Nr 30

Laadi alla

Jaga

Prindi

E-valimiste levik Eesti valijate hulgas

Uuringud näitavad, et tehnoloogia iseenesest ei too kedagi valimiskastide juurde, küll aga võib see lihtsustada kodanike osalemist poliitikas. Samal ajal tuleb arvestada, et uute tehnoloogiate kasutuselevõtu tulemusi ei tohi hinnata kohe, sest nendega harjumine võtab aega.

E-valimisi on nähtud vahendina valimisosaluse suurendamiseks, eriti nooremate kodanike seas (Alvarez, Hall 2004; Alvarez et al 2008; Norris 2001, 2003). Peale selle peaksid hääletamist füüsiliselt lihtsustavatest valimisviisidest kasu saama sotsiaalsed grupid just ühiskonna äärealadelt või siis inimesed, kelle liikumine on raskendatud (Gibson 2001; Alvarez, Hall 2004). Kuna osalemine on esindamise eeltingimus, peaks valimiste lihtsustamine tagama ka kodanikkonna parema esindatuse parlamendis. Positiivsete mõjude avaldumiseks peab tehnoloogia esmalt levima kogu elanikkonnas.

Skeptiku vaatepunktist võib aga tehnoloogia osutuda barjääriks just neile, kellel osalemine on juba niigi raskendatud, nullides sellega teoreetilise positiivse mõju (Norris 2003; Berinsky 2005). Tehnoloogilised viisid, mis võiksid hääletamist teatud seltskonnale lihtsustada, peavad järelikult tooma tehnoloogia kasutamise lävendi piisavalt madalale, et lihtsustamise teoreetiline võimalus saaks realiseeruda.

Seni on vähe teada, kuidas e-valimine mõjutab valijate ja erakondade strateegiaid, sest e-valimised pole seni rahvusvaheliselt eriti levinud. Tehnoloogia kasutamise üldised uuringud on aga näidanud, et tõenäolisemad kasutajad ja seega ka kasu saajad on üldjuhul noored, jõukamad ja sotsiaalselt seotumad inimesed (van Dijk 2000; 2005; Schlozman et al 2010). On selgeid tõendeid, et sama kehtib e-valimiste esmakasutajate kohta Eestis (Alvarez et al 2009; Trechsel, Vassil 2011). Sellest hoolimata ei tea me, kas e-valimiste tehnoloogial on võimalus levida väljapoole eespool nimetatud suhteliselt homogeenseid privilegeeritud esmakasutajate gruppe.

E-valimiste positiivse mõju diskussioonid vajavad empiirilisi tõendeid, kas ja mis tingimustel levik toimub. Kui tehnoloogia levik on aeglane ja laieneb ainult teatud privilegeeritud valijaskonna sees, on ka potentsiaalse positiivse mõju teke ebatõenäoline. Artiklis vaatame seda probleemi lähemalt, püüdes vastata küsimusele, kes on e-valijad ja kuidas on nende profiil läbi aja muutunud? Kasutame selleks küsitlusandmeid, mis koguti Eestis pärast igat valimist, kus e-valimise võimalus oli, perioodil 2005–2013.

Tehnoloogia levik ja mõju

E-valimiste leviku mõistmisel on abiks tehnoloogiliste innovatsioonide levikut seletavad teooriad. Klassikalised seletused pakkusid välja Ryan ja Gross (1943) ning eelkõige Rogers (2003), kelle 1962. aastal välja käidud ideid on rakendatud eri valdkondades – nii põllumajanduslike praktikate (e.g. Fliegel 1993), poliitikate (e.g. Starr 1991; Jahn 2006), meditsiiniliste praktikate (e.g. Greenhalgh et al 2004) kui ka juhtimispraktikate leviku seletamiseks (e.g. Abrahamson 1991) ning loomulikult hulgaliselt tehnoloogiliste innovatsioonide leviku mõistmiseks eri valdkondades (e.g. MacVaugh, Schiavone 2010). Rogers näeb tehnoloogia levikut astmelise protsessina (Rogers 2003): tehnoloogiast teadlikuks saamine, selle kasulikkuses veendumine ning rakendamisotsuse langetamine. Tehnoloogia võetakse omaks, juhul kui rakendamisele järgneb positiivne kasutuskogemus. Kui teatud alagrupp on tehnoloogia rakendanud, levib see edasi „pangajooksu” loogika alusel, kus järgmiste kasutajate hulk on osaliselt eelnevate kasutajate hulga funktsioon (Rogers 2003, 206). Selline etapiline levik on leidnud kinnitust nii individuaalsete kui ka kollektiivsete kasutajate puhul (vt Wejnert 2002).

