The Mathematics of Ranked-Choice Single-Winner Voting Systems. Can Different Systems of Voting Affect the Results?
Tudományos esszé a 2021-es évfolyamról a Matematika - statisztika tantárgyból, osztályzat: 7 (IB), nyelv: A dolgozat célja annak vizsgálata, hogy a különböző szavazási rendszerek milyen mértékben befolyásolhatják az eredményeket és a szavazatok eloszlását egyszemélyes választásokon. Ráadásul a választások során mindig vannak olyan politikusok, akik szélsőséges nézeteket vallanak, és akiket az emberek vagy szeretnek, vagy gyűlölnek, és olyanok, akik mérsékelt nézeteket vallanak, de a társadalom által elviselhetőek.
Következésképpen a kutatás azt is vizsgálja, hogy a két említett tulajdonság közül melyikkel kell rendelkeznie egy jelöltnek ahhoz, hogy növelje a győzelem esélyét olyan alapvető statisztikai mérőszámok alkalmazásával, mint az átlag vagy a szórás. A téma azért releváns, mert lehetővé teszi, hogy matematikai betekintést nyerjünk az egyszemélyes választási rendszerekbe, és megmutathatja, hogy egy adott választási rendszer csak eszköz-e, vagy közvetlenül hozzájárul az eredményekhez. A dolgozat 4 különböző szavazási módszert elemez, amelyeket a világon az elnök vagy más egyszemélyes képviselők megválasztására alkalmaznak vagy alkalmaztak: A kiegészítő szavazás (SV), az azonnali eredményes szavazás (IRV), a Bucklin-szavazás és a Coombs-módszer.
Érdemes hozzátenni, hogy ezek a rendszerek rangsorolt választási rendszerek, azaz a választók a legkedvezőbbtől a szerintük teljesen alkalmatlan jelöltekig rangsorolják a jelölteket, akik szerintük egyáltalán nem alkalmasak arra, hogy egy adott tisztségbe kerüljenek. A rangsorolt választási rendszereket azért választottuk, mert ez a tanulmány nem csak azt vizsgálja, hogy ki nyeri a választást, hanem azt is, hogy hogyan változik a jelöltek helyzete a többi pozícióban.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)