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数据周报之美国大选(6)

时间:2020-11-25 16:38来源:8N.org.Cn 作者:天剑狂刀私服 点击:

数据周报之美国大选

左图为“共和党占优”的选区划分;右图为“民主党占优”的选区划分
作品背后使用的方法比较复杂,设计大量绘制和分析工作,作者团队也专门写文章进行了详细的解释,感兴趣的朋友可以移步 https://fivethirtyeight.com/features/we-drew-2568-congressional-districts-by-hand-heres-how/ 进行进一步研究。
https://fivethirtyeight.com/features/we-drew-2568-congressional-districts-by-hand-heres-how/
https://projects.fivethirtyeight.com/redistricting-maps/
由于美国大选采用“选举人团制度”,选区的划分有时起到至关重要的作用。路透社的报道简单介绍近年几个更改选区划分的案例,解释重新划分的选区怎样影响最终的党派结果。

数据周报之美国大选

https://graphics.reuters.com/USA-COURT-GERRYMANDERING/010091701PF/index.html
图表怎样误导观众?
左边为实际地图,右边为按人口扭曲的变形地图(Cartogram)。左上角为典型的大选结果地图(为考虑不同州的人口密度);右上角通过缩放州的大小使各州面积与选举票数成正比来表示选举结果。左下角为更为细分的县级图;右下角为根据各州人口调整后的结果地图。
可以看到,对地图进行不同的处理,产生的视觉效果也有很大的不同。

数据周报之美国大选

~mejn/election/2016/
下面是一个“特朗普如何使用柱状图误导观众”的案例。图像中的亮色区域为特朗普使用的结果图片,作者根据比例补全完整的柱状图,可以看到,在很多张图片中,特朗普团队为了突出结果的差异性,使用截图,从而误导观众。但搞笑的是,在一部分柱状图中,特朗普本来获得更多的优势,反倒被弱化了。

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https://www.washingtonpost.com/graphics/politics/2016-election/trump-charts/
美国选举地图
动态展示了 1960 到 2016 年美国选举地图,可以看到 50 年来红蓝两党的变化,地图精确到县。

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https://vanderbei.princeton.edu/JAVA/election2016/
特朗普的推特
纽约时报统计特朗普自 2017 年的共 11000 条推文,对推文内容进行统计分析。他最常发推文的主题是什么?根据统计,特朗普共发过 5889 条抨击他人的推文,其中 4469 条 针对民主党、调查机构和新闻媒体,851 条针对少数群体。

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https://www.nytimes.com/interactive/2019/11/02/us/politics/trump-twitter-presidency.html
Podesta Emails
2016 年 3 月,民主党候选人希拉里美国总统竞选主席 John Podesta 的个人电子邮件造成数据泄露。WikiLeaks 随后获得了部分 Podesta 电子邮件,并于于 2016 年10 月 和 11 月发布了20,000页电子邮件。这场信息泄漏被认为在一定程度上导致了希拉里在选举中的失败。
Podesta Emails 是一个 2016 年大选中的关键事件,使一些支持者离开了希拉里。现在,麻省理工学院的 ClintonCircle 项目已经无法访问,但是还是可以通过其它方式搜索到一些摘要。

数据周报之美国大选

数据周报之美国大选

2016 年 6 月 1 日 - 11 月 8 日 Google Trend 趋势 来源:https://fivethirtyeight.com/features/wikileaks-hillary-clinton/
相关链接:
https://web.archive.org/web/20161107065550/https://clinton.media.mit.edu/
数据源wikileak: https://web.archive.org/web/20161107184300/https://wikileaks.org/
Co sponsorship
所有网络都是使用 Fruchterman-Reingold 力导向算法绘制的有向图。通过同一法案发起人和共同发起者作为中间联系,连接不同的议员。其中每个点代表一名参议院/众议员议员,民主党以蓝色显示,共和党以红色显示,独立人以绿色显示,其他人以灰色显示。
议员之间边的权重计算,使用了 Gross,Kirkland 和 Shalizi 提出的 "relative weighted propensity to cosponsor" (WPC) ,即根据每个议案支持人数做的加权平均。 众议院的图表仅展示 WPC ≥ 0.45 时的关系,参议院的图表仅在 WPC ≥ 0.15 时的关系。
可以从图表的疏密程度看出美国两党间关系的变化。

数据周报之美国大选

Co sponsorship of bills showing the trend of two parties political polarisation
https://f.briatte.org/parlviz/congress/plots.html
#4. 民调资源

民调,根据维基百科的介绍:
是一种了解公众对某些政治、经济、社会问题与政策的意见和态度,由专业民调公司、媒体或是政府单位进行的调查方法,其目的在于通过网络、电话、或书面等媒介对大量样本的问卷调查抽样,来尝试在统计学上较为客观、精确地推论社会舆论或民意动向。
最早的民调可以追溯到 1824 年的总统选举,哈里斯堡宾州人报(The Harrisburg Pennsylvanian)询问路过的行人要投票给哪位候选人。
民意调查涉及多个方面:问题涉及、样本选择、抽样数量、对误差的解释等。由于各家民调机构的设计和解读有所不同,这也导致结果会有区别。除了具体的民调设计会影响结果,民调机构的政治倾向和背景也是影响结果的重要因素。
民调类型:
普通民调
汇总型民调
汇总型民调机构
三个大的机构会定期公布各种民调的平均值,采用的方法都是汇总各州和联邦范围的各种民调结果,但选取的数据源和计算方法会有一些区别,导致结果也不会不同。感兴趣具体计算方法的朋友可以去官网研究。
最近三大机构也实时公布有关美国大选的各项民意调查结果。
Pollster
2006 年成立的一家民意调查汇总站,由 HuffPost 运营。
调查方法解释:https://elections.huffingtonpost.com/pollster/faq
倾向
其背后的Huffingtonpost 本身政治左倾
Pollster现在是 Verizon Media 的一部分
https://elections.huffingtonpost.com/pollster
Real Clear Politics
RealClearPolitics 于2000年由 Tom Bevan 和 John McIntyre 创立。如今,RealClearPolitics 已从发展成为一家综合性媒体公司– RealClear Media Group,并提供包含情报、军事、调查性新闻等内容。其中最著名的依然是民调相关的内容。
链接:https://www.realclearpolitics.com/epolls/other/president_trump_job_approval-6179.html
计算
通过收集各种民调计算 RCP Average。
链接:https://www.realclearpolitics.com/epolls/2020/president/us/general_election_trump_vs_biden-6247.html
倾向
“媒体偏向分析”网站查询,民调 Real Clear Politics 的倾向偏右。
网站创始人之一 McIntyre 发表过右倾的言论和看法(十几年前的事情)
在2008年美国总统大选期间,《华尔街日报》多次将RealClearPolitics称为“无党派”。纽约时报在其报道中也称该网站为“无党派”。
来源:https://en.wikipedia.org/wiki/RealClearPolitics
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