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kategoriensystem vereinfacht; beginn graphische auswertung
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@FWisniewski44
FWisniewski44 committed Nov 2, 2023
1 parent 4377928 commit 6d1c814
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Showing 5 changed files with 7,376 additions and 10,074 deletions.
94 changes: 91 additions & 3 deletions auswertungRfiles/002_auswertungmgl_politiker.R
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -281,7 +281,7 @@ testing <- ref_politikerBER_datumPartei %>% ggplot() +
geom_line(aes(dateTime, mentionsCovidVirus, colour = "covid"), na.rm = T) +
geom_point(aes(dateTime, mentionsCovidVirus, colour = "covid"), na.rm = T) +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b") +
facet_wrap2(~partei, scales = "fixed", axes = T, remove_labels = F) +
# facet_wrap2(~partei, scales = "fixed", axes = T, remove_labels = F) +
scale_colour_manual(name="Themen", values = colours) +
# scale_fill_manual(name="Themen", values = colours) +
ggtitle(label = "Beobachtungen zu den allgemeinen Themen Covid und Ukraine über die Zeit",
Expand Down Expand Up @@ -399,8 +399,96 @@ ggplotly(test3)

################################################################################

# test4 => eine der obigen darstellungen mit allen politikern, idealerweise
# test4 => prüfung der mentions von politikNational in medien vs. politikerdaten

alleMedien %>% group_by(dateTime, partei, user, bundesland) %>%
reframe(.by = c(dateTime, partei, user, bundesland), mentionsCovidVirus = sum(covidVirus),
mentionsCovidMaßnahmen = sum(covidMaßnahmen),
mentionsCovidInfektionsgeschehen = sum(covidInfektionsgeschehen),
mentionsCovidImpfung = sum(covidImpfung),
mentionsUkraineAllgemein = sum(ukraineAllgemein),
mentionsUkraineBewaffnung = sum(ukraineBewaffnung),
mentionsUkraineReaktion = sum(ukraineReaktion),
mentionsEnergieAllgemein = sum(energieAllgemein),
mentionsEnergieKrise = sum(energieKrise),
mentionsEnergieAtomkraftdiskurs = sum(energieAtomdiskurs),
mentionsEnergieNordstream = sum(energieNordstream),
mentionsSozialesWohnen = sum(sozialesWohnen),
mentionsSozialesEntlastungen = sum(sozialesEntlastungen),
mentionsSozialesKinder = sum(sozialesKinder),
mentionsSozialesAllgemein = sum(sozialesAllgemein),
mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
mentionsKlimaAktivismus = sum(klimaAktivismus),
mentionsKlimaKlimawandel = sum(klimaKlimawandel),
mentionsKlimaPolitisch = sum(klimaPolitisch),
mentionsKlimaTechnologien = sum(klimaTechnologien),
mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
mentionsVerkehrAutomobil = sum(verkehrAutomobil),
mentionsVerkehrFahrrad = sum(verkehrFahrrad),
mentionsVerkehrPolitik = sum(verkehrPolitik),
mentionsVerkehrÖpnv = sum(verkehrÖpnv),
mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
mentionsZukunftEntwicklung = sum(zukunftEntwicklung),
mentionsZukunftVersprechen = sum(zukunftVersprechen),
mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
#partei = partei,
#user = user,
follower = followerAmount,
einzug = einzug,
replies = replies,
retweets = retweets,
likes = likes)

allePolitiker %>% group_by(dateTime, partei, user, bundesland) %>%
reframe(.by = c(dateTime, partei, user, bundesland), mentionsCovidVirus = sum(covidVirus),
mentionsCovidMaßnahmen = sum(covidMaßnahmen),
mentionsCovidInfektionsgeschehen = sum(covidInfektionsgeschehen),
mentionsCovidImpfung = sum(covidImpfung),
mentionsUkraineAllgemein = sum(ukraineAllgemein),
mentionsUkraineBewaffnung = sum(ukraineBewaffnung),
mentionsUkraineReaktion = sum(ukraineReaktion),
mentionsEnergieAllgemein = sum(energieAllgemein),
mentionsEnergieKrise = sum(energieKrise),
mentionsEnergieAtomkraftdiskurs = sum(energieAtomdiskurs),
mentionsEnergieNordstream = sum(energieNordstream),
mentionsSozialesWohnen = sum(sozialesWohnen),
mentionsSozialesEntlastungen = sum(sozialesEntlastungen),
mentionsSozialesKinder = sum(sozialesKinder),
mentionsSozialesAllgemein = sum(sozialesAllgemein),
mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
mentionsKlimaAktivismus = sum(klimaAktivismus),
mentionsKlimaKlimawandel = sum(klimaKlimawandel),
mentionsKlimaPolitisch = sum(klimaPolitisch),
mentionsKlimaTechnologien = sum(klimaTechnologien),
mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
mentionsVerkehrAutomobil = sum(verkehrAutomobil),
mentionsVerkehrFahrrad = sum(verkehrFahrrad),
mentionsVerkehrPolitik = sum(verkehrPolitik),
mentionsVerkehrÖpnv = sum(verkehrÖpnv),
mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
mentionsZukunftEntwicklung = sum(zukunftEntwicklung),
mentionsZukunftVersprechen = sum(zukunftVersprechen),
mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
#partei = partei,
#user = user,
follower = followerAmount,
einzug = einzug,
replies = replies,
retweets = retweets,
likes = likes)






