Система прогнозування електоральної волатильності в посттранзитивних демократіях
Автор: Гришук Михайло Олександрович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Аналіз даних (Data Science)
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Електоральна волатильність є одним із ключових індикаторів стабільності партійної системи та політичної конкуренції. У посттранзитивних демократіях Східної та Центральної Європи цей показник традиційно характеризується підвищеною амплітудою коливань, що зумовлено структурними змінами партій, слабкою інституціоналізацією, частою появою нових політичних сил та високою чутливістю виборців до соціально-економічних шоків. Класичні дослідження Педерсена [1], Лааксо і Таагепери [2], а також порівняльні роботи Saarts [3] та Mainwaring і Zoco [4] доводять, що волатильність є ключовою характеристикою процесів демократизації та політичної стабільності. Однак значна частина сучасних досліджень зосереджена на ретроспективному аналізі, тоді як інструменти для оперативного оцінювання та прогнозування електоральної динаміки розвинені недостатньо. Об’єктом дослідження є процес формування та зміни електоральної волатильності в посттранзитивних демократіях. Предметом дослідження є методи, індикатори та аналітичні моделі прогнозування електоральної волатильності, а також архітектура аналітичної системи для їх реалізації. Метою дослідження є розроблення концепції та прототипу аналітичної системи індикаторно-ризикового прогнозування електоральної волатильності, що поєднує кількісні методи політичного аналізу та базові засоби обробки даних. У роботі проведено теоретичний огляд факторів електоральної нестабільності та класифікацій волатильності згідно з підходами Педерсена, Saarts та Powell–Tucker. Здійснено моделювання предметної області із застосуванням BPMN і UML, визначено вимоги до аналітичної системи, розроблено її концептуальну та логічну архітектуру. Ключовими компонентами прототипу стали: модуль імпорту даних, індикаторний модуль (індекс Педерсена, ENP, індекси фрагментації й стабільності), модуль ризикової оцінки та механізм генерації даних для візуалізації. У межах тестування системи проведено обчислення основних індикаторів для Естонії, Латвії та Литви за 1992–2004 роки та зіставлено отримані результати з емпіричними оцінками Saarts [3]. Прототип коректно відтворює загальні тренди волатильності та дозволяє формувати базові сценарії ризиків. Робота також пропонує структуровану модель risk-score, яка інтегрує поведінкові, інституційні та структурні компоненти електоральної нестабільності, що відповідає методологічним підходам сучасної порівняльної політичної науки [5]. Запропонована система може бути розширена для практичного використання у виборчих дослідженнях, аналітичних центрах та проєктах із моніторингу демократичних процесів. Ключові слова: електоральна волатильність, посттранзитивні демократії, індекс Педерсена, партійна система, прогнозування ризиків. Перелік використаних джерел. 1. PEDERSEN M. N. THE DYNAMICS OF EUROPEAN PARTY SYSTEMS: CHANGING PATTERNS OF ELECTORAL VOLATILITY. European Journal of Political Research. 1979. Vol. 7, no. 1. P. 1–26. URL: https://doi.org/10.1111/j.1475-6765.1979.tb01267.x (date of access: 27.11.2025). 2. Laakso M., Taagepera R. “Effective” Number of Parties. Comparative Political Studies. 1979. Vol. 12, no. 1. P. 3–27. URL: https://doi.org/10.1177/001041407901200101 (date of access: 27.11.2025). 3. Saarts T. Comparative Party System Analysis in Central and Eastern Europe: the Case of the Baltic States. Studies of Transition States and Societies. 2011. Vol. 3, no. 3. P. 83–104. URL: https://www.ssoar.info/ssoar/handle/document/36380 (date of access: 27.11.2025). 4. Mainwaring S., Zoco E. Political Sequences and the Stabilization of Interparty Competition. Party Politics. 2007. Vol. 13, no. 2. P. 155–178. URL: https://doi.org/10.1177/1354068807073852 (date of access: 27.11.2025). 5. Haughton T., Deegan-Krause K. The New Party Challenge. Oxford University Press, 2020. URL: https://doi.org/10.1093/oso/9780198812920.001.0001 (date of access: 27.11.2025).