猪肉桶骗局:可视化绑定的领带

2019
05/23
01:15

hg888皇冠官网/ 菲律宾/ 猪肉桶骗局:可视化绑定的领带

2013年9月10日下午3:55发布
更新时间:2018年12月7日下午3:41

审计委员会(COA)特别审计办公室报告第2012-03号[1]的发布开启了大量数据,让我们一瞥优先发展援助基金(PDAF)和各种基础设施,包括当地项目( VILP)用于政府机构。 该报告在2007年至2009年期间对各个执行机构的PDAF和VILP进行了政府范围的绩效审计。

这些数据列在几个表格和附件中,列出了立法者向其提供资金的非政府组织。 通过简单地查看表格,人们无法立即看到非政府组织之间以及立法者之间的关系。 可视化这种关系并量化它们是网络可视化的问题。 这种可视化和分析是我们在本技术说明中所述的内容。

图:立法者网络和检测到的社区。 节点的大小与连接的程度或数量成比例。

我们在http://visser.ph/pdaf上展示了这个可视化

网络分析

迄今为止,网络工具已在许多应用中使用。 我们分析了不同的系统,如散文和诗歌[2],短信[3],翻译[4],诗歌风格[5]和菲律宾国会[6]中的法案共同作者。

网络是表示彼此之间具有已定义关系的一组对象或节点的简单方式。 我们将这些对象称为节点或顶点,同时将它们之间的关系称为边缘[7]。 根据数据集,边可以表示不同类型的关系。 在社交网络中,这些可以是友谊关系[8],也可以是国会背景下的共同作者[9]。 网络中的边缘可以附加值(加权网络),也可以为未加权网络设置统一权重[7]。 根据定义关系的方向,我们可以有定向或非定向网络。

网络已被用于描述美国国会[10]和菲律宾众议院[6]等政治制度的特征。 在这样的网络中,节点(称为自我或行动者)本身就是立法者,它们之间的联系要么是投票模式,要么是法案和决议的共同赞助[6]。 这些共同赞助网络可以用作立法者有效政党关系的代理,这可以从计算由于其党派关系水平而产生的分区或社区而得出[10]。

通常,这些节点或参与者可以是个人,团体或组织。 在目前的工作中,我们有我们的参与者作为个体参议员和国会议员以及获得PDAF分配的非政府组织。

Methdology

我们从COA特别报告[1]的附录A中获取数据并将其转换为可在开源网络分析程序Gephi [11]中处理的表格。 我们通过查看从向共同非政府组织发放资金的立法者建立的网络以及从同一立法者获得资金的非政府组织链接在一起的网络,对所呈现的数据进行了两次可视化。 这两个网络一起定义了一个二分网络,但我们只提供了两个网络的可视化和分析。

我们创建的第一个网络是一个网络,其中一个由节点代表的立法者与另一个立法者相连,如果他们两个向同一个非政府组织提供资金的话。 我们在Gephi [11]中应用了社区检测算法,以确定是否有一些立法者可能共同资助非政府组织。 立法者根据他们陷入的“社区”而着色。 这使我们能够快速可视化这些社区。

图:NGO网络和检测到的社区

同样是为了建立PDAF转移到的非政府组织网络。 在这个网络中,如果两个非政府组织从同一个立法者那里获得资金,就会建立联系。 由于这些节点倾向于与某些节点集连接得更多,我们使用相同的社区检测方法来查找非政府组织彼此之间的联系,并按颜色将它们组合在一起。 与立法者网络一样,颜色基于非政府组织所属的社区。

结果与分析

我们获得的立法者网络有186个节点,边缘为3976个。 我们发现该网络的平均学位为21.38。 Degree是节点具有的连接数。 这意味着,平均而言,立法者将其PDAF分发给21.38个非政府组织。 我们在图1中显示了立法者网络及其检测到的社区。 我们找到了六(6)个社区。 这些社区是立法者,他们倾向于将同一组非政府组织聚集在一起。

