3.3 Voting Analysis
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MDS plot of the distance between EU political groups.

I've made some decently complex analysis - with the challenge of making
the end result as easily understandable and actionable as possible - on
how parties vote and what does that voting tells us about their relative
position in the ideological spectrum.  I've shared the result using
Jupyter Book here (1) (in Portuguese), and it has a smaller (in the
sense that the explanations are terser, but it's actually the same)
section on how the same approach applies to European Parliament
political groups (2), so perhaps start there!

3.3.1 Background
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What does the voting record - and only that - tells us about the
proximity and positioning of political parties?  Considering that
political activity, in the form of proposals and support/rejection of
them in voting sessions, is (in theory) the way that the platform of
each party gets expressed, what can we infer if looking exclusively at
that record?

  This analysis started when a discussion about the attributed seats of
recently elected parties to the Portuguese parliament caught on,
understandably because sitting more to the left or to the right is a
reflection of how the parties are perceived, even those that ostensibly
refuse such classifications.

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Estates Generale in 1789 (3)
  This is not new: the ideological proximity between different
political parties is a hotly debated topic, with the absolute and
relative positioning between them being part of the social debate.  The
physical seating location of those elected by parties in a national
parliament is something that, since the 1789 National Assembly in
France, carries substantial weight in itself, and the left/right divide
(today also morphed into multiple compasses, quadrants, and other
explanatory frameworks) continues to be an important source of political
discussion.

  Approaches to improve on the reliance on self-identification (often
incompatible with existing majority perception, or simply inconsistent
when considered as a whole) have used different methods, most of them
dependent on the _a priori_ classification of themes, expressions,
language patterns, or positions, which are then used as qualifying
criteria to determine the political positions of parties according with
their voting record, often selecting a subset of votes determined to be
particularly representative.

3.3.2 A new approach
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Clustermap based on computed distances.

The increased availability of open data allows the application of
different analytical approaches to what is a privileged source of social
expression: voting roll calls.  We present an unsupervised method of
determining pairwise distances between parties based exclusively on
their voting behaviour, visualised through clustermaps.  Furthermore, we
explore how clustering algorithms (DBSCAN, Spectral Clustering) can be
applied to determine grouping, and how dimension reduction through
Multidimensional Scaling (MDS) provides an intuitive and automatable
approach to visualise relative positioning through time, without the
need to depend on the subjective classification or selection of
proposals.

  The results of this approach to the Portuguese national parliament
and the European Parliament are presented, identifying that the tendency
of most parties to position themselves at the centre of the political
spectrum is challenged by the proposed visualisation of the voting
record.  The application of this method to multi-party parliamentary
systems is discussed, and how technology and open data can play a role
in the active political involvement of citizens.

  ---------- Footnotes ----------

  (1) I've shared the result using Jupyter Book here
(https://fsmunoz.github.io/parlamento/html/intro.html)

  (2) European Parliament political groups
(https://fsmunoz.github.io/parlamento/html/European_Parliament.html)

  (3) Estates Generale in 1789
(https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Estatesgeneral.jpg)

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