуре в Амуро-Комсомольской агломерации). Нельзя забывать, что городские избиратели – это наиболее активная и преобладающая часть населения современной России.

Основная научная проблема для электорального анализа муниципального уровня связана со спецификой эмпирических данных по избирательным округам города.

Каждый избирательный округ города включает несколько избирательных участков, что крайне мало для достоверного статистического анализа, да и отчетная информация по этим участкам как правила не публикуется. Социально-экономическая информация, учитываемая в системе соответствующего мониторинга Роскомстата, не агрегируется по электоральным ячейкам города, поскольку территориальные «ячейки» Роскомстата и Избиркома на микроуровне не совпадают. Сбор такой информации сопряжен с разрешением многочисленных технических и финансовых проблем, которые трудно разрешимы для политически независимых ученых-аналитиков в данной области.

Социологические опросы предназначены для анализа электоральных предпочтений и по определению не могут решить проблему дефицита объективной дополнительной социально-экономической информации для ее увязки с результатами голосования по избирательным территориальным единицам города.

Каждый избирательный округ оригинален по составу кандидатов, что также ограничивает круг используемых аналитиками математико-статистических методов.

Таким образом, скудный объем электоральных эмпирических данных на муниципальном уровне определяет соответствующий уровень статистического анализа и интерпретации этих данных. Поэтому исследования в области совершенствования и развития методик электорально-географического анализа муниципального уровня остаются актуальными.

Предлагаемая вашему вниманию статья отражает научно-методический поиск и разработки автора в указанной области. Данные разработки были апробированы автором и его студентами в процессе выполнения ими курсовых и дипломных работ, а также индивидуальных и групповых зачетных исследовательских работ по дисциплине «Методы географических исследований».

Объектом исследования является территориально-электоральная система (ТЭС) Комсомольска-на-Амуре, рассматриваемая на современном (постсоветском) социально-политическом этапе (выборы 2004 и 2009гг в Городскую Думу Комсомольска-на-Амуре четвертого и пятого созывов).

Предметом исследования является территориальные и временные закономерности электорального поведения избирателей Комсомольска-на-Амуре, выраженные путем голосования и влияющие на них факторы.

Цель исследования – выявление закономерностей электоральных процессов в Комсомольска-на-Амуре.

Исходя из этого, решались следующие задачи:

  1. разработать методику электорально-географического анализа и моделирования ТЭС муниципального уровня исследования на основе системного сочетания теоретико-информационных, математико-статистических и картографических методов;

  2. провести апробацию разработанной методики на примере выборов в Городскую Думу Комсомольска-на-Амуре четвертого и пятого созывов.

Для решения поставленных задач использовались следующие исходные данные:

  • официальные результаты выборов 2004 и 2009гг в Городскую Думу Комсомольска-на-Амуре четвертого и пятого созывов, полученные в Центральной Избирательной Комиссии (ЦИК) Комсомольска-на-Амуре;

  • сведения о составе и границах избирательных участков и округов, а также персональная информация (возраст, пол, партийная принадлежность, профессиональная деятельность) о кандидатах в депутаты взяты из официальных публикаций в газете «Дальневосточный Комсомольск», а также в ЦИК Комсомольска-на-Амуре.

Состав и объём исходных данных является вполне типичным для муниципального уровня электорально-географических исследований, что доказывает их репрезентативность для решения поставленных целей и задач.

Методы исследования – математико-географическое моделирование на основе системного сочетания теоретико-информационных, математико-статистических и картографических методов.

Методы теоретико-информационного моделирования систем зародились в статистической теории связи и кибернетики, и практически мгновенно вышли за их пределы, превратившись тем самым в информационный подход общенаучного значения.

Преимущества информационного анализа состоит в том, что его можно применять к разнотипной информации об изучаемых системах, измеряемой (или оцениваемой) в различных шкалах (непрерывных, дискретных, номинальных). Немаловажно, что применение информационного анализа не зависит от того, имеют ли ряды наблюдений нормальное распределение (что характерно для равновесных процессов) или нет (что свойственно неравновесным процессам) [30; 32].

Методы теории информации хорошо комплексируются с методами математической статистики, теории графов, четких и нечетких множеств, а также картографическими и геоинформационными методами [18]. Поэтому их широко используют в тех или иных комбинациях в математико-географическом моделировании.

Парадоксально, но в географии методы теории информации активно использовались, главным образом, представителями естественно-научных направлений [1; 3-5; 12-18; 29-33]. Парадокс состоит в том, что информационные процессы в неживой природе и в гетерогенных (смешанных) системах далеко не очевидны, поэтому информационная трактовка природных комплексов и компонентов различного уровня иерархии [3; 4; 16; 18; 29; 31] неоднократно подвергалась критике. Что, впрочем, не помешало разработкам информационных моделей природных геосистем.

