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GarageLab - Datos Publicos - Congreso Nacional

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  • 1. Análisis de datos del Congreso Nacional Descubriendo alianzas Gabriela Perez, Deborah Solla Roldán, Renzo Carbonara, Enrique Stanziola, Ernesto Mislej
  • 2. Análisis de la “afinidad política” entre los diputados nacionales a través de la visualización de las firmas de los proyectos al momento de ser presentados en mesa de entradas. Esto nos permitiría observar cuán elástica o rígida es la disciplina partidaria o la autonomía del legislador a la hora de firmar o presentar proyectos. A su vez, esta aplicación permite discriminar estas observaciones por temáticas. La idea sería que al identificar los distintos alineamientos de los legisladores por proyecto presentado, se podrán observar los comportamientos tendientes a generar alianzas con sus pares, tanto de su mismo bloque como fuera de él. Esto ayudaría a establecer una línea de conducta individual de los legisladores, del mismo modo que en el nivel de los bloques. Y, a futuro, se podrían establecer escenarios potenciales de alianza. El esquema básico es un cuadro de doble entrada donde se cruzan los 257 legisladores entre sí. Asimismo, los resultados pueden ser filtrados por: bloque al que pertenece, distrito por el cual fue elegido, comisiones de las que es miembro. A su vez, en una segunda etapa, podrían ser agregadas otras variables como nivel educativo, profesión, sexo y edad de los legisladores; las cuales deberán ser recabadas manualmente. Los escenarios posibles considerados a priori son al menos: 1) El legislador acompaña con su firma generalmente los proyectos presentados por sus bloques, 2) El legislador firma con su bloque, y además busca el apoyo de otros bloques, 3) El legislador firma solo los proyectos que él presenta, 4) El legislador no presenta proyectos. Estos estudios son frecuentes en la ciencia política como disciplina. La ventaja de la presente aplicación es la sencillez, rapidez y accesibilidad a los datos que son la materia prima del análisis. Quién es quién en Diputados
  • 3. Resultados de la busqueda de proyectos en el sitio de diputados Se extrajeron estos datos para todos los proyectos publicados por Diputados de 1999 a octubre 2010
  • 4. Procesamiento de datos
    • Los datos extraídos del sitio de Diputados se importaron a una base de datos.
    • 5. Se hizo una consulta a la base para obtener la cantidad de proyectos firmados por cada diputado con el resto. Esto nos da una matriz, cruzando todos los diputados que firmaron algun proyecto desde 1999.
    • 6. Se exportaron los resultados como CSV, para leerlos con una herramienta de visualización.
  • 7. Herramienta de visualización para el análisis
    • Las variables a mostrar son
      • Nombre de diputado (nominal)
      • 8. Cantidad de proyectos firmados (escalar)
    • Sería útil flitrar la consulta por estas otras variables:
      • Bloque, provincia, comisión (nominales)
      • 9. Fecha de presentación (ordinal)
    • Se buscaron herramientas de visualización para mostrar estas variables y que soporten una escala de aprox. 300 x 300.
  • 10. Dot Chart de gRaphaël Parece muy apropiada, pero no tiene documentación. Tiene serios problemas de escala que no supimos resolver.
  • 11. Table Lens de Inxight Es excelente para mostrar una lista de corta de diputados vs. todo el conjunto. La licencia es paga. Solo conseguimos una demo para Windows, pero todas las laptops del equipo eran Mac y Linux!
  • 12. Bio Heat Map, de Systems Biology, en Google Visualization Una demo con datos aleatorios. Comprobamos el problema de escala, pero es muy cercano a lo que necesitamos.
  • 13. Force Directed, de JavaScript InfoVis Toolkit Otro concepto de visualización. Es facil imagina que no escala bien a 300 nodos.
  • 14. Prototipo de matriz en planilla de cálculo Cada diputado esta representado por una fila y tambien por una columna. Cada celda muestra la cantidad de proyectos firmados por el diputado de la columna y el de la fila. Entre 1 y 50 se muestran en gris, entre 50 y 100 en naranja, y mas de 100 en rojo.
  • 15. Prototipo de matriz en planilla de cálculo. Zoom para mostrar los datos de un diputado..
  • 16. Qué aprendimos?
    • Es necesario probar las visualizaciones en la escala del problema
    • 17. Las herramientas de visualización actuales son complejas, requieren programación. Dificultan la prototipación rápida.
    • 18. Una herramienta conocida como una planilla de cálculo sirve más para prototipar.
    • 19. El prototipo ayuda a descubrir usos, requerimientos y a generar nuevas preguntas.
    • 20. Conviene usar datos reales para descubrir las necesidades reales
    • 21. Fue muy enriquecedor el trabajo en equipo de analistas politicos, desarrolladores y diseñadores.

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