Как проверять заявления партий по голосованиям Госдумы
Политики много говорят о том, что они «защищают граждан», «поддерживают бизнес», «борются за свободу интернета» или «выступают против повышения налогов».
Но у нас есть гораздо более интересный источник информации — история реальных голосований депутатов.
Идея простая:
что партия заявляла → что было поставлено на голосование → какую кнопку нажали её депутаты → что в итоге изменилось.
Это не рейтинг партий и не рекомендация, за кого голосовать. Это метод проверки политических заявлений по открытым данным.
1. Один закон — одна проверяемая карточка
Для каждого случая фиксируем одинаковый набор данных:
Закон → что конкретно изменил → номер законопроекта → дата → чтение → результаты голосования → расклад по фракциям → исключения → источники.
Например, если разбирается повышение пенсионного возраста, недостаточно написать:
«Партия X поддержала реформу, партия Y была против».
Нужно указать конкретное голосование и показать:
сколько депутатов проголосовало за;
сколько против;
сколько воздержалось;
сколько не голосовало;
в каком именно чтении это произошло.
Так утверждение можно проверить независимо от отношения читателя к любой партии.
2. Источник должен подтверждать конкретную строку
Не просто:
Источник: РБК.
А:
Источник №7 — карточка голосования. Проверять: итоговое распределение голосов.
Или:
Источник №8 — стенограмма заседания. Проверять: выступление представителя фракции перед голосованием.
Это резко упрощает спор.
Вместо:
«Автор всё придумал».
получается:
«Вот конкретная строка, которую я считаю неправильной, и вот мой источник».
Если обнаружена ошибка — её можно исправить.
3. Главный источник — результаты самой Госдумы
Для голосований полезно фиксировать:
номер законопроекта;
дату;
стадию рассмотрения;
за;
против;
воздержались;
не голосовали.
Последнее особенно важно.
«Не голосовал» ≠ «против».
«Воздержался» ≠ «против».
Заявление лидера партии ≠ голосование всей фракции.
Первое чтение ≠ окончательное принятие закона.
Иногда позиция фракции между чтениями вообще меняется.
Поэтому фраза «партия голосовала против закона» без даты и чтения может быть технически неверной даже тогда, когда общий смысл кажется правильным.
4. Не выбирать только удобные примеры
Если исследуется партия или фракция, в выборку должны попадать и случаи, которые выглядят для неё хорошо, и случаи, которые выглядят плохо.
Например, в одном наборе голосований партия может выступить против повышения налога, а в другом — поддержать ограничительный закон вместе с остальными фракциями.
Такие случаи нельзя выбрасывать.
Иначе получается не аудит, а подбор подтверждений заранее выбранного вывода.
Лучший принцип:
сначала определить критерий выборки — потом смотреть результат.
5. Партия и депутаты — не одно и то же
Даже внутри одной фракции бывают отклонения.
Поэтому полезно разделять:
Позиция большинства фракции: …
Исключения: конкретные депутаты, проголосовавшие иначе.
Иногда это даёт гораздо больше информации, чем партийная принадлежность сама по себе.
Со временем можно получить две разные картины:
профиль фракции и профиль конкретного депутата.
6. Сравнивать одинаковые категории
Чтобы не выбирать случайный набор резонансных событий, можно заранее разделить законы по темам.
Например:
Налоги и цены — НДС, НДФЛ, сборы.
Пенсии и социальная политика — пенсионный возраст, пособия, медицина.
Интернет и цифровые права — блокировки, хранение данных, штрафы, ДЭГ.
Малый и средний бизнес — налоги, проверки, кредиты, регулирование.
Сельское хозяйство — субсидии, земля, фермерские хозяйства.
Жильё — ипотека, ЖКХ, строительство.
Прозрачность власти — декларации, имущество, государственные закупки.
И затем применять одинаковую методику ко всем фракциям.
7. Отдельно сравнивать слова и голосования
Ещё один интересный формат:
Что партия заявляла → что предложила → как проголосовала.
Можно даже ввести простую метрику:
Consistency Score — насколько публичная позиция совпадает с последующим голосованием.
Например:
партия публично выступает против меры → голосует против = совпадение;
критикует меру → голосует за = расхождение;
критикует → не участвует в голосовании = отдельная категория.
Такая метрика применима совершенно одинаково к любой партии.
8. Избирательную математику лучше рассматривать отдельно
Процент голосов избирателей и процент полученных партийных мандатов — не обязательно одно и то же.
По действующей системе для партийных списков существует избирательный барьер.
Упрощённый пример:
Партия А — 35%
Партия Б — 20%
партии, не участвующие затем в распределении мандатов — 45%.
Если в конкретной ситуации база распределения состоит из А и Б:
35 + 20 = 55%.
Тогда внутри этой базы:
А = 35 / 55 ≈ 63,6%
Б = 20 / 55 ≈ 36,4%.
Это не означает, что голоса остальных юридически «передали» партии А или Б.
Они просто не входят в соответствующую базу распределения, поэтому относительная доля оставшихся списков становится выше.
Здесь лучше показывать механику и закон, а политический вывод оставлять читателю.
