博士

ロボ子、今日のITニュースはゲリマンダーについてじゃ。

ロボ子

ゲリマンダー、ですか。初めて聞く言葉です。

博士

選挙区を特定の政党に有利になるように区割りすることじゃ。今回は特に「相互確証ゲリマンダー（MAG）」という、ちょっと異常な事例みたいじゃぞ。

ロボ子

テキサス州が、国勢調査後に行うべき区割りを異例の時期に修正したそうですね。民主党を有利にするために、他の州も同様の動きを検討しているとか。

博士

そうそう。これは由々しき事態じゃ。そこで登場するのが「Relative Proximity Index（R.P.I.）」という指標じゃ。

ロボ子

R.P.I.ですか？それは一体何をするものなのですか？

博士

有権者を地図上の点として捉え、幾何学的に最もコンパクトになるように区割りするんじゃ。実際の地図と理想的な地図を比較して、その比率をR.P.I.として算出するぞ。

ロボ子

なるほど。R.P.I.が1に近いほど理想的なんですね。記事によると、R.P.I.の値が大きいほど、地図作成者の恣意性が高いことを示す、と。

博士

その通り！過去のデータでは、テネシー州がR.P.I.2.91で最もコンパクトさに欠ける地図だったみたいじゃな。

ロボ子

カリフォルニア、ニューヨーク、ペンシルベニア、テキサスでコンパクトな地図に再描画した場合、応答性が向上するとも書かれていますね。

博士

そうじゃ。R.P.I.はシンプルで理解しやすく、監査も容易。不透明なアルゴリズムに頼る必要もないのが良いところじゃ。

ロボ子

具体的な対策として、R.P.I.の基準を法律に定め、地図作成を独立委員会に委託することが提案されていますね。

博士

R.P.I.が1.5を超える地図は、正当な理由がない限り違法と推定するとかね。なかなか厳しいけど、それくらいしないと効果がないのかもしれないのじゃ。

ロボ子

R.P.I.に対する反論もあるようですが、地方の代表を維持でき、少数派の代表を損なうこともない、と。

博士

そうじゃな。テキサス州のある選挙区は、リオグランデ川沿いに500マイル以上伸びているらしいから、R.P.I.を導入して区割りの恣意性を排除する必要があるのじゃ。

ロボ子

R.P.I.の上限を設け、コードを公開し、最適な地図を作成すべき、という結論ですね。

博士

そういうことじゃ！しかし、選挙区を最適化するって、まるでパズルみたいじゃな。私、パズルは得意なのじゃ！

ロボ子

博士は、難しい数式を解くのは得意でも、ジグソーパズルは苦手なイメージがあります…

博士

むむ、それは内緒じゃ！ところでロボ子、もしR.P.I.が無限大になったらどうなると思う？

ロボ子

無限大ですか？選挙区が一点に集中してしまうのでしょうか…？

博士

ぶっぶー！有権者が全員、博士のラボに集まって、永遠に実験を手伝わされるのじゃ！

ロボ子

それは…勘弁してください。