我们可以根据他们所拥有的“合作伙伴”数量对立法者进行排名,其中亚当·拉尔森·贾拉(Adam Relson Jala)名列榜首。 这反映在他拥有的高度或多个连接上。 我们还可以通过两个相关立法者资助共同非政府组织的次数来增加这些链接的权重。 在这样一个加权网络中,Nerissa Corazon-Ruiz成为联系最紧密的立法者。 更先进的技术是中介中心性,它测量给定节点的“中心”,这可以被视为网络内影响的代理[10]。 参议员Juan Ponce Enrile名列榜首。 有关详细信息,请参阅表1。

另一方面,非政府组织网络的平均程度为7.68,这意味着非政府组织通常平均从7.68名不同的立法者那里获得拨款。 NGO网络有69个节点,530个边缘。 我们在图2中显示了NGO网络和检测到的社区。 我们发现了五(5)组节点或社区。 每个组由单独的节点颜色表示。 因此,具有相同颜色的节点是非政府组织,它们更有可能从同一立法者那里获得资金。

在图2中,箭头的粗细表示非政府组织如何相互联系的权重。 箭头的重量越强,它们的连接就越大。 较多的箭头由不止一个立法者经常资助。 可以看出,蓝色和绿色组中的节点具有比其他组更多的加权边缘,尤其是蓝色组中的SDPFFI NGO和绿色组中的KKAMFI NGO。

我们还可以应用其他一些网络技术,例如查看哪个节点是NGO网络中的重要节点。 这是通过特征向量中心性[11]来衡量的。 具有最高特征向量中心性或节点重要性度量的非政府组织是MAMFI非政府组织。 接下来是CARED和SDPFF,所有这些都具有大于0.90的特征向量中心度。 有关更多数字,请参阅表2。

节点标签 中介中心 加权学位 聚类系数 特征向量中心 亲近中心
1 Juan Ponce Enrile 0.1034 140.0 0.2661 0.26504 0.5378
2 Arrel R. Olano 0.1024 87.0 0.3529 0.70891 0.5640
3 Ignacio T. Arroyo,Jr。 0.0750 95.0 0.5340 0.74083 0.5441
4 Adam Relson L. Jala 0.0650 110.0 0.3916 1.00000 0.5763
Francisco T. Matugas 0.0649 78.0 0.4713 0.77308 0.5425
6 Edgardo J. Angara 0.0532 12.0 0.2778 0.03684 0.4048
7 Mariano U. Piamonte 0.0403 106.0 0.4638 0.95405 0.5378
8 Emmanuel Joel J. Villanueva 0.0402 50.0 0.4366 0.43666 0.5082
9 Samuel M. Dangwa 0.0382 92.0 0.3286 0.26147 0.4973
10 Marc Douglas C. Cagas IV 0.0356 66.0 0.4473 0.46821 0.5211

表1.立法者网络中基于其前所未有的中心性的前10名立法者的各种网络参数。

中介中心性定义为通过节点的所有顶点的最短路径数。 加权度与节点的连接数和强度成比例。 聚类系数测量节点倾向于彼此聚类的程度。 eignevector中心性衡量网络中节点的重要性,并与特定节点的连接状况有关。 紧密度中心度是从给定起始节点到系统中所有其他节点的平均距离的度量。 中心性度量在此表中标准化。

这些只是我们可以用PDAF版本的网络表示做的事情的一个示例。 深入了解国会和非政府组织的联锁董事会对进一步分析也非常有帮助。 这将在未来的工作中完成。 然而,这些工具使普通菲律宾人能够轻松地收集信息而不是表格和文件,从而帮助他们更好地参与民主进程。

