emission sur ligsdorf 68

Украина которую мы потеряли.

Расследование Das Magazin: как Big Data и пара ученых обеспечили победу Трампу и Brexit

В субботу швейцарский журнал Das Magazin опубликовал расследование о том, как технологии персонализированной рекламы в сети Facebook повлияли на итоги выборов в США и референдума о выходе Великобритании из ЕС. Как отмечает немецкий Spiegel, многие журналисты уже стали называть расследование «текстом года». В нем есть все: и новейшие технологии; и универсальное оружие, которое попало из хороших рук в плохие; и ежедневная слежка за каждым из нас; и таинственные заказчики; и превращение из нищего в принца (и наоборот). The Insider публикует полный перевод текста с немецкого языка.

Сейчас каждый, кто не жил на Луне последние пять лет, знаком с термином Big Data. Этот термин значит и то, что все, что мы делаем — в интернете или «офлайн» — оставляет цифровой след. Покупка по кредитке, запрос в Google, прогулка со смартфоном в кармане, каждый лайк в соцсети: все это сохраняется. Долгое время никто не мог понять, для чего хорошего могли бы пригодиться эти данные — ну лишь кроме тех случаев, когда в ленте Facebook всплывает реклама средств от гипертонии, потому что недавно мы искали в Google «как понизить давление». Непонятно было и то, чем же является Big Data для человечества — большой опасностью или большим достижением? Но с 9 ноября мы знаем на это ответ. Ведь и за предвыборной кампанией Трампа в интернете, и за кампанией в поддержку Brexit стоит одна и та же компания, исследующая Big Data: Cambridge Analytica и ее директор Александр Никс. Кто хочет понять природу этих голосований (и природу того, что ожидает Европу в ближайшие месяцы), должен начать с примечательного события, произошедшего в 2014 году в британском Кембриджском университете. А именно, на кафедре психометрии Козинского.

Психометрия, которую иногда зовут психографией, представляет собой попытку измерить человеческую личность. В современной психологии стандартом является так называемый «метод океана» (по буквам OCEAN, анаграмму пяти измерений на английском языке). В 1980-е годы два психолога доказали, что каждая черта характера может быть измерена при помощи пяти измерений. Это так называемая «большая пятерка»: открытость (насколько вы готовы к новому?), добросовестность (насколько вы перфекционист?), экстраверсия (как вы относитесь к социуму?), доброжелательность (насколько вы дружелюбны и готовы к сотрудничеству?) и нейротизм (насколько легко вас вывести из себя?) На основе этих измерений можно точно понимать, с каким человеком имеешь дело, в чем его желания и страхи, наконец, как он себя может вести. Проблема была в сборе данных: чтобы что-то понять о человеке, от него требовалось заполнить огромный опросник. Но потом появился интернет, затем Facebook, затем Козинский.

В 2008 году студент из Варшавы Михал Козинский начал новую жизнь: он поступил в престижный английский Кембридж, в Центр психометрии, лабораторию Кэвендиш, самую первую лабораторию по психометрии в мире. Со своими однокурсниками он придумал и запустил приложение для Facebook под названием MyPersonality. Пользователю предлагалось ответить на огромный список вопросов («легко ли вас вывести из себя в состоянии стресса? Есть ли у вас склонность критиковать окружающих?»), получив затем свой «профиль личности», а создатели приложения получали бесценные личные данные. Вместо ожидавшихся данных по дюжине однокурсников, создатели получили информацию по сотням, тысячам, а затем и миллионам людей. Два докторанта собрали тем самым крупнейший «урожай» данных в истории психологических исследований.

Процесс, который Козинский сотоварищи разработал за последующие несколько лет, достаточно прост. Во-первых, тестируемый получает список вопросов, онлайн-тест. Из ответов на него ученые вычисляют личные ценности испытуемого. Далее, Козинский с командой изучают действия испытуемого: лайки и репосты в Facebook, а также его пол, возраст и место жительства. Так исследователи получают связи. Из простого анализа данных в сети могут получится необычные выводы. Например, если мужчина подписан на страничку бренда косметики MAC, он с высокой вероятностью является геем. Наоборот, сильный показатель гетеросексуальности — если человек поставил лайк хип-хоп группе Wu-Tang Clan из Нью-Йорка. Поклонник Леди Гаги с высокой долей вероятности экстраверт, а человек, ставящий «нравится» философским постам — интроверт.