E-valimiste leviku mõistmiseks on aga keskne Rogersi kirjeldus tehnoloogia kasutajate profiili muutusest selle leviku etappides. Esmakasutajad on väikesearvuline hästiinformeeritud riskialdis grupp (Rogers 2003, 263). Järgmised kasutajate grupid on juba rohkem sarnased üldpopulatsiooniga ja esmakasutajate unikaalsed iseloomujooned peaksid kasutajate arvu suurenemisega samm-sammult vähenema. Iga uue tehnoloogia kasutuselevõtt on ka valijale kognitiivselt (ja mõneti materiaalselt) kulukas ettevõtmine. Tuleb end kurssi viia uue ja keerulisema tehnoloogia toimimisega ning hinnata selle suhtelist kasu võrreldes vana lahenduse juurde jäämisega. Juhul kui nähtav kasu ei ületa tehnoloogia kasutuselevõtu kulusid, on ebatõenäoline, et jaoskonnas hääletamise asemel hakatakse e-valima.

Rogersi loogikast lähtudes peaksid esmased e-valimise positiivsed mõjud ilmnema pigem neil, kel tegelikult ei ole raskusi poliitiliselt osaleda ehk kodanikel, kellel on uute tehnoloogiate kasutamiseks hariduse ja sissetuleku ressursse. Seejärel peaksime nägema e-valijate kui spetsiifilise grupi muutumist aja jooksul sarnasemaks tavavalijatega. Seni ei ole rahvusvahelise kogemuse veenvaid tõendeid, et e-valimised on üldse valimisosalust mõjutanud (Loeber 2008; Gerlach, Gasser 2009). Täheldatud on väikseid positiivseid efekte Eestis (Alvarez et al 2009), aga on selge, et üldist valimisosaluse muutust see kaasa pole toonud (Vassil, Weber 2011; Trechsel, Vassil 2011). See sobib skeptikute arvamusega, kes leiavad, et tehnoloogia kasutamine vaid võimendab või isegi tugevdab ühiskonnas juba esinevaid sotsiaalseid eraldusjooni, andes neile, kes juba osalevad, veel ühe viisi näidata enda kaalukust ja neile, kes ei osale, veel ühe viisi, mida nad kasutada ei suuda või ei oska (Alvarez, Nagler, 2000; van Dijk, 2000, 2005; Margolis, Resnick, 2000; Putnam, 2001; Wilhelm, 2000). Uued valimistehnoloogiad võivad seega levida üksnes teatud alampopulatsioonis, mis erineb teistest parema sotsiaal-majandusliku staatuse poolest, kuid mitte enam väljapoole seda kindlat gruppi.

Teoreetilised ootused

Kui tahame kindlaks teha, kas see asjaolu kehtib ka Eesti puhul, võtame järgmise metodoloogilise lähenemise. Et vältida olukorda, kus igal ajas järgmisel e-valimise võimalusega valimisel on olemas e-valijate seas ka algne esmakasutajate grupp, mis on ilmselt üsna eripärane mittejuhuslik valijate alagrupp, võrdleme vaadeldava aja jooksul igal valimisel esimest korda e-valijaid tavavalijatega. Rogersi järgi peaksime selle võrdluse tulemusena nägema järgmist. Esmalt aeglast e-valimise kasutamise levikut sotsiodemograafiliselt eristuva algse esmakasutajate grupi seas. Algsed esmakasutajad peaksid olema nooremad, paremini haritud ja jõukamad. Nad peaksid üldiselt oskama ka tehnoloogiat kasutada, seda rohkem usaldama ning ka ideoloogiliselt selgelt eristuma. Aja jooksul peaks seega esmalt suurenema tehnoloogia kasutajate arv ning vähenema loetletud sotsiodemograafiliste ja hoiakuliste näitajate alusel erinemine esmakordsete e-valijate ja tavavalijate vahel. See viib meid esimese teoreetilise ootuse juurde:

H1: Karakteristikud, mis seletavad e-valimist esimestel niisuguse võimalusega valimistel, kaotavad aja jooksul oma seletusvõime, viidates tehnoloogia levikule kogu valijate populatsioonis.

