Карта уровня высшего образования по районам Москвы

[kireev]

 caunte дал ссылку на карту процента лиц с высшим образованием по районам Москвы. Эта карта является главным объяснением практически всей электоральной географии Москвы на нефальсифицированных выборах. Причем, какие есть совпадения! Судя по этой карте, в Куркино самый высокий процент лиц в высшим образованием и именно тут Прохоров набрал самый высокий процент на президентсикх выборах, а в Капотне наоборот самый низкий и именно тут у Прохорова был самый низкий процент среди всех районов Москвы.

Вызывает сомнение резве что такой низкий процент лиц с высшим образованием в Северном Чертаново. Тут явно какая-то ошибка.

Comments

[sevabashirov.livejournal.com]

Вот-вот. Где бы рздобыть информацию хотя бы по площади и населению кадастровых кварталов или других единиц, сопоставимых с американскими census block'ами?..
В этой карте рангов зеленые территории и промзоны, вроде бы, вычиталась из общей площади районов, так что здесь более достоверные значения - заметно, например, по высокой плотности Метрогородка (Лосиный остров вычтен). А с границами районов кое-где намудрили (и вообще надо было те самые незаселенные территории отдельно обозначить).

[barouh.livejournal.com]

С кем-то я эту тему уже начинал обсуждать весной. Могу попробовать покопаться в старой почте

А пока для затравки картинка, представляющая иной вариант:


Показаны все избирательные участки (точнее - помещения для голосования; имеющие одинаковые координаты участки объединены), размер кружка пропорционален количеству избирателей (притом я считал численность за вычетом голосовавших по открепительным, но с добавлением взявших открепительные)

Уже видно много всего интересного - хорошо видны самые плотные скопления избирателей

А дальше есть варианты:
- группировать все по квадратам и считать плотность по квадратам (только надо очень аккуратно подбирать размер квадрата - и не уверен, что вообще можно найти золотой шаг)
- сделать автоматическую или ручную кластеризацию участков, посчитать площадь и, соответственно, плотность каждого кластера (хотя площадь тут будет конечно считаться условно - как площадь территории между помещениями для голосования, без учета полосы территории вдоль границ кластера)
- привлечь навороченную математику для присвоения каждой точке определенной площади - исходя из расстояний до соседних участков и сравнительного размера каждой точки

[sevabashirov.livejournal.com]

Можно поступить, как в составлении цифровой модели рельефа: сначала создать сеть структурных линий, которые точно разграничивают группы участков (реки, железные дороги, магистрали, границы промзон и насаждений и т.д.), а затем каждый из получившихся мегакластеров разделить на ячейки Вороного, по минимальному расстоянию. А площади в ГИС посчитать.
В общем, теперь есть чем заняться :-)

[barouh.livejournal.com]

вопрос только - кто будет этим заниматься? :)

[barouh.livejournal.com]

Я пошел по примитивному пути - разбил всю Москву на квадраты. Методом подбора получилось, что самая наглядная картинка - с квадратами примерно 1,5х1,5. Рекордные квадраты - почти по 60 тысяч избирателей !!!

При этом 9 из 20 квадратов с наибольшим количеством избирателей - на севере, в районе Медведково-Алтуфьевской

Если интересно, могу прислать "матрицу". Как это визуализировать, пока не придумал

[sevabashirov.livejournal.com]

1,5 х 1,5 в смысле километров?
Пришлите, пожалуйста.

[barouh.livejournal.com]

Да, 1,5 км на 1,5 км
Впрочем, должен признать, что если сделать шаг меньше (например, 1,25х1,25), то общее качество картинки (которое можно померять рядом метрик) останется примерно таким же, но при этом уже получается, что больше всего районов в высокой плотностью не на севере, а на юго-западе

На какой адрес высылать?

[sevabashirov.livejournal.com]

Ничего себе влияние количества на качество.
На sevabashirov@gmail.com

[barouh.livejournal.com]

выслал

[barouh.livejournal.com]

в развитие темы: http://barouh.livejournal.com/416461.html