Козинский и его коллеги беспрестанно совершенствовали свою модель. В 2012 году Козинский доказал, что анализа 68 лайков в Facebook достаточно, чтобы определить цвет кожи испытуемого (с 95% вероятностью), его гомосексуальность (88% вероятности) и приверженность Демократической или Республиканской партии США (85% вероятности). Но процесс идет дальше: интеллектуальное развитие, религиозные предпочтения, пристрастие к алкоголю, курению или наркотикам. Данные даже позволяли узнать, развелись ли родители испытуемого до его совершеннолетия или нет. Модель оказалась настолько хороша, что стало возможным предугадывать ответы испытуемого на определенные вопросы. Опьяненный успехом, Козинский продолжал: скоро модель смогла лучше узнавать личность после десяти изученных лайков, нежели его коллеги по работе. После 70 лайков — лучше, чем друг. После 150 лайков — лучше, чем родители. После 300 лайков — лучше, чем партнер. С еще большим количеством изученных действий можно было бы узнать о человеке лучше, чем он сам. В день, когда Козинский опубликовал статью о своей модели, он получил два звонка: жалобу и предложение работы. Оба звонка были из компании Facebook.

Только для друзей

Теперь на Facebook можно отмечать свои посты как открытые и приватные, «подзамочные»: во втором случае просматривать их могут лишь определенный круг друзей. Но для сборщиков данных и это не проблема. Если Козинский всегда запрашивал соглашения пользователей Facebook, современные тесты требуют доступа к персональным данным как обязательного условия для их прохождения.

Но речь не только об отметках «нравится» в Facebook: Козинский и команда могут оценивать людей по Большой пятерке критериев исходя из их юзерпика, фотографии в соцсетях. Или даже по числе друзей: хороший показатель экстраверсии! Но мы также сдаем личные данные, когда находимся не в сети. Датчик движения в смартфоне показывает, размахиваем ли мы рукой с ним, как далеко ездим (коррелирует с эмоциональной нестабильностью). Как замечает Козинский, смартфон — это огромный психологический опросник, который мы вольно или невольно заполняем. Что особенно важно, это работает и в обратную сторону: можно не только создавать из данных психологический портрет, вы можете искать среди этих портретов нужные. Например, обеспокоенные папаши, озлобленные интроверты, не определившиеся с выбором сторонники демократов. По сути, Козинский изобрел поисковую систему по людям.

Все явственнее Козинский понимал и потенциал, и опасность своей работы.

Всемирная сеть для него всегда казалась даром небес. Всегда хочется «вернуться», «поделиться». Это дух нового поколения, начало новой эпохи без физических границ. Но что случится, думал Козинский, если кто-то решит воспользоваться этой поисковой системой по людям, чтобы ими манипулировать? Он начинает ставить предупреждения на всех своих научных публикациях. Предупреждения о том, что его методы «могут нести угрозу благополучию, свободе или даже жизни людей». Но никто, кажется, не понимал, к чему он ведет.

Примерно в это время, в начале 2014 года, к Козинскому обратился молодой ассистент профессора по имени Александр Коган. У него был запрос от некой фирмы, заинтересованной в методе Козинского. Предложение состояло в том, чтобы проанализировать путем психометрии 10 млн американских пользователей Facebook. С какой целью, собеседник не сказал из соображений конфиденциальности. Козинский сначала согласился, ведь речь идет о больших суммах в пользу его института, но потом начал медлить с согласием. В итоге, он выжал из Когана название фирмы: SCL, Strategic Communications Laboratories («Лаборатории стратегических коммуникаций»). Козинский погуглил название компании. «Мы являемся глобальной компанией по управлению предвыборными кампаниями», — гласил сайт фирмы, предлагая маркетинг на основе психологии и логики. Фокус на влиянии на исход выборов. Козинский недоуменно щелкал по страничкам сайта, раздумывая, чем же может заниматься эта фирма в США.

Чего Козинский на тот момент еще не знал: за SCL стоит сложная корпоративная система, завязанная на «налоговых гаванях»: позднее это было показано в «Панамских документах» и разоблачениях Wikileaks. Часть этой системы ответственна за кризисы в развивающихся странах, другая помогала НАТО разрабатывать методы психологической манипуляции гражданами Афганистана. Одна из дочерних компаний SCL — та самая Cambridge Analytica, зловещая маленькая компания, организовавшая интернет-кампании в поддержку Brexit и Трампа.

Козинский ничего об этом не знает, но подозревает неладное. Проводив изучение, он узнал, что Александр Коган создал тайную компанию, которая ведет дела с SCL. Из документа, который есть в распоряжении Das Magazin, следует, что SCL получила данные о методе Козинского именно из рук Когана. Внезапно Козинского осенило, что Коган мог скопировать или выстроить заново его систему, чтобы затем продать ее политтехнологам из SCL. Ученый незамедлительно разрывает связь с Коганом и информирует о ситуации своего институтского начальника. Внутри института зреет конфликт, учреждение опасается за свою репутацию. Коган переехал в Сингапур, женился и начал именовать себя доктором Спектром. Козинский переехал в Штаты, начав работать в Стэнфорде.

