НОВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СЛОЖНЫХ МЕТОДОВ В АНАЛИЗЕ ПОЛИТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Статья посвящена оценке использования сложных методов анализа в политологических исследованиях. Отмечается развитие в отечественной политологии индексного анализа, методов сетевого анализа, логико-комбинаторных методов, а также «электоральной криминалистики». В качестве перспективных методов анализа политических явлений и процессов называются: анализ латентной структуры объектов, путевой анализ, дискриминантный анализ, фрактальный анализ, методология анализа качественных данных. Отмечается тенденция использования методической триангуляции.

методы политических исследований, индексный анализ, политические индексы, методы сетевого анализа, логико-комбинаторные методы, «электоральная криминалистика», анализ латентной структуры объектов, путевой анализ, дискриминантный анализ, фрактальный анализ, методология анализа качественных данных, методическая триангуляция, methods of Political Studies, index analysis, political indices, methods of network analysis, logical-combinatorial methods, «electoral forensics», analysis of latent structure of objects, path analysis, discriminant analysis, fractal analysis, the methodology of qualitative data analysis, methodological triangulation

1. Автоматическое порождение гипотез в интеллектуальных системах / Под ред. В.К. Финна. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 528 с.

2. Акрамовская А.Г., Якимец В.Н. АЯ-рейтинг регионов по уровню продвижения механизмов межсекторного социального партнерства // Сборник материалов международной научно-практической конференции «Социально-ориентированные стратегии экономического развития». - М.: ГУУ, 2007. - С. 3-10.

3. Ахременко А.С. Политический анализ и прогнозирование: Введение в количественные методы. - М.: Изд-во МГУ, 2012. - 472 с.

4. Балезина И.Л., Якимец В.Н. Индекс оценки инновационного потенциала региона // Вестник философии и социологии Курского госуниверситета. - 2010. - № 1. - С. 179-181.

5. Балезина И.Л., Якимец В.Н. Оценка инновационного потенциала субъекта РФ на основе индекса ПРИМ: концепция, модель и результаты апробации // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2011. - Т. 7. - № 3. - С. 5-22.

6. Бессокирная Г.П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных // Социология: методология, методы, математические модели. - 2003. - № 16. - С. 25-35.

7. Большов Е.С. Дискриминантный анализ в прогнозировании поведения неопределившихся избирателей // Cоциология: 4 М., 2009. - № 29. - С. 46-64.

8. Боришполец К.П. Методы политических исследований. - М.: Аспект пресс, 2010. - 230 с.

9. Бузин А.Ю. Преступление без наказания. Административные технологии федеральных выборов 2007-2008 годов / Бузин А.Ю., Любарев А.Е. - М.: ЦПК «НИККОЛО М»; Центр «Панорама», 2008. - 284 с.

10. Быков И.А. Сетевая политическая коммуникация: теория, политика и методы исследования. СПб.: ФГБОУ ВПО «СПГУТД», 2013. - 200 с.

11. Гусаров А.А., Гухман В.Б. К оценке спорных результатов выборов с помощью статистического критерия согласия // Социология. - М., 2008. - № 26. - С. 105-118.

12. ДСМ-метод автоматического порождения гипотез: логические и эпистемологические основания / Под ред. О.М. Аншакова, Е.Ф. Фабрикантовой. - М.: Книжный дом «Либроком», 2009. - 432 с.

13. Кирби Дж.Б., Боллен К.А. Использование тестов с инструментальными переменными в оценивании качества спецификации модели для моделей структурных уравнений с латентными переменными // Cоциология. - М., 2012. - № 34. - С. 131-170.

14. Кученкова А.В., Татарова Г.Г. Стратегия применения логико-комбинаторных методов в процедурах типологического анализа // Cоциология. - М., 2013. - № 36. - С. 7-35.

