Případová studie: volební podvod

Inference for Categorical Data in R

Andrew Bray

Assistant Professor of Statistics at Reed College

Volební podvod

  • Kupování hlasů
  • Dvojí hlasování
  • Pozměňování výsledků

4-1-1.png

1 Volební podvod může mít mnoho podob: kupování hlasů, dvojí hlasování na různých místech nebo vhazování falešných hlasovacích lístků. Zaměříme se na variantu třetí – na manipulaci s výsledky hlasování ze strany volebních úředníků. Představte si například, že toto byly výsledky hlasování na konci volebního večera v několika volebních okrscích vašeho města.
Inference for Categorical Data in R

Volební podvod

  • Kupování hlasů
  • Dvojí hlasování
  • Pozměňování výsledků

4-1-2.png

Inference for Categorical Data in R

Benfordův zákon aneb „zákon první číslice"

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

Sloupcový graf – Benfordův zákon

Sloupcové grafy – populace zemí

Inference for Categorical Data in R

Benfordův zákon aneb „zákon první číslice"

  • Pokud byly volby férové, počty hlasů by měly odpovídat Benfordovu zákonu.
  • Pokud byly volby zmanipulované, počty hlasů by mu odpovídat neměly.

Přímka prvních číslic

Sloupcový graf – Benfordův zákon

Inference for Categorical Data in R

Íránské volby 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

Ahmadínežád vs. Músaví

Inference for Categorical Data in R

Pojďme si procvičit!

Inference for Categorical Data in R

Preparing Video For Download...