¿Cuál es el punto de tener computadoras redistribuyendo distritos?

¿Cuál es el punto de tener computadoras redistribuyendo distritos?

Si estoy en un distrito que está entre 60 y 40 y estoy en el 40%, ¿cuál es la diferencia de un humano o una computadora libre de las líneas que todavía me roban si tengo representación? ¿Deberían las computadoras hacer distritos para distritos competitivos o para hacer distritos lo más homogéneos posible para que la legislatura en su conjunto sea proporcional?

La Corte Suprema de los Estados Unidos acordó recientemente escuchar el caso de gerrymandering de Wisconsin ( Gill v. Whitford ).

Uno de los argumentos interesantes que plantea es la noción de una brecha de eficiencia en la representación . Según tengo entendido, la idea básica es la siguiente: puede medir directamente la distribución de% de edad de cómo se otorgan los escaños frente a la distribución de votos de% de edad.

Si las dos medidas difieren demasiado, entonces los distritos no son eficientes para representar la voluntad de los votantes. Por lo tanto, los distritos podrían considerarse injustos.

Corregir esto no necesariamente requiere una computadora. De hecho, los distritos ineficientes actuales a menudo se dibujan con la ayuda de información demográfica muy precisa y sofisticados programas informáticos.

Las computadoras no son inherentemente sesgadas ni inherentemente insesgadas. Más bien, las computadoras hacen exactamente lo que están programadas para hacer. Son herramientas. No hay nada mágico per se en usar una computadora para dibujar distritos.

Lo importante es desarrollar criterios objetivos para establecer la equidad de un diseño de distrito determinado. El argumento de la eficiencia frente a SCOTUS en este momento parece ser un enfoque interesante.


Artículo relevante de WaPo: la Corte Suprema escuchará un caso potencialmente histórico sobre gerrymandering partidista

Realmente no estoy seguro de la pregunta aquí.

¿Las computadoras están haciendo qué?

¿Los humanos no están a cargo?

Esto es muy extraño.