[论文解读] 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 7

一句话总结

本文介绍了50stateSimulations，这是一个全面的、开源的工具包，为美国全部50个州提供使用标准化工作流程生成的国会选区重划模拟方案，该流程整合了各州特定的重划规则、人口均等性、连通性以及紧凑性。该方法使研究人员和分析人员能够通过与大量有效替代方案进行比较，评估已通过的方案是否存在基于党派或种族的选区划分操纵；关键结果表明，2020年佐治亚州的方案在两个选区中表现出异常的民主党选票集中现象，相较于模拟的替代方案而言。

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.

研究动机与目标

• 为解决重划模拟分析的高门槛问题，该问题涉及整合异构数据、形式化各州特定规则以及实现复杂算法。
• 创建一种可扩展、可重用且可复现的工作流程，以在全部50个州生成具有代表性的模拟国会选区划分方案集合。
• 使研究人员、法院和数据新闻记者能够通过在相同法律与人口统计约束下与多样化有效替代方案比较，评估已通过的重划方案。
• 通过紧凑性、人口均等性、边界分割以及少数族裔选民年龄人口（BVAP）分布等综合指标对模拟输出进行验证。
• 提供开源代码与数据，作为定制化重划分析的模板，确保透明性与可复现性。

提出的方法

• 该方法基于redist R包构建统一的模拟工作流程，整合各州特定的重划规则，如人口均等性、连通性以及避免分割县或市镇。
• 基础约束包括连通性、人口在理想选区规模1%以内的均等性，以及最小化对县或市镇的分割；在需要时应用额外的州特定约束（例如科罗拉多州的竞争力要求，路易斯安那州对先前选区核心的保留）。
• 模拟算法使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，为每个州生成5,000个具有代表性的方案，确保多样性同时遵守法律与地理约束。
• 该框架整合了2020年人口普查数据与投票与选举科学团队（VEST）重新整理的2020年选举结果，以实现对党派倾向与人口统计指标的准确衡量。
• 通过redist与redistmetrics R包提供可视化与分析工具，包括绘制方案分布、紧凑性以及党派偏差指标的函数。
• 通过各州层面的图表对结果进行验证，展示紧凑性、人口偏差、边界分割与BVAP的分布情况，所有结果均公开发布在GitHub拉取请求中。

实验结果

研究问题

• RQ1 已通过的国会重划方案与大量有效替代方案相比，在党派偏差方面表现如何？
• RQ2 已通过的方案在紧凑性与人口均等性方面，与模拟方案分布相比偏离程度如何？
• RQ3 2020年佐治亚州通过的方案中是否存在党派选区划分操纵的迹象，特别是在各选区民主党得票率的分布方面？
• RQ4 基于模拟的分析能否通过评估各州特定规则下黑人选民年龄人口（BVAP）在各选区的分布，检测出种族选区划分操纵？
• RQ5 标准化、开源的模拟框架如何降低在美国不同州进行重划分析的时间与复杂度？

主要发现

• 2020年佐治亚州通过的国会重划方案中，第12与第14选区的民主党两党得票率超过模拟方案的四分位距范围，表明可能存在党派选票集中现象。
• 2020年佐治亚州方案在第12与第14选区的民主党得票率相较于模拟方案集合为异常值，暗示在传统指标下可能存在选区划分操纵。
• 该模拟框架成功为每个州生成了5,000个有效、多样化且符合法律要求的重划方案，所有输出与代码均在GitHub上公开。
• 对全部50个州的验证图表确认，模拟方案满足核心标准，包括人口均等性（1%以内）、连通性以及最小边界分割，且未人为强制少数族裔代表权。
• 50stateSimulations工具包可立即用于评估模拟方案，无需进行数据整合或算法实现，显著缩短分析时间。
• 该框架支持可复现分析，并可根据司法或立法要求，扩展以包含额外约束，如现任议员保护或特定紧凑性度量。