Vastupidine ootus lähtub eeldusest, et tehnoloogia tekitab barjääre valijale. E-valimine võib levida algselt Rogersi viidatud viisil ehk kasutajate üldarv suureneb, kuid mingil hetkel saabub lagi, kus enamik võimekaid inimesi on tehnoloogia kasutusele võtnud ja edasine levik põrkub teatud valijate suutmatusega tehnoloogilist barjääri ületada. Juhul kui sellised barjäärid esinevad, peaksime nägema kasutajate arvu lae saavutamist suhteliselt madalal tasemel ning püsivaid erinevusi nii sotsiodemograafiliste kui ka hoiakuliste näitajate alusel esmakordsete e-valijate ja tavavalijate vahel. Siit tuleneb meie teine ootus:

H2: Karakteristikud, mis seletavad e-valimist esimestel niisuguse võimalusega valimistel, säilitavad kogu perioodi jooksul oma seletusvõime, viidates tehnoloogia leviku puudumisele kogu valijate populatsiooni hulgas. Alljärgnevalt selgitame, kuidas me neid ootusi täpsemalt testime.

E-valijate üldarvud

Vaatame esmalt e-valijate üldist jaotust. Joonis 1 näitab, et esimestel e-valimise võimalusega valimistel oli e-valijate absoluutarv väike, kõigest 9287. See arv suurenes pidevalt, ulatudes juba 140 764 valijani 2011. aasta parlamendivalimistel, kuid absoluutarv on langenud 2013. ja 2014. aastal. Samas, viimased olid kohalike omavalitsuste ja Euroopa Liidu valimised, milles on osalus madalam ja absoluutarvud seega paratamatult alati madalamad kui Riigikogu valimistel. E-valijate osakaal kõikidest valijatest on aga pidevalt tõusnud, võrreldes eelnevate valimistega, välja arvatud 2013 kohalike omavalitsuste valimised. Seega tundub, et e-valijate osakaal ei ole veel oma lage saavutanud, mis viitab juba kaudselt võimalusele, et nimetatud tehnoloogia on edukalt levinud. Samal ajal on see alles koondpilt, mis võib aga varjata üsna teistsugust pilti indiviidide tasemel.

Joonis 1. E-hääletajate kasv aastatel 2005–2014

Joonis 1, RiTo 30, Kristjan Vassil

Andmed ja modelleerimisstrateegia

E-hääletust seletavaid käitumuslikke mustreid analüüsides kasutame kuute valimiste küsitlusandmeid, mis on kogutud alates 2005. aastast. Esimesed viis küsitlust kasutasid kvoodivalimit, et tagada e-hääletajate piisav esindatus valimi hulgas, viimane on esinduslik juhuvalim.

Sõltuva tunnusena määratleme esmakordse e-hääletaja (kodeeritud 1) vs jaoskonnas hääletaja (kodeeritud 0). Seletavate tunnustena kasutame oma mudelis sotsiodemograafilisi, hoiakulisi ja käitumuslikke tegureid. Meie eesmärk on näha, kas tegurite seletusjõud ajas muutub. Sotsiodemograafiliste teguritega kasutame vanust (18–96 aastat), sugu (mees = 1, naine = 0), sissetulekut (mõõdetud detsiilidena), haridust (kolm dihhotoomset tunnust kõrgema, keskja põhihariduse kohta), rahvust (eestlased = 1, venelased ja muud rahvused = 0), elukohta (linn = 1, maa = 0). Hoiakulisi ja käitumuslikke omadusi mõõtvad tunnused on varasem valimistel osalemise harjumus (respondent on osalenud kõigil varasematel valimistel = 1, ei ole osalenud või on harva osalenud = 0), arvutioskus (kolm dihhotoomset tunnust hea, keskmise ja madala arvutioskuse kohta), usaldus e-hääletuse süsteemi vastu (usaldab = 1, ei usalda = 0), ideoloogiline positsioon sotsiaalmajanduslikul parem–vasak skaalal (10-palline skaala, kus 0 on vasak ja 10 parem), sõprade ja perekonnaliikmetega poliitilistes debattides osalemise sagedus (sageli, aeg-ajalt = 1, mitte kunagi = 0).