Больше года все идет спокойно, но в ноябре 2015 года лидер радикальных сторонников Brexit Найджел Фарадж объявил, что его сайт подключает к работе со своей интернет-кампанией некую компанию, специализирующуюся на Big Data, а именно, Cambridge Analytica. Ключевая компетенция фирмы: политический маркетинг нового типа — так называемый «микротаргетинг» — основанный на «методе океана».

Козинский начинает получать множество писем — учитывая слова «Кембридж», «океан» и «аналитика», многие думают, что он как-то с этим связан. Однако только тогда он сам узнает о существовании такой компании. С ужасом он просматривает сайт фирмы. Кошмар стал былью: его методология используется в большой политической игре.

В июле 2016 году, уже после референдума по Brexit, на его голову начинают обрушиваться проклятия. Дескать, посмотрите, что вы сделали! Каждый раз Козинскому приходится оправдываться и доказывать, что к той фирме он не имеет никакого отношения.

Вначале Brexit, затем Трамп

Прошло десять месяцев. На календаре 19 сентября 2016 года, избирательная кампания в США в самом разгаре. Зал нью-йоркского отеля Grand Hyatt, выполненный в темно-синих тонах, наполняют гитарные риффы: играет песня Bad Moon Rising группы Creedence Clearwater Revival. Проходит ежегодный саммит Concordia, мировой экономический форум в миниатюре. Приглашены сильные мира сего, даже действующий президент Швейцарии Йоханн Шнайдер-Амманн. «Прошу приветствовать Александра Никса, директора Cambridge Analytica», — раздается приятный женский голос. На сцену поднимается долговязый мужчина в темном костюме. В зале царит тишина. Многие уже знают, что перед ними новый digital-специалист Трампа. «Скоро вы будете называть меня Мистер Brexit», — таинственно написал Трамп в своем Twitter несколькими неделями ранее. Действительно, политологи уже писали тогда о сходстве программ у Трампа и у сторонников выхода Великобритании из ЕС. И лишь немногие знали о связи Трампа с малоизвестной Cambridge Analytica.

До тех пор digital-кампания Трампа состояла более-менее из одного человека: Брэда Парскейла. Маркетинговый энтузиаст и основатель одного провалившегося стартапа, он создал для Трампа простенький веб-сайт за $1500. 70-летнего Трампа едва ли можно назвать человеком цифровой эпохи: на его рабочем столе даже компьютера нет. Как однажды поведала его персональная ассистентка, нет даже такого явления, как электронное письмо от Трампа. Сама ассистентка приучила его к смартфону — с которого он с тех пор льет потоки мыслей в Twitter.

Хиллари Клинтон, напротив, опиралась на наследие Барака Обамы как первого «президента соцсетей». У нее были адресные листы Демократической партии, миллионы подписчиков, поддержка Google и Dreamworks. Когда в июне 2016 года Трамп нанял Cambridge Analytica, многие в Вашингтоне скорчили мину. Иностранные чуваки в костюмах, которые ничего в этой стране не понимают? Серьезно?

«Это честь для меня, уважаемые дамы и господа, рассказывать вам сейчас о силе Big Data и психометрии в избирательной кампании», — говорил на саммите Никс. За его спиной в тот момент появился слайд с логотипом его фирмы: изображение мозга, составленное из сетей, подобно карте. «Еще пару месяцев назад Тед Круз был одним из наименее одобряемых кандидатов, — говорил блондин с английским акцентом, да таким, что присутствовавшие американцы ощущали себя подобно швейцарцам, которые слышат литературный немецкий. — Всего 40% электората знали его имя». Все присутствовавшие помнили историю стремительного взлета сенатора-консерватора Круза, едва ли не самое необъяснимое событие предвыборной гонки. Последний из серьезных оппонентов Трампа внутри Республиканской партии буквально выскочил из ниоткуда. «Ну и как же так произошло?» — вопрошал Никс. В конце 2014 года Ccambridge Analytica вошла в предвыборную кампанию в США именно как советник Теда Круза, которого финансировал миллиардер Роберт Мерсер. До тех пор, утверждал Никс, предвыборные кампании велись по демографическим критериям: «Глупейшая идея, если всерьез об этом подумать: все женщины получают одинаковый месседж, потому что они одного пола, все афроамериканцы получают другой посыл, исходя из их расы». Таким дилетантским способом (и тут даже Никсу можно ничего не добавлять) вела кампанию команда Клинтон: разделить общество на формально гомогенные группы, подсказанные социологами. Теми самыми, что до самого конца отдавали ей победу.

