[論文レビュー] Simulated redistricting plans for the analysis and evaluation of redistricting in the United States

Cory McCartan, Christopher T Kenny+6 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2022

Judicial and Constitutional Studies被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、50州すべての州に適用可能な標準化されたワークフローを用いて、州固有の選挙区再編ルール、人口均等性、連結性、コンパクト性を組み込んだ、50州分のコングレッシング・レッドディストリクティング計画の包括的かつオープンソースのツールキットである50stateSimulationsを紹介する。この手法により、研究者やアナリストは、有効な代替計画の多数 ensemble と比較することで、一部の州の執行済み計画に、政党的または人種的ギャローピングが行われているかを評価できる。主な結果として、2020年のジョージア州計画では、シミュレーションされた代替計画と比較して、2つの選挙区で民主党政権の票の集中（vote packing）が顕著に見られた。

ABSTRACT

This article introduces the 50stateSimulations, a collection of simulated congressional districting plans and underlying code developed by the Algorithm-Assisted Redistricting Methodology (ALARM) Project. The 50stateSimulations allow for the evaluation of enacted and other congressional redistricting plans in the United States. While the use of redistricting simulation algorithms has become standard in academic research and court cases, any simulation analysis requires non-trivial efforts to combine multiple data sets, identify state-specific redistricting criteria, implement complex simulation algorithms, and summarize and visualize simulation outputs. We have developed a complete workflow that facilitates this entire process of simulation-based redistricting analysis for the congressional districts of all 50 states. The resulting 50stateSimulations include ensembles of simulated 2020 congressional redistricting plans and necessary replication data. We also provide the underlying code, which serves as a template for customized analyses. All data and code are free and publicly available. This article details the design, creation, and validation of the data.

研究の動機と目的

• 選挙区再編シミュレーション分析の高い入り口障壁に対処する。これは、異なるデータの統合、州固有のルールの形式化、複雑なアルゴリズムの実装を含む。
• 50州すべてにわたる代表的なシミュレート済み議会選挙区再編計画のエナセブルを生成する、スケーラブルで再利用可能かつ再現可能なワークフローを構築すること。
• 研究者、裁判所、データジャーナリストが、同じ法的および人口統計的制約下で、執行済みの選挙区再編計画を、多様な有効な代替計画と比較して評価できるようにすること。
• コンパクト性、人口均等性、境界分割、およびマイノリティ投票年齢人口（BVAP）の分布といった包括的な指標を用いて、シミュレーション出力の妥当性を検証すること。
• カスタマイズ可能な選挙区再編分析のテンプレートとして機能するオープンソースのコードとデータを提供し、透明性と再現可能性を確保すること。

提案手法

• 本手法は、赤道のレッドィスト R パッケージに裏打ちされた統一されたシミュレーションパイプラインを用い、人口均等性、連結性、郡または自治体の分割回避といった州固有の選挙区再編ルールを統合する。
• 基本制約には、連結性、理想的な選挙区サイズの1%以内の人口均等性、および郡または自治体の分割を最小限に抑えることが含まれる。必要に応じて追加の州固有の制約（例：コロラド州の競合選挙区、ルイジアナ州の過去の選挙区コアの保存）が適用される。
• マーカフチェーン・モンテカルロ（MCMC）法を用いて、各州ごとに5,000件の代表的計画を生成するアルゴリズムにより、法的および地理的制約を守りながら多様性を確保する。
• 2020年国勢調査データと、投票および選挙科学チーム（VEST）が再表計算した2020年の選挙結果を統合することで、正確な政党的傾向と人口統計的指標が可能になる。
• レッドィストおよびレッドィストメトリクス R パッケージを介して、計画の分布、コンパクト性、および政党的バイアス指標のプロットを可能にする可視化および分析ツールが提供される。
• すべての結果を GitHub のプルリクエストに公開している。各州のコンパクト性、人口偏差、境界分割、および BVAP の分布を示す図を用いて、妥当性の検証が行われる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 執行済みの議会選挙区再編計画は、有効な代替計画の多数 ensemble と比較して、どの程度の政党的バイアスを示しているか？
• RQ2 執行済み計画は、コンパクト性および人口均等性の観点から、シミュレートされた計画の分布からどの程度逸脱しているか？
• RQ3 2020年のジョージア州執行計画には、特に選挙区間での民主党の得票率の分布に、政党的ギャローピングの兆候があるか？
• RQ4 シミュレーションベースの分析は、州固有のルールに整合する形で、黒人投票年齢人口（BVAP）の選挙区間での分布を評価することで、人種的ギャローピングを検出できるか？
• RQ5 標準化されたオープンソースのシミュレーションフレームワークは、米国各地域の多様な州において、選挙区再編分析の時間的・複雑さをどの程度軽減できるか？

主な発見

• 2020年のジョージア州執行計画では、12番目および14番目の選挙区で、民主党の二党間得票率が、シミュレーション計画の四分位範囲を上回っており、政党的票の集中（partisan packing）の兆候を示している。
• 2020年のジョージア州計画における12番目および14番目の選挙区の民主党得票率は、シミュレーションされたエナセブルと比較して外れ値となっており、従来の指標に基づくギャローピングの可能性を示唆している。
• シミュレーションフレームワークは、各州ごとに5,000件の有効で多様かつ法的に適合した選挙区再編計画を正常に生成し、すべての出力とコードを GitHub で公開した。
• 50州すべての州で実施された妥当性のプロットは、人口均等性（1%以内）、連結性、および最小限の境界分割を満たしていることを確認した。特に、マイノリティの代表性を人工的に押し付けた痕跡は認められなかった。
• 50stateSimulationsツールキットは、データ統合やアルゴリズム実装を必要とせず、すぐに使用可能なシミュレート済み計画を提供するため、分析時間の大幅な短縮が可能になった。
• このフレームワークは再現可能な分析を可能にし、判事や立法府の要請に応じて、現職議員保護や特定のコンパクト性指標といった追加制約を追加して拡張可能である。