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 :).
Schema validation for Xarray objects

xarray-schema Schema validation for Xarray installation This package is in the early stages of development. Install it from source: pip install git+gi

carbonplan 22 Oct 31, 2022
Homework 2: Matplotlib and Data Visualization

Homework 2: Matplotlib and Data Visualization Overview These data visualizations were created for my introductory computer science course using Python

Sophia Huang 12 Oct 20, 2022
Interactive plotting for Pandas using Vega-Lite

pdvega: Vega-Lite plotting for Pandas Dataframes pdvega is a library that allows you to quickly create interactive Vega-Lite plots from Pandas datafra

Altair 342 Oct 26, 2022
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
Dimensionality reduction in very large datasets using Siamese Networks

ivis Implementation of the ivis algorithm as described in the paper Structure-preserving visualisation of high dimensional single-cell datasets. Ivis

beringresearch 284 Jan 01, 2023
Python script for writing text on github contribution chart.

Github Contribution Drawer Python script for writing text on github contribution chart. Requirements Python 3.X Getting Started Create repository Put

Steven 0 May 27, 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
Automatically Visualize any dataset, any size with a single line of code. Created by Ram Seshadri. Collaborators Welcome. Permission Granted upon Request.

AutoViz Automatically Visualize any dataset, any size with a single line of code. AutoViz performs automatic visualization of any dataset with one lin

AutoViz and Auto_ViML 1k Jan 02, 2023
Create matplotlib visualizations from the command-line

MatplotCLI Create matplotlib visualizations from the command-line MatplotCLI is a simple utility to quickly create plots from the command-line, levera

Daniel Moura 46 Dec 16, 2022
Python library that makes it easy for data scientists to create charts.

Chartify Chartify is a Python library that makes it easy for data scientists to create charts. Why use Chartify? Consistent input data format: Spend l

Spotify 3.2k Jan 04, 2023
Sentiment Analysis application created with Python and Dash, hosted at socialsentiment.net

Social Sentiment Dash Application Live-streaming sentiment analysis application created with Python and Dash, hosted at SocialSentiment.net. Dash Tuto

Harrison 456 Dec 25, 2022
Automatic data visualization in atom with the nteract data-explorer

Data Explorer Interactively explore your data directly in atom with hydrogen! The nteract data-explorer provides automatic data visualization, so you

Ben Russert 65 Dec 01, 2022
Productivity Tools for Plotly + Pandas

Cufflinks This library binds the power of plotly with the flexibility of pandas for easy plotting. This library is available on https://github.com/san

Jorge Santos 2.7k Dec 30, 2022
Visualizations of linear algebra algorithms for people who want a deep understanding

Visualising algorithms on symmetric matrices Examples QR algorithm and LR algorithm Here, we have a GIF animation of an interactive visualisation of t

ogogmad 3 May 05, 2022
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
In-memory Graph Database and Knowledge Graph with Natural Language Interface, compatible with Pandas

CogniPy for Pandas - In-memory Graph Database and Knowledge Graph with Natural Language Interface Whats in the box Reasoning, exploration of RDF/OWL,

Cognitum Octopus 34 Dec 13, 2022
The Timescale NFT Starter Kit is a step-by-step guide to get up and running with collecting, storing, analyzing and visualizing NFT data from OpenSea, using PostgreSQL and TimescaleDB.

Timescale NFT Starter Kit The Timescale NFT Starter Kit is a step-by-step guide to get up and running with collecting, storing, analyzing and visualiz

Timescale 102 Dec 24, 2022
Extract and visualize information from Gurobi log files

GRBlogtools Extract information from Gurobi log files and generate pandas DataFrames or Excel worksheets for further processing. Also includes a wrapp

Gurobi Optimization 56 Nov 17, 2022
This Crash Course will cover all you need to know to start using Plotly in your projects.

Plotly Crash Course This course was designed to help you get started using Plotly. If you ever felt like your data visualization skills could use an u

Fábio Neves 2 Aug 21, 2022
Certificate generating and sending system written in Python.

Certificate Generator & Sender How to use git clone https://github.com/saadhaxxan/Certificate-Generator-Sender.git cd Certificate-Generator-Sender Add

Saad Hassan 11 Dec 01, 2022