Moscow DEG 2021 elections plots

Overview

Построение графиков на основе публичных данных о ДЭГ в Москве в 2021г.

Описание

Скрипты в данном репозитории позволяют собственноручно построить графики распределения голосов избирателей по времени на основе публичных данных от системы Дистанционного Электронного Голосования Москвы для выборов в Государственную Думу 2021 года. Получаемые графики не учитывают переголосования, так как на настощий момент на основе публичных данных разделить бюллетени проголосовавшие единожды и переголосовавшие невозможно. Дополнительно можно построить распределение электронной "явки" по номеру блока регистрации избирателей, где также наблюдаются аномалии.

Для кого предназначено это руководство

Для людей которые хотели бы собственноручно проанализировать публично доступные данные о дистанционном голосовании, но не обладают достаточным техническим уровнем или желанием разбираться для полностью самостоятельного разворачивания базы данных. Соответственно инструкция написана максимально подробно, насколько это возможно. Руководство разделено на установку (выполняется однажды) и собственно построение графиков.

Установка

Система

Скрипты для построения графиков не должны зависеть от ОС, но на настоящий момент протестированы только под Linux. Установочные скрипты и инструкции рассчитаны на использование дистрибутивов Debian или Ubuntu. Для работы из под Windows или macOS (а для повышения безопасности и под Linux) рекомендуется воспользоваться виртуальной машиной с Ubuntu 20.04. Подойдёт например VirtualBox с вот этим образом. Установка VirtualBox достаточно проста, при необходимости инструкцию легко найти. Для подключения образа достаточно его распаковать, выполнить "Файл"-"Импорт конфигураций" и выбрать распакованный файл ova. После завершения импорта в настройках созданной виртуалки в разделе "Сеть" рекомендуется сменить тип подключения на NAT, при наличии достаточных ресурсов рекомендуется увеличить объём оперативной памяти до 8 ГБайт, остальные параметры можно оставить по-умолчанию. Системный пароль в виртуалке по ссылке выше - "ubuntu".

Клонирование репозитория и получение SQL-дампа

Для получения файлов из данного репозитория необходимо установить git и выполнить клонирование. Для этого необходимо открыть терминал (в Ubuntu нажать Activities, набрать term и нажать Enter) и выполнить в нем:

sudo apt update && sudo apt install -y git
git clone https://github.com/50000-Quaoar/election2021_msk

Для работы также понадобится дамп базы данных голосования, скачать который можно с сайта https://observer.mos.ru . Например данные по одномандатным округам доступны на этой странице, кнопка "Скачать sql dump". Если используете виртуальную машину - скачивайте сразу из неё. Данные по партийным спискам здесь.

Update: observer.mos.ru в последнее время тормозит и дампы могут скачаться битыми. Правильные дампы для голосований в Госдуму имеют в запакованном состоянии размер больше 3 ГБайт. Точно корректность дампа можно проверить следующим образом (займет несколько минут):

gunzip -kc observer-20210927_233000.sql.gz | sha256sum

SHA256 чексумма для распакованного дампа одномандатников: af3ca1f9002a7bc92065fd696e642fca84691dff7a3d8ee5165c009513082c66, а для партийных списков: 63f0cea15928ed31b1dceaaa74d2651fd901be17624bd2435ea925037fa3abec . В теории дампы после 19.09 меняться не должны, соответственно их чексуммы тоже.

Установка зависимостей и импорт базы данных

Для установки зависимостей выполнить в терминале:

cd election2021_msk/install
./install_ubuntu.sh

Для импорта базы данных в том же терминале исполняем:

./import_db.sh /home/ubuntu/Downloads/observer-20210921_143000.sql.gz v2021_om

, где /home/ubuntu/Downloads/observer-20210921_143000.sql.gz - путь до скачанного дампа базы данных, а v2021_om - желаемое имя базы данных. В зависимости от производительности вашего компьютера и ресурсов виртуалки импорт может занять от нескольких минут до ~2 часов. Терминал не закрываем. Если помимо одномандатников есть желание анализировать и другие голосования (партийные списки, Мосгордума), то необходимо эту операцию повторить с другим именем файла и названием базы.

