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 :).
Small project to recursively calculate and plot each successive order of the Hilbert Curve

hilbert-curve Small project to recursively calculate and plot each successive order of the Hilbert Curve. After watching 3Blue1Brown's video on Hilber

Stefan Mejlgaard 2 Nov 15, 2021
Quickly and accurately render even the largest data.

Turn even the largest data into images, accurately Build Status Coverage Latest dev release Latest release Docs Support What is it? Datashader is a da

HoloViz 2.9k Dec 28, 2022
Typical: Fast, simple, & correct data-validation using Python 3 typing.

typical: Python's Typing Toolkit Introduction Typical is a library devoted to runtime analysis, inference, validation, and enforcement of Python types

Sean 171 Jan 02, 2023
Draw interactive NetworkX graphs with Altair

nx_altair Draw NetworkX graphs with Altair nx_altair offers a similar draw API to NetworkX but returns Altair Charts instead. If you'd like to contrib

Zachary Sailer 206 Dec 12, 2022
Cartopy - a cartographic python library with matplotlib support

Cartopy is a Python package designed to make drawing maps for data analysis and visualisation easy. Table of contents Overview Get in touch License an

1.2k Jan 01, 2023
Fast visualization of radar_scenes based on oleschum/radar_scenes

RadarScenes Tools About This python package provides fast visualization for the RadarScenes dataset. The Open GL based visualizer is smoother than ole

Henrik Söderlund 2 Dec 09, 2021
Investment and risk technologies maintained by Fortitudo Technologies.

Fortitudo Technologies Open Source This package allows you to freely explore open-source implementations of some of our fundamental technologies under

Fortitudo Technologies 11 Dec 14, 2022
Lumen provides a framework for visual analytics, which allows users to build data-driven dashboards from a simple yaml specification

Lumen project provides a framework for visual analytics, which allows users to build data-driven dashboards from a simple yaml specification

HoloViz 120 Jan 04, 2023
Ana's Portfolio

Ana's Portfolio ✌️ Welcome to my Portfolio! You will find here different Projects I have worked on (from scratch) 💪 Projects 💻 1️⃣ Hangman game (Mad

Ana Katherine Cortes Sobrino 9 Mar 15, 2022
Data aggregated from the reports found at the MCPS COVID Dashboard into a set of visualizations.

Montgomery County Public Schools COVID-19 Visualizer Contents About this project Data Support this project About this project Data All data we use can

James 3 Jan 19, 2022
3D-Lorenz-Attractor-simulation-with-python

3D-Lorenz-Attractor-simulation-with-python Animação 3D da trajetória do Atrator de Lorenz, implementada em Python usando o método de Runge-Kutta de 4ª

Hevenicio Silva 17 Dec 08, 2022
Extract data from ThousandEyes REST API and visualize it on your customized Grafana Dashboard.

ThousandEyes Grafana Dashboard Extract data from the ThousandEyes REST API and visualize it on your customized Grafana Dashboard. Deploy Grafana, Infl

Flo Pachinger 16 Nov 26, 2022
Main repository for Vispy

VisPy: interactive scientific visualization in Python Main website: http://vispy.org VisPy is a high-performance interactive 2D/3D data visualization

vispy 3k Jan 03, 2023
Keir&'s Visualizing Data on Life Expectancy

Keir's Visualizing Data on Life Expectancy Below is information on life expectancy in the United States from 1900-2017. You will also find information

9 Jun 06, 2022
Data Visualization Guide for Presentations, Reports, and Dashboards

This is a highly practical and example-based guide on visually representing data in reports and dashboards.

Anton Zhiyanov 395 Dec 29, 2022
A guide for using Bootstrap 5 classes in Dash Bootstrap Components V1

dash-bootstrap-cheatsheet This handy interactive cheatsheet makes it easy to use the Bootstrap 5 classes with your Dash app made with the latest versi

10 Dec 22, 2022
Render tokei's output to interactive sunburst chart.

Render tokei's output to interactive sunburst chart.

134 Dec 15, 2022
web application for flight log analysis & review

Flight Review This is a web application for flight log analysis. It allows users to upload ULog flight logs, and analyze them through the browser. It

PX4 Drone Autopilot 145 Dec 20, 2022
Process dataframe in a easily way.

Popanda Written by Shengxuan Wang at OSU. Used for processing dataframe, especially for machine learning. The name is from "Po" in the movie Kung Fu P

ShawnWang 1 Dec 24, 2021
A simple Monte Carlo simulation using Python and matplotlib library

Monte Carlo python simulation Install linux dependencies sudo apt update sudo apt install build-essential \ software-properties-commo

Samuel Terra 2 Dec 13, 2021