論文の概要: Electoral David vs Goliath: How does the Spatial Concentration of
Electors affect District-based Elections?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11865v1
- Date: Sun, 21 Jun 2020 18:17:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 11:56:15.225259
- Title: Electoral David vs Goliath: How does the Spatial Concentration of
Electors affect District-based Elections?
- Title（参考訳）: 選挙人ダビデ対ゴリアス:選挙人の空間集中は地方選挙にどのように影響するか?
- Authors: Adway Mitra
- Abstract要約: 行政機関内の各地区に「席」がある地区ベースの選挙。
各選挙区では、最大得票数の候補者が各選挙区に当選する。
選挙人の位置と地区の境界は、たとえ異なる政党の支持比率が変わらないとしても、選挙結果に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
このことは、地区が再選されるか、選挙人が特定の政党の議席を最大化するために移動されるかについて、かなりの量の研究につながっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many democratic countries use district-based elections where there is a
"seat" for each district in the governing body. In each district, the party
whose candidate gets the maximum number of votes wins the corresponding seat.
The result of the election is decided based on the number of seats won by the
different parties. The electors (voters) can cast their votes only in the
district of their residence. Thus, locations of the electors and boundaries of
the districts may severely affect the election result even if the proportion of
popular support (number of electors) of different parties remains unchanged.
This has led to significant amount of research on whether the districts may be
redrawn or electors may be moved to maximize seats for a particular party. In
this paper, we frame the spatial distribution of electors in a probabilistic
setting, and explore different models to capture the intra-district
polarization of electors in favour of a party, or the spatial concentration of
supporters of different parties. Our models are inspired by elections in India,
where supporters of different parties tend to be concentrated in certain
districts. We show with extensive simulations that our model can capture
different statistical properties of real elections held in India. We frame
parameter estimation problems to fit our models to the observed election
results. Since analytical calculation of the likelihood functions are
infeasible for our complex models, we use Likelihood-free Inference methods
under the Approximate Bayesian Computation framework. Since this approach is
highly time-consuming, we explore how supervised regression using Logistic
Regression or Deep Neural Networks can be used to speed it up. We also explore
how the election results can change by varying the spatial distributions of the
voters, even when the proportions of popular support of the parties remain
constant.
- Abstract（参考訳）: 多くの民主国は、行政機関内の各地区に「議席」がある地区ベースの選挙を行っている。
各地区では、候補者が最大得票数を得る政党が対応する議席を獲得する。
選挙の結果は、異なる政党が獲得した議席数に基づいて決定される。
投票者(投票者)は自宅の地区でのみ投票を行うことができる。
したがって、異なる政党の支持率(投票者数)が変わらずであっても、選挙人の位置と選挙区の境界は選挙結果に重大な影響を及ぼす可能性がある。
このことが、選挙区が再選されるか、選挙人が特定の政党の議席を最大化するために移されるかに関するかなりの研究に繋がった。
本稿では,選挙人の空間分布を確率的設定で表し,異なる政党の支持者の空間集中度や党派に有利な選挙人の地区内分極を捉えるために,異なるモデルを探索する。
私たちのモデルは、異なる政党の支持者が特定の地区に集中する傾向があるインドの選挙にインスパイアされている。
インドで実施されている実選挙の統計特性を,我々のモデルで把握できることを示す。
我々は、予測した選挙結果に適合するパラメータ推定問題を考察する。
確率関数の解析的計算は複素モデルでは不可能であるため、近似ベイズ計算フレームワークの下でLikelihood-free Inference法を用いる。
このアプローチは非常に時間を要するため、ロジスティック回帰やディープニューラルネットワークを用いた教師付き回帰を用いて、それを高速化する方法を探る。
また,政党の支持率が一定であっても,有権者の空間分布を変化させることで選挙結果をどう変えるかを検討する。
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