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Polisのデータを解析
PolisのデータをPython自前スクリプトで解析
Polisからのエクスポート

2023-06-21
自前でEC2でPolisしてデータを収集した
https://polis.nhiro.org/3bbdm2tsss
59 peopleのデータが得られた

PolisのDBからデータをエクスポートした
データ: https://gist.github.com/nishio/897cdad38e9a797917f7b8e5a27c7524

py
import pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/nishio/Downloads/polis.csv") matrix = df.pivot_table(index="pid", columns="tid", values="vote") print(matrix)

75 rows

https://github.com/compdemocracy/analysis/blob/master/notebooks/jupyter/american-assembly-representative-groups-and-comments.ipynb

py
matrix = matrix.dropna(thresh=3) print(matrix.shape) # => (59, 8)
論文には7が閾値って書いてあったけど実際は3のようだ

K-3

Polis: Scaling Deliberation by Mapping High Dimensional Opinion Spaces




0 12
1 36
2 11
うーん、それっぽい絵はできたけど結果が一致しないな

2023-06-22CodeReading

できた
:
comment 7 Count of +1 votes in group: 0.0 Count of 0 votes in group: 2.0 Count of -1 votes in group: 12.0 Count of +1 votes outside group: 19.0 Count of 0 votes outside group: 19.0 Count of -1 votes outside group: 7.0 pvalue: 5.840739168435112e-05
Polisのバックエンド実装を使わずに、投票データのCSVからPolisのクラスタわけやクラスタごとの「特徴的な回答」を計算できるようになった

2023-06-22


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