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 :).
This is Pygrr PolyArt, a program used for drawing custom Polygon models for your Pygrr project!

This is Pygrr PolyArt, a program used for drawing custom Polygon models for your Pygrr project!

Isaac 4 Dec 14, 2021
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
Tandem Mass Spectrum Prediction with Graph Transformers

MassFormer This is the original implementation of MassFormer, a graph transformer for small molecule MS/MS prediction. Check out the preprint on arxiv

Röst Lab 13 Oct 27, 2022
Visualise top-rated GitHub repositories in a barchart by keyword

This python script was written for simple purpose -- to visualise top-rated GitHub repositories in a barchart by keyword. Script generates html-page with barchart and information about repository own

Cur1iosity 2 Feb 07, 2022
Simple, realtime visualization of neural network training performance.

pastalog Simple, realtime visualization server for training neural networks. Use with Lasagne, Keras, Tensorflow, Torch, Theano, and basically everyth

Rewon Child 416 Dec 29, 2022
BGraph is a tool designed to generate dependencies graphs from Android.bp soong files.

BGraph BGraph is a tool designed to generate dependencies graphs from Android.bp soong files. Overview BGraph (for Build-Graphs) is a project aimed at

Quarkslab 10 Dec 19, 2022
A streamlit component for bi-directional communication with bokeh plots.

Streamlit Bokeh Events A streamlit component for bi-directional communication with bokeh plots. Its just a workaround till streamlit team releases sup

Ashish Shukla 123 Dec 25, 2022
A simple agent-based model used to teach the basics of OOP in my lectures

Pydemic A simple agent-based model of a pandemic. This is used to teach basic principles of object-oriented programming to master students. It is not

Fabien Maussion 2 Jun 08, 2022
A dashboard built using Plotly-Dash for interactive visualization of Dex-connected individuals across the country.

Dashboard For The DexConnect Platform of Dexterity Global Working prototype submission for internship at Dexterity Global Group. Dashboard for real ti

Yashasvi Misra 2 Jun 15, 2021
This component provides a wrapper to display SHAP plots in Streamlit.

streamlit-shap This component provides a wrapper to display SHAP plots in Streamlit.

Snehan Kekre 30 Dec 10, 2022
Shaded 😎 quantile plots

shadyquant 😎 This python package allows you to quantile and plot lines where you have multiple samples, typically for visualizing uncertainty. Your d

Mehrad Ansari 13 Sep 29, 2022
Lightweight, extensible data validation library for Python

Cerberus Cerberus is a lightweight and extensible data validation library for Python. v = Validator({'name': {'type': 'string'}}) v.validate({

eve 2.9k Dec 27, 2022
Type-safe YAML parser and validator.

StrictYAML StrictYAML is a type-safe YAML parser that parses and validates a restricted subset of the YAML specification. Priorities: Beautiful API Re

Colm O'Connor 1.2k Jan 04, 2023
Bioinformatics tool for exploring RNA-Protein interactions

Explore RNA-Protein interactions. RNPFind is a bioinformatics tool. It takes an RNA transcript as input and gives a list of RNA binding protein (RBP)

Nahin Khan 3 Jan 27, 2022
Drag’n’drop Pivot Tables and Charts for Jupyter/IPython Notebook, care of PivotTable.js

pivottablejs: the Python module Drag’n’drop Pivot Tables and Charts for Jupyter/IPython Notebook, care of PivotTable.js Installation pip install pivot

Nicolas Kruchten 512 Dec 26, 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
A high-level plotting API for pandas, dask, xarray, and networkx built on HoloViews

hvPlot A high-level plotting API for the PyData ecosystem built on HoloViews. Build Status Coverage Latest dev release Latest release Docs What is it?

HoloViz 697 Jan 06, 2023
Plot and save the ground truth and predicted results of human 3.6 M and CMU mocap dataset.

Visualization-of-Human3.6M-Dataset Plot and save the ground truth and predicted results of human 3.6 M and CMU mocap dataset. human-motion-prediction

Gaurav Kumar Yadav 5 Nov 18, 2022
A central task in drug discovery is searching, screening, and organizing large chemical databases

A central task in drug discovery is searching, screening, and organizing large chemical databases. Here, we implement clustering on molecular similarity. We support multiple methods to provide a inte

NVIDIA Corporation 124 Jan 07, 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