Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Национальная безопасность / nota bene
Правильная ссылка на статью:

Модели на основе «смещения оценки» как инструмент прогнозирования потенциальных угроз

Тиханычев Олег Васильевич

ORCID: 0000-0003-4759-2931

кандидат технических наук

заместитель начальника отдела управления перспективных разработок, ГК "Техносерв"

111395, Россия, г. Москва, ул. Юности, 13

Tikhanychev Oleg Vasilyevich

PhD in Technical Science

Deputy Head of Department in the Office of Advanced Development, Technoserv Group 

111395, Russia, Moscow, Yunosti str., 13

tow65@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2454-0668.2022.1.36163

Дата направления статьи в редакцию:

26-07-2021


Дата публикации:

15-03-2022


Аннотация: В статистике известно явление, называемое «смещение оценки». Оно определяется тем, что при самопроизвольном формировании исследуемых выборок при социальных исследованиях, возникает своеобразный «сдвиг», определяемый мотивацией респондентов. Анализ показывает, что подобное явление имеет место во многих областях оценки, связанных с человеком: написании отзывов о продуктах и услугах, проведении опросов, формировании заявок. Данный принцип может проявиться в формировании общественного мнения по социально значимым вопросам: при проведении выборов, референдумов и тому подобное. Более того, знание принципа «смещения» может быть использовано для организации намеренного «сдвига» результатов социально значимых опросов. Примеры такого использования – технологии «цветных» революций, осуществляемых относительно небольшими группами людей или известный метод так называемого «умного голосования». С использованием общенаучных методов анализа и синтеза в статье показаны возможные подходы к формированию подобных «сдвигов», проанализированы возможные последствия реализации таких технологий и сформулированы предложения по противодействию им. Сделан вывод, что целенаправленное использование технологий «смещения» оценки может приводить к возникновению конфликтов интересов разных групп общества и власти, но она до настоящего времени не могла быть исправлена в связи с отсутствием соответствующих механизмов противодействия. Разработка механизмов оценки последствий «смещения» и противодействия ему, теоретически может обеспечить противодействие использованию внешних воздействий для дестабилизации государства в случае намеренного использования «сдвига». В случае случайного формирования «смещения», методы прогнозирования обеспечат обнаружение ошибки. Сделаны выводы о том, что предлагаемая методика оценки «смещения» не просто теория, её реализация будет иметь практический эффект, заключающийся в повышении устойчивости системы государственного и муниципального управления.


Ключевые слова:

статистические оценки, смещение, оценка адекватности планирования, оценка социальных процессов, математическое моделирование, умное голосование, намеренное искажение результатов, критерии контроля достоверности, оценка результатов голосования, формирование статистической выборки

Abstract: In statistics, there is a phenomenon called "estimation bias". It is determined by the fact that with the spontaneous formation of the studied samples in social research, a kind of "shift" occurs, determined by the motivation of respondents. The analysis shows that a similar phenomenon occurs in many areas of evaluation related to a person: writing reviews about products and services, conducting surveys, forming applications. This principle can manifest itself in the formation of public opinion on socially significant issues: during elections, referendums, and the like. Moreover, knowledge of the principle of "displacement" can be used to organize a deliberate "shift" of the results of socially significant surveys. Examples of such use are the technologies of "color" revolutions carried out by relatively small groups of people or the well–known method of so-called "smart voting". Using general scientific methods of analysis and synthesis, the article shows possible approaches to the formation of such "shifts", analyzes the possible consequences of the implementation of such technologies and formulates proposals to counteract them. It is concluded that the purposeful use of "bias" assessment technologies can lead to conflicts of interests between different groups of society and the authorities, but it could not be corrected until now due to the lack of appropriate counteraction mechanisms. The development of mechanisms for assessing the consequences of the "shift" and countering it, theoretically, can provide counteraction to the use of external influences to destabilize the state in the case of intentional use of the "shift". In case of accidental formation of a "bias", forecasting methods will ensure the detection of an error. Conclusions are drawn that the proposed methodology for assessing the "bias" is not just a theory, its implementation will have a practical effect, which is to increase the stability of the system of state and municipal management.


