p É quase impossível para humanos desenhar mapas imparciais, mesmo quando eles estão tentando. p Um novo método matemático desenvolvido por pesquisadores de Cornell pode injetar justiça no processo de redistritamento político - e prova que é preciso mais do que boas intenções para criar um distrito justo e representativo.

p O método de duas etapas, descrito no papel, "Fairmandering:A Column Generation Heuristic for Fairness Optimized Political Districting, "primeiro cria bilhões de mapas eleitorais potenciais para cada estado, e, em seguida, identifica algoritmicamente uma gama de possibilidades que atendem aos critérios desejados de justiça.

p "Fairmandering" ganhou o Prêmio INFORMS de Pesquisa Operacional de Graduação, concedido ao melhor artigo de graduação, na reunião anual do INFORMS, de 8 a 11 de novembro, o encontro líder de profissionais de análise e pesquisa operacional. O primeiro autor é Wes Gurnee '20, agora um engenheiro de software no Google.

p O sistema de distrito congressional americano capacita os políticos a manipular os limites do distrito para influenciar os resultados eleitorais. Os distritos podem ser sorteados pelo partido no poder para incluir um grande número de pessoas em seu partido, um processo conhecido como gerrymandering, influenciar o resultado das eleições e determinar o controle político a nível local e nacional.

p É uma questão urgente, especialmente enquanto os estados se preparam para o redistritamento decenal no próximo ano, com base nos resultados do censo de 2020.

p "Os avanços na ciência de dados ajudaram os partidos a melhorar cada vez mais a criação de distritos para manter o controle político, "disse o co-autor David Shmoys, o Professor Laibe / Acheson de Gestão de Negócios e Estudos de Liderança na Escola de Pesquisa Operacional e Engenharia da Informação. "Queríamos oferecer uma perspectiva completamente diferente que vai ao cerne do que significa fazer uma distribuição justa, e colocar ferramentas algorítmicas nas mãos dos formuladores de políticas que lhes permitem fazer a coisa certa. "

p Na pesquisa, o maior estudo de todos os tempos de mapas legais de distritos eleitorais, Gurnee e Shmoys procuraram criar mapas eleitorais com resultados justos - aqueles que refletem com precisão as tendências políticas de um estado, criar corridas competitivas suficientes para garantir a responsabilidade e tratar cada parte simetricamente.

p Pesquisas anteriores procuraram usar métodos computacionais para desenhar distritos imparciais. Mas esses esforços ignoraram fatores políticos e demográficos, presumindo que os chamados distritos "compactos" - aqueles construídos em formas regulares com base na localização - seriam justos.

p Mas mesmo assim, os pesquisadores descobriram, a composição demográfica e política do distrito provavelmente não é representativa das tendências políticas de todo o estado.

p "Historicamente, existe a crença de que um mapa desenhado aleatoriamente, sem preconceito político ou dados partidários, é inerentemente justo, "Gurnee disse." Embora seja verdade que esses mapas são cegos para preconceitos partidários, eles não estão isentos de preconceitos partidários. "

p Em vez de fazer de distritos razoavelmente moldados o objetivo, os pesquisadores construíram a forma como um fator de seu modelo, que pode gerar rapidamente bilhões de mapas eleitorais possíveis para cada estado.

p "Você precisa de um conjunto rico o suficiente de maneiras de montar o quebra-cabeça para que tenha uma diversidade de resultados possíveis, "Shmoys disse, "mas você também precisa que seja expressivo o suficiente para oferecer a gama de resultados de justiça que você deseja."

p Depois de gerar os mapas, os pesquisadores usaram as ferramentas de programação inteira - uma estrutura de modelagem matemática para a qual os avanços recentes permitiram que eles resolvessem um problema de escala muito grande - para avaliar a justiça dos mapas.

p Embora os pesquisadores tenham escolhido uma representação equilibrada de afiliação política como sua definição de justiça no estudo, outros fatores demográficos podem ser considerados. O modelo também pode ser aplicado a mapas representativos estaduais e locais, além de distritos eleitorais.

p Gurnee fundou uma organização chamada Fairmandering para promover os princípios da pesquisa.

p "Não é a forma geográfica do distrito que é importante - é realmente pensar em princípios mais holísticos do que significa fazer uma distribuição justa, "Shmoys disse." Esperamos que isso realmente tenha impacto na conversa que ocorrerá em cada estado no próximo ano e meio, tanto no nível congressional quanto no nível legislativo estadual. "