![[OC] - Wie oft stimmen US House Reps im Jahr 2025 gegen ihre eigene Partei? Heatmap % + Parteizugehörigkeit](https://www.bytesde.com/wp-content/uploads/2025/09/ntm8qo0xlmof1-1024x576.png "[OC] – Wie oft stimmen US House Reps im Jahr 2025 gegen ihre eigene Partei? Heatmap % + Parteizugehörigkeit")
Bild 1: Heatmap, die die Frequenz darstellt, bei der die Repräsentanten der Hausfragen während der US -Stimmen der US -Stimmen die Parteilinien gebrochen haben. 0% (weiß) bedeutet, dass sie immer mit ihrer Partei gestimmt haben, während 100% (dunkelste lila) bedeutet, dass sie immer gegen ihre Partei gestimmt haben. 50% bedeutet, dass der Vertreter die Hälfte der Zeit mit ihrer Partei gestimmt hat.
Bild 2: Karte, die die Parteizugehörigkeit von Repräsentant darstellt. Blau = demokratisch, rot = republikanisch.
- Statepulse Interactive Dashboard: https://www.statepulse.me/dashboard -> Distrikte -> Vertreter des Vertreters Heatmap auf -> gegen die Partei stimmen
- Quellgesetzgebung Daten: https://www.statepulse.me/legislation
- Vertreter: https://www.statepulse.me/repesentatives
Hinweis: Stimmdaten sind bisher nur für Kongressbevölkerung im Statepulse verfügbar.
Wenn Sie detailliertere Ansichten wünschen, überprüfen Sie bitte das oben verlinkte Dashboard und zögern Sie nicht, herumzuspielen. Sie können auch auf Distrikte klicken, um herauszufinden, wer Ihre Wiederholungen sind!
Quellenabstimmungsdaten (von Januar 2025 bis jetzt): https://www.senate.gov/legislative/votes_new.htm Und https://api.congress.gov/#/
Statepulse ist auch eine kostenlose/Open -Source -Plattform, die Gesetze, Vertreter und politische Trends verfolgt. Jeder Mensch sollte Zugang zu dem haben, was tatsächlich in Legislativkammern verabschiedet wird, insbesondere wenn man bedenkt, wie polarisiert die Umwelt geworden ist. Als eingehender College -Studienanfänger mit Schwerpunkt Informatik kann Technologie eine große Hilfe sein, um regulären Leuten wie mir zu helfen, zu lernen.
Quellcode unten; Spenden werden ebenfalls geschätzt!
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Besonderer Dank geht an: OpenStates für ihre gesetzgebenden Daten/Schaber, Kongress für die Bereitstellung einer kostenlosen öffentlichen API, Maplibre GL für Kartenwiedergabe und vieles mehr!
- Teil 1 vor zwei Wochen: https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/commentments/1n2v1ks/oc_how_many_bills_have_your_legislators_sponsored/
- Teil 2 aus der letzten Woche: https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/1n8p7ya/oc_how_many_billslaws_have_your_legislators/
Von TheMatrix2025
4 Kommentare
this is really cool, but the color scale choice makes it bland. maybe a diverging color scale to see the clumps of party hardliners vs „rebels“
Two things:
The first map really needs a different color setup. It all mostly blends together.
The second map should be population densities with size representation based on population size. Blanketing large swaths of empty land with any color is stupid. And land coverage without scaling in population size just skews the content.
Reference:
[https://engaging-data.com/county-electoral-map-land-vs-population/](https://engaging-data.com/county-electoral-map-land-vs-population/)
On a side note…
A graph I’d like to see is voting results of an election and then that same result set rebalanced based on voting power of each area. One of the biggest things forgotten is that your vote and my vote is NOT 1 vote. We don’t even have the same amount of voting power.
Reference:
[https://www.maps.com/how-much-voting-power-does-each-us-state-have/](https://www.maps.com/how-much-voting-power-does-each-us-state-have/)
There’s also skew of voting power based on imbalance of electoral seats:
[https://www.reddit.com/r/MapPorn/comments/1f8d9th/how_many_electoral_votes_every_state_would/](https://www.reddit.com/r/MapPorn/comments/1f8d9th/how_many_electoral_votes_every_state_would/)
And then you have gerrymandering which further offsets vote representation and voting power simply based on what location you live at. Go 5 miles in any direction, and your voting power could be very different.
Complex concept, evaluation, and how do you even make it fair.
[https://en.wikipedia.org/wiki/Gerrymandering](https://en.wikipedia.org/wiki/Gerrymandering)
It comes down to partisan efficiency and what efficiency gaps exist for a voter. On a more macro level, this can be state wide, but the data can show down to the district level showing exactly how much…or little…your specific vote matters.
A paper on partisan efficiency:
[https://lawreview.uchicago.edu/sites/default/files/04%20Stephanopoulos_McGhee_ART.pdf](https://lawreview.uchicago.edu/sites/default/files/04%20Stephanopoulos_McGhee_ART.pdf)
And a map of this partisan efficiency gap:
[https://www.reddit.com/r/MapPorn/comments/w7x5u4/us_states_by_their_efficiency_gap_difference/](https://www.reddit.com/r/MapPorn/comments/w7x5u4/us_states_by_their_efficiency_gap_difference/)
When comparing to raw population voting, these modifiers have a dramatic result on effective voting power.
So an interesting graph to make would be one showing raw popular vote and then total skew of voting power through these various systems. 1 person, 1 vote, becomes…what? 2.4? 0.55?
Looks like Thomas Massie is winning.
And, surprisingly, Boebert.
I’m gonna need you all to stop using geographical maps to show Congressional districts. It’s heavily skewed by large low density districts and makes dense populous districts hard to see, if not impossible. Either make each district roughly the same size or use a different presentation entirely.