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Data analytics sobre votaciones nominales
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Data analytics sobre votaciones nominales

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  • 1. Data Analytics!sobre VotacionesNominales!Taller Transparencia & TIC !Lic. Gabriela Perez, Lic. Ernesto Mislej!gabriela, ernesto [@7puentes.com]!Marzo 2011! 7puentes.com!
  • 2. Resumen Hackathon OpenGov GarageLab - UdeSA!Durante Septiembre de 2010 participamos de la hackathonOpenGov, organizada por GarageLab y la Universidad de SanAndrés, quien convocaba a Hackers(*) y a Cientistas Sociales aelaborar herramientas para promover la transparencia en losdatos públicos. !De ese encuentro de dos días de trabajo surgieron 4 proyectos,vinculados a gasto público, registro de audiencias, informacióngeoreferenciada sobre la cuenca matanza-riachuelo y análisisde grupos de afinidad de legisladores según votacionesnominales, éste último integrado por 7P.!(*): Léase “informáticos con iniciativa”! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 3. Resumen Hackathon OpenGov GarageLab - UdeSA!http://garagelab.tumblr.com/post/1985840685/votosdiputados! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 4. Análisis de Legislaturas!Objetivo: ! Construir una herramienta para el " Análisis de Legislaturas.!Análisis de votaciones nominales, descripción y predicciónde comportamiento, inducción de grupos de afinidad. !Audiencia: !- Investigadores en Ciencia Política!- Periodistas especializados! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 5. Análisis de Grupos de Afinidad de Legisladores! ¿Qué son 2 legisladores afines?! Modelar y caracterizar a los actores y ! luego encontrar grupos de actores similares!Según su forma/contenido:! - Bloque, edad, sexo, provincia, comisión…!- Según su comportamiento:! - Co-firma en presentaciones de proyectos de ley! - Votaciones Nominales "! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 6. Pipeline de análisis!Recuperar y extraer la información de las fuentes! Completar el modelo de datos ! Preparar los datos para el análisis! Aplicar las técnicas y algoritmos! Presentar los resultados! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 7. Grupos de actorescon característicassimilares.En este caso, secuenciade votos similares. Matriz vis, similitud=votos
  • 8. Inducción de metabloques,grupo de legisladores conpatrones de votos similares Heat map color=tipo_voto, filas=legislador, columnas=votación, filas reordenadas
  • 9. 2 1 Casos outliers, que quiebran el patrón común 1. la modificación al Código Civil incorporando el matrimonio entre personas del mismo sexo; 2. Fondo del Bicentenario para el Desendeudamiento y la Estabilidad (la utilización de reservas del tesoro nacional para el pago de deuda externa, cuya discusión llevó a la destitución/renuncia de Martín Redrado del Banco Central);http://bit.ly/9VPqCg !
  • 10. Insights - eurekas!!Votaciones outliers, fuera del patrón común.!El meta-bloque de oposición.!El comportamiento de bloques pequeños como Proyecto Sur.!Membresía partidaria como principal descriptor.!Caso Matrimonio Igualitario, donde se quiebra el patrón. !Otras variables descriptivas y predictoras.!Dimensionalidad del espacio de votaciones.!Trabajo Futuro!Desarrollar una herramienta de análisis interactiva.!Sumar componente temporal al análisis.!Especificar similitud de actores a partir de otras fórmulas.! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 11. Dimensionalidad y ! poder descriptivo de variables ! !7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 12. Herramientas utilizadas!Recuperación de datos: Se construyeron robots para la recuperación de lasplanillas de votaciones nominales publicadas en el sitio del HCDN. Las planillasestán en formato PDF. Los robots fueron programados en Ruby utilizando libreríasde scrapping (open-uri, Hpricot)!Preparación de datos: Se armaron pequeños programas de procesamiento detextos para la traducción de formatos también en Ruby. Para trabajar con losformatos PDF, se utilizó la librería pdfreader. !Análisis: Se aplicaron técnicas de clustering, métodos de agrupamiento deindividuos según su similitud. En este proyecto se utilizaron las suites de DataMining Weka y CLUTO.!Presentación y Visualización de Datos: Se aplicaron las metáforas visuales devisualización de matrices, heatmaps y treemaps. Se utilizaron las herramientasProtovis y ManyEyes. ! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 13. Referencias!Ruby: http://www.ruby-lang.org/es/ !Hpricot: https://github.com/hpricot/hpricot/wiki !PDFReader: http://rubyforge.org/projects/pdf-reader!Weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/!CLUTO: http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/views/cluto/!Protovis: http://vis.stanford.edu/protovis/!Manyeyes: http://www-958.ibm.com/software/data/cognos/manyeyes/!Heatmaps: http://en.wikipedia.org/wiki/Heat_map!Matrix Visualization: http://vis.stanford.edu/protovis/ex/matrix.html!Treemaps: http://www.cs.umd.edu/hcil/treemap/! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 14. Nuestra empresa – 7Puentes!7Puentes está conformada por un equipo de jóvenesprofesionales de computación egresados de laUniversidad de Buenos Aires (UBA) con ampliaexperiencia en el campo laboral y académico. !Fundada en el año 2007 el objetivo de la empresa estáfocalizado en soluciones de sofware y análisis de datosde alto valor e investigación científica para eltratamiento eficaz de información compleja.!Contamos con experiencias exitosas de constucción de software y consultoría en el mercadolocal e internacional; en la actualidad poseemos proyectos activos y propuestas en desarrollo. !Nuestro grupo posee una organización horizontal y flexible lo que permite adaptarnos a lamagnitud y particularidad de cada proyecto de manera efectiva, valiéndonos de profesionalesen cada área específica. En nuestra historia hemos contado con la colaboración de expertosde diferentes disciplinas como ciencias políticas, económicas y de la comunicación.!7Puentes de Königsberg Gerli La empresa posee sus oficinas en Banfield, situadas al sur delgran Buenos Aires, a 15 km. del obelisco porteño de la Ciudad Autónoma de Buenos Aires.! 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 15. Nuestro Equipo!Lic. Ernesto Mislej Responsable del área 7PLabs. Su área de experiencia profesional y académicaes en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y Visualización de Datos. Actualmente estáliderando proyectos en Opinion Mining. Es Lic. en Cs. de la Computación graduado de la Facultadde Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, donde se desempeña como docente en la maestría deData Mining & Knowledge Discovery y JTP del área Inteligencia Artificial en la licenciatura.!Lic. Gabriela Perez Licenciada en Ciencia Política de la Universidad Nacional de Rosario (1999), seespecializó en Administración y Políticas Públicas en la Universidad de San Andrés (2001-2003). Fueasesora parlamentaria en el H. Senado de la Nación (2002-2006). Desde entonces es consultora enproyectos de cooperación internacional (Proyecto de Modernización del Estado (BIRF), 2006-2007 yProyecto de Fortalecimiento del Sistema de Protección de los Derechos Humanos (UE) desde 2008 ycontinua), desarrollando tareas de investigación, análisis, planificación y coordinación de actividades. !En conjunto trabajan en el Proyecto Ventura,una herramienta de monitoreo de opinión públicasobre temas políticos en la websocial; utilizandotecnología de Text Analytics, recuperación yprocesamiento de textos, Procesamiento delLenguaje, Sentiment Analysis y Visualización deDatos. 7puentes.com! Data Analytics sobre Votaciones Nominales!
  • 16. Data Analytics!sobre VotacionesNominales!Taller Transparencia & TIC !Lic. Gabriela Perez, Lic. Ernesto Mislej!gabriela, ernesto [@7puentes.com]!Marzo 2011! 7puentes.com!

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