9月に、ロシア連邦VII召集の州下院選挙が行われました。 投票すると、ロシアの領土全体が225の地区に分割されました。 各地区は、どの地区で高い（または低い）結果を得ましたか？ 投票率はどのような値を取り、それが当事者の結果にどのような影響を与えましたか？ この出版物には、これらの質問への回答と他の多くの観察結果が掲載されています。
選挙区について
2016年の州下院選挙は混合システムに従って行われました。議会の225議席は政党リストに従って分配され、残りの225議席は単一の委任選挙区で分配されました。 次に、どこでも、投票の比例（パーティーリストによる）コンポーネントについて説明します。 選挙区の境界線は中央選挙委員会によって決定されました。 1つの地区の都市人口と農村人口を結合する目的で、地区の形成のいわゆる「花びら」モデル（またはジェリーマンダリング）が使用されたことは興味深いです。 選挙区を設定するこの方法は、選挙の過半数ではあるが比例ではない部分で最終結果に影響を与えることがあります。
データソース
投票結果に関する情報は、ロシア連邦のCECによって提供されます。 このページには、さまざまな地区番号があります 。 すべての選挙区のジオデータは、ミハイルカレンコフとGIS-LABコミュニティの仲間によって作成されました。 詳細はこちら 。 マップのEPSG投影法は3857です。
地理マップ
焦点は、マップの迅速なレンダリングにありました。 そのため、最も単純化された地区のジオメトリ（元のデータの0.1％）でジオデータを使用しました。 さらに、地理マップを操作するための2つのライブラリ（ leaflet
とhighcharts
からhighcharts
。 使用されたデータセットについて、私のラップトップのリーフレットは200〜300ミリ秒で225の地区のマップを作成していることがわかりました。 ハイチャートでは、同じカードを表示するのに約6倍の時間がかかります。 私の好みでは、ハイチャートのカードは、リーフレットライブラリのカードよりも見た目が良いように見えます。 モスクワとサンクトペテルブルクの選挙区を描くために、元のデータの最大30％を簡素化した、より詳細なファイルが使用されました。 リーフレットでは、シェープファイルを使用する方が便利なため、ソースジオソンファイルは必要な形式に変換されました。
投票結果の表示
選挙区の投票結果を表すために、Rとshinyを使用しました。 Rがインストールされている場合は、コンピューターで以下に示すアプリケーションを実行できます。 これを行うには、shinyおよびpacmanライブラリinstall.packages(c("shiny", "pacman"))
コマンドinstall.packages(c("shiny", "pacman"))
shiny::runGitHub("e-chankov/elections_2016_districts")
し、 shiny::runGitHub("e-chankov/elections_2016_districts")
アプリケーションを起動します。 表示には、Firefox 49.0.2が全画面モードで使用されました。
パーティー結果
下の3つの写真は、「統一ロシア」、「共産党」、「成長」の各政党の結果を示しています。
このフィルターを使用すると、指定した範囲にない地区を選択できます。 青い色-結果はフィルターの下側の境界よりも小さく、オレンジ色-結果はフィルターの上側の境界よりも高くなります。
投票率
前のタブと同様に、投票率の境界線を設定すると、設定したフレームの外側に地区が設定されます。 フィルター条件を満たす地区については、バッチの割合の結果が計算され、すべての地区の収集値と比較されます。
最大48％の投票率を持つ地区のみを考慮すると、ユナイテッドロシアは最終結果の10％以上を失いつつあります。 ほとんどの場合、「LDPR」を取得します-3.5％。
投票率が低い地区を遮断すると、写真が逆になります。 投票率の高い地区を除外した場合ほど変化率は大きくありません。 これらの境界により、Appleは最も多くを失っています。
バッチ結果の比較
「共産党」と比較して、「LDPR」は極東とロシア北部で有利です。
Yablokoは、モスクワとサンクトペテルブルクのロシア共産党より明らかに優れています。 残りのほとんどの地域では、「ロシアの共産主義者」が「アップル」よりも有利です。
GitHubでは、データ、データ前処理付きのRスクリプト、光沢のあるアプリケーション用のRスクリプトを利用できます 。
記事の第2部では、管区委員会の投票結果のチャートを見つけます。
これらのグラフは、調査したデータの異常なパターンを示しています。