По сравнению с природными системами, информационные процессы, происходящие в территориальных общественно-политических системах, достаточно очевидны и не вызывают в настоящее время особых возражений. Вместе с тем, проведенный нами обзор публикаций в данной области показал, что информационный подход в электоральной (и в целом политической) географии игнорируется, публикаций по данному вопросу нами не найдено.

По нашему глубокому убеждению, информационная трактовка ТЭП в ТЭС является органичной, а соответствующий подход применим в электоральной географии на всех иерархических уровнях ее исследований. С его помощью появляется возможность количественно оценить энтропийные меры организованности-хаотичности ТЭП.

Ниже излагается методика электорально-географического анализа и моделирования ТЭС, разработанная нами на основе информационного подхода и известных методических разработок информационных моделей естественно-географических [3; 14-18; 29-32] и биологических [2] систем, а также систем в целом [33].

Территория города Комсомольска-на-Амуре разбита на 25 избирательных округов, состав и границы которых были идентичными на выборах 2004 и 2009 гг.

1. Для проведения информационного анализа необходимо сформировать таблицу эмпирических данных (ТЭД) следующей структуры (см. табл. 1):

  • первый столбец – номера избирательных округов;

  • первая строка (шапка таблицы) – доля набранных голосов (в долях от 1) каждым кандидатом, зарегистрированным по данному округу, и занявшим соответствующее место (1, 2 и т.д.) по итогам выборов.

Упорядочивание кандидатов по местам является необходимым приемом, позволяющим, с одной стороны, упростить ТЭД, обезличив ее (избавиться от ФИО кандидатов в ТЭД), с другой стороны, занимаемое ими место по округу позволяет однозначно их идентифицировать при необходимости.

2. Количество кандидатов Nj по каждому j- округу изменялось от 2 до 5. Поэтому в шапке сводной ТЭД потенциальное количество мест принято равным 5 (по максимальному значению). Поскольку Nj фигурирует в расчетах, этот показатель обязательно указывается в ТЭД.

3. Далее по каждому округу рассчитываются различные энтропийные меры, характеризующиеся организованность электорального процесса в контексте информационного подхода.

3.1. Прежде всего, рассчитывается энтропия итогов голосования по каждому округу по известной формуле К. Шеннона:
, (1)

где: H – энтропия, в битах; pi – доля голосов (в долях от 1), отданных за i-го кандидата по данному округу, n – общее количество кандидатов, принявших участие в голосовании по округу.

Данный показатель характеризует объективно существующую меру упорядоченности результатов голосования в системе (округе) и не может быть больше величины максимальной энтропии (Hmax), которая является важной «точкой» для отсчета и сравнения результатов голосования.

3.2. Расчет максимальной энтропии итогов голосования по округу осуществляется по известной формуле Р.Хартли:
, (2)

где: Hmax  – максимально возможная энтропия, в битах; n – число кандидатов по каждому округу.

Данный показатель характеризует потенциальную (предельную) величину энтропии электорального процесса, при условии равенства голосов у всех кандидатов по данному округу, поэтому зависит лишь от n. Эта характеристика служит потенциальной (предельной) мерой беспорядка и однообразия (выравненности) в системе (округе).

3.3. Далее вычисляем меру абсолютной организованности [2] электорального процесса по итогам голосования в округе (О):
, (3)

Мера абсолютной организованности итогов голосования в округе выражается в битах и представляет собой отклонение реальной энтропии от максимально возможной. Она характеризует величину абсолютной упорядоченности (определенности и контрастности) электорального процесса по итогам голосования избирателей в округе в «чистом» виде.

Однако этот показатель зависит от количества кандидатов в округе (n). Поэтому его нельзя использовать для сравнительного анализа организованности территориальных электоральных процессов (ТЭП) в округах разной мощности (n) по составу кандидатского корпуса.

Поэтому целесообразно его дополнить безразмерной мерой относительной организованности [2]. Для этого достаточно О нормировать (поделить) на Hmax.

3.4. Вычисляем меру относительной организованности [2] или упорядоченности ТЭП;
, (4)

Мера относительной упорядоченности (Р) выражается в долях от 1. Данный показатель обладает всеми достоинствами показателя О, вместе с тем он не зависит от количества кандидатов (n) в любой по размерам электоральной операционной территориальной единице (ЭОТЕ), в частности в том или ином избирательном округе города. Поэтому именно этот показатель необходимо использовать для сравнительного анализа степени организованности и упорядоченности ТЭП в ТЭС, представленной округами разной мощности (n). Проводя такой анализ, необходимо учитывать следующие количественные и содержательные особенности данной информационной меры (Р).

Наивысшая относительная упорядоченность и определенность ТЭП в округе будет отвечать ситуации, когда итоги голосования оказываются максимально контрастными. Максимально возможный предел – это когда один кандидат получает все, остальные ничего.

Наименьшая упорядоченность ТЭП отвечает ситуации, когда все кандидаты набирают голосов поровну, тогда H = Hmax , О и Р = 0.

