2018年のロシア大統領選挙の特徴は、主な指標が主な候補者の割合ではなく、投票率であることでした。 別の重要な指標は、全国で記録的な数のオブザーバーでした。 北コーカサス共和国を含むオブザーバーが派遣され、伝統的には結果が単純に描かれていました。
大統領選挙は、競争、地方住民投票、および行政の圧力によって投票率を高める大規模なキャンペーンを考慮に入れなくても、議会選挙よりもはるかに注目を集めています。 ただし、結果を分析した後、連邦レベルではすでにそれほど顕著ではないものの、結果の異常に気づき続けることができます。
連邦レベルと（より興味深い）地域レベルの両方で結果の分析を実施し、選挙を分析するためのサービスの作成方法についても話しました。
投票率に応じて候補者の投票率の分布を考慮すると、投票率が高いほど、メイン候補者の投票率が高くなり、100％および100％の投票率を目指しているという古典的な状況をすでに見ることができます。 他の候補者の割合は、それぞれ比例して減少します。 すべての写真はクリック可能です。
（この写真と次のポイント-PEC）。
また、サイトの外観に応じてサイトのかなり珍しい分布を示す多くの 数学的 研究を思い出すことができます。 正規分布または対数正規分布の代わりに、ラウンド値（70％、75％、80％など）に非常に奇妙なピークがあり、約-100％の投票率で増加し、100％はるかに上に向かう興味深い曲線が表示されます。 2012年の大統領選挙の結果は次のとおりです。
2018年の選挙では、曲線はさらに奇妙に見えます。 投票率が80％を超えるサイトの数が大幅に増加し、ラウンド値のピークがさらに増加しました。
小さい投票所だけでなく高い投票率が観察されることは注目に値します。投票率の90％〜100％が1,500〜2,000人が割り当てられた投票に当てはまる場合があります。 2012年の選挙の結果は次のとおりです。
2018年の選挙の結果は次のとおりです。
ご覧のとおり、100％の投票率を持つサイトの数は減少していますが、現在は70％〜100％の投票率で配信されています。 ここでは、80％、85％などのラウンド数でのPECのより顕著な分布も確認できます。
ところで、投票所の少数の有権者の点からの丸い線は正常です。 事実、少数の有権者の投票率が非常に離散的であるため、投票者の数が減少するにつれて投票率の値が減少する写真が観察されます。 ここでは、ランダマイザーが受信したテストデータからグラフを作成しました。
地域レベルでの選挙の分析
しかし、地域ごとの選挙に関するデータを検討する方がはるかに興味深いです。 たとえば、イングーシ共和国。 PECの大部分は、非常に便利な80％の±2％の領域にあります。
別の異常がサマラ地域で観測されています。80％を超える投票率の地域では、主要な候補者の割合は増加していますが、重要ではありません。 さらに、ほぼこの分野では、当然ながら、他のすべての候補者を犠牲にして、その後の2人の候補者の票の割合が増加します。 また、投票率のセクションは正規分布でも対数正規分布でもないが、2つの「山」の形で分布していることがわかります。
これは都市と村の投票の違いによるものと思われますが、チュヴァシアでは状況がさらに深刻です。投票率が77％の投票所が失われているためです。自然な投票率よりも。
100％の結果が伝統的に描かれたチェチェンについては、2018年の大統領選挙で多くのアーティファクトが出現し、100％ではなく異常な投票率でした。 おそらく、これはおそらく、投票を監視するためにチェチェンに旅行した全国の独立した監視員の作業の結果です。 一部の地域では、最大40％の投票率の低下が顕著であり、一部の地域では90％に低下しています。 これはすべて、共和国の詐欺の規模をもう一度示しています。
また、ケメロヴォ地域の選挙結果を無視することはできません。2012年には、主要候補者のシェアのちょうど80％を占める多数の投票所があり、現在、PECは2つのタイプに分けられています。
最初のタイプ（そのようなサイトはほとんどありません）は、投票率の低いサイトです。
2番目のタイプ（およびそのようなものが多数あります）は、投票率が75％から100％で、他の候補者に対する投票の割合がメイン投票者を除いて等しく減少している投票所です。
