文脈 2018年7月25日がやって来ました。パキスタンでは独立以来13回目の選挙（1954年、1962年、1970年、1977年、1985年、1988年、1990年、1993年、1997年、2002年、2008年、2013年）が行われます。週の真ん中（水曜日）で、予想気温は摂氏27～33度で、国内どこでも雨が降る可能性はほとんどありません。 我々は、今回の選挙で57～61％という歴史的な投票率を予測しています。歴史的に、1977年以降の平均投票率は45％です（1997年が最低の35％、1977年が最高の55％、前回の選挙では53％）。パキスタンは投票率で169カ国の中で164位で、オーストラリアが94.5％の投票率で1位です。 国内の投票者の参加率は非常に多様です。歴史的に、ムサケルとコールーでは25％未満の投票率ですが、ライヤーとカネワールでは60％を超え、その他はその間です。パンジャブ州が最も投票率が高く、バローチスタン州が最も低いです。 選挙では、272議席の国民議会議員に対して3,675人の候補者が立候補します。つまり、平均して1議席あたり13人の候補者です。PTI（インディアン・ムスリム・リーグ）は244人の候補者を擁しています（[最多][1]の政党です）。イスラムアバードでは、3議席に対して[76人の候補者][2]が首都の支配権を争います。これは心理的な優位性を保証します。 この選挙にはいくつか興味深い事実があります。例えば、これまでで最多の「ロタ」（所属政党を頻繁に変える候補者）が登場します。PTIは何が起ころうとも選挙に勝つと信じていますが、調査の専門家はPML(N)がPTIに対して[少なくとも13％のリード][3]を予測しています。 選挙の歴史は、腐敗の疑惑、投票者の不正、幻影票、深い権力による干渉、暴力などと密接に関連しています。世界中で、選挙におけるこのような事件の恐れや非難のない国は（ほとんど）ありません。 我々は、2002年、2008年、2013年の国民議会選挙の完全な結果データセットをCSVファイルで公開し、すべてのデータサイエンティスト、国際的な監視員、ジャーナリストに協力を求めています。 内容 2002年、2008年、2013年のパキスタン国民議会選挙の完全な結果が記載された3つのCSVファイルです。 このファイルには、各議席について、議席、選挙区、候補者名、所属政党、得票数、有効投票数、無効投票数、総投票数、登録投票者数、投票率という変数が含まれています。 謝辞 このデータセットは、「Zeeshan - ul - hassan Usmani、Sana Rasheed、Muhammad Usman、Muhammad Ilyas、Qazi Humayun、Pakistan Elections Complete Dataset (2002, 2008, 2013)、Kaggle、2018年7月7日」として引用する必要があります。 インスピレーション 我々が取り組んでいるアイデアのリストです。皆さんの協力をお願いします。カーネルや分析結果を投稿してください。 1. 各国民議会選挙区を行政区にマッピングします。パキスタンの行政区のリストを取得します。これにより、各行政区にいくつの選挙区があり、どれが該当するかを知ることができます。このページのデータセットのバージョンを更新してください。 2. 2018年の現行候補者リストを見つけてExcelシートに変換し、ここにアップロードします。 3. 2018年の選挙における、各政党、各省からの候補者の総数、政党の総数、1議席あたりの候補者の平均人数を調べます。 4. 各国民議会選挙区の投票率を計算します。最高、最低など。歴史的な時間軸を作成して、2002年、2008年、2013年に各選挙区で何人が投票したかを知ることができます。 5. すべての選挙における各国民議会選挙区の無効投票について分析を行います。ここにパターンは見られますか？ 6. 特定の選挙区における降雨が投票率に与える影響を予測できますか？ 7. 今回、これまでに選挙に立候補したことのない新しい候補者は何人いますか？各政党に何人いますか？ 8. 行政区のプロファイルを作成し、どの行政区でどの政党がリードするかを視覚的に表現したヒートマップを作成できますか？ 9. パキスタンの地図を（米国で赤と青で塗るように）各行政区ごとに色分けできますか？PML(N)、PTI、PPP、MMA（最初は主要な4政党のみ）に色を割り当てることができます。 10. 主要政党の流動的な行政区と確定的な行政区を見つけることができますか？ 11. このデータセットと結合して分析を行うことができる外部データセットはありますか？リンクを投稿するか、ここのデータセットを更新してください。 12. 候補者のプロファイルを作成して、各選挙における彼の政党の立場や、前回の選挙で勝ったか負けたかを知ることができます。好きな値や情報を使用することができます。 13. 各候補者の「ロタ」スコアを取得します。2以上のスコアを持つ候補者は「認定ロタ」となります。これらの候補者は、独立からPPP、PTIからPMLなど、所属政党をx回変えた人です。 14. 歴史的に片方的な結果しかない「確定選挙区」のリストを取得します。例えば、PPPはNA - XYZから常に勝利するか、ザルダリはどこから立候補しても選挙に負けたことがないか。どの政党がどの議席を確実に勝つか？ 15. 歴史的に予測が難しい「流動選挙区」のリストを取得します。例えば、NA - XYZは2002年にPTIに投票し、2008年にPPPに、2013年にPMLNに投票するなど。このリストができたら、さらに詳しく、過去の選挙における勝敗の差、候補者（彼らのプロファイル、行政区のプロファイル、投票率など）、さらには再選挙の結果について話すことができます。しかし、まずはこのリストを取得することが非常に重要です。ここでは、どちらに傾くかを予測するためのモデルを適用することができます。 16. 「政党の潜在力」のリストを作成します。例えば、PML(N)はすべての候補者、プロファイルなどを持ち、86議席を勝ち取る潜在力があり、PTIは65議席、PPPは43議席など。ここで、どの政党がどの州で政府を組織するかを予測することができます。 17. 過去3回の選挙でパキスタンで投票した人の総数を調べます。最大、最小、平均。議席ごと、州ごと。パンジャブ州の議席ごとの平均投票者数（投票に行く人）は、ケハトゥーナ州の平均投票者数の2倍であると仮説を立てることができますか？または、ブンナーの投票率は25％未満で、チャクワールの投票率は65％を超えるということはありますか？ 18. 多数決の勝者。たとえPML(N)が敗北したとしても、得票数のみで国内で最多の票を獲得すると言えますか？または、PPPやPTIについても同じことが言えますか？ 19. 「偽候補者」を見つけます。つまり、立候補しているが勝つ可能性のない人です。過去の選挙や政治的な経歴がない人です。これらの人は選挙の24時間前に辞退するでしょう。 20. 勝利後に最高の条件を提示した政党につく「無所属候補者」を見つけます。 21. 候補者に関して面白いことを見つけましょう。例えば、候補者の名前がMまたはAで始まる場合、他の文字で始まる候補者よりも勝つ確率が2倍あるというのは本当ですか？ 22. 私を驚かせてください！ [1]: https://gulfnews.com/news/asia/pakistan/pti-fields-highest-number-of-candidates-for-2018-elections-1.2244562 [2]: https://www.geo.tv/latest/201359-general-election-76-candidates-to-contest-for-three-na-seats-in-islamabad [3]: https://en.wikipedia.org/wiki/Pakistani_general_election,_2018