Bilim’daki bir ekip de dahil olmak üzere yeni istatistikçi dalgaları, eyaletlerdeki kongre ve yasama bölgelerinin adayları için teraziyi değiştirmeye çalışan partiler tarafından uzun süredir devam eden gerrymandering sorununu polise yardımcı olabileceğini düşündükleri araçlar geliştirdiler.
Gerrymandering, 1800’lerden beri Amerikan siyasetinin bir parçası oldu ve en azından tartışmalı ve bazen yasa dışı sonuçlarla, özellikle de beyaz olmayan toplulukların oy kullanma gücünü sulandırmak için yapıldıysa. Sayım rakamları, nüfus kaymaları nedeniyle hangi bölgelerin yeniden dengelenmesi gerektiğini gösterdiğinde, eyalet yasama meclislerinde her on yılda bir savaş yenilenir. Bazen ihlaller bariz görünür, ancak çoğu zaman daha inceliklidir ve her iki durumda da kanıtlanmaları zor olabilir.
Bu istatistikçiler, büyük veri hesaplamanın niceliksel gücünden yararlanarak, yeniden çizilmiş bölgeleri yüzlerce, hatta binlerce hesaplamalı test ve simülasyondan geçirerek olası gerrymandered haritaları tanımlayabilen algoritmalar geliştirdiler. Son on yılda genellikle açık kaynak yoluyla geliştirilen bu araçlar, bir planın “adil” bir plan normunun dışında kalıp kalmadığına dair güçlü kanıtlar sağlar. Testler son zamanlarda ilgi görüyor ve giderek artan bir şekilde mahkemede gayrimeşruluğun kanıtı olarak kullanılıyor.
Bilim’da 2020’de başlatılan bir yöntem hızla etki yaratıyor. Araştırmacılar, gazeteciler ve seçim analistleri tarafından kullanıldı ve yasa koyucuların hileli haritaları atmak zorunda kaldığı son yasal davalarda önemli roller oynadı.
“Yeniden düzenleme” adı verilen araç, yerel yasa koyucular veya yeniden sınırlandırma komiteleri tarafından önerilen veya zaten yasalaştırılmış olan bir haritayla karşılaştırılabilecek, partiler üstü alternatif planlardan (5.000 ila 10.000’e kadar) oluşan geniş bir havuz oluşturur. Partiler üstü temel haritalardan oluşan bu havuz, yeni haritanın Nüfus Sayımında gösterilen yeni kaymaları adil bir şekilde temsil edip etmediğini veya bir aykırı değer olup olmadığını görmeyi mümkün kılar.
Araştırmacıların simüle ettiği 5.000 alternatif haritadan birinin yanında Ohio’nun bölge haritası (gölgeli kutu, solda).
Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi Projesi
İstatistik ve hükümet bölümlerinde profesör olan Kosuke Imai, “Algoritmanın yaptığı şey, eyalet içindeki farklı seçmenlerin coğrafyasını ve dağılımını kullanarak, ne tür partizan bir sonuç beklememiz gerektiğini gösteriyor” dedi. “Ancak, bu partizan olmayan tabana kıyasla çok farklı bir şey görürsek, yürürlüğe giren plan kapsamında bir tarafı kayırıyor, bu, planın ne zaman çizildiğini etkileyen başka faktörlerin olduğunun kanıtıdır.”
Örneğin araştırmacılar, aracın 5.000 simülasyon çalıştırdığı ve ortalama olarak yasama organındaki azınlık partisinin yaklaşık beş ila yedi sandalye kazanması gerektiğini bulduğu bir durumu ele alalım. Ancak çoğunluk partisinin zorladığı bir haritanın kullanıldığı simülasyonlar, rakibinin yalnızca iki sandalye kazanmasını sağlıyor. Araştırmacılar, bunun nadir veya neredeyse imkansız bir olayı ifade ettiğini ve partizan gerrymandering olasılığını desteklediğini söyledi.
Imai, Fen Bilimleri Enstitüsü’nde doktora adayı olan Cory McCartan ile istatistik üzerine odaklanarak redist geliştirdi. İkili, yeniden sınırlandırma planlarının adaletini değerlendirmeye yönelik geleneksel yöntemlerin iyi çalışmadığını, çünkü objektif karşılaştırmalar yapmak için tarafsız bir temel sağlamadıklarını gördü. Adaletin genellikle öznel bir çağrı haline geldiğini söylediler.