Eespool püstitatud hüpoteeside testimiseks ennustame kuus eraldiseisvat logistilise regressiooni mudelit – ühe mudeli iga valimise kohta. Mudeli üldine kuju on järgmine:

Valem, RiTo 30, Priit Vinkel

kus Xi tähistab eelnevalt kirjeldatud sõltumatute tunnuste vektorit indiviidi i tasemel. Kuna mudeleid ennustatakse kuus (üks iga valimise kohta), huvitab meid i muutus ajas. Viimane näitab iga üksiku sõltumatu tunnuse koefitsiendi muutust ajas. Kui e-hääletuse kasutus levib, peaksime nägema efektide nõrgenemist ajas määrani, kus need ei suuda enam seletada e-hääletusel osalemist.

Logistilise regressiooni koefitsiente on üldiselt keeruline tõlgendada, seetõttu konverteerime need keskmisteks marginaalefektideks, mis näitavad keskmist tõenäosuse muutumist sõltumatu tunnuse üheühikulise muutuse korral. Puuduvad väärtused andmestikus on täidetud mitmese imputeerimise tehnikaga (multiple imputation).

Tulemused

Tabelis 1 on ära toodud vastajate jaotus hääletamisviiside kaupa. Tuletame meelde, et esimesel viiel korral on kasutatud kvoodining viimasel küsitlusel esinduslikku juhuvalimit. Multivariatiivse analüüsi tulemused on terviklikult ära toodud tabelis A (vt lisa). Siinkohal on tulemused esitatud graafiliselt, et hinnata, kas oodatud muutus ajas on empiiriliselt kinnitatav.

Alustame hääletaja vanuse analüüsiga (joonis 2). Selgelt on näha, et vanuse efekt on pööratud U-kujuline, kus e-hääletusel osalemise tõenäosus on suhteliselt madalam noorte (25–30) ja vanemate (vanemad kui 80) hääletajate hulgas ning kõrgem 45–60-aastaste seas. Selline efekt püsib selgelt esimesel kolmel valimisel, kuid alates 2009. aastast hakkab see nõrgenema ning kaob täielikult 2013. aastaks. Teiste sõnadega, kui vanus oli oluline tegur e-hääletusel osalemise ennustamiseks perioodil 2005–2009, siis nüüdseks on selle efekt kadunud ning vanus ei seleta e-hääletusel osalemist.

Tabel 1. Valijate jaotus hääletamisviiside kaupa

Tabel 1, RiTo 30, Kristjan Vassil

Märkus: veeruprotsendid ei pruugi summeeruda täpselt 100 protsendiks ümardamise tõttu.

Joonis 2. Vanuse mõju e-hääletusele

Joonis 2, RiTo 30, Kristjan Vassil

Joonisel 3 on ära toodud nelja sotsiodemograafilise tunnuse – sissetuleku, rahvuse, hariduse ja elukoha – efektid e-hääletusest osavõtu seletamisel. Nende jooniste puhul näitab punkt efekti suurust, ‘vuntsid’ efekti ümber näitavad seose usaldusnivood 95 protsendi tasemel ning 0-joon on ära toodud selleks, et hinnata, kas efekt on statistiliselt oluline või mitte. Kui efekt või selle usaldusnivoo puudutab või läheb läbi nulli, saame järeldada, et efekt ei ole statistiliselt oluline.

Mõnevõrra üllatuslikult näeme, et sissetulek ei seleta e-hääletusel osalemist. Kuigi sissetuleku efekt on positiivne, läbib selle usaldusnivoo 0-joont kõigil aastatel peale 2007. Samuti näeme, et haridus ja elukoht ei seleta e-hääletusel osalemist statistiliselt olulisel nivool – kõikide efektid läbivad või puudutavad efekti 0-joont. Samuti ei näe me nende kolme tunnuse põhjal ajas selget tendentsi. Mõnel aastal on efekt veidi tugevam kui teisel, kuid püstitatud hüpoteese need seosed ei toeta.

