MIT Seçim Laboratuvarı'nda yüksek lisans araştırmacısı ve doktora derecesi olan Jesse Clark tarafından yazılmıştır. Massachusetts Institute of Technology'de aday.
Geçen yıl, MIT Seçim Verileri ve Bilim Laboratuvarı (MEDSL) en kapsamlı veri kümelerinden biri olan 2016 Bölge Düzeyinde Getirileri yayınladı . Başkan, ABD Temsilciler Meclisi, ABD Senatosu ve Eyalet ofisleri için yapılan seçimlerle ilgili bilgilerle, çalışma hakkını veren akademisyenlere ve uygulayıcılara ücretsiz olarak sunulan en kapsamlı seçim veri kümelerinden biridir. Bununla birlikte, bu siyaset bilimcileri, coğrafyacılar ve veri bilimcileri, araştırdıkça, defalarca sordular: Eşleşen şekil dosyası nerede?
Bu önemli bir sorudur: mekansal olarak referans verilen seçim sonuçları, analistlerin demografik veya ekonomik veriler gibi farklı veri türlerini daha kolay bir şekilde birleştirmelerine ve görselleştirmelerine olanak tanıyarak, çeşitli analizler için çok yararlı hale getirir.
Aynı zamanda cevaplaması kolay bir soru olmalı gibi görünüyor. Gerçekte, bölge düzeyindeki seçim sonuçlarını mekansal sınırlarla birleştirmek oldukça zordur; sorunun basitliği aldatıcıdır ve analistler bunu tek başına ya da çok hızlı yaptığını iddia edenlere şüpheyle yaklaşmalıdır.
Uzamsal olarak referans verilen verilere aşina olmayanlar için, ayrıntılara girmeden önce hızlı bir başlangıç:
ABD Nüfus Sayım Bürosu aracılığıyla elde edilebilen bir dizi açık kaynak ve oldukça güvenilir şekil dosyaları olan “oylama çizelgeleme bölgelerine” (VTD'ler) odaklanacağız. VTD'ler, eyaletlerin küçük alan coğrafyalarını (koğuşlar, mahalleler vb.) Sayım Bürosuna her on yılda bir Sayım Yeniden Sınırlandırma Veri cetvellerine dahil edilmek üzere Nüfus Bürosuna göndermesine olanak tanıyan bir program olan Oylama Bölgesi Projesi'nden çıkar. Eyalet ve yerel şekil dosyaları, ne yazık ki, diğer yerel bilgiler kadar hemen bulunmaz (örneğin, seçim bölgesi seçim dönüşleri) - ve mevcut oldukları yerlerde, merkezi olarak erişilemeyebilir. Tüm bunları daha da karmaşık hale getiren dosyalar tek tip bir standartta üretilmiyor. Nüfus Sayımı Bürosu, bu boşluğu tam olarak gidermek, Nüfus coğrafyasını yerel seçim coğrafyasıyla uyumlu hale getirmek ve bu verilerin analizi için şekil dosyaları aracılığıyla gerekli bağlantıları sağlamak için VTD programını başlattı.
Kabaca seçim bölgelerine karşılık geldiklerinden, bölge düzeyindeki seçim sonuçlarının doğrudan VTD'lerle eşleştirilmesi, şekil dosyası sorusuna zarif bir çözüm gibi görünebilir. Ne yazık ki, bu yaklaşımla ilgili bir dizi sorun var. Bu sorunlar, büyük ölçüde, Oy Verme Bölgesi Projesinin amacının, kendi hedefi olarak bir bölge haritası oluşturmak için değil , yeniden sınırlandırma için devlete doğru demografik ve mekansal veriler sağlamak olduğu gerçeğinden kaynaklanmaktadır . Bölgeler ve VTD'ler arasında geometri açısından önemli miktarda örtüşme olsa da, şeytan ayrıntılarda iki ana yoldan gizleniyor.
İlk olarak, tüm eyaletler VTD programına tam olarak katılmamaktadır. Örneğin Kentucky, Montana, Oregon ve Rhode Island bunu yapmaz. California resmi olarak katılımcı olarak listelenmiştir, ancak eyaletin VTD dosyaları bu blog yazısı itibariyle Nüfus Sayımı Bürosu web sitesinde mevcut değildir.
