Especialistas de matemática unir recursos intelectuais para ajudar endereço PRN

"Matemáticos são chegando atrasado para este problema," disse Duchin, quem começou a estudar as formas de distritos eleitorais depois de ensinar um curso sobre a votação durante as primárias presidenciais no ano passado. "Achamos que podemos ver subjacentes princípios matemáticos que não eram visíveis antes."
Math experts join brainpower to help address gerrymandering, Phys.Org

Gerrymandering não é nova, e nem sempre é ilegal. Os Estados são dada ampla latitude para desenhar seus próprios distritos eleitorais e desde pelo menos os políticos de 1800 têm procurado cimentar o seu poder através da criação de distritos em que certos grupos de votantes estão espalhados em muitos distritos ou fortemente aglutinados em apenas alguns.
De qualquer forma, ele dilui o seu poder.

Desenho de distritos ao longo de linhas raciais tem sido governado inconstitucional, como na Carolina do Norte, onde um tribunal federal atingido 28 distritos no ano passado porque os republicanos do estado se baseou também na corrida quando desenhá-los. Gerrymandering ao longo das linhas partidárias sobreviveu desafios legais, mas o Supremo Tribunal revisitará o tema deste ano, em um processo de Wisconsin que os especialistas dizem que poderia ser um caso histórico.

Matemáticos, espero ajudar, oferecendo novas medições para avaliar se um distrito foi sorteado injustamente. Até recentemente muitos tribunais têm contado com métodos relativamente não-científicas, dizem os especialistas, muitas vezes utilizando o chamado "teste de olho" para ver se parece de um distrito forma razoavelmente compacto e regular.

Por outro lado, pesquisadores da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign criaram recentemente um algoritmo de supercomputador que pode comparar um distrito para milhões de hipotéticas alternativas para determinar se o mapa original é um outlier estatística, que pode oferecer a evidência de viés. Equipes da Universidade de Michigan e a Universidade de Duke desenvolveram algoritmos semelhantes.

Outros métodos quantitativos que ganharam tração incluem a fórmula de "lacuna de eficiência", que mede até que ponto um partido político que beneficiaram os limites do distrito em uma eleição especial. Duchin em tufos está trabalhando em sua própria métrica de "curvatura" que combina duas medidas principais de compacidade.

Algumas das abordagens atualizadas ajudaram a convencer um tribunal federal em Wisconsin no ano passado que distritos eleitorais do estado ascenderam a gerrymandering partidária ilegal, e especialistas legais dizem que o enxame de novas ferramentas de dados poderia reformular como casos são decididos.

"Disputas tradicionais de requalificação de um aspecto ele-disse, ela-disse a eles," disse Michael Li, senior redistritamento advogado no centro de Brennan para a justiça na New York University. "Testes estatísticos e testes orientados a dados podem ser realmente útil para os tribunais em determinar quando o mapa vai longe demais, quando algo é estatisticamente improvável de ser reproduzidas aleatoriamente."

As oficinas de faculdade, Duchin está tentando para desencadear conversas que podem levar a ainda mais testes e para classificar para fora as melhores. Ela também está trazendo advogados para treinar os matemáticos como a depor como testemunhas, peritos em PRN ações judiciais para que possam aplicar e defender os testes.
As equipes jurídicas já contatei Duchin peritos solicitante imediatamente, ela disse, e demanda espera-se que surge depois de novos distritos congressionais são desenhados após o censo de 2020.

"Esperamos que haja uma quantidade sem precedentes de litígio após o censo de 2020 e queremos que haja testemunhas disponíveis em todo o país", disse ela.
Oficinas próximo do seu grupo serão hospedadas em faculdades na Carolina do Norte, Wisconsin, Texas e Califórnia, todos os Estados que têm enfrentado acusações de algum tipo de gerrymandering. Os organizadores dizem que seu objetivo é escolher os candidatos da conferência que são especialistas em suas áreas e poderiam mais tarde tornar-se parceiros de investigação.

"Nós vai estar ensinando-lhes, mas vai também ser pedindo-lhes perguntas," Duchin disse. "No final do dia, queremos produzir algo que leva a melhores padrões."

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