In agusnieto77/ACEP: Análisis Computacional de Eventos de Protesta

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = FALSE,
  comment = "#>"
)

Funciones a presentar:

En este artículo se explicarán los procesos que realizan las funciones:

• acep_token()

• acep_token_table()

• acep_token_plot()

Función acep_token()

En primer lugar cargamos la librería ACEP. Luego, cargamos una base de tweets para su prueba.

library(ACEP)

url <- "https://github.com/HDyCSC/datos/raw/main/la_fraternidad.rds"

base <- subset(acep_load_base(url), select = text)$text

Ejecutamos la función acep_token() para los primeros dos elementos de la base.

¿Cuál es el resultado?

La función acep_token toma el vector y realiza diferentes acciones:

• Verifica que el objeto entregado sea un vector (de lo contrario indica un mensaje de advertencia)

• Cambia todo el texto a minúsculas

• Crea un nuevo data frame con la siguiente información:

• texto_id (columna que numera el documento)

• tokens (el token propiamente)

Cabe mencionar que los tokens quedarán identificados a través de los espacios en blanco, es decir, cada palabra es un token.

tweets <- acep_token(base[1:2])

head(tweets)

En este resultado podemos ver cómo la función identifica a cada observación como un documento aparte (en este caso, cada tweet es un documento identificado en la columna 'texto_id'). Por su parte, la columna 'tokens' es la columna en la que la función aísla cada token.

Función acep_token_table()

Una vez que tenemos el data frame creado a partir de la función acep_token(), podemos utilizar la función acep_table() para obtener un nuevo data frame que nos proveerá la siguiente información:

• token

• frec (frecuencia que aparece ese token)

• prop (el peso que tiene ese token en el total del corpus)

Para obtener una tabla que tenga sentido, podemos utilizar en primer lugar la función acep_cleaning() para deshacernos de los stopwords, urls, menciones, hashtags, etc.

base_limpia <- acep_cleaning(base)

En segunda instancia, creamos un nuevo objeto derivado de la base limpia con acep_token() que nos devuelve, como vimos previamente, una tabla con la información de cada token.

tabla_tokenizada <- acep_token(base_limpia)
head(tabla_tokenizada)

Por último, aplicamos la función acep_token_table() a la columna 'tokens'.

Por defecto, acep_token_table() nos devuelve los 10 primeros registros, es decir, las 10 palabras con mayor frecuencia.

Si quisiéramos modificar la cantidad de palabras, debemos modificar el parámetro 'u' =

Suponiendo que queremos obtener los 20 token de mayor frecuencia: acep_token_table(tabla_tokenizada$token, u = 20)

acep_token_table(tabla_tokenizada$tokens, u = 15)

Función acep_token_plot()

Esta función permite visualizar en un gráfico de barras, los tokens más frecuentes.

A partir del resultado de acep_token(), podemos obtener el gráfico con los tokens más frecuentes.

Por defecto, el resultado serán los 10 tokens más frecuentes, sin embargo, a través del parámetro "u =" podemos modificar la cantidad de tokens a visualizar.

En este ejemplo, tomamos la tabla tokenizada y le indicamos la columna "token" a visualizar.

acep_token_plot(tabla_tokenizada$tokens, u = 15)

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