Joonis 3. Sotsiodemograafiliste tegurite mõju e-hääletusele

Joonis 3, RiTo 30, Kristjan Vassil

Olulise tulemuse annab aga rahvus. Kui etnilised eestlased olid ajavahemikul 2005–2009 ligikaudu 40 protsendipunkti võrra suurema tõenäosusega e-hääletajad kui mitte-eestlased, siis 2013. aastaks on see erinevus vähenenud umbes neli korda. Näeme, et rahvus oli oluline e-hääletusel osalemise ennustaja kuni 2009. aasta Euroopa Parlamendi valimisteni, pärast seda on tema efekt oluliselt nõrgenenud, kuni see on kadunud sootuks 2013. aastal. Teiste sõnadega, rahvuse mõju e-hääletusel osalemisel on olnud viimastel valimistel väga nõrk ning see on alates 2013. aastast täiesti ebarelevantne.

Hoiakuliste ja käitumuslike tunnuste seosed on ära toodud joonisel 4. Kui vaadata valimisharjumust, näeme, et e-hääletusel osalemist see tunnus üldiselt ei seleta (ainus erand on 2009. aasta EP valimised). Samal ajal on näha, et arvutioskus on tugevalt ja positiivselt seotud e-hääletuse kasutamise tõenäosusega. Mida suurem arvutioskus, seda suurem tõenäosus e-hääletust kasutada. Veelgi enam, näeme, et arvutioskus on tugev ja oluline tegur e-hääletuse seletamisel perioodil 2005–2009. Pärast seda see tegur kaob ning tuleb mängu üsna nõrgalt 2011. ja 2013. aastal. Üldiselt näeme arvutioskuse mõju ajas nõrgenevat efekti, mis selgelt toetab esimest püstitatud hüpoteesidest.

Joonis 4. Hoiakuliste ja käitumuslike tegurite mõju e-hääletusele

Joonis 4, RiTo 30, Kristjan Vassil

Usaldus e-hääletuse süsteemi vastu on olnud kogu aeg üks olulisemaid tegureid, mis ennustab e-hääletuse süsteemi kasutamist (Trechsel, Vassil 2011). Sarnase järelduse saame teha praeguse analüüsi põhjal. Näeme, et esimestel valimistel 2005. aastal on e-hääletust usaldavate inimeste tõenäosus e-hääletada ligikaudu 50 protsendipunkti tõenäolisem kui nende hulgas, kes ei usalda e-hääletust. Efekt kõigub selle väärtuse juures esimesel kolmel valimisel ning hakkab seejärel kaotama oma seletusvõimet, vähenedes ligikaudu viis korda 2013. aasta valimisteks. Viimaks, valija ideoloogiline positsioon vasak-parem skaalal ei seleta e-hääletusel osalemist, mis viitab selgelt sellele, et hääletajad ei eristu oma poliitilistelt vaadetelt jaoskonnas hääletajatest.

Tulemusi kokku võttes näeme, et mitmed sotsiodemograafilised, hoiakulised ja käitumuslikud tegurid on seotud e-hääletusel osalemisega esimesel kolmel valimisel (2005–2009). Pärast seda, alates 2009. aasta kohalike omavalitsuste valimistest, hakkavad aga mitmed neist oma seletusjõudu kaotama ning osal juhtudel kaob see täielikult 2013. aastaks. Keskmiselt näeme, et tunnused, mis esialgu ennustasid e-hääletusel osalemist suhteliselt hästi, on ajas oma seletusvõime kaotanud või muutunud tunduvalt vähem oluliseks. See on juba iseenesest piisav kinnitus esimesele hüpoteesile, kuid kui e-hääletuse kasutamine on tõesti seotud kasutajate mitmekesistumise ja innovatsiooni laiapõhjalise kasutuselevõtuga, peaksime nägema langust ka mudeli üldises seletusvõimes. Ning vastupidi, kui levik on ajas muutumatu, peaks mudeli üldine seletusvõime samuti jääma ajas muutumatuks. Neid seosed näitab joonis 5.

