Die Grazer Gemeinderatswahlen vom November sind schon wieder eine Weile her, hier ein erster Zwischenbericht zur gestarteten Datenanalyse mit Visualisierung.
Es wurde schon einiges an Einarbeitungsarbeit gemacht wie Datenbereinigung, Namenskonventionen und Strukturierung. Dies muss aber jetzt noch in brauchbare R Funktionen, Diagramme und Choroplethen Karten gegossen werden. Zum Ansehen gibt es aber noch nichts, bis auf ein paar wenige Prototypen, welche aber nicht veröffentlicht werden. So ist es oftmals, langes Programmieren und man sieht nichts, und am Ende kommt mit ein paar wenigen Zeilen ein um das Andere sichtbare Ergebnis rausgeschossen.
Etwas Zeit beanspruchte das Auszeichnen der Vektordaten mit den Wahlergebnisse für die Darstellung auf einer Karte. Nach längerem herum basteln wegen Inkompatibilitäten und Encoding Problemen zwischen Quantum GIS und R (auf Seiten von Quantum GIS), bin ich auf die Möglichkeit gestossen die Vektordaten mittels foreign Package gleich in R zu öffnen und der Attribut-Tabelle der Shapedatei zu bearbeiten und Daten anzuhängen. So kann man ganz einfach in ein paar Zeilen Code die vorbereiteten Datensets an die räumlichen Daten anhängen und in die aktualisierte Shapedatei in der passenden GIS Software öffnen und visualisieren.
Ideen für die Zukunft
Ideen, wie es mit der Analyse weiter gehen kann gibt es bereits jetzt einige. Mal sehen wie es mein Zeitmanagement zulässt, aber vielleicht ist ja wer von euch interessiert weiter zu machen.
Besonders spannend wäre es, die Daten auch im Web darzustellen. Vielleicht sogar mit BenutzerInnen Interaktion damit das Ergebnis etwas genauer ausgeforscht werden kann. Da wäre wohl ein bisschen JavaScript und Zeit nötig, denn mit D3.js, jQuery und Leaflet stünden schon ein paar feine Libraries bereit.
Ein weiterer Punkt wäre die Analyse der Daten aus Twitter. Eine Soziale Netzwerk Analyse wäre damit möglich, oder vielleicht eine Sprachanalyse. Die Daten sind auf jeden Fall vorhanden und liegen im GitHub Repository.
Ein etwas aufwendigeres Unterfangen wird noch die Analyse von Trends über die Jahre werden, da dies das Homogenisieren zur Vergleichbarkeit unterschiedlicher Datensätze voraussetzt. Die Aussagen solcher Analysen sind werden mit jedem neuen Wahl-Datensatz besser. Möglich wäre aber auch ein Vergleich mit anderen Regionen und Wahlen.
Und nicht zuletzt soll an dem begonnen R Package für die Analyse von Wahlergebnissen weiter gearbeitet werden. Dies ist aber sicher ein etwas umfangreicheres Projekt, daher möchte ich hierzu nichts versprechen, sondern das in Open Source üblicher Art und Weise Schritt für Schritt weiter entwickeln und entwickeln lassen.
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