1.9 Analysing political distance by voting behaviour alone.
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2023-01-10

  During the last years I've been refining the approach that I've
started: using _exclusively_ published (and official) data on how
political parties vote, determine the relative distance between them and
create some helpful descriptive analytics:

  *Proximidades e distâncias: análise da actividade parlamentar*
(https://fsmunoz.github.io/parlamento/html/intro.html) (in Portuguese).

  I've used Jupyter Book (https://jupyterbook.org/en/stable/intro.html)
to improve the readability and make it easier to use, without removing
access to details (including code).

  now I have the following features:

  • Parsing of votes and creation of voting heatmaps.

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  • Determination of the pairwise distance between all parties.

  • Using a clustermap to determine the relative distances between
    parties, and how they are grouped.

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  • Appliying DBSCAN and Spectral Clustering to further determine
    clustering.

  • Use Multi-dimensional Scaling to reduce dimensions to 2 and 3D, for
    interactive visualisation.

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  • Determine who supported who in terms of proposals, and how many
    were approved or rejected.


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  • Track distances through time, both by general agreements in terms
    of votes and by explicit support for proposals put forward by each
    party.

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  There are more things to come, I have received some good feedback on
the analysis and also suggestions that are very doable using the
dataset, exciting times.

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