Политическая наука №2 / 2015. Познавательные возможности политической науки. Коллектив авторов
American statistician. – 2009. – February. – Vol. 63, N 1. – P. 26–32.
Grimmer J., Stewart B.M. Text as data: The promise and pitfalls of automatic content analysis methods for political texts // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 2. – P. 267–297.
Implementing risk-limiting post-election audits in California / Hall J.L., Miratrix L.W., Stark P.B. et al. // 2009 Electronic voting technology. Workshop on Trustworthy Elections (EVT/WOTE '09). – Montreal, 2009. – 24 p.
Hug S. Qualitative comparative analysis: How inductive use and measurement error lead to problematic inference // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 2. – P. 252–265.
Statistical detection of systematic election irregularities. / Klimek P., Yegorov Yu. et al. // PNAS. – 2012. – Vol. 109 (41). – P. 16469–16473.
Kobak D., Shpilkin S., Pshenichnikov M.S. Statistical anomalies in 2011–2012 Russian elections revealed by 2 D correlation analysis. – 2012. – Mode of access: http://arxiv.org/abs/1205.0741 (Дата посещения: 15.04.2013.)
Krogslund Ch., Choi D.D., Poertner M. Fuzzy sets on shaky ground: Parameter sensitivity and confirmation bias in fsQCA // Political analysis. – 2015. – Vol. 23, N 1. – P. 21–41.
König T., Marbach M., Osnabrügge M. Estimating party positions across countries and time – A dynamic latent variable model for manifesto data // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 4. – P. 468–491.
Leemann L., Bochsler. D. A systematic approach to study electoral fraud // Electoral studies. – 2014. – Vol. 35. – P. 33–47.
Lehoucq F. Electoral fraud: Causes, types and consequences // Annual Review political sciences. – 2003. – Vol. 6. – P. 233–256.
Lowe W., Benoit K. Validating estimates of latent traits from textual data using human judgment as a benchmark // Political analysis. – 2013. – Vol. 21, N 3. – P. 298–313.
Lukinova E., Myagkov M., Ordeshook. P.C. Metastasised fraud in Russia's 2008 presidential election // Europe-Asia studies. – 2011. – Vol. 63, N 4. – P. 603–621.
Mebane W.R. Jr. Comment on «Benford’s law and the detection of election fraud» // Political Analysis. – 2011. – Vol. 19. – P. 269–272.
Mebane W.R. Jr. Election forensics: The meanings of precinct vote counts’ second digits. – 2013. – Mode of access: https://pages.shanti.virginia.edu/PolMeth/files/2013/07/Mebane.pdf (Дата посещения: 21.10.2014.)
Mebane W.R., Jr. Fraud in the 2009 Presidential election in Iran? // Chance. – 2010. – Vol. 23, N 1. – P. 6–15.
Mebane W.R.Jr. Using vote counts' Digits to diagnose strategies and frauds: Russia // Prepared for presentation at the 2013 Annual meeting of the American political science association. – Chicago, IL. – 2013. – August 29 – September 1. – Mode of access: http://www.umich.edu/~wmebane/apsa13.pdf (Дата посещения: 20.12.2014.)
Oberski D.L. Evaluating Sensitivity of parameters of Interest to measurement invariance in latent variable models // Political analysis. – 2014. – Vol. 22, N 1. – P. 45–60.
Pericchi L., Torres D. Quick anomaly detection by the Newcomb–Benford Law, with applications to electoral processes data from the USA, Puerto Rico and Venezuela // Statistical science. – 2011. – Vol. 26, N 4. – P. 502–516.
Shikano S., Mack V. When does the second-digit Benford’s law-test signal an election fraud? Facts or misleading test Results. // Jahrbucher f. Nationalokonomie u. Statistik (Lucius & Lucius, Stuttgart 2011). – 2011. – Bd. (Vol.) 231/5+6. – P. 719–732.
Torneo A., Teehankee J.C., Francis I. Towards a systematic analysis of automated election in the Philippines: A review of the 2010 and 2013 elections / A. Torneo, J.C. Teehankee, I. Francis // SPARK The key link to idea and action. – 2013. – Dec. – Vol. 6, N 4. – P. 143–165.
Vermeij L., Duijn M., Baerveldt C. Ethnic segregation in context: social discrimination among native Dutch Pupils and their ethnic minority classmates // Social networks. – 2009. – Vol. 31. – P. 230–239.
Игра в бисер? Конвенциональные количественные методы в свете тезиса Дюэма-Куайна
Прогресс современной политической науки нередко описывается в терминах все возрастающей достоверности данных и все большей объективности выводов [Алмонд, 1999, c. 69–112]. И количественные, и качественные методы имеют своей целью приближение к как можно более строгим научным стандартам. Однако остаются многочисленные проблемы, связанные с разнообразными методологическими, эпистемологическими и даже онтологическими вопросами [см., например: King, Keohane Verba, 1994; Brady, Collier, 2004; Gerring, 2012; Hay, 2006]. В настоящей статье предпринята попытка высветить некоторые проблемы, возникающие в связи с конвенциональными количественными методами (такими, как регрессионный анализ или тестирование нулевых гипотез), с точки зрения тезиса Дюэма-Куайна – важного достижения философии науки XX в. Речь не идет о том, что приложение тезиса Дюэма-Куайна к названным методам приводит к их принципиально новому восприятию или оценке; однако я полагаю, что рассмотрение конвенциональных количественных методов с позиций тезиса Дюэма-Куайна все-таки может оказаться полезным по трем причинам: 1) тезис Дюэма-Куайна может пролить новый свет на эпистемологические свойства некоторых методов конвенционального количественного анализа; 2) обращение к тезису Дюэма-Куайна позволяет «укоренить» представления о недостатках ряда конвенциональных количественных методов в философии науки, благодаря чему эти представления могут оказаться более точными и ясными; 3)