АКФ изработи карта на секциите под риск за купен и контролиран вот

Експертите изчисляват, че този вот може да стигне до около 19% от подадените гласове на избори

Бюлетин: Вечерни новини Вечерни новини

Всяка делнична вечер получавате трите най-четени статии от деня, заедно с още три, препоръчани от редакторите на "Капитал"

Общо 2554 избирателни секции са под риск за купен и контролиран вот, като 800 от тях са особено рискови. Това сочат данните на изследване на "Антикорупционния фонд" по проекта "Нарушена легитимност: контролирания и купен вот в България, размер и влияние", което е изготвено с подкрепата на фонд "Активни граждани България". Изследването обхваща резултатите от всички местни и парламентарни избори в периода от 2013 до 2019 г., като целта му е да очертае размера на контролирания и купен вот в България на базата на гласуването в секциите в цялата страна. Анализът е придружен и с интерактивна карта на секциите, в които са се наблюдавали отклонения в гласуването през петте години, които обхваща. Тя е изготвена от Никола Тулечки от сдружението "Данни за добро". Освен че посочва рисковите секции, тя съдържа и информация за избирателната активност и партията, която е получила най-много гласове. (Картата може да видите тук)

Според експертите на неправителствената организация високорисковите секции засягат 5% от подадените гласове на местните и парламентарните избори в изследвания петгодишен период, което възлиза на 170 000 гласа. Тези секции са определени като високорискови, защото отговарят на няколко показателя, по които е правен анализът. "Ако в тази оценка се включат и секциите, в които са регистрирани отклонения само по един от тези критерии, то секциите скачат на 2 554 или около 18.7% от подадените гласове, което се равнява на близо 700 000 избиратели", посочват от "Антикорупционния фонд" (виж графиката).

Влияние на секциите в риск при парламентарните избори през 2013, 2014 и 2017 г

Изследването беше представено от криминолога Мария Карайотова, която е старши анализатор към проекта и автор на анализа. Тя посочи, че "Антикорупционният фонд" е наблюдавал секциите, които през последните пет години са показвали отклонения от нормалното електорално поведение по няколко модела.

Висок брой недействителни гласове

Първият стъпва на хипотезата, че евентуален купен вот може да доведе до нетипично висока избирателна активност в сравнение с отчетената избирателна активност на общинско равнище или пък да доведе до нетипично висока резултатност за победителя в секцията в сравнение с резултата на дадената партия на общинско равнище. При този модел се наблюдават и други отклонения като например висок брой на недействителните бюлетини като показан вот, сниман вот или пък сгрешени бюлетини, както и висок брой на недействителните гласове. "При купуването на гласове се изисква от избирателя да докаже как е гласувал и това може да доведе до неговото объркване в самия процес на гласуване", каза Карайотова. Тя даде пример с една от секциите в един от кварталите в Пловдив, където на изборите през 2017 г. са гласували 250 човека като 109 от гласовете са обявени за недействителни. Победителят в секцията ДПС получава 56 гласа от останалите действителни 140.

Резки промени в избирателната активност

Другият модел стъпва на хипотезата, че евентуално купуване на гласове може да доведе до резки промени в избирателната активност в две поредни изборни години. Например, ако на парламентарните избори през 2014 избирателната активност в дадена секция е била ниска, а през 2017 в същата секция тя е висока, то може да се предлоложи, че секцията е купена. "Броят на идентифицираните секции по този модел не е голям, но има много интересни случаи", каза Карайотова. Тя даде пример със секция в с. Долни Цибър, община Вълчедръм, където от регистрирани 751 избиратели, през 2014 г. гласуват едва 8 души. През 2017 г. обаче са гласували 460 души, като значителна част от гласовете - 295, са били за ГЕРБ.

Разлики в политическите предпочитания

Третия модел отчита съществени разлики в политическите предпочитания на избирателите в дадена секция в две поредни изборни години. "Поради промените в състава на партиите и коалициите този модел можеше да бъде приложен само за трите партии , които са най-устойчиви през годините - ГЕРБ, БСП, ДПС", заяви Карайотова. По думите й по този показател са идентифицирани голям брой секции. "Този модел показва във времето значителна устойчивост като 24% от секциите са съмнителни по този показател за изборите , които са съмнителни по тези показатели, и на двата парламентарни вота през 2014 г. и през 2017 г. "Същевременно 16% от секциите по този модел попадат в критериите за рискови и по другите модели", уточни Карайотова.

Като пример тя даде секция в с. Галиче, община Бяла Слатина, където при почти една и съща избирателна активност от около 46% на последните два парламентарните избора ДПС печели 32% от гласовете през 2014, а през 2017 г. побеждава БСП с 43% като ДПС получава едва 6%.

Според Карайотова констатираните модели и отклонения в част тези секции могат да бъдат причинени и от други социално икономически и политически различия, защото те не могат да отчетат фактори като етническа принадлежност на избирателите или пък присъствието на силен политически представител на общността. "Освен това в част от секциите най-вероятно не става въпрос за купен вот, а за индиректен натиск върху избирателите в общността. Няма данни за нивото на образованост, делът на безработицата или делът на администрацията, за да видим до каква степен наличието на такива рискови секции са свързани с тези социално икономически рискови фактори", каза тя.

Директорът на АКФ Бойко Станкушев заяви, че проектът има за цел да ангажира по-активно гражданите в изборния процес, защото съмненията за купен и корпоративен вот водят до по-ниска избирателна активност и предизвикват ерозия във вярата в честността на избирателната система. "Искаме да насочим вниманието към тези секции, в които има по-висок риск от купуване на гласове", посочи още той. По думите му резултатите от анализа са предоставени на ръководството на МВР, за да могат и правоохранителните органи да насочат вниманието си към тези рискови секции.

1 коментар
  • Най-харесваните
  • Най-новите
  • Най-старите
  • 1
    kamenlitchev avatar :-P
    Камбанка

    Е, колко да е изследване - отварям секция на квартал на Перник - данните твърдят, че е „село, община Балчик“. Толкова...

    Нередност?
Нов коментар