Давно хотела попробовать пакет {gganimate}, но не могла придумать, куда его применить. Наконец придумала 🎸

#plato_mapping

p.s. видео, а не гиф, чтобы можно было поставить на паузу или промотать, ну и ради музыки конечно

Вчера завершился четвертый модуль «Компьютерного анализа текста» #tar2024 (он же и 2025) — значит, время снова подводить итоги ✍️

Вот что мы успели 🖼️🖼️🖼️:

1️⃣ Пространственные данные (текст, видео). Датасет: римские амфитеатры из Collected Ancient World data sets, на дом — данные Министерства культуры о библиотеках в России 🗺

2️⃣ Регрессионный анализ (текст, видео). Данные из пакета {archdata}: распределение поздней романо-британской керамики, произведенной в Оксфорде 🏺

3️⃣ Регрессионные модели с {tidymodels} (текст, видео). Предсказывали цену амазоновских книг по их названию, а потом провели минихакатон, предсказывая рейтинг отеля по тексту отзыва 📚🏖

4️⃣ Бинарная классификация (текст, видео). Поговорили о линейно-дискриминантном анализе и наивном Байесе, а также воспроизвели знаменитый кейс «Записок Федералиста» в экосистеме {tidymodels}. Давно хотела это сделать 🤓

5️⃣ Многоклассовая классификация (текст, видео). Поговорили о логистической регрессии с регуляризацией и опорных векторах. На занятии классифицировали русских писателей, а на дом отправился небольшой датасет британской прозы) 📉

6️⃣ Глубокое обучение (текст, видео). На новостном датасете из {textdata} изучили полносвязные нейросети и onehot-кодирование. Обучили свою первую модель Keras 🧠🖼️

7️⃣ Приложения Shiny (текст, видео). Использовали обученные прошлый раз препроцессор и модель для строительства небольшого приложения Shiny. Потренировались разворачивать его с Connect Posit Cloud. 🛠

Осталась еще проверка последнего дз и еще некоторые мелочи, но в целом можно уже сказать, что мечта сбылась: от самых основ в сентябре мы плавно подошли к строительству приложений с нейросетевой начинкой 💃

Конечно, многого коснулись только обзорно — и многое мне предстоит дорабатывать летом 🥹, но главная задача решена: показать удивительные возможности языка R вместе с конкретными примерами использования его в гуманитарных исследованиях 📖

Спасибо моим студентам — за неустрашимость и творческий подход к делу.

Коллега из ПСТГУ пишет в своем блоге, что раздел по {tmap} пригодился для создания карты римских понтификов. Что ж, я очень рада: и тому, что все понтифики теперь на местах, и тому, что материалы курса оказываются полезны тем, для кого они предназначены 🥳

Все побежали — и я побежала. Точнее, погнала: сделала модный bar chart race 🏇на основании публикаций о Платоне в #scopus

🎬 Делюсь секретами создания этой анимации:

🔧 Основные пакеты:
- ggplot2 — строим статичный график
- gganimate — оживляем его
- scales — красивое форматирование чисел
- viridis — стильная цветовая палитра

💡 Ключевые решения:

✅ coord_flip(clip = "off") — переворачиваем график и позволяем тексту выходить за границы

✅ scale_y_continuous(trans = "log10") — логарифмическая шкала сжимает большие различия

✅ transition_states() — плавные переходы между годами с настройкой скорости

✅ geom_text() с динамическим позиционированием — подписи всегда на нужном месте

✅ scale_x_reverse() — ранжируем от 1-го места сверху


Результат: 20-секундное видео, показывающее число страновых аффилиаций по годам в исследованиях Платона 🇷🇺