帮派开大会的时候,总会有意见不统一的时候,特别是在美国国会这个鱼龙混杂的地方。美国国会由参众两院组成,其中众议院的任期为2年,而参议院的为6年,但是参议院每两年更换1/3的参议员,所以连续两届国会中基本上能保持大部分成员相同。众所周知,这些国会成员中绝大部分来自共和帮和民主帮,所以每次会议中不可开交的争吵,基本上都发生在这两个帮之间。

从技术的角度来看,我们可以用图或者社交网络来表示人们之间意见一致与否。法国学生Adrien Friggei根据 GovTrack.us提供资料,先构造了这样的社交网络,然后使用最新的社区聚类算法C3。这个算法可以用来发现社交网络中的具有相同特性的聚集。通过这个算法,Adrien把议员分成不同的组:不出意外的是,基本就只有两个按照党派分的组;有意思的是,有的帮派成员对本帮并不是很坚定,有些时候居然跑到对方的立场了。这些有趣的发现,用上面的可视化形象的显示出来。上面的每一条线代表一位议员,红色属于共和党,蓝色属于民主党,黑色表示无党派;每个灰色的方框表示一个意见一致的组,按照年代从上到下排列。我们可以清楚的看到,在第111届国会中,两党之间都有一小撮人跟对方跑了。这是互动的可视化,把数据放在每条线上就会显示议员的名字,点击的话,就会打开该议员相关的维基网页,这样变节人员就一目了然了。

这里是我们以前介绍过的类似挖掘议员立场的可视化。

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