И тут Никс щелкает на другой слайд: пять лиц, каждое соответствует определенному профилю личности, Большая пятерка измерений. «Мы в Cambridge Analytica разработали модель, которая позволит высчитать личность каждого совершеннолетнего гражданина США», — продолжает Никс. В зале полная тишина. Маркетинговый успех Cambridge Analytica основан на трех китах. Это психологический поведенческий анализ, основанный на «модели океана», изучение Big Data и таргетированная реклама. Последнее означает персонализированную рекламу, а также такую рекламу, которая максимально близко подстраивается под характер отдельного потребителя.

Никс искренне объясняет, как его компания этим занимается (лекция на YouTube внизу). Его фирма закупает персональные данные из всех возможных источников: кадастровые списки, бонусные программы, телефонные справочники, клубные карты, газетные подписки, медицинские данные. В США возможно купить почти любые персональные данные. Если вы хотите узнать, допустим, где живут женщины-еврейки, можно спокойно купить базу данных. Затем Cambridge Analytica скрещивает эти данные со списками зарегистрированных сторонников Республиканской партии и данными по лайкам-репостам в Facebook — вот и получается личный профиль по «методу океана». Из цифровых данных вдруг возникают люди со страхами, стремлениями и интересами — и с адресами проживания.

Процедура идентична разработанной Козинским модели. Cambridge Analytica также использует IQ-тесты и прочие небольшие приложения, чтобы получать осмысленные лайки от пользователей Facebook. И компания Никса делает то, от чего предостерегал Козинский: «У нас есть психограммы всех совершеннолетних американцев, это 220 млн человек. Наш контрольный центр выглядит так, прошу внимания», — говорит Никс, щелкая слайды. Появляется карта Айовы, где Тед Круз собрал неожиданно большое число голосов на праймериз. На карте видны сотни тысяч маленьких точек: красные и синие, по партийным цветам. Никс выстраивает критерии. Республиканцы — и синие точки исчезают. Еще не определились с выбором — точек становится меньше. Мужчины — еще меньше, и так далее. В итоге, появляется имя одного человека: с возрастом, адресом, интересами, политическими предпочтениями. Но как Cambridge Analytica обрабатывает отдельных людей своим месседжем?

В другой презентации Никс рассказал, как на примере закона о свободном распространении оружия: «Для боязливых людей с высоким уровнем нейротизма мы представляем оружие как источник безопасности. Вот, на левой картинке изображена рука взломщика, который разбивает окно. А на правой картинке мы видим мужчину с сыном, которые идут по полю с винтовками навстречу закату. Очевидно, утиная охота. Эта картинка для богатых консерваторов-экстравертов».

Как удержать электорат Клинтон от голосования

Противоречивая натура Трампа, его беспринципность и исходящая из этого целая прорва различных сообщений внезапно сыграла ему на руку: для каждого отдельного избирателя свой месседж. «Трамп действует как идеальный оппортунистский алгоритм, который опирается лишь на реакцию публики», — отмечала в августе математик Кэти О’Нил. В день третьих дебатов между Трампом и Клинтон команда Трампа отправила в соцсети (преимущественно, Facebook) свыше 175 тыс. различных вариаций посланий. Они различались лишь в мельчайших деталях, чтобы максимально точно психологически подстроиться под конкретных получателей информации: заголовки и подзаголовки, фоновые цвета, использование фото или видео в посте. Филигранность исполнения позволяет сообщениям находить отклик у мельчайших групп населения, пояснил Das Magazin сам Никс: «Таким способом мы можем дотянуться до нужных деревень, кварталов или домов, даже до конкретных людей». В квартале Маленький Гаити в Майами была запущена информация об отказе Фонда Клинтон участвовать в ликвидации последствий землетрясения в Гаити — чтобы разубедить жителей отдавать свои голоса Клинтон. Это было еще одной целью: удержать электорат Клинтон (например, сомневающихся леваков, афроамериканцев и молодых девушек) от урны для голосования, «подавлять» их выбор, по выражению одного из сотрудников Трампа. Использовались и так называемые «темные посты» Facebook: платные объявления посреди ленты новостей, которые могли попадаться только определенным группам лиц. Например, афроамериканцам показывали посты с видео, на котором Клинтон сравнивала чернокожих мужчин с хищниками.

«Мои дети не смогут больше объяснить, что значит рекламный плакат с одинаковым сообщением для всех и каждого», — завершает Никс свое выступление на саммите Concordia, благодарит за внимание и спускается со сцены.

