Folgendes kam neulich in der E-Mail:

Ich melde mich, um das vorzustellen Voter Impression Indexein neues Datentool von PowerMoves, das jeder US-Postleitzahl einen Wählerwirkungswert zuweist, der auf der jüngsten Wettbewerbsfähigkeit von sechs Bundes- und Landeswahlen basiert, die mit diesem Ort verbunden sind.

Der Index kann für Ihre Lehre oder Forschung in vielerlei Hinsicht nützlich sein:

– Diskussionen im Klassenzimmer über politische Geographie, Wählermobilisierung und den Zusammenhang zwischen dem Wohnort der Menschen und der Bedeutung ihrer Stimmen
— Forschungsanwendungen, die sich mit der Wettbewerbsfähigkeit bei Wahlen, der Sortierung von Wählern und dem staatsbürgerlichen Verhalten von Umzugsunternehmen befassen (wir schätzen, dass jährlich 15 Millionen registrierte Wähler umziehen)
– Studentenprojekte zur Analyse von Wahldaten auf Postleitzahlenebene in verschiedenen Bezirken

Die zugrunde liegenden Daten, der Code und die Methodik sind vollständig offen und über GitHub über unsere Web site unter PowerMoves.Vote zugänglich – so können Sie problemlos darauf aufbauen oder replizieren.

PowerMoves ist ein überparteiliches Projekt. Der Index stützt sich auf vertrauenswürdige, überparteiliche Quellen und vergibt Punkte unabhängig von der Parteizugehörigkeit.

Ich conflict neugierig, additionally habe ich nach meiner eigenen Postleitzahl gesucht und Folgendes herausgefunden:

Eine „mittlere“ Wählerwirkung von 44/100. Machst du Witze? Ja, Sie können niedrigere Wirkungswerte erzielen (versuchen Sie einfach, 02139 einzugeben), aber etwas in der Nähe des Mittelpunkts auf einer Skala von 0 bis 100 klingt für mich nicht richtig. Knappe Wahlen gibt es bei uns quick nie. New York ist kein Swing State, und selbst unsere Kommunalwahlen stehen nie kurz bevor.

OK, die Gouverneurswahl 2022 in New York conflict ziemlich knapp, das gebe ich zu, und die Wahl 1994 conflict sogar noch knapper, genau wie 1982 und 1978. . . aber das geht ziemlich weit zurück und sie gewichten die Gouverneurswahlen nur mit 15 % (geh hierher und scrollen Sie nach unten), daher conflict ich verwirrt, wie die Wähler in unserem Bezirk auf einer Skala von 0 bis 100 einen Einfluss von 44 einschätzen können. Auch wenn man die Wahl des Gouverneurs als knapp ansieht (was aber nicht der Fall conflict). Das nah), das wäre immer noch nur du bis 18.

Wenn Sie dieses Dokument sorgfältig durchlesen, können Sie herausfinden, was los ist:

Okay, die Division durch 2 oder 3 hat etwas Merkwürdiges, aber das ist nicht das Hauptproblem. Das große Drawback ist meiner Meinung nach die Linearität. Im Präsidentschaftswahlkampf 2024 beispielsweise gewann Kamala Harris das Zweiparteienrennen in New York mit einem Vorsprung von 13 Punkten. Überhaupt nicht in der Nähe! Wirklich nicht annähernd, wenn man bedenkt, dass die Wählerstimmen in New York bei knappen Landtagswahlen auf keinen Fall ausschlaggebend gewesen wären. Mein Einfluss auf die Wählerschaft bei dieser Wahl conflict ungefähr Null (siehe einige Berechnungen hier, allerdings aus einem früheren Jahr). Wenn Sie es technisch genauer betrachten wollen: Die Wahrscheinlichkeit, dass meine Stimme ausschlaggebend ist, beträgt etwa 1/100 der Wahrscheinlichkeit, dass der Wähler eines Swing State den Ausschlag geben wird.

Wenn additionally der „Präsidentschaftswahl“-Beitrag zu diesem Index für Wisconsin, Michigan und Pennsylvania 100 beträgt und in einem Bundesstaat wie North Carolina oder Georgia etwa 50, dann sollte er in New York etwa 1 betragen. Oder vielleicht 0,1. Oder vielleicht 2. Auf jeden Fall eine winzige Zahl. Sogar das Gouverneursrennen, das Hochul mit 6 Prozentpunkten Vorsprung gewann. . . Okay, das ist knapp, aber auch hier gibt es engere Rennen um den Gouverneursposten. Ich bin on-line gegangen und habe nachgeschaut, und es gab ein paar Rennen, die mit weniger als einem Prozentpunkt der Stimmen entschieden wurden. Wenn diese Unstimmigkeiten als 100 Wählerauswirkungen gelten, wäre das Rennen in New York dann vielleicht 50? oder vielleicht etwas weniger?

Wenn Sie additionally alle diese Wählerwirkungswerte zusammenzählen und gewichten, könnten Sie, wenn Sie großzügig sind, etwa eine 10 für meinen Bezirk erhalten. Nicht 44.

Es ist ein interessantes Beispiel. Auf den ersten Blick könnte diese lineare Skalierung sinnvoll erscheinen. Aber nicht, wenn Ihr Ziel darin besteht, die Wählerwirkung zu messen.

Anders ausgedrückt: Ihre Maßnahme besteht darin, den Wert der Stimmabgabe in einem Swing-State oder einem Swing-Distrikt zu unterschätzen. Die lineare Abbildung glättet das Sign.

PS Ich habe auf die obige E-Mail geantwortet, um meine Bedenken den Erstellern dieses Index mitzuteilen. Wir hatten einen herzlichen E-Mail-Austausch, aber letztendlich schienen sie von meiner Argumentation nicht überzeugt zu sein und so ließen sie den Index so, wie er ist. Schade. Aber hey, sie machen die Arbeit, es ist ihre Aufgabe: Wenn sie meine Postleitzahl als „mittlere“ Wählerwirkung einstufen wollen. . . Nun, es ist ein freies Land!

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Verwendung der Tessellation für die räumliche Indizierung und Funktionsweise von Uber H3

15 Minuten Lesezeit

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17. Juni 2024

Dieser Beitrag ist eine Fortsetzung von Räumlicher Index: Gittersysteme Hier legen wir die Grundlage für die Tessellation und gehen dann in die Particulars von Uber H3

Tessellation oder Kacheln ist der Prozess, einen Raum in kleinere, sich nicht überlappende Formen zu bedecken/unterteilen, die perfekt ohne Lücken oder Überlappungen zusammenpassen. Bei der räumlichen Indizierung wird Tessellation verwendet, um die Erdoberfläche in überschaubare Einheiten zu zerlegen, um eine effiziente Datenspeicherung, Abfrage und Analyse zu ermöglichen.

Die Gründe für die Einführung eines geografischen Rastersystems (Tessellationssystem) ist notwendig: Die reale Welt ist voll von verschiedenen geografischen Elementen, sowohl natürlichen als auch von Menschenhand geschaffenen, von denen keines einer einheitlichen Struktur folgt. Um geografische Algorithmen oder Analysen darauf durchzuführen, benötigen wir eine abstraktere Kind.

Karten sind ein guter Anfang und die gängigste Abstraktion, mit der die meisten Menschen vertraut sind. Karten enthalten jedoch immer noch alle möglichen Inkonsistenzen. Dies erfordert ein Rastersystem, das den überfüllten geografischen Raum aufgreift und einen saubereren und strukturierteren mathematischen Raum bietet, wodurch Berechnungen und Abfragen viel einfacher durchgeführt werden können.

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