Исследование о голосовании кандидатов с небелыми именами в Иллинойсе

Помните шикарную историю с президентских праймериз о том, как Трамп лишился трех делегатов в Иллинойсе из-за их "небелых" имен? Так вот по материалам этого вышло целое научное исследование! Поясню еще раз смысл. На республиканских президентских праймериз в США в Иллинойсе существует уникальная система, когда избиратели голосуют не только за самого кандидата, но и за делегатов этого кандидата: можно выбрать трех из списка. Делегаты разные в разных округах по выборам в Конгресс. Это вроде как чистая формальность, но, во-первых, Трамп реально недосчитался трех делегатов из-за того, что часть его сторонников меньше голосовала за делегатов с небелыми именами, а, во-вторых, эта система дала материал для множества статистических наблюдений.

Во-первых, они рассмотрели такие детали как место делегата в бюллетене и даже насколько он мог быть больше известен исходя из того, какую должность он занимал. Ничего не помогает: все равно за кандидатов с "небелыми" именами голосуют меньше.

Во-вторых, они взяли не только 2016 г., а все соревновательные республиканские праймериз в Иллинойсе, начиная с 2000 г., 2000, 2008, 2012 и 2016 гг. И среди всех кандидатов на всех этих праймериз, избиратели Трампа больше всего демонстрировали разницу в голосовании между "белыми" и "небелыми" именами (правда, что в ряде случаев за кандидатов было совсем мало голосов, скажем, за Рэнда Пола в 2016 г. 4718 голосов, да это еще и в разрезе отдельных делегатов, да еще в разрезе 18 округов). А меньше всего разница у самих небелых кандидатов или кандидатов с небелыми именами: Рубио, Круз, Кийез, Карсон. Там же Кейсик, у которого были очень образованные и богатые избиратели. Кстати, о доходах и образовании. И географию они тоже рассмотрели. По уровню образования среди белых разница как раз незначительная, но по уровню доходов оказалась более заметной. Разумеется, в ожидаемую сторону: более богатые меньше дискриминируют против "небелых" имен, чем более бедные. Несколько удивительно: я бы ожидал, что уровень образования наоборот должен сильнее предсказывать уровень расизма, чем уровень доходов.