Étude de cas : fraude électorale

Inférence pour des données catégorielles en R

Andrew Bray

Assistant Professor of Statistics at Reed College

Fraude électorale

  • Achat de voix
  • Vote multiple
  • Manipulation des totaux

4-1-1.png

1 L'expression « fraude électorale » recouvre de nombreuses pratiques : achat de voix, dépôt de deux bulletins dans des lieux différents, ou bourrage d'urnes avec de faux bulletins. Nous allons nous concentrer sur une version de ce troisième cas : lorsque des responsables modifient les totaux de voix dans un bureau précis. À titre d'exemple, imaginez que voici les totaux en fin de soirée dans plusieurs bureaux de votre ville.
Inférence pour des données catégorielles en R

Fraude électorale

  • Achat de voix
  • Vote multiple
  • Manipulation des totaux

4-1-2.png

Inférence pour des données catégorielles en R

Loi de Benford, alias « loi du premier chiffre »

library(gapminder)
gapminder %>%
  filter(year == 2007) %>%
  select(country, pop)
# A tibble: 142 x 2
   country           pop
   <fct>           <int>
 1 Afghanistan  31889923
 2 Albania       3600523
 3 Algeria      33333216
 4 Angola       12420476
 5 Argentina    40301927
 6 Australia    20434176
 7 Austria       8199783
 8 Bahrain        708573
 9 Bangladesh  150448339
10 Belgium      10392226
# … with 132 more rows

ch4v1-bar-plot-benford.png

ch4v1-country-population-bar-plots.png

Inférence pour des données catégorielles en R

Loi de Benford, alias « loi du premier chiffre »

  • Si l'élection est régulière, les décomptes suivent la loi de Benford.
  • Si elle est frauduleuse, ils ne la suivent pas.

ch4v1-first-digit-number-line.png

ch4v1-bar-plot-benford.png

Inférence pour des données catégorielles en R

Élection iranienne de 2009

iran %>%
  select(city, ahmadinejad, mousavi, total_votes_cast)
# A tibble: 366 x 4
   city          ahmadinejad mousavi total_votes_cast
   <chr>               <dbl>   <dbl>            <dbl>
 1 Azar Shahr          37203   18312            56712
 2 Asko                32510   18799            52643
 3 Ahar                47938   26220            75500
 4 Bostan Abad         38610   12603            51911
 5 Bonab               36395   33695            71389
 6 Tabriz             435728  419983           876919
 7 Jalfa               20520   14340            35295
 8 Chahar o Imaq       12197    3975            16375
 9 Sarab               53196   17669            72152
10 Shabestar           37099   39182            77459
# … with 356 more rows

ahmedinejad-mousavi.png

Inférence pour des données catégorielles en R

Passons à la pratique !

Inférence pour des données catégorielles en R

Preparing Video For Download...