Parte de mi rutina cotidiana involucra hacer un recorrido por distintos medios para ponerme al día de todos los últimos acontecimientos. Pero como hay tanto por leer y por hacer, decidí hacerme la tarea un poco más amena, y de paso, sentar las bases para futuras y mejores investigaciones sobre el rol de los medios y la generación de un sentido común. Muchos de los medios nacionales e internacionales cuentan en su haber con el protocolo RSS, que permite tener un acceso estandarizado a cierto tipo de contenido online: de este modo, con una app o un agregador, potencialmente se puede acceder a todo el contenido de un simple vistazo.

Hace unas semanas me encontré con el portal de la Procuración Penitenciaria de la Nación (https://http://datos.ppn.gov.ar) y encontré que tienen muchos datasets interesantes. Mucho se habla sobre las condiciones en las cárceles y la vida que llevan los internos, pero hasta la fecha no me había tomado el tiempo (y tampoco tenía los datos) como para ver cómo es la situación. Aprovechando este dataset, lo que más me interesa es estudiar los casos de tortura y malos tratos registrados.

Es claro que el movimiento de mujeres llegó para quedarse (y en buena hora). En estos últimos días, la denuncia de la actriz Thelma Fardín generó una oleada más que necesaria donde muchas mujeres se sintieron lo suficientemente acompañadas y empoderadas para hacer lo propio con otros hombres que las han violentado o abusado. Como hombre, me genera una auténtica repulsión saber que hay congéneres capaces de hacer atrocidades semejantes y desde mi humilde lugar como sociólogo y analista no puedo hacer gran cosa salvo dar la batalla donde corresponde: deconstruir propias prácticas y micromachismos, así como también instar a otros hombres a que hagan lo propio.

Entre las iniciativas del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires se encuentra el Test de Alerta sobre un Noviazgo Violento. Como bien explican en la presentación del dataset, la violencia de género no es sólo agresiones físicas y sexuales: la cotidianidad en las relaciones muchas veces encierra otra clase de violencia, un poco más sutil, pero no por ello menos peligrosa. El test consta de 15 preguntas donde se busca identificar situaciones de la vida cotidiana donde pueda expresarse esta problemática: si la pareja revisa los mensajes del celular, si prohibe el uso de una vestimenta, si insulta.

Una de las cosas más fascinantes de esta clase de herramientas es usarlas para organizar información que existe de manera “pública” (ya veremos por qué las comillas). Usando internet y las redes sociales dejamos un auténtico reguero de información que de tan abundante y compleja que es, resulta por momentos inabordable. Al empezar a estudiar R y lo que es big data, lo primero que pensé es que sería interesante (y por qué no, divertido) poder usar esta herramienta para relevar información de Twitter, la red social de opinión por excelencia.

Encontré un dataset en el Portal Datos Argentina (https://datos.gob.ar) que me permitió sacarme una duda que siempre había tenido desde mis años de estudiante: cuántas personas utilizan el boleto estudiantil en la Ciudad de Buenos Aires. En el dataset están includas más de 43.000 observaciones según año, tipo de pasaje, línea y cantidad de viajes realizados. Manos a la obra Arrancamos como siempre con cargar las librerías y la base.

Siempre me pareció simpático el paquete treemap: es súper interesante para representar proporciones de distintos segmentos y sub-segmentos de una forma muy clara e interesante. En este punto, vale decir que por mucho tiempo trabajé en investigación y desarrollo de políticas para un hábitat sustentable, principalmente en dos puntos: calefacción y saneamiento. Eso fue lo que me inspiró a tomar la EPH para buscar algo que siempre había querido saber y no había podido: cómo se reparte el uso de las alternativas de saneamiento a nivel general en el país.

Hace unas semanas tuve la suerte de poder asistir a un curso organizado por INDEC-CEPED, brindado por auténticos referentes en all things R: Natsumi Shokida, Diego Kozlowski y Guido Weksler. Ahí se trabjó la aplicación de R para el análisis de la Encuesta Permanente de Hogares (EPH), una de las herramientas más valiosas que tiene el Instituto. Esta herramienta releva información de 31 aglomerados del país de manera trimestral y es fundamental para observar cómo evolucionan indicadores de pobreza, trabajo y hábitat de una manera mucho más periódica que el censo.

El portal Buenos Aires Open Data (https://data.buenosaires.gob.ar) tiene un montón de datasets súper interesantes y divertidos para experimentar. En esta ocasión, ví que está disponible uno en el que se relevan las obras públicas a lo largo del año, y decidí ver dónde se concentra la mayor parte de lo erogado. Manos a la obra Para empezar, cargo las librerías tidyverse, sf y ggthemes. La primera es la navaja suiza con la que se manipulan bases de datos y se visualizan, dado que incorpora ggplot2.

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