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Análisis Computacional de Eventos de Protesta (ACEP). Computer-Aided Protest Event Analysis (CAPEA)

https://github.com/agusnieto77/acep

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computer-aided-detection conflict-analysis conflict-detection dictionaries nlp-keywords-extraction package protest-events r rstats text-mining visualization
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Análisis Computacional de Eventos de Protesta (ACEP). Computer-Aided Protest Event Analysis (CAPEA)

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computer-aided-detection conflict-analysis conflict-detection dictionaries nlp-keywords-extraction package protest-events r rstats text-mining visualization
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Readme License

README.Rmd 

---
output: github_document
---



```{r, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = FALSE,
  comment = "#>",
  fig.path = "man/figures/README-",
  out.width = "100%"
)
```

# ACEP: Análisis Computacional de Eventos de Protesta


[![Codecov test coverage](https://codecov.io/gh/agusnieto77/ACEP/branch/master/graph/badge.svg)](https://app.codecov.io/gh/agusnieto77/ACEP?branch=master)
[![R-CMD-check](https://github.com/agusnieto77/ACEP/workflows/R-CMD-check/badge.svg)](https://github.com/agusnieto77/ACEP/actions)
[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.6800706.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.6800706)
[![Project Status: Active – The project has reached a stable, usable state and is being actively developed.](https://www.repostatus.org/badges/latest/active.svg)](https://www.repostatus.org/#active)
[![](https://www.r-pkg.org/badges/version/ACEP)](https://cran.r-project.org/package=ACEP)
[![](https://img.shields.io/badge/devel%20version-0.0.3.9005-blue.svg)](https://github.com/agusnieto77/ACEP)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](https://cran.r-project.org/web/licenses/MIT)
[![](https://img.shields.io/github/languages/code-size/agusnieto77/ACEP.svg)](https://github.com/agusnieto77/ACEP)
[![](https://img.shields.io/badge/lifecycle-stable-brightgreen.svg)](https://lifecycle.r-lib.org/articles/stages.html#stable)
[![](https://img.shields.io/badge/Build%20with-R%20&%20RStudio-blue?style=plastic=appveyor)](https://github.com/agusnieto77/ACEP)
[![](https://img.shields.io/badge/ACEP-ready%20to%20use-color:%20#39c?style=plastic=appveyor)](https://github.com/agusnieto77/ACEP)
[![](https://img.shields.io/badge/Developed%20by-SISMOS-darkred?style=plastic=appveyor)](https://observatoriodeconflictividad.org/el-pulso-de-la-conflictividad-en-tiempo-real/)
[![](http://cranlogs.r-pkg.org/badges/grand-total/ACEP)](https://cran.r-project.org/package=ACEP)
[![](http://cranlogs.r-pkg.org/badges/last-month/ACEP)](https://cran.r-project.org/package=ACEP)


### Vision general

ACEP es un paquete de funciones en lenguaje R útiles para la detección y el análisis de eventos de protesta en corpus de textos periodísticos. Sus funciones son aplicables a cualquier corpus de textos. Ademas de las funciones, ACEP contiene también bases de datos con colecciones de notas sobre protestas y una colección de diccionarios de palabras conflictivas y otros tópicos referidos a diferentes aspectos del análisis de eventos de protesta.

### Instalacion de la version estable

Puedes instalar la versión estable de ACEP desde [CRAN](https://CRAN.R-project.org/package=ACEP) con:

``` r
install.packages("ACEP")
```

### Instalacion de la version en desarrollo

Puedes instalar la versión de desarrollo de ACEP desde [GitHub](https://github.com/agusnieto77/ACEP) con:

``` r
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("agusnieto77/ACEP")
```