Насколько американское общество в данную конкретную минуту обрабатывается специалистами Трампа, сказать трудно, ведь они крайне редко атакуют на центральных телеканалах, а чаще всего используют социальные сети и цифровое ТВ. И пока команда Клинтон, работавшая по лекалам социологов, пребывает в летаргии, в Сан-Антонио, где располагается «цифровой штаб» Трампа, возникает, по словам корреспондента Bloomberg Саши Иссенберга, «вторая штаб-квартира». Всего дюжина сотрудников Cambridge Analytica получила от Трампа в июле $100 тыс., в августе еще $250 тыс., в сентябре еще $5 млн. По подсчетам Никса, общая сумма оплаты услуг составила $15 млн.

Но и проводимые мероприятия тоже радикальны: с июля 2016 года волонтеры кампании Трампа получили приложение, которое подсказывает политические предпочтения и личностные типы жителей того или иного дома. Соответственно, волонтеры-агитаторы модифицировали свой разговор с жителями исходя из этих данных. Обратную реакцию волонтеры записывали в это же приложение — и данные отправлялись прямиком в аналитический центр Cambridge Analytica.

Фирма выделяет у американских граждан 32 психотипа, сконцентрировавшись лишь на 17 штатах. И как Козинский выяснил, что мужчины-поконники косметики MAC скорее всего являются гомосексуалами, в Cambridge Analytica доказали, что приверженцы американского автопрома однозначно являются потенциальными сторонниками Трампа. Помимо прочего, подобные открытия помогли самому Трампу понять, какие послания где лучше всего применять. Решение предвыборного штаба сконцентрироваться в последние недели на Мичигане и Висконсине было принято на основе анализа данных. Кандидат стал моделью применения системы.

Чем занимается Cambridge Analytica в Европе?

Но насколько велико было влияние психометрии на результат выборов? Cambridge Analytica не спешит предъявлять доказательства успешности своей кампании. Вполне возможно, что это вообще вопрос без ответа. Хотя вот, есть один факт: благодаря поддержке Cambridge Analytica Тед Круз превратился из ничего в серьезнейшего конкурента Трампа на праймериз. Вот рост голосов сельских жителей. Вот сокращение электоральной активности афроамериканцев. Даже тот факт, что Трамп потратил на проект так мало денег, может говорить об эффективности персонализированного продвижения. И даже то, что он пустил три четверти рекламного бюджета в цифровую сферу. Facebook превратился в совершенное оружие и лучшего помощника на выборах, как написал в Twitter один из сподвижников Трампа. К слову, в Германии антиэлитарная «Альтернатива для Германии» имеет в Facebook больше подписчиков, чем ведущие партии ХДС и СДПГ вместе взятые.

Кроме того, ни в коей мере нельзя утверждать, что социологи, статистики, проиграли выборы, потому что сильно ошиблись со своими прогнозами. Верно обратное: статистики выиграли, но лишь те, что использовали новейшие методы. Шутка истории: Трамп постоянно критиковал эту науку, но выиграл во многом благодаря ней.

Второй победитель — компания Cambridge Analytica. Издатель главного консервативного рупора Breitbart Стив Бэннон входит также в совет директоров этой фирмы. Недавно он был назначен старшим стратегом в команде Трампа. Марион Марешаль Ле Пен, активистка французского «Национального фронта» и племянница лидера партии, уже радостно сообщила о сотрудничестве с компанией, на внутреннем корпоративном видео которой изображено совещание по теме «Италия». По словам Никса, сейчас им заинтересованы клиенты со всего мира. Уже были запросы на сотрудничество из Швейцарии и Германии.

Все это наблюдает и Козинский из своего кабинета в Стэнфорде. После выборов в США в университете все стоит вверх дном. На развитие событий Козинский отвечаем самым острым оружием из доступных исследователю: научным анализом. Вместе со своей коллегой Сандрой Матц он провел серию тестов, результаты которых скоро будут опубликованы. Некоторые из этих выводов, которыми учены поделился с Das Magazin, шокируют. Например, психологическое таргетирование, подобно тому, что использовали в Cambridge Analytica, повышают число кликов на рекламе в Facebook на 60%. Вероятность же того, что после просмотра персонализированной рекламы люди перейдут к действиям (купят ту или иную вещь или проголосуют за нужного кандидата) возрастает на 1400%.

Теперь мир перевернулся: Brexit состоялся, в Америке скоро будет правит Трамп. Все это началось с человека, который хотел предупредить нас об опасности. Сейчас он снова получает кучу жалоб на рабочую почту. «Нет, — говорит Козинский. — Тут нет моей вины. Это не я соорудил бомбу, я лишь показал, что она существуют».

