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2018 選舉專題
2018 年 11 月 24 日,台灣將進行大規模的九項地方選舉,包含縣市長、縣市議員、鄉鎮市長、鄉鎮市民代表、村里長、山地原住民區長及區民代表,這是繼 2014 年後的第二次九合一選舉。與過去選舉不同的是,這次大選綁十個公投,除了選舉票,還得進行公投投票。

2019/01/19

2019/01/19

李又如

編輯室專屬

【記者筆記】你全家都議員升級版(內有資料)

媒體同業們應該都已經在預測 2020 的選舉了,只有我還在 2018 選舉的坑⋯⋯(掙扎爬出)。選前我們做了「你全家都議長」專題,解析議員家族勢力;選後,新任議會選出了議會老大,我們就想從歷史資料看看歷屆議會正副議長到底都是誰在當?是靠黨、靠資歷、還是靠爸爸?
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01/16

READr

參選只是第一步:歐巴桑聯盟組黨 Q&A

記者 / 劉子維  攝影 / 王漢順
由純女性候選人組成的政治團體「歐巴桑聯盟」,在 2018 年九合一選舉拿下 8 萬多票,位居得票數第 6 名政治團體。歐巴桑聯盟總召張淑惠表示,歐巴桑聯盟官方及候選人的 Facebook 粉絲頁按讚數在選後仍持續上漲。
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01/16

READr

地方媽媽的小秘密:歐巴桑聯盟得票數據解析

記者 / 劉子維  圖表設計 / 許玲瑋  圖片 / 中央社
成立不到一年就站上選戰前線的歐巴桑聯盟,在全臺灣 21 個選區一共獲得 8 萬多票,得票數超越老牌小黨新黨、臺灣團結聯盟,成為繼藍綠兩大黨、時代力量、親民黨、無黨團結聯盟後,排名第 6 的政治團體。這些「地方媽媽」為什麼能吸引選民投票?她們的選戰策略是什麼?
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2018/12/27

2018/12/28

READr

編輯室專屬

【READr 記者周記】-歐巴桑聯盟組黨數據處理

記者 / 劉子維
「歐巴桑聯盟現象」是我加入 READr 團隊後的第一個報導,更精確地來說,是第一個從找資料、清資料、計算與分析資料到採訪寫作,全是我主要負責的報導。對於文字記者出身且剛接觸數據新聞的我來說,可以稱得上是 2018 年底最大的挑戰。
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2018/12/19

2018/12/19

李又如

編輯室專屬

記者周記:「你全家都議員」專題相關資料開放

嗨各位,我終於從這個坑爬出來了⋯⋯。
先說重點,我們更新了《你全家都議員》專題內容,修正選舉時急著推出資料不夠乾淨的問題、補上縣市搜尋、也補上了宜蘭跟臺東的資料。而這篇主要是分享專題所用到的數份資料,除了我們動員整個團隊肉搜幾千位議員的親屬關係表以外,我個人覺得最珍貴的資料是地方議會的歷史資料。
要找議員的資料,第一個會想到中選會,在 1994 年由中選會統一舉辦選舉之前,各縣市議會的資料就分散在各議會手上。有嘗試收集過的人就知道,這份資料並不是每個縣市都有公開在網路上,這也是我們有點晚才啟動這個專題的原因。
先將此次公開的資料羅列於下,原始資料有大大小小的錯,我們公開的皆是清理/校正過的乾淨資料:
ccm_local:1994 年以前地方議會資料
ccm_search:議員親屬關係資料(僅紀錄親屬也擔任過議員者)
ccm_1994_raw:中選會資料庫議員名單
ccm_1994:中選會資料庫議員名單(當選),並經格式統一及特殊字校正
ccm_2018: 2018 年議員選舉當選結果
ccm_taiwan:臺灣省諮議會歷屆議員名單
ccm_all :此次用來計算的原始資料(ccm_1994+ccm_2018+ccm_local+ccm_taiwan)
此專題屬於「 2018 選舉」,目前已經隨著相關專題發布,將筆記及資料全數公開,不需支付點數加入編輯室才能讀取。但如果你喜歡我們的專題,也歡迎你透過點數給我們一些支持。
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2018/12/19

2018/12/19

READr

編輯室專屬

【READr 工程師周記】-以地圖視覺化台灣各地 2018 選舉結果與人口結構

工程師 / 熊凱文
近年來開放資料風氣盛行,而台灣在這次的選舉過後中選會也開放了候選人、公投得票結果等資料,READr 利用了這些資料產出選舉結果的專題,其中包含以地圖呈現數據視覺化與記者撰寫的文章兩個部分。分別由兩位前端工程師共同完成,而我是負責實現以地圖呈現數據視覺化,最後在與文章區塊合併後推出專題。
與此同時還有另一位資料處理工程師負責各種資料的搜集與清理的工作(詳細的筆記可以到這裡看),讓我可以專心地研究怎麼依據設計師排好的設計稿呈現地圖、製作與地圖的互動效果,然後讀取乾淨的縣市區鄉鎮村里選舉結果與人口結構資料,最後呈現。
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2018/12/13

2018/12/19

READr

編輯室專屬

【READr 工程師周記】-2018 大選與公投結果資料清理筆記

工程師 / 陳彥宇
這次大選兼公投的結果,讓不少身邊的同溫層朋友相當意外,網路上的文章和各大媒體也是百家爭鳴,企圖要從現有的資料中看出一些什麼來。剛好有機會負責清理這次的選舉結果公開資料,讓自己產生一些「對社群有貢獻」的錯覺。
這次的題目是要做細分到各個村、里的年齡、學歷分布跟收入等指標,與選擇候選人的意向是否有關聯。
初次看到目標時,覺得應該是個可以很快完成的任務,畢竟該有的資料,像是以里為單位的人口統計資料啊、收入統計資料啊,都已經有了(只是還沒爬下來)。沒想到開始動手後才發現要注意的細節挺多的⋯⋯。
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