Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/120335
Type of publication: master thesis
Field of Science: Informatika / Informatics (N009)
Author(s): Bytautas, Kęstutis
Title: LRS Seimo narių grupavimas pagal balsavimą ir balsavimo kitimo aptikimas
Other Title: Lithuanian Parliament members grouping by their voting behavior and it’s change detection
Extent: 68 p.
Date: 28-May-2012
Keywords: klasterizavimas;balsavimas;analizė;clustering;voting;grouping
Abstract: Politikai įvairiai deklaruoja savo elgesį, todėl vienintelis būdas juos kontroliuoti – stebėjimas. Šiame darbe yra analizuojamas LRS darbas, susijęs su balsavimais. Stengiamasi atsakyti į klausimą: ar informacinių technologijų įrankiai gali leisti nustatyti ar Seimo narių priklausomybė partijai (frakcijai) ar pozicijai (opozicijai) lemia jų balsavimą? Pagrindiniai darbo tikslai – Seimo narių grupavimas ir balsavimo kitimo aptikimas. Apžvelgiama 2008-2012 metų Seimo kadencijos veikla, atlikta balsavimų statistinė analizė, taip pat apžvelgti kiti tyrimai, susiję su parlamentinėmis veiklomis. Seimo narių grupavimui taikome klasterizavimo metodus. Klasterizavimas gali būti apibrėžiamas kaip objektų suskirstymas į grupes (klasterius), kuriose objektų skirtumai yra kuo mažesni, o tarp grupių skirtumai - kuo didesni. Darbe apžvelgiami įvairūs klasterizavimo metodai, jų veikimo principai, aprašomi atstumų tarp objektų skaičiavimo metodai, kokybės įvertinimo kriterijai. Balsavimų duomenys saugomi MySQL duomenų bazėje, todėl sukurtas įrankis duomenų apdorojimui. Aprašomi visi darbo etapai: naudoti įrankiai, balsavimo kodavimas, balsavimų skaidymas į periodus. Tyrimams atlikti pasirinkti k-Means, hierarchiniai tolimiausio kaimyno, vidutinių atstumų, artimiausio kaimyno klasterizavimo metodai. Objektų panašumams įvertinti naudojami Euklido (ang. Euclidean) ir Manheteno (angl. Manhattan) atstumų skaičiavimo metodai. Klasterizavimo kokybės įvertinimui naudojame PURITY, RAND, NMI metodus. Balsavimo duomenis skirstome į įvairius periodus (visi, sesijos, mėnesiai). Seimo narių grupavimui pagal frakcijas naudojame WEKA įrankį. Balsavimo kitimo aptikimui naudojamas RapidMiner įrankis. Darbas baigiamas eksperimentų rezultatais, išvadomis ir tolimesniais tyrimo planais.
Politicians declare their behavior in different ways, so the only way to control it - monitoring. In this thesis tools for Lithuanian Parliament Members voting behavior are analyzed. The question is following: can Information technologies tool help to determine how membership in a faction or the position (opposition) is related with voting behavior? The main objectives of this work are Lithuanian Parliament members grouping by their voting behavior and its' change detection. In the thesis the 2008-2012 of the Parliament activities are analysed using statistical voting analysis. We use clustering for grouping members of the Parliament. A loose definition of clustering could be the process of organizing objects into groups whose members are similar in some way. A cluster (group) is a collection of objects which are similar between them and are dissimilar to the objects belonging to other clusters. We overviewed different clustering methods and their principles of operation, described the distance between the objects of calculation methods, quality evaluation criteria in this work. Voting data is stored in MySQL database, hence a tool was created for data processing. We describe all the stages of the work: the use of tools, coding of the votes, division of the votes into the periods. The following techniques were chosen: K-Means, Hierarchical Clustering with Complete (furthest neighbor), Average, Single (nearest neighbor) linkage. We use Euclidean and Manhattan methods for dissimilarity (distance) calculation. For the quality evaluation of clustering Purity, RAND and NMI are used. The data of the voting are divided into different periods (all sessions, months). For the grouping of members of the Parliament WEKA tool is used, for detection of voting changes RapidMiner tool is applied. This work concludes with experimental results, conclusions and the plans of future research.
Internet: https://hdl.handle.net/20.500.12259/120335
Affiliation(s): Vytauto Didžiojo universitetas
Appears in Collections:VDU, ASU ir LEU iki / until 2018

Files in This Item:
Show full item record
Export via OAI-PMH Interface in XML Formats
Export to Other Non-XML Formats


CORE Recommender

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.