Глянул тут я на курс гривны... Ну что тут можно сказать?

Сколько набрал кандидат «Забастовка»?

Когда стали примерно понятны результаты вчерашних выборов, одним за другим посыпались посты и комментарии про то, что «забастовка» провалилась (к примеру, вот https://twitter.com/adagamov/status/975382392608362496, вот https://www.facebook.com/visboris/posts/1600644653347040 и вот https://twitter.com/max_katz/status/975624230518820865). Я понимаю апатию представителей демократических кандидатов, вызванную низкими результатами тех, на кого они работали и за кого агитировали. Но нельзя неудачный результат кандидатов от оппозиции автоматически переносить «забастовку избирателей». Действительно, мы не можем напрямую оценить эффективность этой кампании. Сделать даже косвенные оценки — весьма непростая задача. Однако если все-таки попытаться оценить вероятный результат кандидата «Забастовка», то мы получим, что он занял как минимум третье место, а, скорее, даже второе.

Сколько протестно настроенного электората осталось дома? Мы можем сравнить с последними федеральными выборами 2011-2012 гг., когда основные демократические силы призывали участвовать в выборах и предлагали разные стратегии для голосования. Суммарный эффект кампании «Голосуй за любую партию против жуликов и воров» в 2011 г. можно оценить в 8-9% (https://mmironov.livejournal.com/35594.html), — это те голоса, которые избиратели отдали в пользу других партий, чтобы сократить процент «Единой России» на тех выборах. Если прибавить к этой кампании результат «Яблока», то мы получим оценку протестного электората на выборах 2011 г. в 11-12% избирателей. Прохоров на выборах президента в 2012 г. набрал 8%. Более низкий результат объясняется тем, что хотя он был молод, успешен, красив (Собчак без юбки), но все-таки был системным кандидатом (не критиковал Путина), поэтому и набрал меньше, чем общий размер протестного электората. Итого мы можем оценить протестный электорат в 2012 г. от 10% до 12%. Суммарный результат Собчак (1.66%), Явлинского (1.04%) и Титова (0.75%) составил 3.45%. Итого, процент кандидата «забастовка» лежит в диапазоне как минимум от 6.55% до 8.55%, а это уверенное третье место (Жириновский набрал 5.68%, Грудинин — 11.82%)

Здесь важно отметить, что оценка результата «Забастовка» базируется не на всех тех, кто «остался сидеть на диване». Нет. Используя данный подход, мы можем именно отличить, кто на прошлых выборах 6 лет назад предпочел оторвать попу от дивана и пойти проголосовать за оппозицию (либо голосуй против всех, либо за Прохорова), а на этих выборах этого решил по каким-то причинам не делать. Еще одно возражение, что нельзя всех, кто раньше ходил, а сейчас решил не ходить приписывать именно «забастовке избирателей», объявленной Алексеем Навальным. Здесь действительно по всей России эффект оценить тяжело, но по Москве оценить можно. На выборах мэра Москвы Навальный набрал 27.2% голосов. На этих выборах президента в столице Собчак набрала 4.08%, Явлинский — 3.17%, Титов – 1.56% (https://www.gazeta.ru/politics/news/2018/03/19/n_11303227.shtml), итого 8.8% голосов или в 3 раза меньше, чем Навальный в 2013 г. И по Москве, и по России мы видим одинаковый результат – количество людей, которые готовы голосовать за оппозицию, упало в 3 раза. Не факт что именно Алексей Навальный убедил всех принять участие в «забастовке». Многие, возможно, пришли к оптимальности данной стратегии независимо. Но эффект забастовки избирателей (неважно почему люди на нее пошли по призыву Навального или нет) базируясь на результатах выборов 2011-2013 можно оценить 6.55%-8.55%.

Разумное возражение — можем ли мы применять принцип «базируясь на результатах выборов 2011-2013 гг.» к нынешней ситуации? Действительно не можем. Давайте рассмотрим основные факторы, которые повлияли на настроения протестного электората и возможность оппозиции агитировать:
- Проникновение интернета в 2011 г. – 46%, в 2017 г. – 70% (http://fom.ru/SMI-i-internet/13585)
- Доля избирателей, для которых интернет является основным каналом получения информации, за период с 2011 г. по 2017 г. выросла с 25% до 38% (см. оценку здесь https://mmironov.livejournal.com/37848.html)
- В 2011 г. рост ВВП составил 4.3%, в 2017 г.– 1.5%
- В 2011 г. реальные доходы населения выросли 0.5%, в 2017 г. снизились на 1.7%
(источник данных по ВВП и доходам — Росстат)

