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 :).
A Python-based non-fungible token (NFT) generator built using Samilla and Matplotlib

PyNFT A Pythonic NF (non-fungible token) generator built using Samilla and Matplotlib Use python pynft.py [amount] The intention behind this generato

Ayush Gundawar 6 Feb 07, 2022
A tool for creating SVG timelines from simple JSON input.

A tool for creating SVG timelines from simple JSON input.

Jason Reisman 432 Dec 30, 2022
Simple addon for snapping active object to mesh ground

Snap to Ground Simple addon for snapping active object to mesh ground How to install: install the Python file as an addon use shortcut "D" in 3D view

Iyad Ahmed 12 Nov 07, 2022
LabGraph is a a Python-first framework used to build sophisticated research systems with real-time streaming, graph API, and parallelism.

LabGraph is a a Python-first framework used to build sophisticated research systems with real-time streaming, graph API, and parallelism.

MLH Fellowship 7 Oct 05, 2022
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
Movies-chart - A CLI app gets the top 250 movies of all time from imdb.com and the top 100 movies from rottentomatoes.com

movies-chart This CLI app gets the top 250 movies of all time from imdb.com and

3 Feb 17, 2022
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
A small script written in Python3 that generates a visual representation of the Mandelbrot set.

Mandelbrot Set Generator A small script written in Python3 that generates a visual representation of the Mandelbrot set. Abstract The colors in the ou

1 Dec 28, 2021
Param: Make your Python code clearer and more reliable by declaring Parameters

Param Param is a library providing Parameters: Python attributes extended to have features such as type and range checking, dynamically generated valu

HoloViz 304 Jan 07, 2023
Smarthome Dashboard with Grafana & InfluxDB

Smarthome Dashboard with Grafana & InfluxDB This is a complete overhaul of my Raspberry Dashboard done with Flask. I switched from sqlite to InfluxDB

6 Oct 20, 2022
ipyvizzu - Jupyter notebook integration of Vizzu

ipyvizzu - Jupyter notebook integration of Vizzu. Tutorial · Examples · Repository About The Project ipyvizzu is the Jupyter Notebook integration of V

Vizzu 729 Jan 08, 2023
finds grocery stores and stuff next to route (gpx)

Route-Report Route report is a command-line utility that can be used to locate points-of-interest near your planned route (gpx). The results are based

Clemens Mosig 5 Oct 10, 2022
Generate "Jupiter" plots for circular genomes

jupiter Generate "Jupiter" plots for circular genomes Description Python scripts to generate plots from ViennaRNA output. Written in "pidgin" python w

Robert Edgar 2 Nov 29, 2021
Generate knowledge graphs with interesting geometries, like lattices

Geometric Graphs Generate knowledge graphs with interesting geometries, like lattices. Works on Python 3.9+ because it uses cool new features. Get out

Charles Tapley Hoyt 5 Jan 03, 2022
SummVis is an interactive visualization tool for text summarization.

SummVis is an interactive visualization tool for analyzing abstractive summarization model outputs and datasets.

Robustness Gym 246 Dec 08, 2022
Implementation of SOMs (Self-Organizing Maps) with neighborhood-based map topologies.

py-self-organizing-maps Simple implementation of self-organizing maps (SOMs) A SOM is an unsupervised method for learning a mapping from a discrete ne

Jonas Grebe 6 Nov 22, 2022
Datapane is the easiest way to create data science reports from Python.

Datapane Teams | Documentation | API Docs | Changelog | Twitter | Blog Share interactive plots and data in 3 lines of Python. Datapane is a Python lib

Datapane 744 Jan 06, 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
Simple python implementation with matplotlib to manually fit MIST isochrones to Gaia DR2 color-magnitude diagrams

Simple python implementation with matplotlib to manually fit MIST isochrones to Gaia DR2 color-magnitude diagrams

Karl Jaehnig 7 Oct 22, 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