McCartan, “Uzun süredir insanlar gerrymandering yapıyor ve soru ‘Tamam, bunu nasıl kanıtlayabilirim?'” dedi. “’Hey, bence bu harita adaletsiz görünüyor çünkü sınırlar çok dalgalı.’ Ancak bunlar mahkemede dava konusu oluyor, bu nedenle bir yargıcın açıkça karar verebilmesi gerekiyor: Bu adil mi, değil mi?
Redist yazılımı, simülasyonlarını çalıştırmak için sıralı Monte Carlo (SMC) algoritmasını kullanır. Yazılım boş bir harita ile başlar, ardından her seferinde bir bölge haritası çizer ve bunu tekrar tekrar yapar. Her alternatif harita paralel olarak çizilir ve o eyaletin nüfusunu, demografik verilerini ve bölge yasalarını içerir. Bu alternatif haritalar çizildikten sonra, redist yazılımı, simülasyonları özetleyen tablolar ve grafiklerle kullanıcıların verileri anlamalarına yardımcı olmak için görselleştirme araçlarını kullanır.
Grafik, Ohio’nun yürürlüğe giren planının her bir bölgesinin simüle edilmiş bölgeler kümesiyle nasıl karşılaştırıldığına bakar.
Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi Projesi
Çoğu benzer algoritmanın aksine, SMC algoritması tek bir haritadan başlayıp onu değiştirmeye devam etmez. Bunun yerine, algoritma boş bir harita ile başlar ve yeni boş tuvallerden yeni alternatif planlar üretir. Bu rastgele oluşturma, algoritmanın daha benzersiz alternatifleri verimli bir şekilde keşfetmesini ve temsili bir plan örneği oluşturmasını sağlar. Araştırmacılar, bunu yapmayan mevcut algoritmaların, zaten partizan bir önyargıya sahip olabilecek başlangıç haritasına çok benzeyen planları keşfetme riski taşıdığını söyledi.
Imai, “Kanunlaştırılan planın Demokratların lehinde olduğunu söyleyin,” dedi. “Bir algoritma yalnızca çok benzer planları araştırırsa [because it starts with this enacted plan], o zaman belki buna dayalı tüm simüle edilmiş planlar da Demokratların lehinedir. Bu olduğunda, yürürlüğe giren plan bir gerrymander gibi görünmüyor.
Redist, Alabama, New York, Ohio ve Güney Carolina’daki eylemler de dahil olmak üzere gerrymandering davalarında davacılar tarafından kullanılmıştır. New York’ta bir seçim analisti, New York eyaletinin Demokratik yasama organı tarafından çizilen haritanın “muhtemelen Cumhuriyetçi kongre sandalye sayısını sekizden dörde düşüren” aşırı bir aykırı değer “olduğunu göstermeye yardımcı olmak için 10.000 harita üretmek üzere SMC algoritmasını kullandı. Eyalet Temyiz Mahkemesi haritanın yeniden çizilmesini emretti.
Ohio’da Imai, Cumhuriyet kontrolündeki yeniden bölgelendirme komisyonunu gerrymandering yapmakla suçlayan davacılar için bilirkişi olarak çağrıldı. SMC algoritması dava için 5.000 harita oluşturdu ve bunların hiçbiri komisyonun önerisi kadar Cumhuriyetçiler için uygun değildi. Eyalet Yüksek Mahkemesi, bu organın gözden geçirilmesini emretti.
Algoritma, Alabama’da ırkçılık iddialarını içeren ABD Yüksek Mahkemesi önüne getirilen bir davada da kullanılıyor. Imai, yeni kongre haritasının Siyahların oylarını kasıtlı olarak sulandırdığını savunarak davacılar için bilirkişi olarak görev yaptı. Oy Hakları Yasası’ndaki korumalara dayanan dava, hileli yasal haritalara karşı ülke çapında kalan birkaç korumadan birini ortadan kaldırabilir.
Haritalar, eyalet çapında tipik bir seçimde Alabama genelinde partizan eğilimini ve eyaletteki azınlık seçmenlerin payını gösteriyor.
Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi Projesi
Redist, Imai’nin Bilim’daki Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi (ALARM) Projesi adlı araştırma grubunun ana odak noktası haline geldi. Grup kısa bir süre önce 50 Eyaletli Yeniden Bölgelendirme Simülasyon Projesini başlattı ve yazılımı, her eyalet için 5.000 alternatif harita üreterek ülke genelinde yeniden bölgelendirme planlarını değerlendirmek için kullanıyor.
Kullanımı kolay araç, kullanıcıların bir eyalet seçmesine ve haritaları keşfetmesine olanak tanır. ALARM, verileri daha erişilebilir ve sindirilebilir hale getirmek için o eyalette kaç tane kongre bölgesinin bulunduğuna, yeniden sınırlandırma gerekliliklerine, siyasi coğrafyasına ve grafikler ve tablolar da dahil olmak üzere bilgisayarın bulduklarının bir özetini sunar.
Tüm veriler indirilebilir. Kaynak kodu, farklı spesifikasyonlar altında simüle edilmiş planlar oluşturmak için bir şablon olarak kullanılabilmesi için sağlanmıştır.
Lisans öğrencilerini, yüksek lisans öğrencilerini ve hatta lise öğrencilerini içeren ALARM grubu üyeleri, her eyaletin algoritmaya dönüştürülmesi gereken farklı kuralları olduğundan ve her şeyin sorunsuz gittiğinden emin olmak için teşhis çalıştırmaları gerektiğinden sürecin titiz olduğunu söylüyor. .
Yine de çabaya değer olduğuna inanıyorlar.
ALARM Projesi için sırada, gerrymandering’in partizan yanlılığından ırksal gerrymandering’e kadar genişleyen redist’i keşfetme ve gerrymandering’i daha yerel düzeylerde değerlendirme planı var.
Imai, “Sınırları çizmenin farklı yollarının bazı seçmenlere nasıl fayda sağlayabileceği ve diğerlerine nasıl zarar verebileceği sorusu her zaman vardır” dedi. “Sosyal bilimciler için bu tür siyasi manipülasyonların doğasını anlamak ve onu ele almak önemlidir.”
Günlük Gazete
En son Bilim haberlerini almak için günlük e-postalara kaydolun.
Gerrymandering, 1800’lerden beri Amerikan siyasetinin bir parçası oldu ve en azından tartışmalı ve bazen yasa dışı sonuçlarla, özellikle de beyaz olmayan toplulukların oy kullanma gücünü sulandırmak için yapıldıysa. Sayım rakamları, nüfus kaymaları nedeniyle hangi bölgelerin yeniden dengelenmesi gerektiğini gösterdiğinde, eyalet yasama meclislerinde her on yılda bir savaş yenilenir. Bazen ihlaller bariz görünür, ancak çoğu zaman daha inceliklidir ve her iki durumda da kanıtlanmaları zor olabilir.
Bu istatistikçiler, büyük veri hesaplamanın niceliksel gücünden yararlanarak, yeniden çizilmiş bölgeleri yüzlerce, hatta binlerce hesaplamalı test ve simülasyondan geçirerek olası gerrymandered haritaları tanımlayabilen algoritmalar geliştirdiler. Son on yılda genellikle açık kaynak yoluyla geliştirilen bu araçlar, bir planın “adil” bir plan normunun dışında kalıp kalmadığına dair güçlü kanıtlar sağlar. Testler son zamanlarda ilgi görüyor ve giderek artan bir şekilde mahkemede gayrimeşruluğun kanıtı olarak kullanılıyor.
Bilim’da 2020’de başlatılan bir yöntem hızla etki yaratıyor. Araştırmacılar, gazeteciler ve seçim analistleri tarafından kullanıldı ve yasa koyucuların hileli haritaları atmak zorunda kaldığı son yasal davalarda önemli roller oynadı.
“Yeniden düzenleme” adı verilen araç, yerel yasa koyucular veya yeniden sınırlandırma komiteleri tarafından önerilen veya zaten yasalaştırılmış olan bir haritayla karşılaştırılabilecek, partiler üstü alternatif planlardan (5.000 ila 10.000’e kadar) oluşan geniş bir havuz oluşturur. Partiler üstü temel haritalardan oluşan bu havuz, yeni haritanın Nüfus Sayımında gösterilen yeni kaymaları adil bir şekilde temsil edip etmediğini veya bir aykırı değer olup olmadığını görmeyi mümkün kılar.