İkincisi ve daha da önemlisi, VTD kodlarını resmi seçim dönüşleriyle eşleştirmek belirli zorlukları beraberinde getirir. VTD adları (tanımlayıcılar) genellikle ayrı ülkeler tarafından rapor edilir ve genellikle adlandırma şemaları, standardizasyon ve hem eyaletler arasında hem de içinde veri kalitesinde şaşırtıcı farklılıklara yol açar. Sıklıkla, bu adlandırma şemaları, seçim sonuçlarını bildirmek için kullanılan adlandırma şemalarına karşılık gelmez.
Bu zorlukları hesaba katarsak bile, 2016 bölge seçim sonuçlarını en son VTD tanımlarıyla eşleştirmeye çalışırsak ne olacağını görmek istedik. Ulusal bir şekil dosyası oluşturabilir ve bunu seçim sonuçlarıyla doldurabilir miyiz?
Yakın tarihli bir dahili “hackathon” un parçası olarak Jacob Coblentz (MEDSL'de Kıdemli Araştırma Görevlisi) ve ben, Alabama ve Florida için VTD coğrafyasını ve başkanlık seçimi geri dönüşleri için MEDSL veri setini kullanarak haritalar oluşturmaya çalıştık. Kısmen, 2020 on yıllık sayımına hazırlık olarak yayınlanan prototip VTD şekil dosyalarının son sürümünden ilham aldık.
Ölçekleri ve yüksek kaliteli VTD tanımlayıcıları varmış gibi göründükleri için bu iki duruma odaklanmayı seçtik. Büyük miktarda ilk veri temizliği ve adres standardizasyonundan sonra, R'deki RecordLinkage ve fastLink paketleri aracılığıyla tam eşleştirme ve bulanık eşleştirme kullandık .
Sonuçlar iç karartıcıydı.
İki gün boyunca 20 saatten fazla kolektif çalışmadan sonra, Alabama bölgesi sonuçlarının yaklaşık% 60'ını doğru geometriyle eşleştirdik. Florida için,% 7'lik bir değere denk gelmeyi başardık. Hayal kırıklığımızı daha da ileriye götürerek, Alabama'daki eşleşen sonuçların nüfus yoğunluğuyla oldukça ilişkili göründüğünü çabucak fark ettik: daha küçük, daha yoğun bölgelerin uyumsuz olma veya tamamen eşleşmemiş olma olasılığı daha yüksekti.
Buradaki tablo, denediğimiz diğer birkaç duruma daha geniş bir bakış sunuyor. Bazı olumlu aykırı değerler olsa da - örneğin Oklahoma - genel olarak bu eşleştirme sürecini çoğu eyalette kullanamayacağımızı gördük. Ya bölgelerin önemli bir yüzdesini kaçırdık ya da hiçbir şeyi eşleştiremedik (örneğin, tanımlayıcılar eşleşmediyse).
Temel düzeyde, bölge geri dönüşlerinin kapsamlı bir haritasını çıkarmak önemli miktarda zaman, para ve CBS uzmanlığı gerektirecektir. Bu ölçekte bir çabanın en iyi örneği , Harvard ve Stanford'daki akademisyenler arasında bir işbirliği olan Bölge Düzeyinde Seçim Verileri Projesi'nden gelmektedir . Seçim geri dönüşlerini ve şekil dosyalarını toplama çalışmalarını tamamlamak için 19 profesör ve lisansüstü öğrencilerden oluşan bir ekip bir yıldan fazla sürdü. Ekip, seçim sonuçlarına VTD'lerle özenle katılarak önemli miktarda zaman ayrı ayrı yer adlarını (örneğin, Alabama'daki "Addison Topluluk Merkezi") araştırarak ve adresi VTD dosyaları içindeki konuma göre çapraz referans vererek geçirdi. Özellikle Florida ile ilgili notları, bazı ilçelerin nasıl çapraz referansta bulunulması ve elle girilmesi gerektiğini detaylandırdığı için bu konunun ölçeğine harika bir örnek teşkil ediyor.
Harvard-Stanford projesini bir model olarak kullanarak bir harita yapmak teknik olarak uygulanabilir. Bunu sürdürmek isteyen bir takım, her eyalette üç işlevi yerine getirmelidir:
Kesinlikle imkansız olmasa da, ülke çapında bir bölge dönüş biçim dosyasının oluşturulması önemli miktarda emek gerektirecektir. Sonuçların elde edilmesinden onları şekil dosyalarıyla birleştirmeye kadar her adım, Harvard-Stanford ekibinin elinde olan insan, zaman ve diğer kaynaklara sahip bir grup için bile zaman alıcı ve bazen zahmetlidir.
