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 :).
GD-UltraHack - A Mod Menu for Geometry Dash. Specifically a MegahackV5 clone in Python. Only for Windows

GD UltraHack: The Mod Menu that Nobody asked for. This is a mod menu for the gam

zeo 1 Jan 05, 2022
Material for dataviz course at university of Bordeaux

Material for dataviz course at university of Bordeaux

Nicolas P. Rougier 50 Jul 17, 2022
termplotlib is a Python library for all your terminal plotting needs.

termplotlib termplotlib is a Python library for all your terminal plotting needs. It aims to work like matplotlib. Line plots For line plots, termplot

Nico Schlömer 553 Dec 30, 2022
Python scripts for plotting audiograms and related data from Interacoustics Equinox audiometer and Otoaccess software.

audiometry Python scripts for plotting audiograms and related data from Interacoustics Equinox 2.0 audiometer and Otoaccess software. Maybe similar sc

Hamilton Lab at UT Austin 2 Jun 15, 2022
script to generate HeN ipfs app exports of GLSL shaders

HeNerator A simple script to generate HeN ipfs app exports from any frag shader created with: GlslViewer GlslEditor The Book of Shaders glslCanvas VS

Patricio Gonzalez Vivo 22 Dec 21, 2022
A Graph Learning library for Humans

A Graph Learning library for Humans These novel algorithms include but are not limited to: A graph construction and graph searching class can be found

Richard Tjörnhammar 1 Feb 08, 2022
🧇 Make Waffle Charts in Python.

PyWaffle PyWaffle is an open source, MIT-licensed Python package for plotting waffle charts. It provides a Figure constructor class Waffle, which coul

Guangyang Li 528 Jan 02, 2023
Generate SVG (dark/light) images visualizing (private/public) GitHub repo statistics for profile/website.

Generate daily updated visualizations of GitHub user and repository statistics from the GitHub API using GitHub Actions for any combination of private and public repositories, whether owned or contri

Adam Ross 2 Dec 16, 2022
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
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
Personal IMDB Graphs with Bokeh

Personal IMDB Graphs with Bokeh Do you like watching movies and also rate all of them in IMDB? Would you like to look at your IMDB stats based on your

2 Dec 15, 2021
trade bot connected to binance API/ websocket.,, include dashboard in plotly dash to visualize trades and balances

Crypto trade bot 1. What it is Trading bot connected to Binance API. This project made for fun. So ... Do not use to trade live before you have backte

G 3 Oct 07, 2022
ecoglib: visualization and statistics for high density microecog signals

ecoglib: visualization and statistics for high density microecog signals This library contains high-level analysis tools for "topos" and "chronos" asp

1 Nov 17, 2021
A simple project on Data Visualization for CSCI-40 course.

Simple-Data-Visualization A simple project on Data Visualization for CSCI-40 course - the instructions can be found here SAT results in New York in 20

Hugo Matousek 8 Oct 27, 2021
Area-weighted venn-diagrams for Python/matplotlib

Venn diagram plotting routines for Python/Matplotlib Routines for plotting area-weighted two- and three-circle venn diagrams. Installation The simples

Konstantin Tretyakov 400 Dec 31, 2022
Visualize tensors in a plain Python REPL using Sparklines

Visualize tensors in a plain Python REPL using Sparklines

Shawn Presser 43 Sep 03, 2022
1900-2016 Olympic Data Analysis in Python by plotting different graphs

🔥 Olympics Data Analysis 🔥 In Data Science field, there is a big topic before creating a model for future prediction is Data Analysis. We can find o

Sayan Roy 1 Feb 06, 2022
WhatsApp Chat Analyzer is a WebApp and it can be used by anyone to analyze their chat. 😄

WhatsApp-Chat-Analyzer You can view the working project here. WhatsApp chat Analyzer is a WebApp where anyone either tech or non-tech person can analy

Prem Chandra Singh 26 Nov 02, 2022
Small project demonstrating the use of Grafana and InfluxDB for monitoring the speed of an internet connection

Speedtest monitor for Grafana A small project that allows internet speed monitoring using Grafana, InfluxDB 2 and Speedtest. Demo Requirements Docker

Joshua Ghali 3 Aug 06, 2021
eoplatform is a Python package that aims to simplify Remote Sensing Earth Observation by providing actionable information on a wide swath of RS platforms and provide a simple API for downloading and visualizing RS imagery

An Earth Observation Platform Earth Observation made easy. Report Bug | Request Feature About eoplatform is a Python package that aims to simplify Rem

Matthew Tralka 4 Aug 11, 2022