Araştırmacıların simüle ettiği 5.000 alternatif haritadan birinin yanında Ohio’nun bölge haritası (gölgeli kutu, solda).
Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi Projesi
İstatistik ve hükümet bölümlerinde profesör olan Kosuke Imai, “Algoritmanın yaptığı şey, eyalet içindeki farklı seçmenlerin coğrafyasını ve dağılımını kullanarak, ne tür partizan bir sonuç beklememiz gerektiğini gösteriyor” dedi. “Ancak, bu partizan olmayan tabana kıyasla çok farklı bir şey görürsek, yürürlüğe giren plan kapsamında bir tarafı kayırıyor, bu, planın ne zaman çizildiğini etkileyen başka faktörlerin olduğunun kanıtıdır.”
Örneğin araştırmacılar, aracın 5.000 simülasyon çalıştırdığı ve ortalama olarak yasama organındaki azınlık partisinin yaklaşık beş ila yedi sandalye kazanması gerektiğini bulduğu bir durumu ele alalım. Ancak çoğunluk partisinin zorladığı bir haritanın kullanıldığı simülasyonlar, rakibinin yalnızca iki sandalye kazanmasını sağlıyor. Araştırmacılar, bunun nadir veya neredeyse imkansız bir olayı ifade ettiğini ve partizan gerrymandering olasılığını desteklediğini söyledi.
Imai, Fen Bilimleri Enstitüsü’nde doktora adayı olan Cory McCartan ile istatistik üzerine odaklanarak redist geliştirdi. İkili, yeniden sınırlandırma planlarının adaletini değerlendirmeye yönelik geleneksel yöntemlerin iyi çalışmadığını, çünkü objektif karşılaştırmalar yapmak için tarafsız bir temel sağlamadıklarını gördü. Adaletin genellikle öznel bir çağrı haline geldiğini söylediler.
McCartan, “Uzun süredir insanlar gerrymandering yapıyor ve soru ‘Tamam, bunu nasıl kanıtlayabilirim?'” dedi. “’Hey, bence bu harita adaletsiz görünüyor çünkü sınırlar çok dalgalı.’ Ancak bunlar mahkemede dava konusu oluyor, bu nedenle bir yargıcın açıkça karar verebilmesi gerekiyor: Bu adil mi, değil mi?
Redist yazılımı, simülasyonlarını çalıştırmak için sıralı Monte Carlo (SMC) algoritmasını kullanır. Yazılım boş bir harita ile başlar, ardından her seferinde bir bölge haritası çizer ve bunu tekrar tekrar yapar. Her alternatif harita paralel olarak çizilir ve o eyaletin nüfusunu, demografik verilerini ve bölge yasalarını içerir. Bu alternatif haritalar çizildikten sonra, redist yazılımı, simülasyonları özetleyen tablolar ve grafiklerle kullanıcıların verileri anlamalarına yardımcı olmak için görselleştirme araçlarını kullanır.
Grafik, Ohio’nun yürürlüğe giren planının her bir bölgesinin simüle edilmiş bölgeler kümesiyle nasıl karşılaştırıldığına bakar.
Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi Projesi
Çoğu benzer algoritmanın aksine, SMC algoritması tek bir haritadan başlayıp onu değiştirmeye devam etmez. Bunun yerine, algoritma boş bir harita ile başlar ve yeni boş tuvallerden yeni alternatif planlar üretir. Bu rastgele oluşturma, algoritmanın daha benzersiz alternatifleri verimli bir şekilde keşfetmesini ve temsili bir plan örneği oluşturmasını sağlar. Araştırmacılar, bunu yapmayan mevcut algoritmaların, zaten partizan bir önyargıya sahip olabilecek başlangıç haritasına çok benzeyen planları keşfetme riski taşıdığını söyledi.
Imai, “Kanunlaştırılan planın Demokratların lehinde olduğunu söyleyin,” dedi. “Bir algoritma yalnızca çok benzer planları araştırırsa [because it starts with this enacted plan], o zaman belki buna dayalı tüm simüle edilmiş planlar da Demokratların lehinedir. Bu olduğunda, yürürlüğe giren plan bir gerrymander gibi görünmüyor.