Bu nedenle, özellikle sınırlı insan gücüyle veya çok kısa zaman dilimlerinde bir araya getirildiğini iddia eden, internette dolaştığını görebileceğiniz ülke çapındaki bölge haritalarına karşı son derece dikkatli olurum. Bu koşullar altında, bu haritaların oluşturulması, büyük ölçüde resmi olmayan sonuçlar kullanılarak neredeyse tamamen otomatik hale getirilmelidir, çünkü resmi bölge düzeyinde sonuçlar (şüphesiz daha yavaş) e-postalar ve FOIA tipi talepler kullanılarak tek tek ilçeler tarafından elde edilmelidir.
Dahası, Alabama örneğimiz, bu haritalardaki hataların nasıl orantısız bir şekilde yüksek nüfuslu bölgelerde yoğunlaşacağını ve bu ilçelerdeki adlandırma planları nedeniyle katılmanın çok daha zor olduğunu göstermektedir. Bu açıdan bakıldığında, araştırmacılar bu tür tescilli dosyaları kullanırken dikkatli olmalı ve diğer veri kaynaklarına mümkün olduğunca çapraz referans vermelidir.
Daha olumlu bir kayda göre, yüksek kaliteli mekansal ve seçim verilerini kullanan daha küçük haritaların birkaç mükemmel örneği vardır. Bunlara örnek olarak , Kaliforniya'daki 2016 seçim sonuçlarının LA Times haritası ve Nathaniel Kelso'nun kitle kaynaklı harita projesi dahildir ; her ikisi de süreçleri ve bu haritaları oluştururken karşılaştıkları zorluklar hakkında iyi belgeler sunar.
Resmi sonuçlarla eşleştirilmiş ulusal bölge düzeyinde bir şekil dosyasının oluşturulması hem zor hem de yoğun kaynak gerektirir. Bu süreci kolaylaştırabilecek potansiyel bir gelişme, bir tür ortak veri formatı (CDF) olan Seçim Sonuçları Ortak Veri Formatı Spesifikasyonunun benimsenmesidir. Bu, seçim öncesi ve seçim sonrası verileri standartlaştırarak seçim gecesi raporları ve şekil dosyalarından seçim bölgesi tanımlayıcılarını eşleştirmeyi çok daha kolay hale getirir. CDF hakkında daha fazla bilgi Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nden edinilebilir.
Başkalarının ulusal şekil dosyaları oluşturmakla ilgilendiğini biliyoruz ve onlara iyi şanslar diliyoruz. MEDSL şimdilik bölge seçim geri dönüşlerini toplama, normalleştirme ve temizleme görevine odaklanıyor. Bunu okuyan cesur bir araştırmacının bunu yapma eğilimi varsa, bu geri dönüşlerin birleştirilmesi ve ulusal bir şekil dosyası oluşturmak için kullanılması kesinlikle olanak dışı değildir. Bazı eyaletler için bu dönüşleri şekil dosyalarıyla birleştirmek çocuk oyuncağı olacaktır; diğerleri için önemli bir zaman düşüşü olacak.
Bu arada, hepimiz sağlıklı şüpheciliğin genel iyi veri uygulamasını kullanalım ve her zaman şüpheli verileri Harvard Seçim Veri Arşivi, MEDSL veya resmi seçim web siteleri gibi güvenilir kaynaklarla çapraz referans verelim.
Jesse Clark , Ph.D. Massachusetts Teknoloji Enstitüsünde Siyaset Bilimi Bölümü'nde seçim bilimi ve siyasi davranışla ilgilenen öğrenci.
MİT Seçim Veri ve Bilim Laboratuarı seçimleri tüm ABD seçmenler için demokratik deneyimini iyileştirmek amacıyla, okudu ve uygulanan nasıl bilimsel ilkeleri uygulayarak adamıştır. Twitter'daki güncellemeleri takip edin ve üç ayda bir yayınlanan bültenimize kaydolun .
Sıfırdan kahramana adım adım. Takviyeli öğrenme kursuma hoş geldiniz! ❤️ Python'da kodlama örnekleri ve öğreticilerle adım adım temel bilgilerden en son pekiştirmeli öğrenmeye (RL) giden bu güzel yolda birlikte yürüyelim! Bu ilk bölüm, bu yolculuğa çıkmanız için gereken minimum kavram ve teoriyi kapsar.
Bu yazıda, makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan optimizasyon algoritması 'Gradient Descent'e daha yakından bakacağız. Sonunda adım büyüklüğünden bahsederken buna hem sezgisel hem de matematiksel olarak bakacağız.
