Kaip VU TSPMI mokslininkų paremtoje monografijoje „Ar galima prognozuoti rinkimus? Trijų kūnų problema Lietuvos politikoje“ konstatuoja M. Jastramskis, apklausomis paremtas prognozavimas Lietuvoje yra problematiškas.
Straipsnyje pateikiama nuoroda į 1998 m. „Vilmorus“ vadovo, sociologo Vlado Gaidžio išsakytas mintis, kad 1992 ir 1996 m. apklausos neblogai numatė Seimo rinkimų rezultatus, tačiau Lietuvos demokratinės darbo partijos (LDDP) dauguma 1992 m. buvo gana netikėtas rezultatas net ir jai pačiai. Tokia išvada daroma, remiantis partijos pirmininko Aloyzo Sakalo žodžiais. Vėliau, kaip teigiama M. Jastramskio straipsnyje, spėjimų tikslumas negerėjo.
Straipsnyje cituojamo „Rinkos tyrimų centro“ įkūrėjo Mindaugo Degučio duomenimis (2010 m.), 2008 m. Seimo rinkimų spėjimai buvo netikslūs: apklausos nenumatė, kad juose daugiausia balsų gaus Tėvynės sąjunga-Lietuvos krikščionys demokratai (TS-LKD) ir Tautos prisikėlimo partija (TPP). 2014 m. 2012 m. arčiausiai rinkimų atlikta apklausa gana tiksliai spėjo dviejų laimėtojų (Lietuvos socialdemokratų ir Darbo partijų) balsų skaičių, tačiau pervertino Tvarkos ir teisingumo ir nuvertino TS-LKD pasirodymą, 2014 m. yra konstatavusi VU komunikacijos mokslų dr. Laima Nevinskaitė.
Monografijoje konstatuojama, kad 2016 m. rinkimų laimėtojai (net ir įvertinus visų paskutinių iki rinkimų apklausų duomenis) nebūtų tapę aiškesni. Esminė priežastis yra tai, kad LSDP Seimo rinkimuose gavo beveik 9 procentiniais punktais balsų mažiau negu jai būtų prognozuota pagal jungtinį, koreguotą apklausų vidurkį. Mažesnėms partijoms jungtinio reitingo prognozės buvo gana tikslios, išskyrus kiek pervertintą Darbo partiją.
Ketvirtadalis rinkėjų apsisprendžia likus kelioms dienoms iki rinkimų
M. Jastramskio straipsnyje pažymima, kad net ir darant prielaidą, kad apklausos yra reprezentatyvios, jos bet kurioje šalyje susidurs su dideliais sunkumais, jei elektoratui būdingas didelis elgsenos kaitumas: kaip galima kalbėti apie prognozę, kai reikšminga dalis apklausiamųjų dar gali pakeisti nuomonę“, – klausiama knygoje.
Straipsnyje nurodoma į L. Nevinskaitės 2014 m. padarytą išvadą, kad bent 25 proc. rinkėjų apsisprendžia likus kelioms savaitėms iki Seimo rinkimų. Prognozei tai labai daug, nes tiek rinkėjų gali dvi partijas padaryti rinkimų laimėtojomis (LVŽS ir TS-LKD), o buvusią favoritę nustumti į trečią vietą (LSDP), teigiama apklausose.
Straipsnyje pristatoma, kad pagrindinė papildanti alternatyva apklausoms yra ekonometriniai statistiniai modeliai. Juose iš veiksnių, apie kuriuos turimi istoriniai duomenys, išvedama formulė ir pagal ją spėjamas partijos ar partijų gautų balsų kiekis. Į formulę paprastai įtraukiami valdančiųjų reitingai ir ekonominiai šalies rodikliai.
Straipsnyje teigiama, kad likus daugiau nei mėnesiui iki rinkimų, statistiniai modeliai spėja tiksliau nei tiesiog apklausos. Taip atsitinka todėl, kad kampanija suaktyvina rinkėjų mąstymą apie tai, kokia situacija yra šalyje.
