How many people like you are in elected office? Are there women representing you? People of color? LGBTQ politicians? Women in your own party? 大都会 partnered with analytics firm bluelabs to exclusively release data from the 2017 反光民主运动, which studies data from the Center for Technology & Civic Life on the demographics of elected officials across the U.S., to show you exactly who in America is representing you in politics. 该 last map includes data from the Gay & Lesbian Victory Fund on LGBTQ politicians across the country.

参与协商的国际化bluelabs BECCA西格尔数据科学家解释下面的数据。


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ESTA地图显示民选官员在任何地方,是女性的百分比。它包括在联邦一级的官员(参议员和众议院代表),在州立法机构,州(如州长,副州长,律师和一般),以及县级(如县长和警长)。

当然,我们还有很长的路要走。选民的50%以上是女性,但只有30民选官员%的是女性。而重共和南一般来说,在办公室有更少的女性 - 路易斯安那州通过远在女性代表性方面最差的国家 - 和民主国家(如新墨西哥州,科罗拉多州和华盛顿州)常在州一级有高很多妇女办公,网络状态是不 总是 妇女在办公室更糟。美国中西部科罗拉多州进入和新墨西哥州倾向于女性民选官员有更高的百分比跨越传统的红色和蓝色的状态的组合。

在2016年,该办公室为竞选那只能排的52%ADH 一个人 这竞选公职 - 其中许多县级办事处。近一半的席位203为竞选,在无人反对在2016 Wents宾夕法尼亚州的房子里。但所有的竞赛全国自动当选,68%获得了为男性。这些都是座位,可能已经去了一个女人,如果她只跑。


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比性别差距是较大的差距种族 - 肤色的人,组成了美国的40%,但只有10个当选办事处%是由有色人种举行。

色彩的女性只占14办公室所有%的妇女在县,州和联邦级别。


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而有颜色的更多的男人在办公室比色的女性,在男性办公室不太多样比女性卫生组织种族。颜色的男子只占11在办公室所有的人个百分点。非白人男子在办公室是有也多集中在城市大非白非白人人口,女性在办公室里,更均匀地分布在全国各地是谁。


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白衣女子是相当均匀地分布在所代表的国家,但在低得多的数字比白人。


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主要事迹在这里:美国白人运行。


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这张地图上,每个点代表在当选的县,州,或政府的联邦级别在办公室的女人。该点是整个国家,他们是在办公室能见度随机分布。这是选举如何在每个国家不同的工作一个很好的例子。在一些州,如密西西比,全县大多数人员没有声明党籍。这就是为什么有这些国家大多是灰色的点 - 尽管这是一个国家的网络,密西西比州有由妇女担任无党派县办事处的数量巨大。其他国家 要求 一个人选择的一方当他们运行。联邦选举总是党派。

ESTA地图显示有更多的妇女被选举为共和党比选出民主党人,但大多数妇女被选举为独立或无党派都 - 女性在办公室的21%的当选民主党为24%的当选为共和党,55%的决定代表第三方,作为独立,无党派或。


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数据对于此映射是由提供 Gay & Lesbian Victory Fund,它保持在美国公开LGBTQ当选官员的最大的数据库。数据库,通过与民选官员和/或媒体报道的直接关系人口,包括民选政府的每一级官员 - 从校舍到板美国国会。

地图显示在每个州LGBTQ政治家的数量,而不是百分比,为一个理由:大部分的百分比是几乎为零。不过,虽然数字是非常低的,几乎每个国家都有一些LGBTQ表示。加州,纽约州,佛罗里达州,伊利诺伊州和领导国家,最低的数字,而南达科他州,夏威夷,和路易斯安那州。


反光民主运动 分析和破坏力量在美国的人口统计数据。在RDC行为开创性的研究也照光对妇女和有色人种的排斥,从政治领导和催化积极性和奖学金,在实现民主制度,使每个人都在餐桌的座位为目标。反射的民主运动是女性捐赠者的网络的项目。

Center for Technology & Civic Life 是一个无党派非营利这些数据用来回答公众最迫切的民主问题。与CTCL科技公司,选举官员,并在全国范围内组织帮助公民参与工程改进提高公众对政府和选举的认识。

bluelabs 是一家总部位于华盛顿特区,公司使用的数据和分析社会为好。它与各种规模的组织合作,利用数据的力量,得到拓展更高的回报,运行更高效的组织,并实现自己的目标。


方法

该 Reflective Democracy dataset is built on top of two existing datasets from the Center for Technology & Civic Life: a dataset of candidates that appeared on the ballot for the November 8, 2016 election and a June snapshot of elected officials. Both datasets have nationwide coverage.

然后,种族和性别是通过多种方法,包括独立的调查增加,聚集的公开资料,和选民的文件匹配的商业广告。 (有关规定,做好自己的选民登记表上不索取种族和性别信息,可能的种族和性别为蓝本的基础上,地理,人口等因素的专有混合每个选民。虽然voterfile匹配可在引入了一些错误单级,我们在整体数字极端的信心。比赛为蓝本被认为是准确时间的95%,性别模型99%的准确的时间,根据测试的样本。


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