Oakland, CA'da halka açık verileri kullanarak hava kalitesini tahmin etmek Google ve EDF, Oakland'daki hava kirliliğini haritalama çalışmalarını yayınladığında, bu çalışmanın sonuçları büyük ilgi gördü. Yayınladıkları veriler, hava kalitesinin Doğu ve Batı Oakland'daki şehir bloklarına göre nasıl değiştiğini gösteren ilk veri kümelerinden biriydi.
Daniel Fleck ve David Lubert ile yazılmıştır Dizimizin ilk blogu, bir veri bilimi projesini uygun şekilde değerlendirmek için Net Şimdiki Değer (NPV), İç Getiri Oranı (IRR) ve Karlılık Endeksi'ni (PI) kullanmaya odaklanacaktır. Ayrıca, bir veri bilimi metodolojisinin kullanılmasının, bu aynı ekonomik ölçütlerin girdilerini daha yüksek kaliteli değerlendirmeler geliştirmek için nasıl daha da iyileştirebileceğini tartışacağız.
Öz bileşimi ve SVD için yararlı olan doğrusal cebir temel kavramını anlayın Bu makalede, öz ayrıştırma veya tekil değer ayrıştırma (SVD) gibi matris çarpanlara ayırma yöntemlerini anlamanın ilginç bir yolu olan temel kavramını öğreneceksiniz. Tanımlar Temel, vektör uzaylarını (vektör setleri) tanımlamak için kullanılan bir koordinat sistemidir.
Erasmus programında yer alan 200 bin öğrenim değişimiyle bir veri setini analiz etmenin sonuçları 2011–12 1987'den beri, Erasmus programı her yıl yüz binlerce Avrupalı öğrenciye yurt dışında, başka bir Avrupa ülkesinde bir yarıyıl veya bir yıl geçirme fırsatı vermektedir. onlara kolay bir değişim süreci ve ekonomik destek sunuyor. Zihinlerini ve kalplerini Avrupa'nın çeşitli insanlarına, dillerine ve kültürlerine açan gerçekten değerli bir deneyim.
Harry Styles, oje ve cilt bakımı içeren yeni sağlık markası Pleeasing ile cinsiyet akışkanlığını bir sonraki seviyeye taşıyor.
Fleetwood Mac şarkıcısı Stevie Nicks, Lindsey Buckingham ile ilk albüm kapağında çıplak poz vermeye "zorlanmış" hissettiğini açıkladı.
Müzisyenler G-Eazy ve Machine Gun Kelly, ünlü bir şekilde pop şarkıcısı Halsey üzerinde kavga ettiler. Ama iki rapçiden hangisinin net değeri daha yüksek?
Stevie Nicks ve Sheryl Crow, yıllar içinde birkaç kez işbirliği yaptı. Nicks, Crow'a verdiği bir tavsiyeyi paylaştı.
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
Dimitrios Kambouris / Getty Images için Clara Lionel Foundation Çok hızlı gittik. .
Image: Marvel Sound, fütüristik teknoloji kadar Kara Panter mitosunun bir parçası ve Marvel, Black Panther film müziğinin Wakanda'yı gururlandıracak kendi başına bir sanat eseri olacağından emin oluyor. Birkaç hafta önce, Kendrick Lamar'ın Black Panther: The Album'ün küratörlüğünü yapmak ve prodüktörlüğünü yapmak için Top Dawg Entertainment kurucusu Anthony Tiffith ile birlikte çalıştığı doğrulandı.
Ona bakar mısın? Bir Pixar filminden hayat bulan, yukarıda resmedilen hayaletimsi küçük adam geçen ay NOAA'nın Okeanos Explorer'ıyla seyahat eden derin dalış robotu Deep Discoverer tarafından keşfedildi. Yüzeyin 4,290 metre altında görülen bu, sözde bir incirrate ahtapotun şimdiye kadarki en derin gözlemi ve yeni bir tür olabilir.
Resimler: S. Allen ve ark.
Cardi B ve Offset'in 3 yaşındaki kızı Kulture, yeni örgülü saç modelini Instagram'da sergiledi.
Selena Gomez daha önce arkadaşı Cara Delevingne için "Çok eğlenceli ve son derece maceracı" dedi.
Şarkıcı Perşembe günü fitness rutinini değiştirmeye karar verdi.
Jamie Dornan, Superman rolü için seçmelere katıldığını ancak Henry Cavill'e yenildiğini açıkladı; ve Marvel ile MCU'ya katılma hakkında konuştu.