M. Jastramskis savo straipsnyje pažymi, kad tokiose šalyse kaip Lietuva dėl šio modelio taikymo yra dvi problemos: pirma, ne visai aišku, kieno balsus dėti, antra, labai trūksta istorinių duomenų – mūsų šalyje nevyko net 10 parlamento rinkimų, o ir partijos bei ekonominis kontekstas labai keitėsi.
Remiantis moksliniuose straipsniuose pateikta medžiaga, pagal kurią yra prognozuojama pagal praėjusius antraeilius rinkimus, ir logika, kad daugiapartinėse sistemose įprastai prognozuojami valdančiosios partijų koalicijos balsai, M. Jastramskis Lietuvoje sukūrė modelį, pagal kurį vyriausybės partijų pasirodymas Seimo rinkimuose prognozuojamas pagal prieš juos vykusius savivaldos rinkimus.
„Viskas yra paprasta – tai tinka tinka tik valdžios partijoms dėl to, kad yra prielaida, kad tiek, kiek jos gaus savivaldos rinkimuose, vėliau tas balsų procentas per paskutinius pusantrų metų iki rinkimų truputį pamažės. (…) Kai kurioms partijoms partijoms tai pasiteisina, kai kurioms – mažiau“, – DELFI sakė M. Jastramskis.
Nors, pasak politologo, dalis veiksnių, lemiančių rezultatą savivaldos ir Seimo rinkimuose, skiriasi – pavyzdžiui, savivaldos rinkimuose stipresnis lokalumas, bet rezultatas per juos leidžia partijoms susiorientuoti, kaip joms sekasi.
„Jeigu partijos populiarumas yra sumažėjęs, savivaldos rinkimuose tai jau matysis. (…) Tikro populiarumo tai neparodys, bet tikrai leis partijoms susiorientuoti, kur jos yra, kokia jų trajektorija į viršų, į apačią, ar joms sekasi labai blogai, ar labai gerai, ar vidutiniškai“, – kalbėjo M. Jastramskis.
Modelis turi trūkumų
Monografijoje nurodomas šio modelio pagrindinis trūkumas yra tai, kad jis gali prognozuoti tik valdžios partijų pasirodymą. Jis remiasi vienu fundamentaliu Lietuvos elektorato bruožu: jis, kaip ir kitose pokomunistinėse valstybėse, yra hipearatskaitingas ir valdžią rinkimuose baudžia visada.
„Vis dėlto yra išimčių, kaip antai Liberalų sąjūdis 2012 m.: tai iki šiol vienintelė vyriausybės partija, kuri būdama valdžioje sugebėjo gauti daugiau balsų nei prieš tai vykusiuose Seimo rinkimuose. 2012 m. modelis labai nuvertino dešiniosios vyriausybės partijas. 2016 m. su prognozėmis modeliui sekėsi geriau, bet šį kartą vyriausybės partijos buvo kiek pervertintos, ypač Darbo partija“, – teigiama straipsnyje.
Jame atkreipiamas dėmesys, kad fundamentaliųjų modelių svarbiausia prielaida yra tai, kad pasiūla esmingai nesikeis – valdžioje išliks tos pačios jėgos, turinčios tokį pat įvaizdį, jų darbai arba jų trūkumas jau aiškūs, kaip ir šalies ekonomikos kryptis.
„Ši prielaida Lietuvoje netinka. Nuo savivaldos rinkimų 2015 m. kilo nemažai korupcijos skandalų. Jie akivaizdžiai darė įtaką reitingams. (…) Ypač didelis tiek fundamentaliųjų modelių, tiek apklausų Lietuvoje trūkumas – negalėjimas prognozuoti, kas „iššaus“ iš mažų ar naujų partijų. Pridedant lyderį kaip atsitiktinį veiksnį, kuris gali pasukti tiek su viena, tiek su kita partija, prognozuoti tampa iš principo problematiška“, – konstatuojama straipsnyje.
Yra trečia problema – rinkimų sistema gali stipriai paveikti rezultatą ir kartu lemti prognozės netikslumą. „Lietuvos Seimo rinkimai yra sunkiai prognozuojami“, – konstatavo mokslininkas.