Joonis 5. Mudeli seletusvõime parameetrid

Joonis 5, RiTo 30, Kristjan Vassil

Esiteks näeme, et mudeli üldist seletusvõimet hindav parameeter pseudo-R2 tõepoolest nõrgeneb ajas. See viitab selgelt sellele, et e-hääletajate populatsioon ajas mitmekesistub ning mudel, mis seletas hästi e-hääletusel osalemist 2005. aastal, ei suuda seda peaaegu üldse enam teha 2013. aastal. Teiseks, mudeli võime korrektselt e-hääletajaid klassifitseerida langeb drastiliselt alates neljandast hääletusest 2005. Näeme taas, et mudeli võime ennustada e-hääletust on hea esimesel kolmel valimisel, mille järel see kaob peaaegu täielikult. Neid tulemusi koos analüüsides saame järeldada, et mudeli üldise seletusvõime langus toetab esimest hüpoteesi: e-hääletajate populatsioon mitmekesistub, olulised tegurid kaotavad ajas oma seletusjõudu ning mudeli üldine seletusvõime väheneb drastiliselt. Saame järeldada, et 2013. aastaks ei ole e-hääletajad enam tavahääletajatest eristuv valijate alampopulatsioon, vaid jagab nendega suures ulatuses samasuguseid omadusi. Tasub märgata, et 2013. aastal ei suuda meie mudel enam e-hääletajaid tavahääletajatest efektiivselt eristada.

Kokkuvõte

E-hääletus on valimisviisina Eestis laialt kasutusel. Sellest hoolimata võib e-hääletuse kasutajate hulga kasv peita kaht võimalikku mehhanismi. Esimese järgi e-hääletajate hulk kasvab, kuid neid mobiliseeritakse pidevalt samasuguste omaduste valijate hulgast (nooremad, kõrgema haridusega, hea tehnoloogiaoskusega inimesed). Teine võimalik mehhanism on selline, kus e-hääletajate hulk kasvab ning populatsioon mitmekesistub, st nende hulgas on nii nooremaid kui ka vanemaid, kõrgema ja madalama haridustaseme ning parema ja kehvema arvutioskusega inimesi. Esimesel juhul jookseks tehnoloogia kasutus mööda digitaalse lõhe joont, teisel juhul oleks tehnoloogia sillaks ka nende inimeste kaasamiseks, kes tavaliselt on ebatõenäolised tehnoloogia kasutajad.

Kasutades Rogersi tehnoloogiate leviku teooriat, oli meie eesmärk selles analüüsis näidata empiiriliselt, kas e-hääletus on kuue valimise (ning üheksa aasta) jooksul jäänud ühe privilegeeritud kasutajagrupi hobiks või on see suutnud läbi murda sotsiaalsetest ja kognitiivsetest barjääridest ning muutuda populaarseks erineva kasutajaskonna hulgas. Kuna e-hääletuse agregeeritud kasutajanumbrid sellisele küsimusele vastust ei saa anda, kasutasime oma analüüsis Tartu Ülikooli teadlaste elluviidava e-hääletuse perioodilise käitumisuuringu küsitlusandmeid.

Analüüsi tulemused näitavad, et tegurid, mis seletavad e-hääletusel osalemist esimestel valimistel, kaotavad ajas oma mõju ning e-hääletajad tervikuna muutuvad ajas sarnasemaks jaoskonnas hääletajatega. Teiste sõnadega, mida aeg edasi, seda keerulisem on statistiliste mudelitega näidata, mille poolest e-hääletajad eristuvad tavahääletajatest. Algselt olid e-hääletajad pigem hea arvutioskusega eestlased, kes usaldasid e-hääletuse süsteemi. See püsis aga nii ainult esimesel kolmel valimisel, kus e-hääletust kasutati. Pärast 2009. aasta Euroopa Parlamendi valimisi (s.o pärast kolmandaid valimisi, kus kasutati e-hääletust) hakkas nende tegurite mõju kaduma. Neljandatest valimistest alates näeme, et teguritel, mis kunagi seletasid e-hääletusel osavõttu, ei ole enam mingit rolli. Samal ajal kukub ka mudelite üldine seletusvõime drastiliselt, mis viitab samuti sellele, et e-hääletajate populatsioon mitmekesistub ning statistilised seosed järjest nõrgenevad. Veelgi enam, tulemused näitavad, et mitmekesistumine ei toimu kohe, vaid vajatakse ligikaudu kolme valimist, et tehnoloogia saaks hakata levima.

