Как оценить политического консультанта?

В текущем сезоне Национальной футбольной лиги американского футбола одним из самых любопытных сюжетов стал неожиданный успех команды «Даллас Ковбойз», чей раннинбек (прим.: позиция игрока) Демарко Мюррей показал рекордный результат. В начале сезона Мюррей пробежал с мячом не менее сотни ярдов в семи играх подряд, побив рекорд Джима Брауна, который продержался более 50 лет.

Достижение Мюррея поразительно, но природа американского футбола такова, что игра становится результатом объединённых усилий 22 игроков и десятков тренеров. Из-за этого наблюдателю нелегко объяснить успех Мюррея каким-либо одним фактором.

С чем связано то, что на четвёртый год игры в НФЛ Мюррей стал более результативен? Его игровые качества улучшились за счёт тренировок и подготовки? Или перед нами тот же самый игрок, только теперь его поддерживает куда более сильная команда лайнменов нападения? В эту команду входят двое игроков, выбранных в первом раунде драфта 2014 года, и многие считают её самой талантливой в лиге. Сложность выявления индивидуального вклада в командный результат – больной вопрос для генеральных менеджеров НФЛ, которые стараются подобрать сильнейший состав.

Кандидат, намеренный нанять политического консультанта, находится примерно в таком же положении, что и генеральный менеджер команды. Он хочет выбрать того консультанта, который принесёт ему больше всего голосов избирателей за его деньги. Но кандидаты довольно смутно представляют себе качество консультационных агентств, между которыми выбирают. Никогда не следует пренебрегать общими сведениями качественного характера, но, быть может, удастся извлечь пользу и из количественной информации об эффективности консультантов?

Мы полагаем, что для оценки качества политтехнолога можно использовать информацию о том, какую поддержку электората получали его прежние клиенты. Но не так-то просто сделать это правильно.

Что же так затрудняет количественную оценку качества услуг консультанта? На выборах, как и в нашем футбольном примере, результат представляет собой продукт сложной комбинации факторов, включающей усилия множества людей, примесь случайности и известную долю удачи.

Прежде всего необходимо учитывать, что исход выборов зависит от того, какие кандидаты в них участвуют. Например, республиканский губернатор Джорджии Натан Дил вряд ли победил бы на выборах 2014 года лишь с небольшим перевесом, если бы от демократов ему противостоял какой-нибудь малоизвестный сенатор штата, а не Джейсон Картер – внук экс-президента Джимми Картера. Этот базовый факт избирательной политики важен для оценки качества услуг консультанта потому, что история успехов и неудач консультанта непосредственно зависит от набора кандидатов, с которыми он работает. Отчасти победы и поражения его клиентов отражают его мастерство и качество его услуг, но в ещё большей степени они отражают качество самих этих клиентов.

Мы не можем прогнать историю заново и проверить, какого успеха достиг бы тот или иной кандидат, если бы в той же самой предвыборной гонке нанял другого консультанта. Так что нелегко отделить вклад консультанта в итоговый результат от вклада самого клиента. Связи между политтехнологами и кандидатами устанавливаются далеко не случайным образом: как правило, у более сильных кандидатов есть средства на то, чтобы нанять консультантов получше, а более сильные консультанты обычно могут позволить себе выбирать нанимателей. В этом главная проблема определения результативности политического консультанта.

С ней связана другая: сегодня организаторы предвыборных кампаний нередко пользуются услугами сразу нескольких консалтинговых агентств. Например, кандидат в губернаторы штата, располагающий неплохим финансированием, может нанять медийное агентство, агентство по работе с сетевыми СМИ, специалиста по адресной почтовой рекламе (директ-мейл) и ещё человека, который обрабатывает информацию об избирателях и управляет призывами пойти и проголосовать на местах. Нелегко определить вклад каждого из них, поскольку они все работают на одну и ту же цель – чтобы кандидат был избран.

Наконец, результаты выборов зашумлены. На них влияют случайные факторы, которые не в силах контролировать ни кандидаты, ни политтехнологи. Достаточно одного знаменитого примера. Не секрет, что в 2000 году Джордж Буш победил только из-за того, что во Флориде был разработан особый дизайн избирательного бюллетеня (его прозвали «бюллетенем-бабочкой») и Альберт Гор лишился голосов нескольких тысяч флоридцев, которые не разобрались в структуре бланка. Политологи выяснили, что непредсказуемые факторы такого рода могут оказывать реальное воздействие на исход голосования: например, плохая погода в день выборов отрицательно сказывается на явке небогатых избирателей, что идёт на пользу кандидатам от республиканцев. Прямолинейный подход к измерению эффективности политических консультантов чреват тем, что в заслугу или в вину им будут поставлены случайные факторы, которые не были им подвластны.

