由汤姆·波特出版的2019年8月2日

使用计算机科学摆脱国会光

双专业卢卡·奥斯特塔格山'20和碧玉戈登'21都在这个夏天结合自己的学术技能,融合政治学与计算机科学和构建网络工具刻画的投票模式,并在美国国会战略行为的复杂性。他们在今年夏天获得研究奖学金超过200级MG娱乐官网的学生之一。

视觉方面

戈登是一个计算机专业的学生奖学金的题为接收者 在可视化的国会和最高法院的动态影响网络。他的教师导师是数字和计算研究和计算机科学穆罕默德伊尔凡的助理教授。戈登在他自己的话描述了该项目,他为什么选择了它,他希望学什么的目标。

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碧玉戈登'21

广阔的重点是要找到一个明确而有效的方式来证明影响国会投票和互动影响网络。我将通过创建一个动态的基于Web的可视化工具实现这一点,类似的,你可以找到喜欢的网站 纽约时报。超出了编码的复杂性,这个项目的主要挑战是如何简单地传达每一个美国参议员有作用,对同龄人显然在一个屏幕上,当有连接的所有在错综复杂100名参议员。

作为政府和计算机科学双学位,这个项目感兴趣,我在不同层次上的。首先,可视化增加了创造力的一个方面是彻底让我兴奋。计算机科学可以解放和奖励,但很少有机会创造实际上将出现在屏幕上的东西。第二,美国政治是一个复杂和不断变化的主题,而且往往这种复杂工程,把人推开,进一步防止广大市民参与周到。

通过创建可视化工具来解密,重新配置,并表示这些在一个容易的使用方式的复杂性,我希望给人们一种全新的方式来理解政治并予以通报。我可以学习这些计算机技能看任何对象或数据源,但感觉更有价值的工作对我结合两种激情作为一个学生的项目。

influence networks
美国之间的网络影响力基于公众福利法案的参议员 第114和第115代表大会。网络显示民主党和共和党参议员之间存在明显两极分化,当涉及到公益事业。对其他法案的主题,如国家安全和武装部队,影响网络是少了很多极化(这里没有显示)。由安德鲁·菲利普斯'19和卢卡·奥斯特塔格山'20项目。

预计参议院

奥斯特塔格 - 希尔是计算机科学的自由民的暑期研究奖学金的获得者。他的计划被称为 影响网络在美国参议院:如何情境影响立法行为, 他还与教授伊尔凡工作。

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卢卡·奥斯特塔格山'20

我学习在网络多智能体系统的社会影响力。

该研究主要集中在美国国会,因为这些网络系统的一个真实世界的场景,其中一个参议员的投票行为依赖于从其他参议员的影响力。

我们的目标是若干现有项目(由塔克戈登'17上工作-jasper戈登的哥哥! - 和安德鲁·菲利普斯'19)相结合,产生了预测参议院投票更准确的模型。

他们与教授伊尔凡工作允许的模型预测结果的投票时采取法案背景下考虑。

作为计算机科学和政府双学位,我想对社会影响力的项目教授伊尔凡工作特别,因为它给了我,在鲍登触及我的两个学科的机会进行研究。

此外,塔克·戈登(见上文)参加了在俄勒冈州波特兰市的同一所高中的我,并建议伊尔凡的恒星教授一起工作。

我的研究最初几周呈献给在参议院读博弈论的学术论文,并通过所形成的模型为基础的数学证明工作我的方式。此刻,我们在测试模型的过程。

我的研究的最后几周将重点进行实验,并希望帮助写一份会议文件。

从我的暑期研究最大的外卖迄今花费的时间最初要充分认识该项目,即使需要长时间阅读报纸几次的重要性。

如果没有这个早期专注项目的基础,后来的工作变得越来越耗费时间。

第三个学生,利亚姆juskevice '21,还使用计算机科学的政治背景.

他创建了长臂猿的暑期研究计划奖学金国会数据库网站。该网站将展示伊尔凡教授的研究小组的研究成果以交互的方式,而且也将使各种数据集公之于众。

我的奖学金集中在beargov,在MG娱乐官网正在进行的web项目旨在对美国国会目前的信息,如不同年份的成员,投票记录等,以方便的方式。 本质上,我提高了网站让它更加接近它实际上是蓄势待发的点。