See viitab selgelt, et tehnoloogia levib erinevate kasutajate hulgas, mis peaks poliitikakujundamise ja valimiste organiseerimise seisukohalt olema julgustav empiiriline tõend. Valikud, mida Eesti on teinud uue hääletussüsteemi rakendamisel, on olnud õiged ning valijad on need hästi vastu võtnud. Veelgi enam, vastupidi paljude kriitikute arvamusele ei ole e-hääletus valimisviisina eksklusiivne, vaid kaasav, ületades sotsiaalseid, hoiakulisi ja käitumuslikke lõhesid efektiivsemalt, kui siiani arvatud.

Järeldused

Nende tulemuste põhjal jõuame kahele järeldusele. Tehnoloogial on võime ületada sotsiaalseid lõhesid ning lihtsustada poliitilist osalust mitte ainult ressursirohkete kasutajate, vaid ka nende hulgas, kellele tehnoloogia kasutus võib olla esmapilgul keeruline või koguni välistatud. Eesti kogemus e-hääletuse rakendamisel näitab selgelt, et tehnoloogiat ei tuleks käsitleda kui takistust, vaid kui poliitilise osaluse lihtsustajat ja võimaldajat. Samas on oluline aru saada ka sellest, et tehnoloogia iseenesest ei too kedagi valimiskastide juurde: e-hääletus ei suuda kuigi suurel määral mõjutada struktuurseid põhjuseid, miks inimesed valimistel ei osale.

Teine oluline järeldus on see, et tehnoloogia kaasavad mõjud ei ilmne kohe uue valimisviisi kasutuselevõtul. Selleks et need mõjud muutuks nähtavaks, vajatakse vähemalt kolmesid valimisi. Mingisuguses spetsiifilises kasutajate alamgrupis võib tehnoloogia kasutuselevõtt toimuda momentaanselt, kuid see näib olevat nende privileeg, kes kasutavad selliseid tehnoloogiaid niikuinii. Suurem avalik kasu saab realiseeruda alles siis, kui kasutus on muutunud mitmekesiseks ning see vajab aega. Poliitikakujundajad peavad seetõttu mõistma, et uute tehnoloogiate kasutuselevõtul (nii e-hääletuse kui ka teiste innovatsioonide puhul) ei tohiks levikut kohe hindama hakata. Eri kasutajategrupid hakkavad uusi tehnoloogiad tarvitama eri aegadel erineva kiirusega. Positiivne on asjaolu, et adaptsioon uue tehnoloogia kasutuselevõtuks ja kasutajaskonna mitmekesistumine toimub küllaltki kiiresti – e-hääletuse puhul vaid kolmede valimiste jooksul.