Keywords:

statistical estimates, offset, assessment of the adequacy of planning, assessment of social processes, mathematical modeling, smart voting, intentional distortion of results, reliability control criteria, evaluation of voting results, formation of a statistical sample

Введение

На практике, при обработке статистических результатов, иногда применяется понятие «смещения оценки». Чаще всего необходимость в этом возникает при обработке данных социологических опросов или других мероприятий, проводимых с участием человека. Фактор «смещения» определяется субъективностью оценок любого события индивидом, особенно он усиливается при самоформировании исследуемой выборки, когда привлечение к опросу происходит на добровольной основе. В статистике фактор «смещения» достаточно просто учитывается, его влияние либо компенсируется поправочными коэффициентами, или им просто пренебрегают как несущественным, особенно при формировании оценок по однотипным событиям, для которых «смещение» примерно одинаково и не влияет на получение итоговых сравнительных оценок. Намного сложнее и проблемнее явление «смещения» проявляется, как показала мировая практика использования деструктивных социальных технологий в последние несколько десятилетий, в области социальной инженерии. Особенно эта опасность проявляется для государств и обществ, основанных на демократических принципах управления [1, 2].

Исторически, основа любой демократии – свободное волеизъявление каждого дееспособного члена общества, основанное на проведении голосования в процессе выбора власти и принятия наиболее значимых решений. Многие века такой подход обеспечивал выборность власти через отражение воли большинства, как, собственно, и переводится с греческого слово «демократия». Именно возможность гласного, публичного высказывания населения по проблемам общественной жизни и влияние высказанной позиции на развитие общественно-политических отношений отражает суть общественного мнения как особого социального института, представляющего собой совокупность многих индивидуальных мнений по конкретному вопросу, затрагивающему группу людей.

Для определения результатов волеизъявления используются довольно простые, но надёжные методы. В греческих полисах считали количество голосовавших поголовно, на новгородском вече определяли победившее мнение по громкости его выражения, а иногда и по результатам кулачного боя и тому подобное. С увеличением масштабов государств и, соответственно, охвата учитываемой аудитории, стали применяться статистические методы обработки результатов, основанные, в общем, на модификации тех же подходов.

До поры, данные методы работали достаточно успешно и позволяли получать адекватные результаты. Но, с ростом масштабов общества, данные методы, по разным причинам, стали давать сбои. Появилась даже теория о невозможности применения демократических принципов в обществе более пяти тысяч человек [3]. Потом наступила эпоха информационной революции, характеризуемая, с точки зрения общественных отношений, повышением коммуникативности и активности населения. Социальные сети, неформальные общественные организации, не просто оказывают влияние на власть, они начинают с ней конкурировать, в том числе – приобретая некоторые признаки государства. Примером могут служить транснациональные информационные корпорации, такие, как Meta (Facebook) или Twitter Inc. И вдруг оказалось, что государство, использующее для взаимодействия со своими гражданами старые методы учёта общественного мнения, не готово к вызовам настоящего времени. Этот вывод подтверждает практика последних десятилетий, многочисленных «цветных» революций, основанных на праве площадей и майданов. Но почему так получилось? Необходимость ответа на данный вопрос определяет актуальность темы статьи.

2 Анализ проблемы «смещения» оценок

Для проведения анализа предлагается проанализировать основные подходы к определению общественного мнения и принципы его учёта в деятельности государства и общества. В рамках используемых в настоящее время методов считается, что общественное мнение – совокупность индивидуальных мнений, отношений, и, возможно, верований определённой группы людей в отношении населения определённого государства либо его территориальной единицы. В современном обществе привычными каналами (и формами) выражения общественного мнения являются: выборы органов власти, участие разных групп населения в законодательной и исполнительной деятельности, деятельность прессы и иных средств массовой коммуникации, проведение собраний, манифестаций и прочее. Наряду с этим широкое распространение имеют также и высказывания, вызываемые политическим, исследовательским интересом и принимающие форму выборов, референдумов, массовых обсуждений каких-либо проблем, совещаний специалистов, выборочных опросов населения по задаваемым «фокус-группам» и т.д. Всегда считалось, что правильно подобранная и достаточно презентативная выборка опрашиваемых, корректно сформулированные вопросы и адекватные методы их обработки обеспечивают получение точных оценок результатов подобных мероприятий. Однако практика нескольких последних десятилетий показала, что всё чаще статистические методы начинают давать сбой. Почему? Анализ показывает, что проблемы порождаются особенностями коммуникаций современного общества, существующего в условиях тотальной информатизации.