Итого, по всем параметрам, размер протестных настроений должен вырасти (особенно принимая во внимание, что доходы населения и экономика стагнируют уже несколько лет). Правда, 4 года назад случился «Крымнаш», что дало некоторый позитивный эффект на рейтинг властей. Но чем дальше, тем больше население чувствует падение доходов, эффект от контрсанкций. Особенно сильно это коснулось так называемого «креативного класса» — основу протестного электората. Я это чувствую не только по цифрам статистики, но и по настроениям друзей-знакомых, которые приезжают ко мне в гости. Если раньше мы всегда первым делом шли по ресторанам-кабакам, то теперь они чуть ли не с самолета идут и затаривают полный чемодан сырами и другой запрещенкой (контрсанкции - прямой эффект Крымнаша). Уровень ресторанов, в которые ходят московские туристы, тоже изменился. Если 5-6 лет назад это были мишленовские рестораны с чеком 100-140 евро на человека, то теперь эта же сумма в валюте в рублях составляет 7,000-10,000 рублей на человека. Их зарплата в рублях за 5 лет фактически не изменилась, а курс доллара упал в 2 раза. Даже те, кто лояльно относился к Путину (точнее, им было все равно на политическую обстановку, лишь в экономике все было хорошо), теперь стали отчетливо увязывать падение своих доходов с политической ситуацией.

Объективные цифры состояния экономики (ее состояние значительно ухудшилось) и значительное увеличение возможностей для агитации (проникновение интернета увеличилось) говорят о том, что потенциал протестного электората должен был, скорее, существенно вырасти по сравнению с 2011-2012 гг. По моим грубым прикидкам, его размер вырос в 1.5-2 раза. Если это так, то результат кандидата «Забастовка» на этих выборах можно оценить в 10-15%. Это уже серьезная заявка на второе место (Грудинин набрал 11.78%).

Именно поэтому Навального и не допустили. На выборах мэра Москвы он показал, что умеет успешно консолидировать практически весь протестный электорат. На этих выборах, если бы он убедил забастовщиков проголосовать за него, то это было бы почти гарантированное второе место со всеми вытекающими для властей последствиями. Причем это нижняя оценка голосов Навального, потому что я считаю только электорат, который еще до выборов был протестным. Никто из кандидатов не пытался откусывать голоса у Путина. Навальный же явно попытался бы не только консолидировать весь протестный электорат, но и вести активную агитацию пропутински настроенных избирателей.

Может, я рисую радужную картину, и просто мне хочется верить, что «забастовка избирателей» оказалось успешной? Есть ли у нас еще какие-то подтверждения, что кандидат «забастовка» набрал 10-15% и фактически претендовал на второе место? Да, множество косвенных подтверждений.

Во-первых, все усилия властей были сконцентрированы на противодействии кандидату «Забастовка». Для борьбы со штабами и агитаторами «Забастовки» были брошены беспрецедентные ресурсы ЦИК, ФСБ, МВД, судов, школ, ВУЗов, госпредприятий и частных предприятий (подробнее здесь https://mmironov.livejournal.com/39384.html). Я тоже испытал на себе непропорциональный прессинг властей, когда попытался издавать газету «Путинская правда», призывавшую путинский электорат отказаться от участия в выборах (про это здесь https://mmironov.livejournal.com/37848.html и здесь https://mmironov.livejournal.com/38786.html). Штабы «Забастовки избирателей» громили по всей стране, агитационную продукцию незаконно изымали, волонтеров арестовывали, давили на кандидатов в президенты, которые выдавали активистам авторизацию на наблюдение. Второй кандидат по масштабам прессинга и негативной агитации был Грудинин. Против остальных участников власть никаких серьезных действий не предпринимала – они спокойно ходили на федеральные каналы, распространяли свою агитацию, их волонтеров и руководителей штабов не арестовывали и т.д. Итого, можно сделать вывод, что самыми опасными кандидатами во время этой кампании власти считали «Забастовку избирателей» и Грудинина.

