Скрининг на изборния риск — нови инструменти за вота на 19.04.2026

Публикувана: 2026-05-13

Представяме композитен индекс (47/100, Висок риск), базиран на пет сигнала за процесна цялост и четири контекстуални индикатора (тест на Бенфорд, реориентиране на вота в рискови общности, електорална волатилност и статистическа социологическа грешка). Извършен е детайлен скрининг по секции (идентифицирани 10 критични от общо 12 705) и статистически тест на Бенфорд по политически сили.

Обновление (20.05.2026 г.): Оценката на риска по секции вече обединява седем сигнала — добавен е сигнал за изместване спрямо предходните избори, който отбелязва секции с необичаен ръст на активността и на дела на победителя спрямо същата секция на предходния вот. Нова географска карта на струпванията на страницата /risk-analysis групира съседни секции с повишен риск, спечелени от една и съща партия — пространственият отпечатък на контролиран или корпоративен вот. Разпределението по категории в раздел 4 по-долу предхожда добавянето на този сигнал.

Този материал е надграждане на публикувания анализ на интегритета за изборите от 19.04.2026 г.. Внедрени са три нови нива на агрегация на данните:

Национален композитен индекс — консолидирана оценка на системния риск.
Оценка на риска по секции — индивидуален профил на всяка от 12 705 секции със скор от 0 до 100.
Тест на Бенфорд по партии — проверка за статистически аномалии в разпределението на гласовете.

Парламентарният вот от 19.04.2026 г. получава оценка 47 / 100 (Висок риск) по новата методология. Важно е да се уточни, че тези инструменти служат за предварителен скрининг и идентифициране на аномалии, а не са директно доказателство за измами. Основният извод се потвърждава: „наблюдаваме автентичен, макар и исторически безпрецедентен скок в активността, а не манипулиран краен резултат".

1. Концептуална рамка: Процесна цялост срещу контекст

Методологията стъпва върху водещи световни индекси (Norris PEI, V-Dem EQI, Klimek PNAS, IFES) и се базира на три устойчиви принципа:

Методологическо разделение: Процесните нарушения (например прекъсната одиторска следа) не се осредняват механично със статистически изводи (като теста на Бенфорд).
Изолиране на социологическия шум: Статистическата грешка при прогнозните проучвания е дефицит на прогнозата, а не доказателство за изборно нарушение.
Динамичен анализ на риска: Диагностичният сигнал за контролиран вот е волатилността (т.нар. „свръхсуинг"), а не просто статичният демографски профил на дадена секция.

2. Петте компонента на Индекса за процесна цялост

Тези сигнали измерват директни несъответствия между реално подадените гласове и финалните протоколи:

Секционен скрининг (38/100): Измерва претегления дял (1.92%) от общата активност, генериран в секции с висок рисков профил.
Машинна цялост (90/100): Отчита 0.18% разминаване между данните от флаш паметта и финалния протокол. Това е най-критичният сигнал в текущия цикъл.
Липсваща цифрова следа (59/100): 0.59% от машинния вот е отчетен без налична цифрова одиторска следа (флаш памет).
Концентрация на вота (29/100): 0.59% от вота е реализиран в населени места, където една политическа сила печели ≥80% от гласовете.
Процедурни аномалии (18/100): 0.36% от активността е свързана с висок дял невалидни бюлетини или дописани избиратели (над 10%).

Обща оценка на процесния риск: 47 / 100 (Висок риск) (Скала: <20 Спокоен, 20–40 Повишен, 40–60 Висок, 60+ Критичен).

3. Контекстуални сигнали

Тези индикатори описват електоралната среда, но не участват директно в изчисляването на системния процесен риск:

Тест на Бенфорд (2-ра цифра) (8/100): Само една от 12 партии показва статистическо отклонение (MAD ≥ 0.08). Този тест е индикатор за внимание, а не самостоятелно доказателство.
Реориентиране в рискови общности (39/100): Формацията ПрБ демонстрира +5.8 п.п. „свръхсуинг" в проследяваните секции спрямо средното си национално представяне.
Електорална волатилност (100/100): Индексът на Pedersen достига рекордните 49.7 пункта — изборите се класифицират като „хиперволатилни" (над 30% разместване на масите гласове), което обикновено сигнализира за появата на нов доминиращ субект.
Социологическа грешка (29/100): Средна абсолютна грешка (MAE) от 2.51 п.п. при финалните проучвания. Фактът, че всички седем водещи агенции подцениха ПрБ (с отклонения от 6,08 до 14,71 п.п.), сочи към мощна късна вълна, настъпила след затваряне на работата на терен.

4. Скрининг на риска по секции

Инструментът комбинира шест индивидуални сигнала, включително корекции в броенето и статистически отклонения спрямо съседни секции.

Категория	Брой секции	Дял от общия брой
Критична (≥80)	10	0.08%
Висока (60–80)	230	1.81%
Повишена (30–60)	1 696	13.35%
Ниска (<30)	10 769	84.76%

Десетте критични секции са идентифицирани основно заради аномален дял невалидни бюлетини и дописани избиратели. Пълните данни са достъпни на Скрининг на риска по секции.

5. Статистически тест (Закон на Бенфорд)

Тестването е извършено върху втората цифра на резултатите (2BL). Четири партии показват MAD ≥ 0.04, но само две (АКБ и СБ) разполагат с достатъчна извадка (n ≥ 100 секции) за статистическа значимост.

АКБ: 0.092 (силно отклонение)
БМ: 0.089 (силно отклонение)
СБ: 0.077 (умерено отклонение)
ИТН: 0.061 (умерено отклонение)

Важно: Нито една от големите системни партии не показва значими статистически отклонения по този показател.

6. Финални изводи за вота от 19.04.2026 г.

Най-същественият идентифициран проблем е уязвимостта в одиторската верига (високи нива на шум при машинната цялост и липсващи флаш памети). Екстремната електорална волатилност (Pedersen 49.7) е макроконтекстът, в който трябва да се интерпретират всички останали аномалии. Реориентирането на вота в специфични общности (+5.8 п.п.) е налице, но остава в рамките на умерените граници.

Заключение: Сигналите за компрометирана одиторска следа са реални и изискват институционално внимание; политическото пренареждане е мащабно, но само по себе си не носи белези на изкуствена манипулация.

Методология и източници

Пълните данни и описание на методологията са публикувани на Анализ на изборния риск. Композитният индекс се изчислява автоматично чрез логиката в useRiskComposite.ts — всеки алгоритъм и прагова стойност са с отворен код и подлежат на одит. Подробна информация за всеки компонент е налична на страницата /risk-analysis/methodology.

Използвана научна литература:

Pedersen, M. (1979). The Dynamics of European Party Systems. EJPR 7, 1–26.
Norris, P. (2014). Why Electoral Integrity Matters. Cambridge UP.
Mebane, W. (2006). Election Forensics: The Second-Digit Benford's Law Test.
Klimek, P., et al. (2012). Statistical detection of systematic election irregularities. PNAS 109(41).
Stokes, S., et al. (2013). Brokers, Voters, and Clientelism. Cambridge UP.
Cantú, F. (2019). The Fingerprints of Fraud. APSR 113(3).

Този анализ представлява вторична статистическа обработка на официални публични данни през методологическата рамка на международната изборна криминалистика.