christian/hateimparlament
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

improve abschlussbericht

Browse Source
This commit is contained in:
JosuaKugler
2021-08-11 16:48:31 +02:00
parent 9d456bfa60
commit 534b34d02e
2 changed files with 16 additions and 3 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
inst/reports/abschlussbericht.pdf
BIN
View File
Binary file not shown.
inst/reports/abschlussbericht.tex
+16 -3
View File
@@ -4,13 +4,26 @@
\begin{document} \begin{document}
\section*{Projektbeschreibung} \section*{Projektbeschreibung}
Wir haben zunächst die Plenarprotokolle der 19. Wahlperiode von der Website automatisiert herunterladen lassen. Wir haben zunächst die Plenarprotokolle der 19. Wahlperiode von der Website automatisiert herunterladen lassen.
Als nächstes haben wir die Daten in ein für die Analyse sinnvolles Format gebracht, d.h. 5 Tibbles und Fehler ausgebessert. Als nächstes haben wir die Daten in ein für die Analyse sinnvolles Format gebracht, d.h. 5 Tibbles (speaker, speeches, talks, comments, applause) erstellt und Fehler ausgebessert.
Daraufhin konnten wir mit der Analyse beginnen. Daraufhin konnten wir mit der Analyse beginnen. Dafür haben wir verschiedene vignettes erstellt, in denen wir die Daten auf unterschiedliche Fragestellungen hin untersucht haben.
Insbesondere %list vignettes
\section*{Werkzeuge aus der Vorlesung} \section*{Werkzeuge aus der Vorlesung}
Wir haben, da es hauptsächlich um Datenanalyse ging, sehr viel mit tidyverse gearbeitet. Wir haben, da es hauptsächlich um Datenanalyse ging, sehr viel mit tidyverse gearbeitet.
Ganz zu Beginn haben wir fürs fetchen der Protokolle rvest verwendet. Ganz zu Beginn haben wir fürs fetchen der Protokolle rvest verwendet.
Für die Visualisierung haben wir ggplot2 sowie vignettes genutzt. Für die Visualisierung haben wir ggplot2 sowie vignettes genutzt.
\section*{Organisation des Teams} \section*{Organisation des Teams}
Wir hatten uns ganz zu Beginn getroffen, um herauszufinden, wie man die Protokolle von der Website fetchen kann.
Letztendlich war die Website aber dann doch sehr schwer zu verstehen und Christian hat nach langer Zeit die richtigen Parameter für den Ajax-Link gefunden, über den wir die Protokolle jetzt fetchen.
Danach hat Christian den Code geschrieben, um die Protokolle zu parsen und Fehler auszubessern sowie einige Helper für die Analyse erstellt.
Josua hat Texte mit Nazivokabular sowie Sammlungen deutscher Wörter gesucht und mit python (geht schneller als R bei so großen Datenmengen) in ein verarbeitbares Format gebracht.
Danach hat er die hitlercomparison vignette erstellt.
Leon hat eine Funktion geschrieben, um das Geschlecht der Bundestagsmitglieder aus Wikipedia-Artikeln zu ermitteln.
Mit diesen Daten hat er dann die genderequality vignette programmiert, an der Josua nochmal Details an den plots geändert hat.
Christian hat in der funwithdata vignette zahlreiche Beispiele für Analyse erstellt.
Leon hat diese vignette schließlich aufgespalten in mehrere thematisch gegliederte vignettes.
Außerdem hat er zum größten Teil die Dokumentation übernommen. Manche Funktionen hat auch Josua dokumentiert bzw.
Einzelheiten geändert.
Die Berichte wurden von Josua erstellt.
\section*{Meine Beteiligung} \section*{Meine Beteiligung}
\end{document} \end{document}