节点标签 中介中心 加权学位 聚类系数 特征向量中心 亲近中心
1 Kagandahan ng Kapaligiran Foundation,Inc。(KKFI) 0.1982 21.0 0.3429 0.8683 0.5397
2 Kalusugan Alay sa Masa Foundation,Inc。(KKAMFI)的Kabuhayan 0.1823 23.0 0.2332 0.6561 0.5574
3 Rodlofo A. Ignacio博士,高级基金会(DRAISFI) 0.1275 23.0 0.3360 1.0 0.5667
4 农民商业发展公司(FDC) 0.0984 18.0 0.3399 0.7372 0.5231
亚伦基金会菲律宾公司(AFPI) 0.0915 15.0 0.2380 0.5067 0.4892
6 Masaganang Ani Para sa Magsasaka Foundation Inc(MAMFI) 0.0903 21.0 0.4048 0.8651 0.5397
7 Pangkabuhayan基金会(Pang-FI) 0.0838 21.0 0.3524 0.8509 0.4963
8 Kaagapay Magpakailanman Foundation Inc(KMFI) 0.0681 17.0 0.3088 0.6091 0.5312
9 ITO NA运动基金会(ITO NA MI) 0.0571 11.0 0.3818 0.4734 0.4755
10 手工生活基金会(HMLFI) 0.0451 10.0 0.3556 0.4486 0.4626

表2.非政府组织网络中基于其前所未有的重要性的十大非政府组织的各种网络参数。

中介中心性定义为通过节点的所有顶点的最短路径数。 加权度与节点的连接数和强度成比例。 聚类系数测量节点倾向于彼此聚类的程度。 eignevector中心性衡量网络中节点的重要性,并与特定节点的连接状况有关。 紧密度中心度是从给定的strarting节点到系统中所有其他节点的平均距离的度量。 中心性度量在此表中标准化。

参考

1.审计特别审计办公室,2012-03号报告全政府绩效审计,“优先发展援助基金(PDAF)和各种基础设施,包括地方项目(VILP)”,2012年

2. RM Roxas,G Tapang,“使用单词邻接网络分析的散文和诗歌分类和边界检测”,国际现代物理学杂志C 21(04),503-512

3. JJT Cabatbat,GA Tapang,“菲律宾SMS短信的短信样式和信息变化”,国际现代物理学杂志C 24(02)

4. JJT Cabatbat,JP孟山都,GA Tapang,“保留跨翻译文本的网络指标”,国际现代物理学杂志C(2013年接受论文)。

5. RM Roxas-Villanueva,MK Nambatac,G Tapang,“使用复杂网络描绘英国诗歌风格”,国际现代物理学杂志C 23(02)。

6. Gabriel Dominik Sison,“密集小节点共同作者网络中的边缘权重分布”,BS论文,BS物理学,UP Diliman 2013年4月。

7. Alain Barrat,Marc Barth elemy和Alessandro Vespignani。 复杂剑桥大学出版社的动态过程,纽约,美国,2008年。

8.华王和巴里威尔曼。 美国的社会连通性:2002年至2007年成人友谊网络规模的变化。美国行为科学家,53(8):1148 {1169,2010。

9. James H Fowler。 连接大会:对共同赞助网络的研究。 政治分析,14(4):456-487,2006。

10. Yan Zhang,AJ Friend,Amanda L Traud,Mason A Porter,James H Fowler和Peter J Mucha。 国会共同赞助网络中的社区结构。 Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,387(7):1705 {1712,2008。

11. Bastian M.,Heymann S.,Jacomy M.(2009)。 Gephi:一种用于探索和操纵网络的开源软件。 国际AAAI网络日志和社交媒体会议。

Pamela Anne Pasion是国立物理研究所四年级应用物理学士学位,从事翻译和网络分析工作。 Gabriel Dominik Sison于2013年获得了BS物理学位,并因其作品“密集小节点共同作者网络中的边缘权重分布”而获得最佳BS论文奖。 Giovanni Tapang博士是国家物理研究所的副教授,也是AGHAM-科学技术倡导者科学家小组的主席。 可以通过[email protected]与他联系

这首次发表于http://visser.ph/pdaf。

免责声明:本文来自hg888皇冠官网新闻客户端自媒体,不代表hg888皇冠官网的观点和立场。