Причин этих проблем довольно много, как объективных, так и субъективных. Большинство причин порождается не используемым математическим аппаратом статистических расчётов, давно выверенном и апробированном, а методами его использования. Одна из таких причин, как показывает анализ практики обработки данных проведения социологических опросов – комплексная, лежащая на границе формирования выборки и вычисления итоговой оценки. Предлагается рассмотреть её подробнее.

Отличия в работе существующих методов в условиях информационного общества можно объяснить на примере оценки деятельности любой произвольно выбранной организации, формируемой на основе анализа отзывов о ней в сети Интернет. Практика показала, что пользователь, довольный деятельностью организации, очень редко тратит своё время на то, чтобы оставить положительный отзыв. По статистике, доля таких пользователей составляет от одной трети до половины респондентов. В то же время пользователь, недовольный услугой, оставляет свой отрицательный отзыв в 80-90% случаев. Обработка такой оценки классическими статистическими методами даёт существенное смещение в отрицательную сторону. Оценка получается «смещённой» и не соответствует реальной обстановке (рисунок 1). Другой возможный вариант – намеренное «смещение» математического ожидания оценки E*[X], как это бывает при формировании заниженных или завышенных планов (рисунок 2). Похожая ситуация складывается в области получения социальных оценок с применением современных коммуникационных сетей, социологических опросов и т.п [4,5,6].

В этой связи можно вспомнить о применяемом в математике есть понятии несмещённой оценки. В математической статистике – это точечная оценка, математическое ожидание которой равно оцениваемому параметру.

Например, пусть X1,…Xn,… - выборка из распределения, зависящего от параметра θ ϵ Θ. Тогда оценка называется несмещённой, если:

˅θ ϵ Θ,

где E[X] - математическое ожидание величины Х;

˅- квантор всеобщности.

В противном случае оценка называется смещённой, а случайная величина называется её смещением [2,4].

Рисунок 1. Графическая интерпретация смещения оценки при некорректной выборке

Рисунок 2. Графическая интерпретация смещения оценки при задании некорректного матожидания

В математической статистике смещение возникает из-за грубых ошибок при формировании выборки или неверного выбора описывающего её закона распределения. В социальной сфере механизм похож, хотя и более подвержен влиянию субъективных факторов. Особенно учитывая, что в последнем случае оцениваемая выборка, чаще всего, не отбирается случайным образом, а формируется произвольно, на основе субъективных факторов. Наглядный практический пример реализации принципа «смещения» социальных оценок – современные выборы. Как и в случае с оценкой деятельности организаций, довольные властью граждане не рвутся на выборы, у них и так всё хорошо и нет желания ничего изменить. А вот недовольные, пусть даже составляющие меньшинство, голосовать идут. Ещё один влияющий фактор – наличие порога явки, дополнительно помогает обеспечить смещение результирующих оценок. А применяемый обычно механизм распределения нереализованных голосов пропорционально долевому результату отданных за тех или иных кандидатов, ещё более усугубляет ситуацию, увеличивая «смещение». И чем ниже порог явки, тем проще активной части населения принять решение, не учитывающее общие интересы. Или реализовать «смещение» оценки через реализацию PR-технологий. При этом «ступенчатая» система выборов, принятая в некоторых странах, не исправляет ситуацию – она лишь меняет характер смещения от общей оценки к частным, по отдельным группам и территориям.

