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 simple code for plotting figure, colorbar, and cropping with python

Python Plotting Tools This repository provides a python code to generate figures (e.g., curves and barcharts) that can be used in the paper to show th

Guanying Chen 134 Jan 02, 2023
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
Some examples with MatPlotLib library in Python

MatPlotLib Example Some examples with MatPlotLib library in Python Point: Run files only in project's directory About me Full name: Matin Ardestani Ag

Matin Ardestani 4 Mar 29, 2022
NorthPitch is a python soccer plotting library that sits on top of Matplotlib

NorthPitch is a python soccer plotting library that sits on top of Matplotlib.

Devin Pleuler 30 Feb 22, 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
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
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
Epagneul is a tool to visualize and investigate windows event logs

epagneul Epagneul is a tool to visualize and investigate windows event logs. Dep

jurelou 190 Dec 13, 2022
ICS-Visualizer is an interactive Industrial Control Systems (ICS) network graph that contains up-to-date ICS metadata

ICS-Visualizer is an interactive Industrial Control Systems (ICS) network graph that contains up-to-date ICS metadata (Name, company, port, user manua

QeeqBox 2 Dec 13, 2021
A filler visualizer built using python

filler-visualizer 42 filler のログをビジュアライズしてスポーツさながら楽しむことができます! Usage (標準入力でvisualizer.pyに渡せばALL OK) 1. 既にあるログをビジュアライズする $ ./filler_vm -t 3 -p1 john_fill

Takumi Hara 1 Nov 04, 2021
Pretty Confusion Matrix

Pretty Confusion Matrix Why pretty confusion matrix? We can make confusion matrix by using matplotlib. However it is not so pretty. I want to make con

Junseo Ko 5 Nov 22, 2022
CONTRIBUTIONS ONLY: Voluptuous, despite the name, is a Python data validation library.

CONTRIBUTIONS ONLY What does this mean? I do not have time to fix issues myself. The only way fixes or new features will be added is by people submitt

Alec Thomas 1.8k Dec 31, 2022
AB-test-analyzer - Python class to perform AB test analysis

AB-test-analyzer Python class to perform AB test analysis Overview This repo con

13 Jul 16, 2022
A Python Library for Self Organizing Map (SOM)

SOMPY A Python Library for Self Organizing Map (SOM) As much as possible, the structure of SOM is similar to somtoolbox in Matlab. It has the followin

Vahid Moosavi 497 Dec 29, 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
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
Realtime Viewer Mandelbrot set with Python and Taichi (cpu, opengl, cuda, vulkan, metal)

Mandelbrot-set-Realtime-Viewer- Realtime Viewer Mandelbrot set with Python and Taichi (cpu, opengl, cuda, vulkan, metal) Control: "WASD" - movement, "

22 Oct 31, 2022
Process dataframe in a easily way.

Popanda Written by Shengxuan Wang at OSU. Used for processing dataframe, especially for machine learning. The name is from "Po" in the movie Kung Fu P

ShawnWang 1 Dec 24, 2021
A simple python script using Numpy and Matplotlib library to plot a Mohr's Circle when given a two-dimensional state of stress.

Mohr's Circle Calculator This is a really small personal project done for Department of Civil Engineering, Delhi Technological University (formerly, D

Agyeya Mishra 0 Jul 17, 2021
a robust room presence solution for home automation with nearly no false negatives

Argos Room Presence This project builds a room presence solution on top of Argos. Using just a cheap raspberry pi zero w (plus an attached pi camera,

Angad Singh 46 Sep 18, 2022