### Funciones

| Nombre | Ciclo | Descripción |
|:--|:--|:-----|
|`acep_clean()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-deprecated.svg)|Limpieza de texto.|
|`acep_cleaning()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Limpieza de texto.|
|`acep_context()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Función para extraer contexto de palabras o frases.|
|`acep_count()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Frecuencia de menciones de palabras.|
|`acep_db()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Frecuencia, menciones e intensidad.|
|`acep_detect()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Detección de menciones de palabras.|
|`acep_extract()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Extraer palabras de un texto.|
|`acep_frec()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Frecuencia de palabras totales.|
|`acep_gpt()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Función para interactuar con los modelos  de OpenAI.|
|`acep_int()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Índice de intensidad.|
|`acep_load_base()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Carga bases de datos creadas por el Observatorio.|
|`acep_may()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Convierte el texto mayúsculas|
|`acep_men()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-deprecated.svg)|Frecuencia de menciones de palabras.|
|`acep_min()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Convierte el texto minúsculas.|
|`acep_plot_rst()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Resumen visual de la serie temporal de los índices de conflictividad.|
|`acep_plot_st()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Gráfico de barras de la serie temporal de índices de conflictividad.|
|`acep_postag()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Función para etiquetado POS, lematización, tokenización, extracción de entidades.|
|`acep_rst()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-deprecated.svg)|Serie temporal de índices de conflictividad.|
|`acep_sst()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-stable.svg)|Serie temporal de índices de conflictividad.|
|`acep_svo()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Función para extraer tripletes SVO (Sujeto-Verbo-Objeto).|
|`acep_token()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Función para tokenizar.|
|`acep_token_plot()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Gráfico de barras de palabras más recurrentes en un corpus.|
|`acep_token_table()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Tabla de frecuencia de palabras tokenizadas.|
|`acep_upos()`|![](https://lifecycle.r-lib.org/articles/figures/lifecycle-experimental.svg)|Función para etiquetado POS, lematización, tokenización.|

### Colecciones

| Nombre | Descripción |
|:---|:------|
|`acep_bases`|Colección de notas.|
|`acep_diccionarios`|Colección de diccionarios.|
|`acep_prompt_gpt`|Colección de instrucciones.|
|`acep_rs`|Cadenas de caracteres para limpiar y normalizar textos.|

### Corpus

[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.6800663.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.6800663) Colección de notas del diario ***La Nación***

[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.6800765.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.6800765) Subset de notas del diario ***La Nación***

[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.6800617.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.6800617) Colección de notas del ***Ecos Diarios***

[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.6800637.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.6800637) Colección de notas de la ***Revista Puerto***

[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.6800650.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.6800650) Colección de notas del diario ***La Nueva***

[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.6800660.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.6800660) Colección de notas del diario ***La Capital***

### Bases de datos de Eventos de protesta disponibles online

[ACLED](https://acleddata.com/#/dashboard): Armed Conflict Location & Event Data Project.

[GDELT](https://www.gdeltproject.org/): The GDELT Project About. 

[GPT](https://carnegieendowment.org/publications/interactive/protest-tracker#): Global Protest Tracker.

[MMPD](https://dataverse.harvard.edu/dataverse/MMdata): Mass Mobilization Protest Data Project.

[NAVCO](https://dataverse.harvard.edu/dataverse/navco): Nonviolent and Violent Campaigns and Outcomes data project. 

[NVCO](https://nvdatabase.swarthmore.edu/): Global Nonviolent Action Database. 

[SCAD](https://www.strausscenter.org/ccaps-research-areas/social-conflict/database/): Social Conflict Analysis Database.

[SPEED](https://clinecenter.illinois.edu/project/human-loop-event-data-projects/SPEED): The Social, Political and Economic Event Database Project.

[UCDP](https://www.pcr.uu.se/research/ucdp/): Uppsala Conflict Data Program. 

### Bases de datos de interes general

[FMI](https://data.imf.org/?sk=388dfa60-1d26-4ade-b505-a05a558d9a42): FMI Data.

[BM](https://datos.bancomundial.org/): Datos de libre acceso del Banco Mundial.

[OIT](https://www.ilo.org/global/statistics-and-databases/lang--es/index.htm): Estadísticas y bases de datos.

[CEPAL](https://www.cepal.org/es/datos-y-estadisticas): Datos y estadísticas.

[DARG](https://www.datos.gob.ar/): Datos abiertos de Argentina.

[MGP](https://datos.mardelplata.gob.ar/): Datos abiertos del Municipio de Gral. Pueyrredon, Buenos Aires, Argentina.