Дорасшифровывание бюллетеней

В публично доступной на https://observer.mos.ru базе данных расшифровывание бюллетеней не была произведено до конца (подробности см. например в статье на Хабре на тему ДЭГ). Чтобы исправить это прискорбное недоразумение необходимо выполнить:

cd ..
./decrypt_ballots.py --dbname v2021_om

, где v2021_om - выбранное имя базы данных. В зависимости от производительности вашего компьютера и ресурсов виртуалки расшифровывание может занять вплоть до нескольких часов. После завершения расшифровки база данных готова к использованию и можно переходить к построению графиков и анализу данных. Строить графики можно и без дорасшифровывания или не дожидаясь его завершения, но тогда часть голосов не будет учтена. Если анализируете несколько баз, то надо дорасшифровывать их все.

Построение графиков

Для построения графика распределения голосов по времени достаточно вызвать в терминале:

./time_plot.py -c plot-config.json --dbname v2021_om

, где plot-config.json - JSON файл с конфигурацией желаемого графика (по-умолчанию plot-config.json), а v2021_om - название базы данных. Полный help можно получить выполнив:

./time_plot.py -h

Для построения графика явки в зависимости от номера блока регистрации избирателей:

./turnout_plot.py --dbname v2021_om

, где v2021_om - название базы данных, других параметров не требуется.

Выбор данных для построения графика распределения по времени

Параметры графиков задаются в виде текстовых JSON-файлов. Параметр minutes_in_bin задаёт число минут на каждую точку по оси X (рекомендуемые значения от 10 до 60). Параметр minutes_per_axis_tick - частоту подписей времени по X. Параметр percentage выбирает отображать ли на графике абсолютное количество голосов (false) или процент голосов в данном временном интервале каждого отдельного кандидата от всех кандидатов на графике (true). Параметр integrate позволяет отобразить сумму (true) всех голосов за кандидата к текущему моменту.

Наконец наиболее важный параметр candidates_to_plot задаёт список (в квадратных скобках) ID кандидатов, которых необходимо отобразить на графике. ID интересующего вас кандидата можно узнать запустив time_plot.py с опцией -l номер_округа. Например:

./time_plot.py -l 198

выведет список кандидатов в 198 округе, а для получения полного списка используйте опцию -l 0.

Время построения каждого графика обычно не превышает пары минут.

Примеры JSON-файлов

В репозитории представлено несколько JSON файлов для примера графиков по одномандатным округам: 198_perc.json - процентное распределение голосов по времени за всех кандидатов по 198 округу; 198_integral.json - полное количество голосов к ка времени за всех кандидатов по 198 округу; 208_abs.json - распределение голосов по времени за всех кандидатов по 208 округу; sobyanin_list.json - распределение голосов по времени за всех "административных" кандидатов по всем округам Москвы, позволяет проследить схожесть динамики набора голосов, в частности т.н. "перерыв на обед" в воскресенье днем; obed.json - распределение голосов по времени за трех административных кандидатов по разным округам и трех их основных конкурентов, позволяет проследить отличие в динамике числа голосов за административных и опозиционных кандидатов, в особенности в воскресенье (стремительное набор голосов за административных в 6:30 утра, отсутствие "обеда" у опозиционных голосов и резкое снижение административных после 14:30); party.json - распределение голосов по времени по партийным спискам, обед у ЕР присутствует;

Примеры графиков

Графики для конфигураций описанных выше, некоторые приближены для наглядности.

198_perc.json

alt text

198_integral.json

alt text

208_abs.json

alt text

sobyanin_list.json

alt text

obed.json

alt text

party.json

alt text

198_perc.json нормированный на официальные результаты

alt text

turnout_plot.py для одномандатных округов

alt text

TODO

  • Добавить построение других типов графиков.
  • Ускорить расшифрование.
  • Замечания и вопросы приветствуются :).
Plotly Dash Command Line Tools - Easily create and deploy Plotly Dash projects from templates

🛠️ dash-tools - Create and Deploy Plotly Dash Apps from Command Line | | | | | Create a templated multi-page Plotly Dash app with CLI in less than 7

Andrew Hossack 50 Dec 30, 2022
Voilà, install macOS on ANY Computer! This is really and magic easiest way!

