論文の概要: Measuring and mitigating voting access disparities: a study of race and
polling locations in Florida and North Carolina
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14867v1
- Date: Mon, 30 May 2022 06:13:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-01 06:42:17.738821
- Title: Measuring and mitigating voting access disparities: a study of race and
polling locations in Florida and North Carolina
- Title(参考訳): 投票アクセス格差の測定と緩和--フロリダ州とノースカロライナ州における人種と投票場所に関する研究
- Authors: Mohsen Abbasi, Suresh Venkatasubramanian, Sorelle A. Friedler,
Kristian Lum, Calvin Barrett
- Abstract要約: 投票権の抑制と選挙権に対する人種的格差は、アメリカ合衆国における長年の公民権問題である。
ポーリング位置へのアクセスを定量化し、ポーリング位置の「負荷」とポーリング位置の距離における人種格差の校正手法を開発した。
これらのアルゴリズムを2020年の選挙の位置情報データに適用することは、より多くの投票場所を割り当てるコストと、アクセス格差に対する潜在的な影響の間のトレードオフを露呈し、調査するのに役立ちます。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.236769041115903
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Voter suppression and associated racial disparities in access to voting are
long-standing civil rights concerns in the United States. Barriers to voting
have taken many forms over the decades. A history of violent explicit
discouragement has shifted to more subtle access limitations that can include
long lines and wait times, long travel times to reach a polling station, and
other logistical barriers to voting. Our focus in this work is on quantifying
disparities in voting access pertaining to the overall time-to-vote, and how
they could be remedied via a better choice of polling location or provisioning
more sites where voters can cast ballots. However, appropriately calibrating
access disparities is difficult because of the need to account for factors such
as population density and different community expectations for reasonable
travel times.
In this paper, we quantify access to polling locations, developing a
methodology for the calibrated measurement of racial disparities in polling
location "load" and distance to polling locations. We apply this methodology to
a study of real-world data from Florida and North Carolina to identify
disparities in voting access from the 2020 election. We also introduce
algorithms, with modifications to handle scale, that can reduce these
disparities by suggesting new polling locations from a given list of identified
public locations (including schools and libraries). Applying these algorithms
on the 2020 election location data also helps to expose and explore tradeoffs
between the cost of allocating more polling locations and the potential impact
on access disparities. The developed voting access measurement methodology and
algorithmic remediation technique is a first step in better polling location
assignment.
- Abstract(参考訳): 投票権の抑制と選挙権に対する人種的格差は、アメリカ合衆国における長年の公民権問題である。
投票への障壁は何十年もの間、様々な形をとってきた。
暴力的な明示的な抑止の歴史は、長い線や待ち時間、投票所に到達するための長い旅行時間、投票に対するその他の物流上の障壁など、より微妙なアクセス制限に移行している。
この研究の焦点は、全体の投票時間に関する投票アクセスの格差の定量化と、投票場所の選択や、投票者が投票を投票できるサイトを増やすことで、どのように改善できるかである。
しかし、人口密度や所要時間に対するコミュニティの期待の違いといった要因を考慮する必要があるため、アクセス格差を適切に調整することは困難である。
本稿では,ポーリング位置へのアクセスを定量化し,ポーリング位置の「負荷」とポーリング位置の距離における人種差の校正手法を開発した。
この手法を、フロリダとノースカロライナ州の実際のデータから、2020年の選挙での投票権の格差を識別する研究に適用する。
また,学校や図書館を含む特定の公共の場所のリストから,新たなポーリング場所を提案することで,これらの格差を低減できるアルゴリズムを導入している。
これらのアルゴリズムを2020年の選挙場所データに適用することは、より多くの投票場所を割り当てるコストとアクセス格差に対する潜在的な影響の間のトレードオフを暴露し、探求するのに役立つ。