В плане влияния «смещения» на выборный процесс исследовательский интерес представляет так называемая методология «умного голосования». При её реализации, рассчитываются возможности достижения успеха на каждом участке (районе), бесперспективные участки отсекаются, а усилия перераспределяются на потенциально обеспечивающие достижение локальных успехов в конкретных точках. С точки зрения математики, это не совсем «сдвиг» оценки, а уменьшение дисперсии, повышающее вероятность получения требуемого значения в заданной точке (рисунок 3). Хотя принцип тут то же, что и при «смещении» оценки – искусственная модификация случайного закона распределения для получения требуемого результата, просто «смещение» происходит не по горизонтальной шкале, а по вертикали.

Рисунок 3. Графическая интерпретация принципа «умного голосования» с точки зрения искусственного «смещения» оценок

И проблема даже не только и не столько в используемых математических методах, сколько в принципах формирования обрабатываемой статистической выборки. Если при проведении социологических исследований выборка формируется случайным образом, то, например, на выборах, совокупность голосующих формируется под действием определённых факторов, иногда даже определяемых внешним воздействием. Соответственно, результат обработки этой выборки получается смещённым относительно реального положения дел. Итог – результаты выборов не вполне соответствуют ожиданиям общества. Впоследствии это выливается в протесты, недоверие к власти и дискредитации базовых принципов демократии.

Анализ сущности проблемы формирования оценочной выборки позволяет понять содержание самого процесса выбора, в ходе которого каждый его участник балансирует между ожидаемой полезностью результата и затратами на его достижение [7,8]. Затраты на достижение цели в рамках рассматриваемого примера – необходимость потратить время на посещение избирательного участка. Полезность – ожидаемые результаты реализации волеизъявления. Пойти на выборы каждого отдельного человека может вынудить либо сильное желание что-либо изменить, либо не менее сильный страх перед переменами. Но людей с сознательными оценками в любом обществе, как правило, меньшинство, и они распределены по социальным группам и регионам неравномерно. В большинстве случаев, именно разбалансировка этого механизма и порождает «смещение» результатов волеизъявления.

Одним из недавних примеров смещения оценок может быть проведение голосования BREXIT по выходу Великобритании из Евросоюза. При примерном равенстве сторонников и противников, за выход высказались, в основном, пожилые люди. Так как их избирательная активность, обычно, выше, то и результат получился заметно «смещённым» [9]. Молодая часть населения начала проявлять активность только после получения результатов выборов, предпринимались определённые действия, но проблему это уже не решило.

Приведённый пример – вариант случайного, непреднамеренного «смещения» оценки. Намного более интересными представляются случаи намеренного «смещения» оценок, направленные на достижения той или иной цели.

Типичный пример намеренного «смещения» – оценка корректности организации планирования в любых сферах производства. При любом экономическом укладе применяются те или элементы планирования деятельности, разница, как правило, только в доле планируемых процессов от общего их числа. И вот при планировании возникает вопрос: насколько корректно составлены планы, не являются они завышенными или заниженными. Для ответа на этот вопрос может быть использован механизм, аналогичный механизму поиска «смещения» оценок. Он несложен: предположив, что, как это бывает наиболее часто, вероятность выполнения планов, как это наиболее часто бывает, распределена по нормальному закону, можно оценить, насколько корректно оценивается планирование. А именно: если доля перевыполнивших и не выполнивших план распределена примерно поровну, план составлен корректно. Но, на практике бывает, что выполнение заявляется как 100 процентов. Это типичное принудительно «смещение», когда план заведомо занижается для обеспечения возможности его выполнения практически всеми участниками процесса, а факты перевыполнения скрываются для переноса на следующий период.

Не менее наглядное и, пожалуй, более опасное проявление намеренного «смещения» оценки в социальной сфере – упомянутая ранее методология так называемого «умного голосования». Формирование дискретных оценок и влияние на те из них, которые могут быть изменены, теоретически, обеспечивает решение частных задач проведения максимально возможного количества кандидатов в нужные органы власти. С точки зрения математики: задача решаемая и достаточно тривиальная, с точки зрения социальной инженерии – эффективная и опасная. И, соответственно, требующая разработки методов обнаружения и противодействия подобным «смещениям». Тем более, что уже фиксируются факты использования подобных методов в рамках деструктивных социальных технологий [10].

3 Предложения по поиску и парированию «смещения» оценок

Как и для большинства аналогичных проблем, методы противодействия «смещению» оценок можно разделить на организационные и технические.

