Grupės. Kas su kuo?
Posted by Žygimantas Medelis
Vienas iš pagrindinių politiką apibūdinančių kriterijų yra jo ar jos balsavimo istorija. Žinoma, tai tiesiogiai tinka tik Seimo nariams, bet taikytina ir kitiems politikams. Įstatymų, jų pataisų siūlymų ir vetavimų istorija interpretuotina kaip pasisakymai už ar prieš atitinkamą projektą. Tačiau, paprastumo dėlei, čia turimi omenyje tik Seimo nariai.
Tokių istorijų panašumai turėtų atspindėti politikų priklausymą vienai ar kitai interesų ar požiūrių grupei. Priklausymas vienai iš grupių yra deklaruojamas per narystę partijoje, kurios savo orientaciją įvairiais klausimais apibrėžia politiniame kairės ir dešinės spektre. Taigi galima tikėtis, kad tai pačiai partijai priklausančių politikų balsavimo istorijos bus labai panašios, o partijų, esančių toje pačioje politinio spektro pusėje, bent jau per daug nesiskirs.
Parlamento monitoriuje kiekvieną parlamentarą charakterizuos eilutė, rodanti N panašiausiai balsuojančių jo ar jos kolegų. Tačiau to nepakanka, kad būtų galima įvertinti visų Seimo narių ir partijų pasiskirstymą pagal balsavimo istoriją; gaunamas tik dalinis vaizdas.
Tokia informacija gali būti naudojama Seimo nario, išrinkto pagal partijos sąrašus, įvertinimui.
Tarkime, politikas AnB pagal Lietuvos Gelbėjimo Partijos (LGP) sąrašus pateko į Seimą. Tačiau, pažiurėjus į jo balsavimo istoriją vaizduojantį grafiką, matome, kad jis yra labiau panašus į Nacionalinio Grynumo ir Orumo Partijos (NGOP) narius nei į kolegas iš LGP,nors rinkėjai jį išrinko balsuodami už LGP partiją, o ne už NGOP. Taip pat yra matomas koalicijų veiksmingumas: koaliciją sudarančių partijos narių balsavimo istorijos turėtų būti panašios. Įvedus laiko dimensiją, t.y., rodant, kaip grupės keičiasi laike, galima matyti, kaip koalicijos ar partijos išsibarsto arba atvirkščiai - konsoliduojasi. Pagal tai galima prognozuoti ir vertinti koalicijų būklę.
Šio modelio išbandymui paėmiau Seimo narių balsavimo istoriją nuo 2004 11 15 iki 2005 05 24, kurią sukaupiau darydamas pirmąją monitoriaus versiją, ir, pasinaudodamas statistinės analizės įrankiais, pažiūrėjau, kas išeina. Tiesa, reikia pripažinti, kad beveik nieko nesuprantu apie statistiką: kaip toks skaičiavimas veikia ir kokie yra geriausi duomenų pateikimo būdai bei parametrų nustatymai. Bet vėlgi, mano tikslas šiuo metu yra patikrinti, ar iš principo toks analizės būdas yra įmanomas. (Tikiuosi, kad Tomas netrukus pristatys iDemokratijos projektą šia tema, kuriuo užsiims kur kas labiau šį reikalą išmanantys žmonės nei aš).
Pirmasis rezultatas yra grupavimas pagal partijas. Nors čia nėra ryškaus susigrupavimo, tačiau galima išskirti partijų koalicijas. Jos apibrėžtos pilka linija. Grupę kairėje sudaro daugiausia opozicijos partijos: konservatoriai ir liberalai. Grupę dešininėje sudaro darbo partija ir socialdemokratai kartu su valstiečiais ir kitais. Kitas įdomus parametras yra grupės išsibarstymas. Socialdemokratai (geltoni taškai) yra išsimėtę beveik po visą erdvę, o tuo tarpu darbo partijos ir konservatorių nariai yra labiau susikoncentravę. Nors perskyra tarp šių blokų nėra didelė, tačiau ji yra išskiriama, ir tai sutampa su realia situacija Seime. Tai rodo tokio tipo statistinės analizės dalinį teisingumą.
Antras grafikas yra analogiškas pirmajam, tik skirstoma į dvi dalis norint įvertinti, ar veiksminga kairės / dešinės perskyra Seime arba, kas būtų tikslingiau, ar apskritai yra perskyra tarp pozicijos ir opozicijos. Matosi, kad mėlynai pažymėti taškai sudaro poziciją, kuri yra koncentruota; tuo tarpu opozicija nesudaro vieningo bloko ir yra išsibarsčiusi.
Taigi turint gerą statistinį modelį, leidžiantį išskirti politikų grupes, galima gauti labai įdomius rezultatus. Žinant, kad (šiuolaikinė) politika nėra stabilus nusistovėjusios kairės-dešinės galios žaidimas (jei jis kada nors toks buvo), laiko dimensija yra būtina. Ji leistų įvertinti politinės koalicijos ir interesų grupių kaitą. Taip pat būtų labai įdomu nustatyti stabilias grupes ar asmenis, aplink kuriuos buriasi grupės.
Visa čia pateikta analizė yra atlikta neturint reikiamų statistinės matematikos (ar kokia ta matematikos sritis tyrinėjanti duomenų grupavimus) žinių, todėl gali būti labai neteisinga, bet pats jos pritaikymas politikos analizei turėtų veikti.