Author: Alex Bruno de Oliveira

Curso de Política Internacional usando R

Este repositório contém materiais e exemplos de análises de dados de Política Internacional usando a linguagem de programação R. O objetivo deste curso é fornecer uma introdução prática ao uso do R para analisar questões relacionadas à Política Internacional, com foco em conflitos e guerras.

Conteúdo do Curso

O curso está dividido em várias seções, abordando tópicos como:

Introdução ao R e configuração do ambiente de trabalho.
Aquisição e manipulação de dados sobre conflitos e guerras.
Visualização de dados para compreender tendências históricas.
Análise de redes de alianças políticas.
Modelagem estatística para prever conflitos futuros.

Pré-requisitos

Antes de começar este curso, é aconselhável ter conhecimento básico em Política Internacional e estar familiarizado com os conceitos básicos de estatística. Além disso, é necessário ter o R instalado em seu sistema. Se você ainda não o tem, você pode baixá-lo em R Project.

Como Usar Este Repositório

Este repositório contém os seguintes diretórios e arquivos:

data/: Este diretório contém os dados brutos usados nos exemplos.
scripts/: Aqui você encontrará os scripts R usados para realizar análises de dados.
README.md: Este arquivo.

Exemplo de Análise: Tendências de Guerras no Século XX

Neste curso, exploramos uma análise de dados históricos de conflitos e guerras no século XX usando R. Veja um exemplo de como analisamos e visualizamos tendências:

Comando que apresenta dados em gráfico de pizza

A soma dos países permanentes e provisórios de cada país do CSONU

pie(t, main="Gr?fico Etapa 6 - Poder no CSONU",labels=rotulos, col=rainbow(2), sub="Fonte: COW (2021)", cex.main=1.0, cex.sub=0.5, col.main="darkblue", radius=1.0)

Este gráfico mostra a tendência de guerras ao longo do século XX com base em dados de várias fontes. Podemos observar um aumento significativo no número de conflitos após a Segunda Guerra Mundial, seguido por uma tendência decrescente nas décadas seguintes.

Gráfico em linha do tipo "o" linhas e pontos

Nessa etapa a base de dados “tropas_ONU”, que reúne duas variáveis, o ano e a quantidade de tropas enviadas pelos países para as missões de paz da ONU. A base vai de 1947 até 2014

plot(ano, tropas,type = "o", col = "darkblue", xlab = "Anos", ylab = "Tropas",main = "Tropas na ONU por ano")

Gráfico de barras Horizontal

Tragetória dos vetos da ONU ao longo das décadas

Codigo disponível no curso


  install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

ggplot(vetos_CSONU, aes(fill=anos, y=pais, x=vetos)) + geom_bar(position="stack", stat="identity")+ 
  labs(title = "Vetos das Pot?ncias no CSONU ",
       subtitle = "Fonte: Dyson (2013)",
       x = "N?mero de Vetos",
       y = "Pot?ncias Poder de Veto")

Codigo alterado


  install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

ggplot(vetos_CSONU, aes(fill = anos, y = pais, x = vetos)) +  geom_bar(position = "stack", stat = "identity") +
  labs(title = "Vetos das Potências no CSONU",
    subtitle = "Fonte: Dyson (2013)",
    x = "Número de Vetos",
    y = "Potências com Poder de Veto"
  ) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")  # Define uma paleta de cores

Gráfico de barras Vertical

ggplot(vetos_CSONU, aes(fill = anos, x = vetos, y = pais)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "stack", width = 0.7) +
labs(
  title = "Vetos das Potências no CSONU",
  subtitle = "Fonte: Dyson (2013)",
  x = "Número de Vetos",
  y = "Potências Poder de Veto"
) +
coord_flip()  # Inverte os eixos x e y para criar um gráfico de barras empilhadas horizontal

Países com maior número de habitantes segundo Bando de dados de Economia

econ1 <- subset(economia, select=c(country, population__millions_)) #separando paises e imposto de resda com subset# 
world2  = map_data("world")   #invocando dados do mapa e o nome dado fo objeto foi world#
world2 <- merge (world, econ, by.x="region", by.y="country", all.x=T, all.y=F) #objeto c nome wordl1 com merge q junta o bc com regiao, pais e imposto de renda e all.y=f para o bd nao vir com outras variaveis#
world2 <- world[order(world1$order),] #ordenando o objeto c uso do $ crescente#
m0 <- ggplot(data=world1) #cria plano de fundo para objeto world1#
m1 <- m0 + geom_polygon(aes(x=long, y=lat, group=group, fill= population__millions_)) + coord_equal() #somado os poligonos com ggplot#
m2 <- m1 + geom_path(aes(x=long, y=lat, group=group), color='grey', size=.1)
m3 <- m2 + scale_fill_gradient(low = "#ADD8E6", high = "#900C3F")
m3

Contribuição

Se você deseja contribuir para este repositório com seus próprios exemplos de análise ou melhorias nos materiais existentes, sinta-se à vontade para abrir um pull request. Estamos abertos a colaborações!

Contato

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