15. Леонова М.В. Инструменты «электронного участия» в России: оценка и перспективы // Политическая экспертиза: Политэкс. 2010. - Т. 6. - № 3. - С. 232-239.

16. Леонова М.В., Якимец В.Н. Индекс оценки полноты и качества обратных связей информационных ресурсов государственной власти // Труды ИСА РАН. - 2008. - Т. 34. - С. 351-363.

17. Леонова М.В., Якимец В.Н. О развитости обратных связей на сайтах э-правительства: индекс оценки, пилотные измерения, критерий «дружелюбности», актуальность в условиях кризиса // Государственное управление в XXI в: традиции и инновации. - М.: Макс Пресс, 2009. - С. 548-556.

18. Мебейн У., Калинина К. Электоральные фальсификации в России: комплексная диагностика выборов 2003-2004, 2007-2008 гг. // Российское электоральное обозрение. - 2009. - № 2.- С. 57-70.

19. Оценка состояния и развития гражданского общества России: Проблемы, инструменты и региональная специфика. Труды Института системного анализа РАН. Т. 57 / Под ред. В.Н. Якимца. - М.: КРАСАКНД, - 2010. - 200 с.

20. Попова О.В. «Измерительный инструмент» в сравнительной политологии: к вопросу о нерешенных проблемах // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2009. - Т. 5. - № 1. - С. 271-291.

21. Попова О.В. Политический анализ и прогнозирование: Учебник. - М.: Аспект-Пресс, 2011. - 464 с.

22. Попова О.В. Почему Россия - несвободная страна, или О том, как нас «посчитали?» // Политическая экспертиза: Политекс. - 2006. - Т. 2. - № 1. - С. 31-50.

23. Попова О.В. Рейтинги как элемент информационной политики в электоральном цикле // Политическая наука. - М., 2012. - № 1. - С. 81-93.

24. Сморгунов Л.В. Проблема методологического синтеза в современной сравнительной политологии // Вестник СПбГУ. Сер. 6. - СПб., 2011. - Вып. 1. - С. 76-85.

25. Сморгунов Л.В., Шерстобитов А.С. Политические сети: Теория и методы анализа: Учебник для студентов вузов. - М.: Аспект Пресс, 2014. - 320 с.

26. Стукал Д.К., Хавенсон Т.Е. Моделирование государственной состоятельности постсоциалистических стран // Политическая экспертиза: Политэкс. - 2012. - Т. 8. - № 1. - С. 238-264.

27. Туронок С.Г. Политический анализ. - М.: Дело, 2006. - 360 с.

28. Центр и регионы в системе государственного управления: состояние и тренды. Материалы научного семинара - М.: Научный эксперт, 2010. - Вып. 4 (34). - 113 с.

29. Шпилькин С.А. Математика выборов - 2011 // Троицкий вариант. - 2011. - № 94. - С. 2-4.

30. Шпилькин С.А. Статистика исследовала выборы // Газета.ру. - 2011. - Режим доступа: http://www.gazeta.ru/science/2011/12/10_a_3922390.shtml (Дата посещения: 25.10.2014.)

31. Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики // Публичное пространство, гражданское общество и власть: опыт взаимодействия. - М.: РАПН; РОССПЭН, 2008. - С. 107-121.

32. Якимец В.Н. Индекс для оценки и мониторинга публичной политики в регионах России // Труды ИСА РАН. - 2006. - Т. 25. - С. 139-147. - Режим доступа: http://www.isa.ru/proceedings/images/documents/2006-25/139-147.pdf (Дата посещения: 12.03.2015.)

33. Aguilera M., Morer I., Barandiaran X.E., Bedia M.G. Quantifying political self-organization in social media. Fractal patterns in the Spanish 15 M movement on Twitter // Advances in artificial life. ECAL. - 2013. - T. 12. - P. 395-402.

34. Almquist Z.W., Butts C.T. Dynamic network logistic regression: A logistic choice analysis of inter- and intra-group blog citation dynamics in the 2004 US presidential election // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 4. - P. 430-448.

