Досье на выборы с наборами данных

Досье на выборы  с наборами данных - сборка информации по выборам с сайта. Все материалы, где были упомянуты данные выборы.

Карточки выборов

Новые параметры для изучения

Новые параметры для изучения

Как известно, с лета 2020 года в России досрочное, досрочнно надомно, и придомное (т.н. "скверное") голосование приобрело массовый характер влияющий на исходы выборов. Ранее, если такие формы и существовали, то имели незначительный масштаб.

Эти формы практически не поддаются независимому гражданскому контролю. За исключением одного: статистики официальных данных. Поэтому с ЕДГ-2020 мы вводим новые параметры для анализа.

Проценты недействительных голосов, досрочных голосов и условного "нормального голосования", т.е. стандартного голосования на участке в день голосования. 

Все параметры выводятся в процентах от числа участников, от числа зарегистрированных избирателей и в абсолютном выражении.

Надеемся, что новые методы жуликов уйти из-под гражданского контроля подарят на нам новые методы поймать этих жуликов.

Уже можно увидеть, что во многих регионах с ростом явки процент недействительных голосов падает. Видно, что это происходит в сельских районах. Получается, что сельские жители "умнее", грамотнее горожан, и заполняют свои бюллетени правильнее? На самом деле, без массовых кампаний порчи бюллетеней, это говорит о том, что в сельских районах выше процент фальсификаций. А фальсификаторы, как известно, добавляют голоса только одной-двух партиям, и совершенно забывают добавлять пропорциональное количество недействительных. 

На этот принцип опирается т.н. "Метод Corbulon'а". Он пока не реализован в нашей Лаборатории, то уже по диаграммам рассеяния вы можете заметить эту зависимость. 

Для примера приведу выборы главы Чувашской Республики 2020 года. Видно, что с ростом явки процент недействительных падает, видно, что это зона - вне городов. И - удивительно да? - растёт процент представителя действующей власти. 

Методы оценок по недействительным - не особенно популярны, и у вас есть возможность стать первооткрывателям. 

Лаборатория - в вашем распоряжении. Смотрите сами™!

Print
33046
Данные для статьиfull
Laboratory support for articlefull
Dossier's Block

РФ ЕДГ 2020РФ Чувашия Глава 2020

Theoretic depth
  • Observation
Please login or register to post comments.

Статьи о выборах

Максим Я. Самые криминальные выборы 2019

Домашнее задание от Максима Я. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 39872

Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Максима Я.: Башкортостан, Волгоградская область, Забайкалье / Калмыкия

Дмитрий В. Самые криминальные выборы 2019

Домашнее задание от Дмитрия В. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 45868

Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Дмитрия В: Башкортостан, Калмыкия, третье место разделили: Липецкая, Вологодская, Волгоградская области и Забайкальский край.

Инна К. Самые криминальные выборы 2019

Домашнее задание от Инны К. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 38034

Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Инны К.: Забайкальский край, Курская область, Волгоградская область.

Максим Н. Самые сфальсифицированные выборы 2019

Домашнее задание от Максима Н. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 25824

"Конкуренты лежат мёртвыми пластами" в Курской области, республике Калмыкия и Забайкальском крае.

Маргарита Ж. Самые сфальсифицированные выборы 2019

Домашнее задание от Маргариты Ж. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 31279

Самые сфальсифицированные выборы ЕДГ 2019 по версии Маргариты Ж.: Калмыкия, Липецк, Сахалин

RSS
First567810121314Последняя

По территории

По дате

Доступность для анализа