Elezioni Comunali — 11 domande su candidati, affluenza e liste (2016-2024)

Cosa contiene questo dataset

Il dataset elezioni_comunali (DataCivicLab, fonte Eligendo — Ministero dell'Interno) contiene i risultati delle elezioni comunali in Italia, con candidati sindaco, liste collegate, voti, seggi e affluenza per genere, dal 2016 al 2024.

Copertura: 43.333 righe, 15 colonne, 2016–2024
Granularità: comune × candidato × lista × turno
Metriche chiave: voti candidato, voti lista, seggi, elettori, votanti, schede bianche

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Domande che il dataset può rispondere

1. L'affluenza alle comunali: quanto si vota?

L'affluenza media oscilla tra il 59,6% (2016) e il 51,4% (2021), con un recupero al 62,2% (2024). Il 2021 è stato un'anomalia (elezioni in piena campagna vaccini) o è l'inizio di un trend? Le amministrative subiscono più dell'astensionismo delle politiche?

2. Il "voto di scambio comunale": affluenza da record e da incubo

Alcuni comuni hanno un'affluenza che sfiora il 100%, altri crollano sotto il 20%. Castelnuovo di Conza (SA) ha fatto registrare l'11,9% nel 2024. Quali territori sono "deserti elettorali"? E perché?

3. Differenza di genere: chi vota di più?

Gli uomini votano sistematicamente più delle donne (60,5% vs 58,8% nel 2016, 62,5% vs 62,0% nel 2024). Il gap si sta riducendo? In quali regioni il divario di genere è più marcato?

4. I grandi candidati: sindaci superstar

Virginia Raggi (461.190 voti a Roma, 2016) e Enrico Michetti (334.548, 2021) guidano per voti assoluti. Ma il rapporto voti/elettori è bassissimo (Raggi appena 19,5%). Quali candidati hanno la percentuale più alta di preferenze sugli aventi diritto?

5. Partiti vs liste civiche: chi vince le comunali?

Il Partito Democratico domina per voti (4,3 milioni), seguito da Fratelli d'Italia (1,25M) e M5S (~2,2M). Ma quante elezioni vengono vinte da liste civiche pure? Il voto locale è più "personalizzato" o più "nazionalizzato"?

6. La frammentazione della Lega

La Lega si presenta con denominazioni diverse: LEGA SALVINI (663k), LEGA SALVINI PREMIER (522k), LEGA NORD (414k), LEGA (315k), LEGA SALVINI LOMBARDIA (109k). Una frammentazione di nome che confonde l'analisi. Quante denominazioni diverse esistono per lo stesso partito?

7. Ballottaggi: quante elezioni si decidono al secondo turno?

Nel 2016 ci sono stati 946 ballottaggi su 1274 elezioni (74%). Nel 2024: 921 ballottaggi su 3546 elezioni (26%). La proporzione è cambiata perché nel 2024 c'erano tante elezioni nei piccoli comuni (vinto al primo turno) o perché il meccanismo del ballottaggio funziona diversamente?

8. La geografia dell'affluenza

Umbria (70,4%), Lazio (69,6%) e Campania (68,0%) hanno l'affluenza più alta. Molise (54,3%), Calabria (60,2%) e Basilicata (60,1%) le più basse. L'affluenza segue il reddito, la densità abitativa o la competizione politica locale?

9. Schede bianche: indicatore di protesta

Il dataset include schede_bianche. In quali comuni e turni c'è la più alta percentuale di bianche? Sono più frequenti al primo o al secondo turno?

10. L'effetto "comune sospeso"

Ci sono comuni con meno votanti che voti validi? O con percentuali di votanti irrealistiche? Possiamo verificare la qualità del dato e trovare anomalie da segnalare.

11. Serie storica per comune

Per i comuni che hanno votato più volte nel periodo (es. Roma, Milano, Napoli): come è cambiata l'affluenza? I candidati dello stesso partito ottengono risultati simili in elezioni diverse?

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Come si esplora

Il dataset è disponibile in DataCivicLab come elezioni_comunali. Ogni domanda è verificabile con SQL.

Nota: il dataset è a livello di candidato × lista, non di candidato × elezione: per analizzare il totale di un candidato servono aggregazioni. Inoltre le denominazioni delle liste non sono normalizzate (stesso partito può apparire con nomi diversi). Per le analisi sull'affluenza usare solo il primo turno per evitare doppi conteggi.

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Numeri verificati con query SQL. Discussione creata durante una sessione esplorativa del DataCivicLab.