Организационные меры противодействия, как показало проведение последних выборов в Государственную думу РФ, показывают достаточную эффективность. В то же время, им изначально присущи недостаточная гибкость и определённая инертность. В условиях современного динамичного мира, подобные недостатки могут оказаться критичными. Кроме того, они не предотвращают вмешательства извне, а, как показывает опыт, в последнее время это стало частой практикой в геополитике.

Поэтому организационные методы должны быть обязательно дополнены комплексом технических мер. Которые более сложны в реализации, но представляются достаточно перспективными.

В нашем случае речь идёт именно о методах противодействия смещению оценки, а не о каких-либо других технологиях, обеспечивающих достоверность результатов, таких, например, как использование технологии блокчейн. Возвращаясь к последним выборам в Госдуму, на которых были заявлены технологии блокчейн, которые, впрочем, использовались не в полном объёме, с ограничениями:

· для размещения данных использовался только один сервер;

· контроль хеш-сумм (hash) производился не произвольно по запросу пользователей, а по регламенту.

Но, как бы там ни было, опыт использования данной технологии для обеспечения достоверности результатов можно считать успешным, но только в части обработки результатов. Потому, что, как показывает анализ матаппарата блокчейн, он обеспечивает контроль сбора и обработки данных, но не условий их формирования, влияющих на «смещение». А для контроля «смещения» нужны методы, обеспечивающие именно анализ процесса формирования опрашиваемой выборки.

Для реализации последнего необходим математический аппарат определения величины и направления «смещения» оценки и выработки рекомендаций по парированию результатов этого явления.

Поиск и компенсация «смещения» может осуществляться с использованием различных подходов:

1) эвристических, основанных на использовании субъективных данных экспертов:

• экспертная оценка структуры и корректности исследуемой выборки;

• оценка итоговых результатов на основе формальной логики;

• формирование сравнительных оценок с использованием теории подобия.

2) методами математической статистики:

• оценка формы и характеристик закона распределения результатов обработки статистики, выявление отличий его параметров от нормального;

• поиск корреляционных связей для параметров законов распределения и матожиданий, полученных в разных районах (участках, при разных условиях), поиск их аномальных «всплесков».

Целесообразность использования тех или иных методов определяется целью исследования, принятыми ограничениями и требованиями по точности, структурой исходных данных, возможностями по проведению расчётов.

Математическая модель анализа смещения оценок, построенная с использованием предлагаемого матаппарата, может иметь два очевидных аспекта применения:

1) в области экономики – оценку корректности задаваемых планов и их последующую корректировку;

2) в области социологических исследований:

• оценка результатов голосования и уточнение оценок с учётом их смещения;

• оценка легитимности и прогнозирование параметров протестных движений.

В части безопасности общества и государства [11], наиболее значимым представляется второе приложение. В рамках такого использования предлагаемого матаппарата, например, можно обеспечить оценку результатов выборов. К математическим методам оценки можно отнести применение модели состояния общества, обеспечивающей вычисление «смещения» оценки и выработку предложений по его парированию. В математике подобные меры представлены достаточно широко и неплохо апробированы [12, 13].

Второй аспект применения матаппарата смещённых оценок в области социологии, а именно оценка состояния протестных движений, потенциально позволит повысить объективность анализа их основных параметров, в первую очередь представительности и легитимности.

Заключение

Известно, что в последнее время, в рамках использования технологий социального воздействия на общество, реализуемых через так называемые «цветные» революции, на площади и проспекты выходят десятки тысяч человек, позиционирующих себя носителями воли всего общества. Оценить так это или нет, может аппарат несмещённых оценок: рассчитав соотношение количества протестующих с общей численностью активного населения (с учётом пространственной локализации протеста), можно оценить, какую долю населения представляют протестующие и насколько их взгляды смещены относительно потребностей общества в целом. И тогда уже делать вывод о легитимности их требований, разрабатывать меры по их реализации или купированию процесса.