Во-вторых, цифры показывают беспрецедентный процент нагона явки именно на этих выборах. По данным председателя ЦИКа Эллы Памфиловой, по состоянию на 10.00 утра (московское время) явка в 2000 г. составила 6.36%, в 2004 г. — 8.01%, в 2008 г. — 8.94%, в 2012 г. — 6.53%, в 2018 г. — 16.55% ( https://ria.ru/election2018_news/20180318/1516630530.html). Из этих данных можно сделать вывод, что честный размер явки на 10 утра — это примерно 6.5%. В 2004-2008 гг. он был чуть выше, потому что уже тогда были существенные рисовки, а в 2012 г. везде поставили камеры, поэтому фальсификации чуть снизились, и процент явки вернулся к 6.5%. Но на этих выборах мы наблюдаем утреннюю явку в 2.5 раза выше обычного. Может, россияне в целом стали более сознательными и решили прийти на выборы? Общая явка на этот раз составила 68%, в 2012 г. – 65.3%, на выборах 2008 г. – 69.81%, т. е. в целом отличалась несущественно. Так почему же столько много людей вдруг решило прийти голосовать утром? Есть два объяснения. Первое — 10% россиян за последние 6 лет вдруг стали жаворонками, и им не спится в воскресенье. Второе объяснение, что 10% россиян заставили с утра прийти на участки (есть много свидетельств, что их отмечали по спискам, давали талоны и т.д.). Почему-то система принуждения была организована именно таким образом, что большинство людей гнали именно с утра. 10% избирателей – это огромное число. 11 млн человек, как крепостных, пригнали с утра, чтобы они бросили бюллетень в урну. Можно спорить, что это неточная оценка «насильно проголосовавших». К примеру, те, кого с утра пригнали силой, может, проспавшись, пришли бы и проголосовали позже самостоятельно. Но мы также не знаем, сколько «крепостных» проголосовало после 10 утра. Как бы то ни было, это дает некоторое представление о том огромном количестве ресурсов, которое государство потратило на борьбу с кандидатом «Забастовка», принуждая государственные и частные компании гнать своих сотрудников голосовать. К слову, число занятых в России составляет 72 млн человек, т. е. 15% от всех сотрудников частных и государственных компаниий заставили прийти на участки силой. В государственном управлении, образовании и здравоохранении занято 25% от всех занятых, или 18 млн человек, т е. количество насильно проголосовавших – это 61% от численности всех бюджетников. Я понимаю, что принуждали не только бюджетников, а также работников госкомпаний и частных компаний, но скорее всего основная нагрузка по обеспечению явки легла на бюджетников (в России учителей в 26 раз больше, чем сотрудников Роснефти).

Наконец, самый важный аргумент из «косвенных» — это количество людей, которые были активно вовлечены в кампанию «забастовка избирателей». Если даже абстрагироваться от 700,000 тех, кто готов был оставить подпись за Навального в качестве кандидата в президенты и 200,000 волонтеров, кто готов был работать на его президентской кампании, то количество людей, кто активно работал на «забастовку избирателей» было больше, чем суммарное количество участников кампаний других кандидатов вместе взятых. Только наблюдателей от «забастовки избирателей» было 33,000 – в 6 раз больше, чем общее количество наблюдателей выставленных в 2011 г. по всей России (что опять же говорит о том, что протестные настроения, скорее, выросли). Мы не можем померить точный процент кандидата «Забастовка», но среди активной части нашего общества наибольший процент людей предпочел работать именно на «забастовку избирателей», а не отдать свое время на продвижение какого-то оппозиционного кандидата. Это, пожалуй, самый важный фактор, который свидетельствует о том, что если бы кандидат «забастовка» был в бюллетене, то он набрал бы существенно больше голосов, чем вся демократическая оппозиция вместе взятая.

Хочется отметить, что избиратели начали бастовать не три месяца назад, и те демократические кандидаты, кто обижается на Навального, что он своей «забастовкой» лишил их большого количества голосов, ошибаются. Протестный электорат стал бастовать намного раньше, без всяких прямых призывов и агитаций. На выборах в Госдуму 2016 г. Яблоко набрало 1.99%, Партия Роста — 1.29%, Парнас — 0.73%. То есть их суммарный результат 4.01% был всего чуть выше, чем суммарный результат Собчак, Явлинского и Титова (3.45%). Избиратели еще полтора года назад начали забастовку (просто она была тихой) и послали сигнал в том числе демократической оппозиции – таких мы больше выбирать не хотим. Но демократическая оппозиция этот сигнал не услышала и решила продать осетрину второй свежести, уже как осетрину третей свежести. Продать не удалось. И дело тут не в Алексее Навальном, а именно в осетрине, которую избиратель не хочет покупать ни под каким соусом, и 10-15% протестного электората, который в принципе готов и хочет ходить на выборы, предпочли остаться дома ни не отдавать свой голос никому.


Что дальше? Дальше нужно направить усилия, чтобы конвертировать 10-15% «забастовки» в реальные голоса, а потом расширить базу, переубеждая сторонников Путина. Надеюсь, что тем, кто работал на «забастовку» и поддерживал ее удастся добиться возможности голосовать за тех, кого хочется, а не за тех, кого выдали, ведь вечно бастовать нельзя. Как любит говорить Владимир Владимирович, у оппозиции должна быть и конструктивная повестка.