9. Партийные списки и одномандатные округа — разные системы
У них разная математика.
В партийной части важны проходной барьер и пропорциональное распределение мандатов.
В одномандатном округе определяется победитель среди конкретных кандидатов.
Поэтому эффекты вроде разделения голосов нужно анализировать отдельно.
Лучше две разные статьи:
«Как распределяются мандаты по партийным спискам»
и
«Как определяется победитель в одномандатном округе».
Без советов, за кого голосовать.
10. Показывать математику вместо лозунга
Фраза вроде:
«Голос за маленькую партию автоматически становится голосом за большую»
слишком грубая и юридически неточная.
Гораздо лучше показать исходные числа, формулу распределения и результат.
Читатель увидит эффект самостоятельно.
Хорошее общее правило:
если вывод можно получить из таблицы — сначала показать таблицу.
11. Лучше фиксированный корпус, чем подборка отдельных законов
Например:
все поимённые голосования по налогам за VIII созыв;
или:
все федеральные законы выбранного периода, непосредственно меняющие налоги физических лиц;
или:
все голосования по регулированию интернета за 2018–2026 годы.
Это намного сильнее подборки «самых неприятных законов», потому что появляется заранее заданный критерий включения.
Если результат неожиданно оказывается неудобным для партии, данные всё равно остаются в выборке.
12. Универсальный шаблон карточки
Закон: №XXXXXX-X
Дата:
Чтение:
Что меняет: 2–3 предложения.
Мастера экселя могут добавить градиент по количествам
Депутаты, проголосовавшие иначе большинства своей фракции: …
Публичная позиция до голосования: …
Фактическое голосование: …
Что произошло после принятия: …
Первичные источники: карточка законопроекта / результаты голосования / текст закона.
Дополнительные источники: Росстат / ЦБ / Счётная палата / исследования / СМИ.
Что из имеющихся данных установить нельзя: …
Последняя строка особенно полезна.
Она отделяет факт от предположения.
Что депутаты нажимают на самом деле
В итоге можно получить довольно простой публичный проект:
одинаковый микроскоп направляется на ЕР, КПРФ, ЛДПР, СРЗП, «Новых людей» и отдельных депутатов.
Без заранее назначенного победителя.
Если после сотен голосований обнаружатся устойчивые различия между фракциями — это уже интересный результат сам по себе.
А если окажется, что по некоторым темам партии голосуют почти одинаково, — это тоже результат.
Главный принцип здесь простой:
не доказывать, какая партия хорошая или плохая, а сделать политические заявления проверяемыми по фактическим действиям.
Этот пост почищен после удаления по правилу 5 от любой агитдеятельности.
Есть интересные посты с аналитикой? Я бы хотел приобщиться.
P.S. для IT-шников
13. Как пользоваться API Госдумы для проверки голосований
У Госдумы есть API, через которое можно открыть полную стенограмму заседания за конкретную дату. Официальная документация описывает метод transcriptFull: он возвращает полный текст стенограммы за указанную дату. (Duma API)
Для чтения в браузере сейчас работает простой адрес:
Например, заседание 15 апреля 2026 года:
Это именно официальная стенограмма заседания Госдумы. (Duma API)
Что искать внутри
Открываем страницу и через Ctrl+F ищем:
результаты голосования
или:
Проголосовало за
Проголосовало против
Воздержалось
Не голосовало
Если известен номер законопроекта — ещё лучше искать прямо его:
608767-7
Если разбирается выступление конкретного депутата:
Боярский
Обухов
Зюганов
Если речь о протокольном поручении:
протокольное поручение
Так можно найти не пересказ СМИ, а что именно предложили депутаты, что они сказали перед голосованием и какой результат показала система голосования.
Например, официальная страница заседания 11 февраля 2026 года также доступна непосредственно через transcriptFull. (Duma API)
Для каждого поста сохраняем четыре вещи
1. Дату заседания
2026-04-15
2. Что именно ставилось на голосование
Не «голосование про VPN», а точная формулировка вопроса или поручения.
3. Итог
За — 79 Против — 140 Не голосовали — 231
4. Ссылку на первоисточник
Тогда любой читатель может повторить проверку самостоятельно.
Важное ограничение
transcriptFull отлично отвечает на вопрос:
«Что происходило на заседании и как закончилось голосование?»
Но для исследования отдельных депутатов лучше дополнительно использовать карточку конкретного голосования / поимённые результаты, если они доступны.
То есть оптимальная цепочка проверки:
стенограмма → конкретное голосование → поимённый расклад → текст законопроекта.
А СМИ уже использовать вторым уровнем — для контекста и последствий.
По сути, из этого можно сделать датасет
Если собирать автоматически:
дата → вопрос → номер законопроекта → чтение → за → против → воздержались → не голосовали → выступавшие → фракции → ссылка на стенограмму
то через некоторое время получится не набор политических постов, а воспроизводимая база поведения Госдумы, на которой уже можно считать профили фракций и депутатов без ручного выбора удобных примеров.
И вот последняя формулировка, думаю, особенно хорошо подходит к общей методичке:
Не доверяйте даже моей таблице. Возьмите дату, откройте transcriptFull, найдите голосование и проверьте сами.