### Uso de las funciones del paquete ACEP: un ejemplo.

```{r ejemplo1, eval=require("tibble"), message=FALSE, warning=FALSE}

# Cargamos la librería
require(ACEP)

# Cargamos la base de notas de la Revista Puerto con la función acep_load_base()
rev_puerto <- acep_load_base(acep_bases$rp_mdp)

# Cargamos el diccionario de conflictos de SISMOS
dicc_confl_sismos <- acep_diccionarios$dicc_confl_sismos

# Con la función acep_frec() contamos la frecuencia de palabras de cada nota
# y creamos una nueva columna llamada  n_palabras
rev_puerto$n_palabras <- acep_frec(rev_puerto$nota)

# Imprimimos en pantalla la base con la nueva columna de frecuencia de palabras
head(rev_puerto)

# Ahora con la función acep_count() contamos la frecuencia de menciones de
# términos del diccionario de conflictividad de SISMOS de cada nota y
# creamos una nueva columna llamada  conflictos.
# Elaboramos un corpus acotado para el ejemplo
rev_puerto <- rev_puerto[1:100, ]
rev_puerto$conflictos <- acep_count(rev_puerto$nota, dicc_confl_sismos)

# Imprimimos en pantalla la base con la nueva columna de
# menciones del diccionario de conflictividad
head(rev_puerto)

# Ahora con la función acep_int() calculamos un índice de intensidad de
# la conflictividad y creamos una nueva columna llamada  intensidad
rev_puerto$intensidad <- acep_int(
  rev_puerto$conflictos,
  rev_puerto$n_palabras,
  3)

# Imprimimos en pantalla la base con la nueva columna de intensidad
head(rev_puerto)

```

```{r ejemplo2, eval=require("tibble"), message=FALSE, warning=FALSE}
# Volvemos a cargar la base de notas de la Revista Puerto sin procesar
rev_puerto <- acep_load_base(acep_bases$rp_mdp)

# Creamos un subset
subset_rp <- rev_puerto[1:100, ]

# Cargamos el diccionario de conflictos de SISMOS
dicc_confl_sismos <- acep_diccionarios$dicc_confl_sismos

# Ahora con la función acep_db() aplicamos las tres funciones en un solo paso
rp_procesada <- acep_db(subset_rp, subset_rp$nota, dicc_confl_sismos, 3)

# Imprimimos en pantalla la base con las tres columna creadas
head(rp_procesada)

```

```{r ejemplo3, eval=require("tibble"), message=FALSE, warning=FALSE}
# Cargamos los datos procesados
rp_procesada <- acep_bases$rp_procesada

# Ahora con la función acep_sst() elaboramos un resumen estadístico
rp_procesada <- acep_sst(rp_procesada, st = "anio", u = 4)

# Imprimimos en pantalla la base con las métricas de conflictividad
head(rp_procesada)

# Ahora con la función acep_plot_st() elaboramos un gráfico de barras
# con menciones del diccionario de conflictividad
acep_plot_st(rp_procesada$st, rp_procesada$frecm,
 t = "Evolucion de la conflictividad en el sector pesquero argentino",
 ejex = "A\u00f1os analizados",
 ejey = "Menciones del diccionario de conflictos",
 etiquetax = "horizontal")

# Ahora con la función acep_plot_rst() elaboramos una visualización resumen.
# con cuatro gráficos de barras
acep_plot_rst(rp_procesada, tagx = "vertical")
```

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cran.r-project.org: ACEP

Analisis Computacional de Eventos de Protesta

  • Versions: 4
  • Dependent Packages: 0
  • Dependent Repositories: 0
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Dependent packages count: 29.8%
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Dependent repos count: 35.5%
Downloads: 47.6%
Maintainers (1)
agustin.nieto77@gmail.com
Last synced: 6 months ago

Dependencies

DESCRIPTION cran
  • R >= 3.5.0 depends
  • graphics * imports
  • stats * imports
  • covr * suggests
  • testthat >= 3.0.0 suggests
.github/workflows/R-CMD-check.yaml actions
  • actions/checkout v3 composite
  • r-lib/actions/check-r-package v2 composite
  • r-lib/actions/setup-r v2 composite
  • r-lib/actions/setup-r-dependencies v2 composite
.github/workflows/pkgdown.yaml actions
  • JamesIves/github-pages-deploy-action v4.4.1 composite
  • actions/checkout v3 composite
  • r-lib/actions/setup-pandoc v2 composite
  • r-lib/actions/setup-r v2 composite
  • r-lib/actions/setup-r-dependencies v2 composite
.github/workflows/test-coverage.yaml actions
  • actions/checkout v2 composite
  • r-lib/actions/setup-r v1 composite
  • r-lib/actions/setup-r-dependencies v1 composite