Con las legislaturas estatales en todo el país preparándose para el rediseño de distritos electorales una vez por década, un equipo de investigación ha desarrollado un mejor método computacional para ayudar a identificar el gerrymandering inadecuado diseñado para favorecer a candidatos o partidos políticos específicos.

En un artículo de la Revisión de la ciencia de datos de Harvard , los investigadores describen la metodología matemática mejorada de una herramienta de código abierto llamada GerryChain. La herramienta puede ayudar a los observadores a detectar la manipulación en un plan de distrito de votación mediante la creación de un grupo, o conjunto, de mapas alternativos que también cumplen con los criterios legales de votación. Este conjunto de mapas puede mostrar si el plan propuesto es un valor atípico extremo, uno que es muy inusual a partir de la norma de planes generados sin sesgo, y por lo tanto, probable que se dibuje con objetivos partidistas en mente.

Se utilizó una versión anterior de GerryChain para analizar mapas propuestos para remediar los distritos de la Cámara de Delegados de Virginia que un tribunal federal dictaminó en 2018 que eran gerrymanders raciales inconstitucionales. Es probable que la herramienta actualizada desempeñe un papel en la próxima redistribución de distritos utilizando nuevos datos del censo.

"Queríamos crear una herramienta de software de código abierto y ponerla a disposición de las personas interesadas en la reforma, especialmente en estados donde hay líneas de base sesgadas, "dijo Daryl DeFord, profesor asistente de matemáticas en la Universidad Estatal de Washington y coautor principal del artículo. "Puede ser una forma impactante para que las personas se involucren en este proceso, particularmente entrando en el ciclo de redistribución de distritos de este año, donde habrá muchas oportunidades para señalar un comportamiento que no es el óptimo ".

La herramienta GerryChain, creado por primera vez por un equipo dirigido por DeFord como parte del Instituto de datos de derechos de voto de 2018, ya se ha descargado 20, 000 veces. El nuevo papel escrito por Deford junto con Moon Duchin de la Universidad de Tufts y Justin Solomon del Instituto de Tecnología de Massachusetts, se centra en cómo los modelos matemáticos y computacionales implementados en GerryChain se pueden utilizar para poner en contexto los planes de distritos electorales propuestos mediante la creación de grandes muestras de planes alternativos válidos para la comparación. Estos planes alternativos se utilizan a menudo cuando un plan de votación se impugna en los tribunales por ser injusto, así como para analizar los impactos potenciales de la reforma de la redistribución de distritos.

Por ejemplo, el plan de la Cámara de Delegados de 2010 promulgado en Virginia tenía 12 distritos electorales con una población negra en edad de votar igual o superior al 55%. Al comparar ese plan con un conjunto de planes alternativos que se ajustan a los criterios legales, los defensores mostraron que el mapa era un caso extremo de lo que era posible. En otras palabras, probablemente fue elaborado intencionalmente para "empacar" algunos distritos con una población de votantes negros para "dividir" otros distritos, rompiendo la influencia de esos votantes.

Uno de los mayores desafíos para crear mapas de votación es la gran cantidad de posibilidades, Dijo DeFord. Muchos estados como Virginia tienen cientos de miles de bloques censales. También tienen muchas reglas y objetivos para estructurar los distritos electorales:como mantenerlos geográficamente contiguos y compactos con unidades como condados y ciudades intactas. Muchos estados también quieren proteger las "comunidades de interés", un término a menudo indefinido, pero la Ley Federal de Derechos Electorales apunta explícitamente a proteger a los votantes minoritarios, ya que históricamente, los gerrymanders han tratado de debilitar el efecto de su voto. Además, múltiples estados requieren que los mapas de votación se tracen con un intento de neutralidad política.

Incluso con todas estas reglas Los mapas de votación todavía se pueden dibujar de muchas formas diferentes.

"Hay planes más factibles en muchos estados que moléculas en el universo, "Dijo Deford." Por eso quieres este tipo de herramienta matemática ".

Desde la llegada de las computadoras, los modelos han proporcionado la capacidad de hacer una variedad de mapas. Antes de la versión actual de Gerrychain, muchos modelos utilizaron un método de datos llamado "Flip walk" para crear alternativas, que implica cambiar solo una tarea a la vez, como un precinto o un bloque censal. Cada cambio tiene un efecto dominó en otros distritos, resultando en un mapa diferente.

La herramienta desarrollada por DeFord y sus colegas utiliza un método llamado recombinación de árbol de expansión o "ReCom" para abreviar. Para crear un mapa de votación alternativo, el método implica tomar dos distritos, fusionándolos antes de dividirlos nuevamente de una manera diferente. Esto crea un cambio mayor con varios bloques de votación cambiando a la vez.

La herramienta computacional puede crear muchos planes de votación alternativos en cuestión de horas o días, y está disponible gratuitamente para que lo utilicen los grupos de reforma votantes o cualquier persona que tenga conocimientos de Python, el software de datos detrás de él.

Los autores enfatizan, sin embargo, que las computadoras por sí solas no deberían crear el plan de votación que finalmente se adopta para su uso. Más bien, el método de conjunto proporciona una herramienta para analizar líneas de base y evaluar alternativas potenciales.

"Esta no es una especie de caja negra mágica donde presionas el botón, y obtienes una colección de planos perfectos, ", dijo Deford." Realmente se requiere un compromiso serio con los científicos sociales y los juristas. Debido a que las reglas están escritas e implementadas por personas, este es un proceso fundamentalmente humano ".