ただし、異常がほとんど表現されていない地域の例もあり、そのため単一の改ざんがあったと仮定することができます。 たとえば、トヴェリ地域では、70％と100％のピークおよびその他の小さな異常にもかかわらず、上記の地域およびロシアの一般統計と比較して、分布は対数正規分布と非常に似ています。
選挙分析サービスの開発
連邦レベルのさまざまなチャートを見た後、私はそれらを繰り返したいと思いましたが、それは自分の地域だけです。 同様のグラフを作成するipython用のコードを含むリポジトリを見つけましたが、コードにいくつかのエラーがあるか、選挙委員会のサイトが更新されているか、他の何かが、選挙委員会のサイトの解析に失敗しました。
次に、そのコードのデータビジュアライゼーションのみを残し、ページ解析を完全に書き直しました。 その後、私は望みの結果を写真に収めることができましたが、詳細な情報を見つけるために、カーソルをセクションに移動し、少なくともその番号を取得したいと思っていました。 しかし、これは不可能であったため、あらゆる地域の選挙に関するこの種の分析のためのサービスを作成するというアイデアが生まれました。
デスクトップアプリケーションを開発したくなかったのは、それがユーザーのエントリのしきい値を引き上げ、プログラムをテストしていないプラットフォームで予期しない問題を引き起こす可能性があるためです。 このオプションは適切ではないため、これはユーザーが毎日必要とする同じアプリケーションです。
また、JavaScriptライブラリの最新コレクションを理解したくありませんでした; QtアプリケーションをWebGLを介して画像がレンダリングされるブラウザに変換するオプションを検討しました。
幸いなことに、ロジックとhtmlページをPythonで記述できるPython用のDashライブラリが見つかりました。ページ自体はReactJSを使用して生成されます。 ページは既製のブロックで構成されています。十分でない場合は、独自のブロックを追加できます。 Dashは、イベントスタイルのページデータを管理するためのリアクティブデコレータを提供します。たとえば、フィールドの値を変更すると、バインドされた関数が呼び出され、何らかの計算結果、たとえばヘッダーが返されます。 その結果、自分で作成したJavaScriptコードから、作業のヒントを含むポップアップウィンドウのロジックのみを作成する必要がありました。
候補者は選挙でこれまでに変化しているため、データの処理を簡素化するために、NoSQLデータベース、特にMongoDBを最もよく知られているものとして使用することにしました。 以前は彼女と一緒に仕事をしたことはありませんでしたが、後悔しました。Mongoが本当に気に入ったからです。
したがって、約1か月半で、サービスのベータ版を作成し、それを公開し、その後さまざまな変更を加えました。 たとえば、選挙管理委員会のウェブサイトからデータをダウンロードするのに約12時間かかり、データベースへの非同期で大量の情報の追加が遅れて導入された後、この時間は3時間に短縮されました。 もちろん、メインの時間はページをロードする手順です。 何らかの理由で、GAS「Vybory」はすぐにページを提供したくないため、しばしば接続を失います。 この点で、サードパーティのアプリケーションによる便利なデータ読み込みのためのAPIを提供するというアイデアがありましたが、これがユーザーにとってどれほど興味深いかはわかりません。
私のサービスでは、任意の（これまで4つの）選択が行われた任意の領域の領域で結果を確認できます。さまざまなパラメーターの投票率への依存性の最も重要な4つのグラフが生成されます。これらのセクションの場所を確認できるポイントのグループを選択すると、PECのアドレスも表示されます。 私は自分でPECアドレスを解析しませんでしたが、GIS-Labからダウンロードした既製のデータベースを使用しました。
あなたはcikinfo.modos189.ruでオンラインでサービスを見ることができます
また、コンピューターで実行することもできます。 ソースコードはGitLabでホストされます 。
UP （4月16日）：要求に応じて、サービスデータベースのダンプを投稿しました。 ダウンロード また、選挙管理委員会のウェブサイト自体からこのデータをダウンロードすることもできます。 プロジェクトリポジトリにreadmeの小さな指示を追加しました。