Redist, Alabama, New York, Ohio ve Güney Carolina’daki eylemler de dahil olmak üzere gerrymandering davalarında davacılar tarafından kullanılmıştır. New York’ta bir seçim analisti, New York eyaletinin Demokratik yasama organı tarafından çizilen haritanın “muhtemelen Cumhuriyetçi kongre sandalye sayısını sekizden dörde düşüren” aşırı bir aykırı değer “olduğunu göstermeye yardımcı olmak için 10.000 harita üretmek üzere SMC algoritmasını kullandı. Eyalet Temyiz Mahkemesi haritanın yeniden çizilmesini emretti.
Ohio’da Imai, Cumhuriyet kontrolündeki yeniden bölgelendirme komisyonunu gerrymandering yapmakla suçlayan davacılar için bilirkişi olarak çağrıldı. SMC algoritması dava için 5.000 harita oluşturdu ve bunların hiçbiri komisyonun önerisi kadar Cumhuriyetçiler için uygun değildi. Eyalet Yüksek Mahkemesi, bu organın gözden geçirilmesini emretti.
Algoritma, Alabama’da ırkçılık iddialarını içeren ABD Yüksek Mahkemesi önüne getirilen bir davada da kullanılıyor. Imai, yeni kongre haritasının Siyahların oylarını kasıtlı olarak sulandırdığını savunarak davacılar için bilirkişi olarak görev yaptı. Oy Hakları Yasası’ndaki korumalara dayanan dava, hileli yasal haritalara karşı ülke çapında kalan birkaç korumadan birini ortadan kaldırabilir.
Haritalar, eyalet çapında tipik bir seçimde Alabama genelinde partizan eğilimini ve eyaletteki azınlık seçmenlerin payını gösteriyor.
Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi Projesi
Redist, Imai’nin Bilim’daki Algoritma Destekli Yeniden Dağıtma Metodolojisi (ALARM) Projesi adlı araştırma grubunun ana odak noktası haline geldi. Grup kısa bir süre önce 50 Eyaletli Yeniden Bölgelendirme Simülasyon Projesini başlattı ve yazılımı, her eyalet için 5.000 alternatif harita üreterek ülke genelinde yeniden bölgelendirme planlarını değerlendirmek için kullanıyor.
Kullanımı kolay araç, kullanıcıların bir eyalet seçmesine ve haritaları keşfetmesine olanak tanır. ALARM, verileri daha erişilebilir ve sindirilebilir hale getirmek için o eyalette kaç tane kongre bölgesinin bulunduğuna, yeniden sınırlandırma gerekliliklerine, siyasi coğrafyasına ve grafikler ve tablolar da dahil olmak üzere bilgisayarın bulduklarının bir özetini sunar.
Tüm veriler indirilebilir. Kaynak kodu, farklı spesifikasyonlar altında simüle edilmiş planlar oluşturmak için bir şablon olarak kullanılabilmesi için sağlanmıştır.
Lisans öğrencilerini, yüksek lisans öğrencilerini ve hatta lise öğrencilerini içeren ALARM grubu üyeleri, her eyaletin algoritmaya dönüştürülmesi gereken farklı kuralları olduğundan ve her şeyin sorunsuz gittiğinden emin olmak için teşhis çalıştırmaları gerektiğinden sürecin titiz olduğunu söylüyor. .
Yine de çabaya değer olduğuna inanıyorlar.
ALARM Projesi için sırada, gerrymandering’in partizan yanlılığından ırksal gerrymandering’e kadar genişleyen redist’i keşfetme ve gerrymandering’i daha yerel düzeylerde değerlendirme planı var.
Imai, “Sınırları çizmenin farklı yollarının bazı seçmenlere nasıl fayda sağlayabileceği ve diğerlerine nasıl zarar verebileceği sorusu her zaman vardır” dedi. “Sosyal bilimciler için bu tür siyasi manipülasyonların doğasını anlamak ve onu ele almak önemlidir.”
Günlük Gazete
En son Bilim haberlerini almak için günlük e-postalara kaydolun.