Diese Parldigi Masterclass dient der Einführung in das Thema von Algorithmen, Daten und Software in der Politik. Zu Beispielszwecken werden wir mit Daten arbeiten, die von Smartvote bezogen werden können.
Alle Codes sind in der Programmiersprache Python geschrieben. Um die Codes auszführen, verwenden wir eine webbrowserbasierte Umgebung, welche Python Codes ausführen kann. Diese Umgebung nennt sich JupyterLite.
Für das Ausführen der Code setzen wir auf JupyterLite, eine Open Source Applikation, die die Ausführung von Python Code direkt im eigenen Webbrowser erlaubt.
Gehen Sie auf https://jupyterlite.github.io/demo/lab/index.html Dadurch öffnet sich folgende Ansicht:
Die Codes können importiert werden mit File -> Open from URL.
Die URLs für die drei Dateien sind:
- https://raw.githubusercontent.com/digital-sustainability/parldigi-masterclass/refs/heads/main/1_DatenSammeln.ipynb
- https://raw.githubusercontent.com/digital-sustainability/parldigi-masterclass/refs/heads/main/2_DatenAnalysieren.ipynb
- https://raw.githubusercontent.com/digital-sustainability/parldigi-masterclass/refs/heads/main/3_Experimentieren.ipynb
Auf der linken Seite sollte nun eine Date 1_DatenSammeln.ipynb erscheinen. Diese kann durch einen Doppelclick geöffnet werden:
Innerhalb von JupyterLite sind die Codes in sogenannten Zellen organisiert. Zellen können entweder Text oder Code enthalten und die Codezellen können entsprechend ausgeführt werden.
Für das Ausführen von Code steht folgende Aktionsbar zur Verfügung:
Wenn eine Codezelle selektiert ist (erkennbar durch den dicken blauen Balken auf der linken Seite) kann diese ausgeführt werden.
Dafür verwendet man den "Play" Button.
In diesem Projekt geht es darum, Daten von Smartvote einzusammeln und basierend darauf spannende Erkentnisse zu sammeln. Dazu sind vier Schritte notwendig
In einem ersten Schritt werden die Daten von Smartvote mithilfe der angebotenen Schnittstelle angefragt und gespeichert.
Im nächsten Schritt schauen wir uns die Daten genauer an und erfassen einige ihrer Eigenschaften.
Basierend auf den Daten können wir Visualisierungen erstellen, um Zusammenhänge und Trends zu identifizieren.
Die Codes wurde von folgenden Personen entwickelt und konzipiert:
- Lionel Stürmer - Initiale Erstellung der Codes
- Prof. Dr. Marcel Gygli - Adaption der Codes und Simplifizierung für den Use Case
- Lena Georgescu - Hinzufügen von Experimenten