[Projets 2023] A-VO-T – Pierre-Henri Morand (LBNC)

Titre : A-VO-T : Analyse des Votes par Transitions

Équipe : 

• Pierre-Henri MORAND (LBNC) – Porteur
• Jessica SAINTY (LBNC)
• Laurent PERRINET (INT CNRS-AMU)
• Stéphane CHRÉTIEN (ERIC Lyon2)

Résumé : Le projet A-Vo-T vise à explorer la pertinence d’outils d’apprentissage automatique dans sa capacité à analyser et prédire le comportement de report de vote entre les deux tours d’un scrutin uninominal à 2 tours. En mobilisant les données ouvertes des résultats électoraux des élections présidentielles françaises à l’échelle des bureaux de vote, il permettra d’illustrer le potentiel de ces outils d’analyse des données dans le champ des SHS, de les comparer aux outils statistiques plus tarditionnels et d’en identifier les éventuelles limites. Regroupant des chercheurs en statistique et machine learning, neuroscience computationnelle, science politique et économie-économétrie, il s’inscrit dans une démarche exploratoire résolument transdisciplinaire.

Instrument : Projet blanc

Identifiant : 23-BLC-1