35. Alvarez R.M., Atkeson L.R., Hall Th. Evaluating elections: a handbook of methods and standards. - N.Y.: Cambridge univ. press, 2013. - 180 p.

36. Baerveldt C. Ethnic boundaries in high school students’ networks in flanders and the Netherlands / Baerveldt C., Zijlstra B., Wolf de M., Van Rossem R., Duijn M.A.J., van // International sociology. - 2007. - Vol. 22. - P. 701-719.

37. Bakker R., Poole K.T. Bayesian metric multidimensional scaling // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. - P. 125-140.

38. Barbera P. Birds of the same feather tweet together: Bayesian ideal point estimation using Twitter data // Political analysis. - 2015. - Vol. 23, N 1. - P. 76-91.

39. Beber B., Scacco A. What the numbers say: A digit-based test for election fraud // Political analysis. - 2012. - Vol. 20. - P. 211-234.

40. Breunig C., Goerres A. Searching for electoral irregularities in an established democracy: Applying Benford’s law tests to Bundestag elections in unified Germany // Electoral studies. - 2011. - Vol. 30. - P. 534-545.

41. Brown C.T., Liebovitch L.S. Fractal analysis. Quantitative applications in the social sciences. - Los Angeles, CA: SAGE Publications, 2010. - Vol. 165. - 90 p.

42. Buttice M.K., Highton B. How does multilevel regression and poststratification perform with conventional national surveys? // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 4. - P. 449-467.

43. Carriquiry A.L. Election forensics and the 2004 Venezuelan presidential recall. referendum as a case study // Statistical science. - 2011. - Vol. 26, N 4. - P. 471-478.

44. Deckert J., Myagkov P., Ordeshook P.C. The irrelevance of Benford’s law for detecting fraud in elections /// Caltech. MITvoting technology project working paper. - 2010. - N 9. - Mode of access: http://vote.caltech.edu/content/irrelevance-benfords-law-detecting-fraud-elections (Дата посещения: 20.10.2014.)

45. Configurational comparative methods: Qualitative comparative analysis (QCA) and related techniques / Ed. B. Rihoux, Ch. Ragin. - London: SAGE Publications, 2009. - 209 p.

46. DeBell M. Harder Than it looks: Coding political knowledge on the ANES // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 3. - P. 393-406.

47. Deckert J. Benford’s law and the detection of election fraud. / J. Deckert, M. Myagkov, P.C. Ordeshook // Political analysis. - 2011. - Vol. 19. - P. 245-268.

48. Diekmann A. Benford's law and fraud detection: facts and legends. / A. Diekmann, J. Ben // German economic review. - 2010. - № 11 (3). - P. 397-401.

49. Duijn M.A.J., Vermunt J.K. What is special about social network analysis? // Methodology. - 2006. - Vol. 2. - P. 2-6.

50. Election fraud: Detecting and deterring electoral manipulation / Ed. Alvarez, Michael R., Hall, Thad E., Hyde, Susan D. - Washington, DC: Brookings institut. press - 2008. - 255 p.

51. Elff M. A Dynamic state-space model of coded political texts // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. - P. 217-232.

52. Estok M., Nevitte N., Cowan G. The quick count and election observation / National democratic institute for international affairs. - Washington, DC, 2002. - 182 p.

53. Fewster R.M. A Simple explanation of Benford’s law // The American statistician. - 2009. - February. - Vol. 63, N 1. - P. 26-32.

54. Grimmer J., Stewart B.M. Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. - P. 267-297.

55. Implementing risk-limiting post-election audits in California / Hall J.L., Miratrix L.W., Stark P.B. et al. // 2009 Electronic voting technology. Workshop on Trustworthy Elections (EVT/WOTE '09). - Montreal, 2009. - 24 p.