Содержательная интерпретация данного показателя достаточно «прозрачна». Когда электорат (в своей массе) думает и голосует единообразно, когда он однозначно определился, за кого он будет голосовать, когда все избиратели округа голосуют строго за одного кандидата, а остальных игнорируют, – именно этот случай соответствует наивысшему показателю относительной организованности ТЭП.

Если же масса электората округа «расколота» в своих предпочтениях между кандидатами, если общественное мнение округа «пестрое» и хаотичное, тогда голосуют за всех кандидатов поровну. Этой электоральной ситуации и соответствует минимальная величина относительной организованности ТЭП.

Таким образом, мера относительной организованности электорального процесса характеризует массовое общественное сознание электората округа (или иной территориальной электоральной единицы) по шкале: контрастное единообразие или монолитность (все за одного) – на одном полюсе, и выровненное разнообразие или гетеролитность (за всех поровну) – на другом полюсе.

Итак, данный показатель ТЭП достаточно точно и объективно характеризует общественное (массовое) сознание и поведение электората, выраженное путем голосования, по тем или иным избирательным ячейкам территориально-электоральной системы (ТЭС).

Причина этого ясна: ТЭП это и есть, прежде всего, процессы, связанные с общественным сознанием электората той или иной ТЭС по поводу выборов и выражаемое им (электоратом) путем голосования (или нет) во время выборов.

Следует напомнить, что ТЭС включает в себя не только объективные (материальные) территориальные элементы, компоненты, подсистемы (инфраструктуру выборов, избирательные округа, электорат, массу населения, проживающую на территории округа, обладающую избирательным правом, и т.д.), но и субъективный компонент, который не сводим к материальным компонентам – общественное сознание электората.

Кроме отмеченных выше преимуществ, мера относительной организованности и упорядоченности ТЭП позволяет получить ответы и на другие вопросы. Чтобы понять их суть, обратимся еще раз к формуле (4).

Из (4) очевидно, что дополнением Р до 1 является отношение фактической энтропии к максимальной энтропии. По своему смыслу, это отношение является антиподом «порядка», то есть «хаосом». Тогда введем представление о мере относительной дезорганизованности или хаотичности ТЭП (Х):
, (5)

Подставив (5) в (4), получим основное уравнение информационной модели ТЭП для любых ТЭС в следующем виде:
, (6)

Таким образом, показатель Р дает возможность количественно описать и содержательно интерпретировать ТЭП в различных ТЭС через универсальные синергетические категории «порядок» и «хаос», увязать единым уравнением (6) эти фундаментальные диалектически взаимосвязанные и противоположные системные компоненты [34] и применить это уравнение к электоральным процессам. В частности это уравнение дает и вполне определенные расчетные возможности: зная Р, можно вычислить X; и наоборот.

3.5. Результаты расчетов 3.1-3.4. по округам города целесообразно сводить в таблицу вместе с ТЭД (см. рис. 1 и 2).

Таблица 1
  1   2   3   4   5   6

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconМоделирование электоральных процессов в Республике Корея на примере...
«за» отдельных кандидатов); и др. Отметим, что тэс включает в себя не только объективные (материальные) компоненты, но и субъективный...

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconКундышева Е. С. Математическое моделирование в экономике: Учебное...
Власов М. П. Моделирование экономических процессов / М. П. Власов, П. Д. Шимко. – Ростов н/Д: Феникс, 2005. – 409 с

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconМосковский государственный
Целью учебного курса является рассмотрение теоретико-методологических и практических вопросов сущности, содержания, формирования,...

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconРабочая программа дисциплины (модуля) «Моделирование экономических процессов и систем»

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconМосковский энергетический институт (технический университет)
Численное моделирование термогидродинамических процессов в энергетическом оборудовании тэс и аэс

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconПрограмма дисциплины «Экономико-математическое моделирование» для...
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080500....

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconУрока русского языка в пятом классе по теме: «Буквы о-а в корнях с чередованием -лаг-лож»
Цель: создать условия для знакомства с основными этапами урока, построенного на основе деятельностного подхода в обучении через моделирование...

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconТ еоретико-методологические особенности преодоления стагфляционных...
Ризокулов туракул рабимкулович теоретико-методологические особенности преодоления стагфляционных процессов в трансформационной экономике...

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconВозрастание роли элиты в государственном управлении с точки зрения...
Нятия «политическая элита» и «политическое лидерство» и их роль в государственном управлении в русле мировых политических процессов,...

Математико-географическое моделирование электоральных процессов муниципального уровня на основе теоретико-информационного подхода iconУчебно-методический комплекс по дисциплине "компьютерное моделирование"
Курс компьютерное моделирование предназначен для подготовки будущих учителей с квалификацией "Учитель информатики и математики" к...



Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2015
контакты
top-bal.ru

Поиск