А в целом, сформулированная в статье постановка задачи прикладного использования механизмов поиска «смещения» оценок и парирования данного явления может иметь важное значение в разных областях управленческой деятельности. Решение этой задачи обеспечит определённую оптимизацию цикла управления за счёт повышения точности оценки ситуации и прогнозирования последствий принимаемых решений.

Библиография
1. Dzhurich J., Stoyadinovich M. Neoliberal theory and practice in modern society. Sociological research. – 2015.- No. 3. – pp.107-113
2. Sharp G. The Politics of Nonviolent Action. Boston: Porter Sargent Publ, 1973. – 128 с.
3. Проект Россия. М.: Эксмо, 2006. – 528 с.
4. Абрамова М. А. и др. Региональные модели государственной национальной политики современной России. Новосибирск, 2016. Часть I. – 176 с.
5. Абчук В. А., Матвейчук Ф. А., Томашевский Л. П. Справочник по исследованию операций. М. : Воениздат. 1979, – 368 с.
6. Великанов К. Избирательные системы и воля народа // Троицкий вариант. № 205 URL: http://trv-science.ru/2016/05/31/izbiratelnyesistemy-i-volya-naroda (дата обращения 27.07.2021)
7. Вентцель Е. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология. – М. : Наука, 1988. – 208 с.
8. Костюк В. Г, Абрамова М. А. Моделирование этносоциальных процесов: опыт и проблемы // Сибирский философский журнал. – 2016. – Т. 14. – № 2. – С. 105–114
9. Britain's exit from the EU was supported by pensioners and workers Information agency Regnum URL: https://regnum.ru/news/polit/2149206.html (дата обращения 27.07.2021)
10. Макарова Н. Политолог рассказал об иностранном управлении «Умным голосованием» // Взгляд. Деловая газета. 13.09.2021 URL: https://vz.ru/news/2021/9/9/1118068.html (дата обращения 13.09.2021)
11. Тиханычев О. В., Тиханычева Е. О. Обобщённая модель влияния «пассионарного нагрева» на устойчивость социальных систем// Paradigmata poznání – 2014. – №4. – с.58-62
12. Тиханычев О. В., Тиханычева Е. О. Некоторые аспекты моделирования этносоциальных процессов. М. : Эдитус, 2016, – 70 с.
13. Мартыщенко Л.А.,Филюстин А.Е., Голик Е.С., Клавдиев А.А. Военно-научные исследования и разработка вооружения и военной техники. М.: Изд-во МО, 1993,-301 с.
References
1. Dzhurich J., Stoyadinovich M. Neoliberal theory and practice in modern society. Sociological research. – 2015.- No. 3. – pp.107-113
2. Sharp G. The Politics of Nonviolent Action. Boston: Porter Sargent Publ, 1973. – 128 s.
3. Proekt Rossiya. M.: Eksmo, 2006. – 528 s.
4. Abramova M. A. i dr. Regional'nye modeli gosudarstvennoi natsional'noi politiki sovremennoi Rossii. Novosibirsk, 2016. Chast' I. – 176 s.
5. Abchuk V. A., Matveichuk F. A., Tomashevskii L. P. Spravochnik po issledovaniyu operatsii. M. : Voenizdat. 1979, – 368 s.
6. Velikanov K. Izbiratel'nye sistemy i volya naroda // Troitskii variant. № 205 URL: http://trv-science.ru/2016/05/31/izbiratelnyesistemy-i-volya-naroda (data obrashcheniya 27.07.2021)
7. Venttsel' E. S. Issledovanie operatsii: zadachi, printsipy, metodologiya. – M. : Nauka, 1988. – 208 s.
8. Kostyuk V. G, Abramova M. A. Modelirovanie etnosotsial'nykh protsesov: opyt i problemy // Sibirskii filosofskii zhurnal. – 2016. – T. 14. – № 2. – S. 105–114
9. Britain's exit from the EU was supported by pensioners and workers Information agency Regnum URL: https://regnum.ru/news/polit/2149206.html (data obrashcheniya 27.07.2021)
10. Makarova N. Politolog rasskazal ob inostrannom upravlenii «Umnym golosovaniem» // Vzglyad. Delovaya gazeta. 13.09.2021 URL: https://vz.ru/news/2021/9/9/1118068.html (data obrashcheniya 13.09.2021)
11. Tikhanychev O. V., Tikhanycheva E. O. Obobshchennaya model' vliyaniya «passionarnogo nagreva» na ustoichivost' sotsial'nykh sistem// Paradigmata poznání – 2014. – №4. – s.58-62
12. Tikhanychev O. V., Tikhanycheva E. O. Nekotorye aspekty modelirovaniya etnosotsial'nykh protsessov. M. : Editus, 2016, – 70 s.
13. Martyshchenko L.A.,Filyustin A.E., Golik E.S., Klavdiev A.A. Voenno-nauchnye issledovaniya i razrabotka vooruzheniya i voennoi tekhniki. M.: Izd-vo MO, 1993,-301 s.