最新の投票アクセス測定手法とアルゴリズム的修復手法は,ポーリングロケーション割り当ての改善の第一歩である。
関連論文リスト
- Learning to Manipulate under Limited Information [49.1574468325115]
私たちは、26のサイズの約4万のニューラルネットワークをトレーニングし、8つの異なる投票方法に対処しました。
ボルダなど一部の投票手法は限られた情報を持つネットワークで高度に操作可能であるのに対して、Instant Runoffのような投票手法はそうではない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T18:49:50Z) - Rank, Pack, or Approve: Voting Methods in Participatory Budgeting [2.748518321847202]
スタンフォード参加予算プラットフォームは、150以上の予算プロセスで住民を巻き込むために使われてきた。
ここでは,K-approval,K- rank,knapsackプライマリ・バロットを用いて,これらのプロセスから匿名化された予算意見のデータセットを提示する。
投票方法が異なる投票方法を用いた投票ペアを用いて,選択したプロジェクトのコストに対する投票方法の効果を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T01:19:44Z) - Adaptively Weighted Audits of Instant-Runoff Voting Elections: AWAIRE [61.872917066847855]
即時投票(IRV)選挙の監査方法は、リスク制限や、各投票における投票の電子的記録であるキャスト投票記録(CVR)を必要とするものではない。
我々は,CVRが利用できない場合に,適応的に重み付けされたテストスーパーマーチンガルを用いてITV選挙を効率よく監査するRLA手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T15:55:34Z) - New Algorithms and Applications for Risk-Limiting Audits [4.375873233252245]
リスク制限監査(RLA)は、選挙の正確性に対する信頼性を高める重要なツールである。
この研究は、古典的な(バレエレベルの)RLAをバッチで動作するものに変換するための、Batchcompと呼ばれる新しいジェネリックメソッドを提案する。
本稿では,既存のRLA手法であるALPHAを国勢調査に適用する手法に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-06T13:34:39Z) - Design and analysis of tweet-based election models for the 2021 Mexican
legislative election [55.41644538483948]
選挙日前の6ヶ月の間に、1500万件の選挙関連ツイートのデータセットを使用します。
地理的属性を持つデータを用いたモデルが従来のポーリング法よりも精度と精度で選挙結果を決定することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-02T12:40:05Z) - Comparing Voting Districts with Uncertain Data Envelopment Analysis [0.0]
ジェリーマンダーリングの投票地区は現代アメリカ社会の最も健全な関心事の1つである。
本研究では、不確実なデータ包絡分析を用いて、様々なメトリクスのマップを評価する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-02T20:12:27Z) - Expected Frequency Matrices of Elections: Computation, Geometry, and
Preference Learning [58.23459346724491]
我々は、Szufa et al.(AAMAS 2020)の「選挙マップ」アプローチを用いて、よく知られた投票分布を分析します。
分布の「スケルトン写像」を描き、その頑健さを評価し、その性質を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-16T17:40:22Z) - Census TopDown: The Impacts of Differential Privacy on Redistricting [0.3746889836344765]
我々は、Censusデータの再分割におけるいくつかの重要な応用について考察する。
われわれはTopDownが許容可能な人口収支を持つ地区を生産する能力を脅かさないという確実な証拠を見つける。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-09T23:28:53Z) - Anomaly Detection and Automated Labeling for Voter Registration File
Changes [0.0]
アメリカ合衆国大統領選挙における投票資格は、市民が投票する資格のある情報を含む州データベースのパッチワークによって決定される。
投票登録ファイル(VRF)の変更の監視は、米国の民主的プロセスを妨害したい悪意のあるアクターが、これらのファイルの内容を操作して目標を達成するよう、適切にアドバイスされることを考えると、極めて重要である。
本稿では、機械学習を利用して、投票者のロールを保護する際のアナリストや管理者の負担を軽減する方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-16T21:48:31Z) - Mundus vult decipi, ergo decipiatur: Visual Communication of Uncertainty
in Election Polls [56.8172499765118]
我々は、今放送と予測におけるバイアスの潜在的な源について論じる。
概念は、誤認識された正確性の問題を軽減するために提示される。
主要なアイデアの1つは、パーティーシェアではなくイベントの確率を使うことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-28T07:02:24Z) - Leveraging Administrative Data for Bias Audits: Assessing Disparate
Coverage with Mobility Data for COVID-19 Policy [61.60099467888073]
管理データのリンクによって,バイアスに対するモビリティデータの監査が可能かを示す。
我々は、高齢者や非白人の有権者が移動データによって捕えられる可能性が低いことを示した。
このような移動データに基づく公衆衛生資源の配分は、高リスク高齢者や少数民族に不当に害を与える可能性があることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-14T02:04:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。