56. Hug S. Qualitative comparative analysis: How inductive use and measurement error lead to problematic inference // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 2. - P. 252-265.

57. Statistical detection of systematic election irregularities. / Klimek P., Yegorov Yu. et al. // PNAS. - 2012. - Vol. 109 (41). - P. 16469-16473.

58. Kobak D., Shpilkin S., Pshenichnikov M.S. Statistical anomalies in 2011-2012 Russian elections revealed by 2 D correlation analysis. - 2012. - Mode of access: http://arxiv.org/abs/1205.0741 (Дата посещения: 15.04.2013.)

59. Krogslund Ch., Choi D.D., Poertner M. Fuzzy sets on shaky ground: Parameter sensitivity and confirmation bias in fsQCA // Political analysis. - 2015. - Vol. 23, N 1. - P. 21-41.

60. König T., Marbach M., Osnabrügge M. Estimating party positions across countries and time - A dynamic latent variable model for manifesto data // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 4. - P. 468-491.

61. Leemann L., Bochsler. D. A systematic approach to study electoral fraud // Electoral studies. - 2014. - Vol. 35. - P. 33-47.

62. Lehoucq F. Electoral fraud: Causes, types and consequences // Annual Review political sciences. - 2003. - Vol. 6. - P. 233-256.

63. Lowe W., Benoit K. Validating estimates of latent traits from textual data using human judgment as a benchmark // Political analysis. - 2013. - Vol. 21, N 3. - P. 298-313.

64. Lukinova E., Myagkov M., Ordeshook. P.C. Metastasised fraud in Russia's 2008 presidential election // Europe-Asia studies. - 2011. - Vol. 63, N 4. - P. 603-621.

65. Mebane W.R. Jr. Comment on «Benford’s law and the detection of election fraud» // Political Analysis. - 2011. - Vol. 19. - P. 269-272.

66. Mebane W.R. Jr. Election forensics: The meanings of precinct vote counts’ second digits. - 2013. - Mode of access: https://pages.shanti.virginia.edu/PolMeth/files/2013/07/Mebane.pdf (Дата посещения: 21.10.2014.)

67. Mebane W.R., Jr. Fraud in the 2009 Presidential election in Iran? // Chance. - 2010. - Vol. 23, N 1. - P. 6-15.

68. Mebane W.R.Jr. Using vote counts' Digits to diagnose strategies and frauds: Russia // Prepared for presentation at the 2013 Annual meeting of the American political science association. - Chicago, IL. - 2013. - August 29 - September 1. - Mode of access: http://www.umich.edu/~wmebane/apsa13.pdf (Дата посещения: 20.12.2014.)

69. Oberski D.L. Evaluating Sensitivity of parameters of Interest to measurement invariance in latent variable models // Political analysis. - 2014. - Vol. 22, N 1. - P. 45-60.

70. Pericchi L., Torres D. Quick anomaly detection by the Newcomb-Benford Law, with applications to electoral processes data from the USA, Puerto Rico and Venezuela // Statistical science. - 2011. - Vol. 26, N 4. - P. 502-516.

71. Shikano S., Mack V. When does the second-digit Benford’s law-test signal an election fraud? Facts or misleading test Results. // Jahrbucher f. Nationalokonomie u. Statistik (Lucius & Lucius, Stuttgart 2011). - 2011. - Bd. (Vol.) 231/5+6. - P. 719-732.

72. Torneo A., Teehankee J.C., Francis I. Towards a systematic analysis of automated election in the Philippines: A review of the 2010 and 2013 elections / A. Torneo, J.C. Teehankee, I. Francis // SPARK The key link to idea and action. - 2013. - Dec. - Vol. 6, N 4. - P. 143-165.

73. Vermeij L., Duijn M., Baerveldt C. Ethnic segregation in context: social discrimination among native Dutch Pupils and their ethnic minority classmates // Social networks. - 2009. - Vol. 31. - P. 230-239.