Но, как ни серьёзны эти препятствия, надежда есть. Если кандидаты хотят воспользоваться количественными методами оценки качества услуг политтехнолога, они могут обратиться за помощью к миру преподавания: люди, которые пытаются оценить качество услуг учителей, сталкиваются во многом с теми проблемами. Теоретики и практики обучения достигли значительных успехов в выявлении компонента успеваемости учащихся, связанного с усилиями учителя. Эти меры «добавленной стоимости» предполагают, что наблюдатель берёт средние оценки учеников класса по тестам и учитывает предыдущие показатели их успеваемости и индивидуальные характеристики, например, то, имеет ли ученик право на полную или частичную оплату школьного питания. Усреднив цифры для большого числа учащихся, он минимизирует вес случайности, способной повлиять на результат конкретного ученика на конкретном стандартизованном тесте, и выводит на первый план вклад учителя в его результат.

А теперь что мы можем сказать о том, как следует измерять качество услуг политических консультантов? Надёжная система их рейтингования должна обладать теми же чертами, что и подходы, используемые для оценки учителей. Наблюдателям следует использовать сведения об электоральной поддержке предыдущих клиентов консультанта и в то же время – это критически важно – принимать в расчёт внутренние ресурсы этой поддержки, которыми клиент располагал, даже если бы у него вообще не было консультанта.

Прежде всего необходимо учесть окружной патриотизм, характеристики противника кандидата, подъёмы и спады общенациональной симпатии к той или иной партии и текущий статус кандидата – находится ли он в должности. Эти характеристики клиента можно и нужно убрать из оценки качества услуг консультанта, применив статистические методы, – например, регрессию. Нельзя ожидать, что в классе, где преобладают ученики из небогатых семей, средние оценки по тестам будут такими же, как в классе, где учатся дети из семей с высоким доходом, и нельзя оценивать одинаковым образом учителей, работающих в этих классах. Аналогично, не следует оценивать агентство, которое на выборах 2010 года представляло интересы демократов, претендующих на посты в Сенате, так, как если бы его клиентами были надёжные республиканские кандидаты, цель которых – сохранить свои позиции.

Во-вторых, наблюдателю следует не просто учитывать то, выиграл или проиграл выборы кандидат, с которым работал консультант, но использовать дополнительную информацию, сокрытую в проценте поданных за него голосов. Если кандидат набрал 45% голосов, хотя ему предсказывали всего 40%, то это значимая информация, которой не следует пренебрегать только из-за того, что в конечном итоге он не выиграл. Поскольку выборы в Конгресс редко бывают по-настоящему конкурентными, простое указание на то, кто победил, а кто проиграл, мало говорит о качестве кандидатов, участвовавших в гонке. Используя отношение реального процента голосов, полученных кандидатом, к прогнозной величине этого показателя, наблюдатель может найти применение всей доступной информации, даже по тем кампаниям, исход которых предопределён.

Как показывают наши исследования, то, что кандидат получил больше ожидаемого процента голосов, не влечёт за собой рост прибыли консультационного агентства, которое работало на него. А поскольку большинство заказчиков, по-видимому, игнорируют эту информацию, открывается возможность использовать её, чтобы разыскать «бриллианты в грязи» – фирмы, которые эффективно влияют на исход гонок, но пока не заработали такую славу, чтобы повысить цены на свои услуги. В книге Майкла Льюиса «MoneyBall» (прим.: «Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире» – по ней снят фильм «Человек, который изменил всё») – описано, как бейсбольная команда «Окленд Атлетикс» начала использовать статистические данные, не привлекавшие внимания других клубов. Найдя низкооплачиваемых, но продуктивных игроков, оклендцы сколотили конкурентоспособную команду, хотя и располагали самым маленьким зарплатным бюджетом во всех крупнейших лигах. Разумное использование недооценённых способов измерения качества консультантов способно создать сходные преимущества на политической арене.

И, наконец, наблюдателю нужно отслеживать весь послужной список консультанта, не  ограничиваясь исходом нескольких предвыборных кампаний. Результат каждых конкретных выборов зависит от случайных факторов, неподвластных консультанту. Безусловно, Закари Веррелл, глава предвыборной кампании конгрессмена Дейва Брэта, внёс немалый вклад в неожиданную победу этого новичка на первичных выборах, результатом которой стало поражение Эрика Кантора – сенатора от Вирджинии, бывшего лидером республиканского большинства в парламенте. Однако другим кандидатам не стоит надеяться, что Верреллу удастся повторить этот невероятный успех.

Усредняя результаты многих выборов, вместо того чтобы фокусироваться на одной-двух кампаниях, мы уменьшаем роль случайности, присущей итогам каждого голосования. Если учесть достаточно много результатов, то вес случайности станет совсем невелик, и на первый план выйдет вклад консультанта.

Не существует идеального способа количественной оценки того, какой вклад внёс политтехнолог в результаты голосования за его клиента. Но, сочетая систематическую информацию из статистики выборов с менее формализованными данными, претенденты на тот или иной пост получают шанс найти более качественного консультанта.

Закари Песковиц – доцент университета штата Огайо в Колумбусе,
Грегори Мартин – доцент университета Эмори в Атланте (Джоржия).

Оригинал публикации

Перевод © 2017 www.index.lc

$04.12.2017