test4 <- reframingPolitiker_alle


116 changes: 111 additions & 5 deletions auswertungRfiles/003_auswertung_comment.qmd
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -14,6 +14,7 @@ Hier werden Auswertungsmöglichkeiten geliefert und es ist eine Kommentierung m

```{r libraries}
#|echo: false
#|message: false
#|tidy: true
################################################################################ libraries
library(tidytext)
Expand Down Expand Up @@ -67,14 +68,15 @@ library(flextable)
# library(textclean)
gc()
setwd(dir = "~/Documents/uni/masterarbeit/scraping/polResp-css/auswertungRfiles/")
```

```{r datensätze}
#|echo: false
#|message: false
#|tidy: true
setwd(dir = "~/Documents/uni/masterarbeit/scraping/polResp-css/auswertungRfiles/")
# BATCH LOADING: POLITIKERDATEN
filelist_pol <- list.files(path = "./politikerdaten",
pattern=".csv",
Expand Down Expand Up @@ -117,17 +119,31 @@ gc()
## politiker brd; datum = tagesebene
allePolitiker <- reduce(dat_politiker, .f = full_join)
allePolitiker <- as_tidytable(allePolitiker)
allePolitiker$dateTime <- date(allePolitiker$dateTime)
allePolitikerMonth <- allePolitiker
allePolitikerWeeks <- allePolitiker
allePolitikerDay <- allePolitiker
###
allePolitikerMonth$dateTime <- lubridate::month(allePolitiker$dateTime)
allePolitikerWeeks$dateTime <- lubridate::week(allePolitiker$dateTime)
allePolitikerDay$dateTime <- lubridate::date(allePolitiker$dateTime)
## berliner politiker; datum = tagesebene
politikerBerlin <- dat_politiker$BERLIN_politiker
politikerBerlin <- as_tidytable(politikerBerlin)
politikerBerlin$dateTime <- date(politikerBerlin$dateTime)
## politiker brd; datum = tagesebene
## alle medien; datum = tagesebene
alleMedien <- reduce(dat_medien, .f = full_join)
alleMedien <- as_tidytable(alleMedien)
alleMedien$dateTime <- date(alleMedien$dateTime)
alleMedienMonth <- alleMedien
alleMedienWeeks <- alleMedien
alleMedienDay <- alleMedien
###
alleMedienMonth$dateTime <- lubridate::month(alleMedien$dateTime)
alleMedienWeeks$dateTime <- lubridate::week(alleMedien$dateTime)
alleMedienDay$dateTime <- lubridate::date(alleMedien$dateTime)
## überregionale medien
########################################################################
Expand Down Expand Up @@ -299,3 +315,93 @@ plot4 <- alternativeBER %>% as.data.table(alternativeBER) %>% ggplot() +
ggarrange(plot1, plot2, plot3, plot4, ncol = 2, nrow = 2, common.legend=T, legend="none")
```

# Themenverlauf, Beispiel: alle Politiker für die Themen Covid und Ukraine

```{r}
#|echo: false
#|message: false
#|tidy: true
politiker_alles_days <- allePolitikerDay %>%
reframe(.by = c(dateTime, user, partei, bundesland),
mentionsCovid = sum(covid),
mentionsUkraine = sum(ukraine),
mentionsEnergie = sum(energie),
mentionsSoziales = sum(soziales),mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
mentionsKlima = sum(klima),mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
mentionsVerkehr = sum(verkehr),mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
mentionsZukunft = sum(zukunft),mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
#partei = partei,
#user = user,
follower = followerAmount,
einzug = einzug,
replies = replies,
retweets = retweets,
likes = likes)
medien_alles_days <- alleMedienDay %>%
reframe(.by = c(dateTime, user, bundesland),
mentionsCovid = sum(covid),
mentionsUkraine = sum(ukraine),
mentionsEnergie = sum(energie),
mentionsSoziales = sum(soziales),mentionsVerteidigungspolitik = sum(verteidigungspolitik),
mentionsPolitikNational = sum(politikNational),
mentionsPolitikInternational = sum(politikInternational),
mentionsPolitikEuropa = sum(politikEuropa),
mentionsKlima = sum(klima),mentionsProtesteIran = sum(protesteIran),
mentionsPolizistenmordKusel = sum(polizistenmordKusel),
mentionsVerkehr = sum(verkehr),mentionsPluralismusMedien = sum(pluralismusMedien),
mentionsZukunft = sum(zukunft),mentionsVerfassungsfeindlich = sum(verfassungsfeindlich),
#partei = partei,
#user = user,
follower = followerAmount,
#einzug = einzug,
replies = replies,
retweets = retweets,
likes = likes)
```

```{r}
#|echo: false
#|message: false
#|tidy: true
politikergraph <- politiker_alles_days %>% ggplot(aes(x=dateTime, y=mentionsCovid)) +
geom_point() +
geom_line() +
theme_bw() +
scale_y_continuous(breaks = c(0:130), limits = c(0, 130), n.breaks = 26) +
ggtitle(label = "Alle Politiker, wöchentlich gruppiert", subtitle = "Themen: Ukraine und Covid") +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b")
mediengraph <- medien_alles_days %>% ggplot(aes(x=dateTime, y=mentionsCovid)) +
geom_point() +
geom_line() +
theme_bw() +
scale_y_continuous(breaks = c(0:130), limits = c(0, 130), n.breaks = 26) +
ggtitle(label = "Alle Medien, wöchentlich gruppiert", subtitle = "Themen: Ukraine und Covid") +
scale_x_date(date_breaks = "months", date_labels = "%b")
kombigraph <- ggarrange(politikergraph, mediengraph)
kombigraph
```

Dabei interessant ist die unterschiedliche Zeitsortierung, d. h. monatlich, wöchentlich bzw. täglich.













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