Выборы прошли 17-19 сентября, и новости о них постепенно уходят из повестки. Однако, результаты выборов - это не только таблица с итоговым процентом голосов за партии и кандидатов. Это большой массив данных, который был сформирован при участии миллионов людей. Эти данные содержат в себе тысячи историй, которые не расскажет итоговая таблица.
Сразу после выборов быстро появилась аналитика результатов выборов от Сергея Александровича Шпилькина. ��еня заинтересовала методика, по которой строились графики зависимостей результатов партий на участках от явки на участках. Я участвовал в наблюдении за ходом выборов по месту жительства и у меня были данные результатов по каждой участковой избирательной комиссии (УИК) по моему округу. Я построил график по этой методике для двух партий - "Единая Россия" и "КПРФ", так как эти две партии лидировали в моем районе.
Так как точек было не много, можно было подписать каждую точку номером УИКа и задать узнаваемую геометрию - синий квадрат для "Единой России" и красный круг для "КПРФ". Получилось очень нагрядно. Часть участков сгрупировались в одной области. Результаты "КПРФ" и "Единой России" в этой области практически совпадали. Две точки расположились в области более высокой явки и результаты партий там существенно расходились. Это были УИКи с номерами 3611 и 4002. На сайте ЦИК я нашел местонахождение этих УИКов. Оказалось, что один располагался в Институте хирургии им. А.В.Вишневского, а другой - на Павелецком вокзале. То есть эти участки, очевидно, имели электорат, который существенно отличался в своих предпочтениях от среднего по району. На остальных участках аномального голосования не происходило.
Вскоре появились данные по всем участкам России в файле .xlsx. Точно не знаю кто парсил сайт ЦИКа, но выражаю огромную благодарность за эту работу! Я подумал, что мог бы создать веб приложение, которое смогло бы строить подобные графики для всех районов Москвы, а заодно и платформу, на основе которой можно было бы легко визуализировать данные в других разрезах.
Для своих целей я выбрал веб фреймворк Django, так как это один из самых популярных фреймворков на Python. А на Python, как известно, существует много мощных библиотек для работы с данными. Для обработки данных я импортировал библиотеку Pandas. Для построения графиков - MatplotLib. Исходные данные я переписал из .xls файла в базу данных SQLite. На основе этой платформы мне удалось довольно быстро создать демо приложение. Оно не отличается изысканным дизайном, но работает. Для начала я посчитал итоги выборов. Они сошлись с результатами ЦИКа. Значит данные полные. Приложение я разместил на домене duma-21.ru. Исходный код и данные находятся на GitHub.
Возможно, среди сообщества Хабра, найдутся люди, которым интересен анализ данных по прошедшим выборам и они смогут использовать эту платформу для реализации своего проекта. Напишите, пожалуйста, что вы думаете. Нужен ли еще один проект с визуализацией данных по итогам выборов или достаточно инструментов, которые присутствуют на сайте ЦИКа? Есть ли у вас идеи, как еще можно использовать данные выборов, чтобы они рассказали интересную историю?
