通勤模式能否改善选举地图？ - 彭博社

宾夕法尼亚州当前的选区划分与州最高法院在二月份发布的新地图之间的“埃尔布里奇评分”差异表明，当前的地图将该州划分为与通勤社区不太匹配的区域。加雷特·达什·尼尔森大家都知道，选区划分不公是坏事，因为它不公平地倾斜了政治局势。除了不成比例的选举结果外，选区划分不公的地图也令人反感，因为那些形状像螺旋或镊子的奇怪、扭曲的投票区根本与我们实际生活的相关地理单位不相符。人们对各种地理实体有情感和政治上的依附：像州和城市这样的管辖区，以及像湾区或阿巴拉契亚这样的文化区域。但谁会自豪地介绍自己是NH-02的居民，或者在身上纹上TN-03的轮廓呢？

彭博社城市实验室随着乡村医院关闭产科病房，城市医院也随之而来伦敦的奥运遗产如何重塑被遗忘的东区香港的旧机场成为城市房地产痛苦的象征来自过去的响亮警告：与汽车共存为了量化选区划分不公的政治不公平性，我们可以统计党派人口统计数据并查看选举结果。然而，测试地图与人类地理模式的匹配程度要困难得多。尽管许多州要求选区划分过程尊重所谓的“利益共同体”，但如何定义和划定这些共同体仍然是一个悬而未决的问题，因此这些要求很少施加法律效力。

追踪社区的地理结构的一种方法是观察将地方连接在一起的网络。而一种既特别重要又相对容易测量和绘制的网络类型是通勤模式。在网络研究中，“社区”被定义为一组彼此之间连接相对密集、而与外部连接相对较弱的对象。尽管这个定义比我们社会和政治概念中的“社区”要薄弱得多，但它具有可测量的优点。

为了纪念选区划分的名字来源，前马萨诸塞州州长埃尔布里奇·盖瑞，我称之为“盖瑞分数”。因此，测量网络的社区结构与投票区划分的指定社区相比，可以为我们提供一种检查选举地图是否保留“利益社区”的方法。从这个角度来看，一个“好的”地图会尽可能将通过通勤网络连接的区域保持在同一个选区内。相反，一个“坏的”地图则会切割通勤区域，破坏城市，并从彼此连接相对较少的地方构建选举区。

网络科学家开发了一种称为“模块性”的统计量，用于衡量提议的划分与网络内部连接结构的匹配程度。在这种情况下，可以将其视为在单个选区边界内保持的通勤次数与跨越选区边界的通勤次数之间的比率。为了纪念选区划分的名字来源，前马萨诸塞州州长 埃尔布里奇·盖瑞，我称之为“盖瑞分数”（选举边界与可识别地理的相似性）。

我使用了一个包含数百万通勤数据集——与我的同事阿拉斯代尔·雷（Alasdair Rae）一起重新绘制美国通勤“超级区域”地图的同一个数据集——来比较国会地图。我发现国会选区与由相互连接的城市、郊区和农村地区组成的通勤区域之间存在巨大的差异。五个最佳州——堪萨斯州、印第安纳州、爱荷华州、肯塔基州和田纳西州——都拥有相对均匀的人口分布和中等规模的城市中心，这些城市中心之间的距离分布较远。这在某种程度上是合乎直觉的。由于美国国会选区的人口标准化在大约70万人左右，最容易划分为公平选区的州将是那些已经大致分为每个约70万人通勤区的州。

作为一个例子，下面的地图显示了印第安纳州的通勤流（仅包括在州内开始和结束的通勤）以及该州的国会选区。你可以看到每个选区都包围了一组相对独立的通勤，通常围绕着该州的主要城市。通勤如果在同一选区内开始和结束则标记为紫色，如果跨越选区则标记为橙色——在这里，你再次看到一张在保持通勤在选区边界内方面做得相当不错的地图。