OSX-PROXMOX - Run macOS on ANY Computer - AMD & Intel Install Proxmox VE v7.02 - Next, Next & Finish (NNF). Open Proxmox Web Console - Datacenter N

Gabriel Luchina 654 Jan 09, 2023
A programming language built on top of Python to easily allow Swahili speakers to get started with programming without ever knowing English

pyswahili A programming language built over Python to easily allow swahili speakers to get started with programming without ever knowing english pyswa

Jordan Kalebu 72 Dec 15, 2022
Plot-configurations for scientific publications, purely based on matplotlib

TUEplots Plot-configurations for scientific publications, purely based on matplotlib. Usage Please have a look at the examples in the example/ directo

Nicholas Krämer 487 Jan 08, 2023
Analytical Web Apps for Python, R, Julia, and Jupyter. No JavaScript Required.

Dash Dash is the most downloaded, trusted Python framework for building ML & data science web apps. Built on top of Plotly.js, React and Flask, Dash t

Plotly 17.9k Dec 31, 2022
Tools for exploratory data analysis in Python

Dora Exploratory data analysis toolkit for Python. Contents Summary Setup Usage Reading Data & Configuration Cleaning Feature Selection & Extraction V

Nathan Epstein 599 Dec 25, 2022
Curvipy - The Python package for visualizing curves and linear transformations in a super simple way

Curvipy - The Python package for visualizing curves and linear transformations in a super simple way

Dylan Tintenfich 55 Dec 28, 2022
Displaying plot of death rates from past years in Poland. Data source from these years is in readme

Average-Death-Rate Displaying plot of death rates from past years in Poland The goal collect the data from a CSV file count the ADR (Average Death Rat

Oliwier Szymański 0 Sep 12, 2021
Visualization Data Drug in thailand during 2014 to 2020

Visualization Data Drug in thailand during 2014 to 2020 Data sorce from ข้อมูลเปิดภาครัฐ สำนักงาน ป.ป.ส Inttroducing program Using tkinter module for

Narongkorn 1 Jan 05, 2022
Manim is an animation engine for explanatory math videos.

A community-maintained Python framework for creating mathematical animations.

12.4k Dec 30, 2022
nptsne is a numpy compatible python binary package that offers a number of APIs for fast tSNE calculation.

nptsne nptsne is a numpy compatible python binary package that offers a number of APIs for fast tSNE calculation and HSNE modelling. For more detail s

Biomedical Visual Analytics Unit LUMC - TU Delft 29 Jul 05, 2022
Color maps for POV-Ray v3.7 from the Plasma, Inferno, Magma and Viridis color maps in Python's Matplotlib

POV-Ray-color-maps Color maps for POV-Ray v3.7 from the Plasma, Inferno, Magma and Viridis color maps in Python's Matplotlib. The include file Color_M

Tor Olav Kristensen 1 Apr 05, 2022
A command line tool for visualizing CSV/spreadsheet-like data

PerfPlotter Read data from CSV files using pandas and generate interactive plots using bokeh, which can then be embedded into HTML pages and served by

Gino Mempin 0 Jun 25, 2022
3D Vision functions with end-to-end support for deep learning developers, written in Ivy.

Ivy vision focuses predominantly on 3D vision, with functions for camera geometry, image projections, co-ordinate frame transformations, forward warping, inverse warping, optical flow, depth triangul

Ivy 61 Dec 29, 2022
🗾 Streamlit Component for rendering kepler.gl maps

streamlit-keplergl 🗾 Streamlit Component for rendering kepler.gl maps in a streamlit app. 🎈 Live Demo 🎈 Installation pip install streamlit-keplergl

Christoph Rieke 39 Dec 14, 2022
Getting started with Python, Dash and Plot.ly for the Data Dashboards team

data_dashboards Getting started with Python, Dash and Plot.ly for the Data Dashboards team Getting started MacOS users: # Install the pyenv version ma

Department for Levelling Up, Housing and Communities 1 Nov 08, 2021
erdantic is a simple tool for drawing entity relationship diagrams (ERDs) for Python data model classes

erdantic is a simple tool for drawing entity relationship diagrams (ERDs) for Python data model classes. Diagrams are rendered using the venerable Graphviz library.

DrivenData 129 Jan 04, 2023
Farhad Davaripour, Ph.D. 1 Jan 05, 2022
Open-source demos hosted on Dash Gallery

Dash Sample Apps This repository hosts the code for over 100 open-source Dash apps written in Python or R. They can serve as a starting point for your

Plotly 2.7k Jan 07, 2023
An interactive dashboard for visualisation, integration and classification of data using Active Learning.

AstronomicAL An interactive dashboard for visualisation, integration and classification of data using Active Learning. AstronomicAL is a human-in-the-

45 Nov 28, 2022