論文の概要: Mining Voter Behaviour and Confidence: A Rule-Based Analysis of the 2022 U.S. Elections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14236v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 12:25:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.790983
• Title: Mining Voter Behaviour and Confidence: A Rule-Based Analysis of the 2022 U.S. Elections
• Title（参考訳）: 投票行動と信頼:2022年アメリカ合衆国大統領選挙のルールに基づく分析
• Authors: Md Al Jubair, Mohammad Shamsul Arefin, Ahmed Wasif Reza,
• Abstract要約: 本研究では,選挙時の投票者信頼と経験との関係について検討する。 2022年のアメリカ選挙実績調査にルールベースのデータマイニング技術を適用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This study explores the relationship between voter trust and their experiences during elections by applying a rule-based data mining technique to the 2022 Survey of the Performance of American Elections (SPAE). Using the Apriori algorithm and setting parameters to capture meaningful associations (support >= 3%, confidence >= 60%, and lift > 1.5), the analysis revealed a strong connection between demographic attributes and voting-related challenges, such as registration hurdles, accessibility issues, and queue times. For instance, respondents who indicated that accessing polling stations was "very easy" and who reported moderate confidence were found to be over six times more likely (lift = 6.12) to trust their county's election outcome and experience no registration issues. A further analysis, which adjusted the support threshold to 2%, specifically examined patterns among minority voters. It revealed that 98.16 percent of Black voters who reported easy access to polling locations also had smooth registration experiences. Additionally, those who had high confidence in the vote-counting process were almost two times as likely to identify as Democratic Party supporters. These findings point to the important role that enhancing voting access and offering targeted support can play in building trust in the electoral system, particularly among marginalized communities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2022年アメリカ選挙実績調査(SPAE)にルールベースのデータマイニング手法を適用し,選挙時の投票者信頼と経験との関係について検討した。 Apriori アルゴリズムと設定パラメータを用いて有意義な関連性(サポート >= 3%,信頼 >= 60%,リフト > 1.5)を抽出し,登録ハードル,アクセシビリティ問題,待ち時間などの統計属性と投票関連課題との強い関係を明らかにした。 例えば、投票所にアクセスするのは「非常に簡単」であり、適度な自信を報告した回答者は、郡の選挙結果を信頼し、登録問題を経験する確率が6倍以上(リフト=6.12)であることがわかった。 さらに、支持率を2%に調整した分析では、特に少数派の有権者のパターンを調べた。 投票所への容易にアクセスできると報告した黒人有権者の98.16パーセントも、スムーズな登録経験があることが判明した。 さらに、有権者投票プロセスに高い信頼を持つ者は、民主党支持者と同一視される可能性がほぼ2倍あった。 これらの知見は、投票アクセスの向上と目標支援の提供が、選挙制度、特に辺境化社会における信頼構築に果たす重要な役割を示唆している。

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