加雷特·达什·尼尔森与这些相对均匀划分、主要位于中西部的州相比，五个最差的州——罗德岛、夏威夷、新罕布什尔州、爱达荷州和内华达州——都以异质地理和难以控制的城市集群为特征。例如，罗德岛的两个国会选区之间的边界正好穿过普罗维登斯市的中心。在爱达荷州，博伊西市的市中心位于第二选区，但该市人口众多的西部郊区大部分位于第一选区。在这些情况下，正如罗德岛的地图所示，很多通勤者生活和工作在选区边界之外。

加勒特·达什·尼尔森那么，为什么那些最臭名昭著的选区划分州，比如宾夕法尼亚州和北卡罗来纳州，没在埃尔布里奇评分的底部呢？因为美国的各州之间差异很大——有些州大、规则且均匀分布，而其他州则有不均匀的人口和城市发展的集中——因此很难在不同州之间比较这个评分。因此，更有用的是在一个州内测试多个提议的地图。通过保持一个州的基础地理不变，我们可以看到一个提议的地图如何适合该州由通勤连接定义的“利益共同体”。

例如，宾夕法尼亚州当前的选区划分地图与州最高法院在二月份发布的新地图之间的埃尔布里奇评分差异，令人信服地表明当前的地图将该州划分为与基于通勤的社区不太匹配的区域。划分地图的评分仅为0.58；相比之下，州最高法院的地图评分为0.65，而另一个提议的公平地图评分为0.66。

试图将选区与“利益共同体”的实际地理相匹配，面临着一些关于我们重视什么的复杂选择。另一种在图表而非地图上展示相同测量的方法是制作一个州的选区矩阵，并计算每个单元格中每个选区之间的通勤次数。在一个完美（且不可能实现）的选区划分方案中，所有的通勤都将位于矩阵的对角线上，因为它们将在同一个选区内开始和结束。下面的两个图形展示了在两个各有四个国会选区的州中，这种情况是如何表现的：内华达州，评分最差的州之一，以及堪萨斯州，评分最好的州之一。每个单元格中的数字代表该州总通勤次数的百分比。在堪萨斯州，几乎每个人都在同一个国会选区内生活和工作。相比之下，在内华达州，很多人住在一个选区而在另一个选区工作——这是由于富含就业机会的拉斯维加斯位于其自己的NV-01选区，而该市的郊区则位于NV-03和NV-04。

加勒特·达什·尼尔森重要的是要指出，通勤连接和完全构成的“利益共同体”之间存在着巨大的概念飞跃。毕竟，通勤网络不包括那些不在劳动力市场中的人。而且它们完全忽视了许多将地方联系在一起的最重要的连接，比如友谊、家庭网络、文化纽带或生态流动——更不用说那些使地方和政治共同体感觉凝聚在一起的许多更主观、不可测量的力量。

试图将选区与“利益共同体”的生活地理相匹配，会面临一些关于我们重视什么的复杂选择。如果你有兴趣改革住房市场或重新划定交通管理局的管辖区，那么遵循通勤区域的地理是非常有意义的。相反，如果你的主要目标是在联邦层面平衡党派关系并使选举更具竞争性，那么选区不一定要遵循功能地理。事实上，情况可能正好相反，因为美国人越来越倾向于聚集在政治观点相似的地理区域。

例如，哪种情况更可取？在一个地理上连贯的选区中与许多有共同利益的人一起投票，还是在一个没有任何地理意义但民主党和共和党混合均匀的选区中投票？要回答这个问题，你必须考虑许多其他价值观，比如：我们的代表是否应该代表特定地点的社区（在这种情况下，将选区边界与人类地理相匹配至关重要），还是他们只是代表一个国家政治党的利益（在这种情况下，保护地方社区可能就不那么重要）？

这是一个意识形态和哲学问题，大多数关于选区划分的辩论都忽略了这一点。我们可能知道什么是糟糕的选举地图，但什么是好的选举地图则更难以定义。