fbpx Density and torunaout: a correlation | Scienza in rete

Density and torunaout: a correlation

Primary tabs

Read time: 2 mins
VoterUncertaintyApril 9th 06April 13th 0824th February 13population densitypopulation sizepopulationsize (log)populationdensity (log)voter turnoutgeneral elections24th February 13Linear Regression95% confidence intervalson slopeon y-intercept

The voter turnout, i.e. the percentage of eligible voters who cast a ballot in an election, has been related with the population density of the 1206 municipalities of the italian region Piedmont.

The spots on the scatter plot above represent the 1206 municipalities, the x and y coordinates refer respectively to the logarithm of the population density (people/km^2) and to the voter turnout during the italian 2013 general election of the Chamber of Deputies. The area of the spots refers instead to the population size of the corresponding municipality.

The analysis is extended by the opportunity to shift, on the x-axis, between the logarithm of the population density to the logarithm of the population size and, on the y-axis, to the 2008 and 2006 general elections.

The green straight line shows a linear regression analysis on the set of points, the 95% confidence intervals on the y-intercept and slope are drawn on demand.

A slope greater than zero suggests a direct relationship between the logarithm of the population density (or size) and the voter turnout.
The voter uncertainty is calculated as the Shannon entropy of the partition defined by the votes assigned to every delegate, and it reflects the heterogeneity of the electoral preferences in a given municipality.

Municipalities with higher population size have an higher uncertainty on electoral preferences.

Data Source
Data on general elections: elezionistorico.interno.it, © Ministero dell'Interno. Tutti i diritti riservati.Population density and size of Piedmont municipalities: istat.it, Creative Commons - Attribuzione - versione 3.0 (CC BY 3.0 IT)


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Vedere le faglie in 3D grazie al machine learning

prefettura dell aquila dopo il terremoto del 2019

Un sistema di algoritmi di machine learning permette di ricostruire la geometria tridimensionale delle faglie sismiche a partire solo dalla posizione degli ipocentri, rivelando la loro struttura gerarchica e segmentata. L’approccio, sviluppato da un gruppo di ricercatori dell’Università di Napoli Federico II e testato su diverse sequenze sismiche, potrebbe migliorare i modelli di previsione probabilistica operativa dei terremoti. Nell'immagine il palazzo della prefettura a L'Aquila dopo il terremoto del 6 aprile 2009. Credit: TheWiz83/Wikipedia (CC BY-SA 3.0). 

Siamo abituati a immaginare le faglie come piani, a separazione di blocchi di roccia che muovendosi l’uno rispetto all’altro generano i terremoti. In realtà, le faglie hanno geometrie molto più complicate. Più che come piani, dovremmo immaginarle come sottili parallelepipedi, strati di roccia con un certo spessore, all’interno dei quali si trovano altre faglie più piccole, e così via in un meccanismo di segmentazione gerarchico.