ケーススタディ：選挙不正

R によるカテゴリカルデータの推測

Andrew Bray

Assistant Professor of Statistics at Reed College

選挙不正

  • 票の買収
  • 二重投票
  • 得票合計の改ざん

例の票集計グラフ 1

1 「選挙不正」は、買収、二重投票、偽票の投函など多義です。本講義では3番目の一種、担当者が特定投票所の得票合計を改ざんするケースに焦点を当てます。 例として、あなたの町の複数投票所で開票後に次の得票合計だったとします。
R によるカテゴリカルデータの推測

選挙不正

  • 票の買収
  • 二重投票
  • 得票合計の改ざん

例の票集計グラフ 2

R によるカテゴリカルデータの推測

ベンフォードの法則（第1桁の法則）

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

ベンフォード分布の棒グラフ

各国人口の棒グラフ

R によるカテゴリカルデータの推測

ベンフォードの法則（第1桁の法則）

  • 選挙が公正なら、得票数はベンフォードの法則に従う。
  • 不正があれば、得票数はベンフォードの法則に従わない。

第1桁の数直線

ベンフォード分布の棒グラフ

R によるカテゴリカルデータの推測

イラン選挙（2009年）

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

アフマディネジャド対ムーサヴィ

R によるカテゴリカルデータの推測

Ayo berlatih!

R によるカテゴリカルデータの推測

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