論文の概要: The Essential Role of Empirical Validation in Legislative Redistricting Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10148v1
• Date: Wed, 17 Jun 2020 20:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-13 15:39:35.331932
• Title: The Essential Role of Empirical Validation in Legislative Redistricting Simulation
• Title（参考訳）: 立法再編シミュレーションにおける実証的検証の本質的役割
• Authors: Benjamin Fifield, Kosuke Imai, Jun Kawahara, Christopher T. Kenny
• Abstract要約: 提案手法は,計画の再分割を効率的に行うことのできる計算手法である。 このアルゴリズムは,数百の地理的単位を持つ状態に拡張可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As granular data about elections and voters become available, redistricting simulation methods are playing an increasingly important role when legislatures adopt redistricting plans and courts determine their legality. These simulation methods are designed to yield a representative sample of all redistricting plans that satisfy statutory guidelines and requirements such as contiguity, population parity, and compactness. A proposed redistricting plan can be considered gerrymandered if it constitutes an outlier relative to this sample according to partisan fairness metrics. Despite their growing use, an insufficient effort has been made to empirically validate the accuracy of the simulation methods. We apply a recently developed computational method that can efficiently enumerate all possible redistricting plans and yield an independent uniform sample from this population. We show that this algorithm scales to a state with a couple of hundred geographical units. Finally, we empirically examine how existing simulation methods perform on realistic validation data sets.
• Abstract（参考訳）: 選挙や有権者に関する詳細なデータが利用可能になるにつれて、議会が再選計画を採用し、裁判所がその合法性を決定する際に、再選シミュレーション手法がますます重要な役割を果たすようになった。 これらのシミュレーション手法は、統一性、集団パリティ、コンパクト性といった法定ガイドラインと要件を満たす全ての再編成計画の代表的サンプルを得るように設計されている。 提案された再資源化計画は、パルチザンフェアネスの指標に従って、このサンプルに対する外れ値を構成する場合、ゲリーマンダードと見なすことができる。 使用量の増加にもかかわらず,シミュレーション手法の精度を実証的に検証する努力は不十分である。 本研究では,すべての再帰計画を効率的に列挙し,この個体群から独立した一様サンプルを抽出できる計算手法を適用した。 このアルゴリズムは,数百の地理的単位を持つ状態に拡張可能であることを示す。 最後に,既存のシミュレーション手法が現実的な検証データセットに与える影響を実証的に検証する。

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