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Статья посвящена исследованию крайне актуальной в современной всё более медиатизирующейся политике проблемы «смещения оценки» при агрегировании свободного волеизъявления политических агентов. Автор исходит из весьма любопытного предположения о том, что проблема «смещения оценки» из разряда чисто статистических и методических проблем, возникающих при изучении общественного мнения, сегодня приобретает политическое значение благодаря широкому распространению новых коммуникативных технологий, позволяющих существенным образом воздействовать на мнение граждан, вовлечённых в коммуникативные процессы «новых медиа». И если методические проблемы изучения общественного мнения, такие как «спираль молчания», «фальсификация предпочтений», «смещение выборки» и т. д., достаточно хорошо известны, и исследователи научились их обходить посредством правильного формирования репрезентативной выборки, корректно сформулированных вопросов, адекватных методов анализа, а также различных коэффициентов и поправок, то к сдвигу всей этой проблематики в политическую и медийно-коммуникативную область оказались не готовы ни научные, ни политические сообщества. Поэтому попытка автора разработать и предложить теоретические и технические средства решения этой проблемы представляют не только практический интерес, но и облают всеми признаками научной новизны.
Методология исследования обусловлена поставленными задачами и включает помимо традиционных для подобного рода статей концептуально-аналитических методов, методы математического анализа и статистики. Применение этих методов позволило автору выявить факты смещения оценки на материалах «Brexit», различных избирательных процессах, «умного голосования» и др. в качестве иллюстраций случайного или намеренного манипулирования репрезентацией мнения граждан в итогах голосования. Если в случае «Brexit» сдвиг предпочтений был вполне спонтанным и произошёл благодаря фактору большей активности пожилых людей в процедуре голосования, в то время как противники выхода Великобритании из Европейского Союза просто не явились на участки, то формирование дискретных оценок в рамках «умного голосования», по мнению автора, было вполне намеренным. И в этом плане нельзя не согласиться с автором в том, что если с точки зрения математической статистики проблема исправления указанного смещения не представляет особого труда, то с точки зрения социальной инженерии эта же проблема может представлять серьёзные деструктивный потенциал и опасность. Поэтому отдельного внимания заслуживает предложенный автором практический комплекс организационных мероприятий и технических методов по исправлению и компенсации смещения оценки, включающий эвристические, статистические и др. меры.
В тексте встречаются некоторые грамматические ошибки, например, избыточные выражения («В этой связи можно вспомнить о применяемом в математике есть понятии…») и опечатки («Хотя принцип тут то же, что и при…»), но в целом текст написан достаточно грамотно, хорошим научным языком, с применением профессиональной терминологии. По стилю и содержанию статья также производит хорошее впечатление качественно выполненного научного исследования. Структура и рубрикация статьи соответствует поставленным задачам и логике исследования.
Библиография насчитывает 13 наименований, в том числе на иностранных языках, и в достаточной мере репрезентирует состояние исследований по проблеме. Апелляция к оппонентам отсутствует, но учитывая методический характер статьи, не является обязательной.
Выводы, интерес читательской аудитории: статья представляет собой законченное научное исследование, обладающее признаками научной новизны и достоверности и представляющее интерес для специалистов в области исследований общественного мнения, социологии, политологии, математической статистики и менеджмента. Статья может быть полезной также в образовательных целях для студентов перечисленных направлений.