Kasutatud kirjandus

  • Abrahamson, E. (1991). Managerial fads and fashions: The diffusion and rejection of innovations. – Academy of Management Review, vol 16, no 3, pp 586–612.
  • Alvarez, R. M., Nagler, J. (2001). The likely consequences of internet voting for political representation. – Loy. LAL Review, vol 34, pp 1115–1154.
  • Alvarez, R. M., Hall, T. E. (2004). Point, Click, and Cote: The Future of Internet Voting. Brookings Institution Press.
  • Alvarez, R. M., Hall, T. E. (2006). Controlling democracy: The principal–agent problems in election administration. – Policy Studies Journal, vol 34, no 4, pp 491–510.
  • Alvarez, R. M., Hall, T. E., Llewellyn, M. H. (2008). Are americans confident their ballots are counted? – The Journal of Politics, vol 70, no 3, pp 754–766.
  • Alvarez, R. M., Hall, T. E., Trechsel, A. H. (2009). Internet voting in comparative perspective: The case of Estonia. – Political Science & Politics, vol 42, no 3, pp 497–505.
  • Alvarez, R. M., Hall, T. E. (2010). Electronic Elections: The Perils and Promises of Digital Democracy. Princeton University Press.
  • Berinsky, A. J. (2005). The perverse consequences of electoral reform in the United States. – American Politics Research, vol 33, no 4, pp 471–491.
  • Fliegel, F. C. (1993). Diffusion Research in Rural Sociology: The Record for the Future. Westport, CT.
  • Gerlach, J, Gasser, U. (2009). Three case studies from Switzerland: E-voting. – http://cyber.law.harvard.edu/sites/cyber.law.harvard.edu/files/Gerlach-Gasser_SwissCases_Evoting.pdf
  • Gibson, R. (2001). Elections online: Assessing internet voting in light of the Arizona Democratic Primary. – Political Science Quarterly, vol 116, no 4, pp 561–583.
  • Greenhalgh, T., Robert, G. Macfarlane, F., Bate, P., Kyriakidou, O. (2004). Diffusion of innovations in service organizations: Systematic review and recommendations. – The Milbank Quarterly, vol 82, no 4, pp 581–629.
  • Jahn, D. (2006). Globalization as ‘Galton’s Problem’: The missing link in the analysis of diffusion patterns in welfare state development. – International Organization, vol 60, no 2, pp 401–431.
  • Loeber, L. (2008). E-voting in the Netherlands: From general acceptance to general doubt in two years. Conference paper. – Electronic Voting, vol 131, pp 21–30. – http://subs.emis.de/LNI/Proceedings/Proceedings131/gi-proc-131-002.pdf
  • MacVaugh, J., Schiavone, F. (2010). Limits to the diffusion of innovation: A literature review and integrative model. – European Journal of Innovation Management, vol 13, no 2, pp 197–221.
  • Margolis, M. Resnick, D. (2000). Politics as Usual: The Cyberspace Revolution. – Sage Publications, Inc.
  • Norris, P. (2001). Digital Divide: Civic Engagement, Information Poverty, and the Internet Worldwide. Cambridge University Press.
  • Norris, P. (2003). Will New Technology Boost Turnout? Evaluating Experiments in E-voting vs All-postal Voting Facilities in UK Local Elections. – Paper for the British Study Group Seminar, 31st October,. Minda de Gunzberg Center for European Studies, Harvard University. – http://www.hks.harvard.edu/fs/pnorris/Acrobat/New%20tech-nology%20and%20turnout.pdf
  • Putnam, R. (2001). Bowling Alone: The Collapse and Revival of American Community. Simon and Schuster.
  • Rogers, M. E. (2003). Diffusion of Innovations. Fifth Edition. New York: Free Press. Ryan, B., Gross, N. C. (1943). The diffusion of hybrid seed corn in two Iowa communities. – Rural Sociology, vol 8, pp 15–24.
  • Schlozman, K. L., Verba, S., Brady, H. E. (2010). Weapon of the strong? Participatory inequality and the internet. – Perspectives on Politics, vol 8, no 2, pp 487–509.
  • Starr, H. (1991). Democratic dominoes. Diffusion approaches to the spread of democracy in the international system. – Journal of Conflict Resolution, vol 35, no 2, pp 356–81.
  • Trechsel, A. H., Vassil, K. (2011). Internet voting in Estonia. A comparative analysis of five elections since 2005. Report to the Estonian National Electoral Committee. – http://www.vvk.ee/valijale/e-haaletamine/raportid/
  • van Dijk, J. (2000). Widening information gaps and policies of prevention. – K. L. Hacker, J. van Dijk (eds). Digital Democracy: Issues of Theory and Practice, London: Sage, pp 166–183.
  • van Dijk, J. (2005). The Deepening Divide: Inequality in the Information Society. Sage Publications, Inc.
  • Vassil, K., Weber, T. (2011). A Bottleneck Model of E-voting: Why technology fails to boost turnout. – New Media & Society, vol 13, no 8, pp 1336–1354.
  • Wejnert, B. (2002). Integrating models of diffusion of innovations: A conceptual framework. – Annual Review of Sociology, vol 28, pp 297–326.
  • Wilhelm, A. (2000). Democracy in the Digital Age: Challenges to Political Life in Cyberspace. Routledge.

Lisa. Esmakordse e-hääletuse ennustamine (referents: jaoskonnas hääletamine). Keskmised marginaalefektid protsentides (standardvead sulgudes)

Lisa, RiTo 30, Kristjan Vassil

Tagasiside