Reboot: Warszawska Społeczność Entuzjastów R-a

Pierwsza prezentacja: Marek Kapera
Analiza struktury i powiązań w teoriach spiskowych
Obiektem zainteresowania w prezentowanym badaniu jest szerzej nieznana strona internetowa whale.to. Jest to bardzo prosty prywatny blog, będący jednak prawdziwą encyklopedią teorii sposkowych - witryna whale.to zawiera około 10 tysięcy podstron, których tematyką są szeroko rozumiane teorie spiskowe. Jest tam cały przekrój tematyczny, od spisków w medycynie do reptilian satanistow władających światem. Co więcej, strona zawiera liczne odnośniki pomiędzy podstronami, przez co portal ten można porównywać z wikipedią dla teoretyków spiskowych.

Autor bloga opisuje te teorie z perspektywy osoby wierzącej w ich prawdziwość i można zakładać, że treści na tej witrynie reprezentują jego poglądy na świat. Celem prezentowanego badania jest analiza struktury systemu poglądów prezentowanych na tym blogu - dzięki dużej liczbie podstron, oraz duzej ilości odniesień pomiędzy podstronami, jesteśmy w stanie zbadać, w jaki sposób pozornie sprzeczne poglądy łączą się razem w jeden system. W szczególności, chcemy odpowiedzieć na następujące pytania 1) jak silnie powiązane ze sobą są poglądy, a na ile jest to luźna zbitka niepowiązanych teorii; 2) jakie są klastry tematyczne pośród poglądów; 3) jakie są powiązania pomiędzy tematami.

Analizę mającą odpowiedzieć na postawione pytania wykonujemy z użyciem języka R. Dane do badania pozyskujemy ze strony whale.topoprzez web scraping. Używając odnośników, nadajemy pozyskanym danym strukturę grafu skierowanego - hyperlink prowadzący z jednej podstrony do drugiej zamieniamy w krawędź skierowaną w tym samym kierunku. Następnie, wykorzystując biblioteki R służące do pracy z grafami badamy strukturę grafu, w szczególności stopnie centralności węzłów, występowanie podgrafów (w słabym sensie, tzn skupisk wierzchołków z dużą liczbą połączeń pomiędzy wierzchołkami podgrafu, i równocześnie z niewielką liczbą połączeń z pozostałymi wierzchołkami grafu), oraz powiązania pomiędzy tak znalezionymi podgrafami. Wreszcie, wykorzystujemy podstawowe metody NLP do graficznej wizualizacji uzyskanych wyników.

Druga prezentacja: Douglas R. Mesquita Azevedo
R in Action: Tools, Trends, and Techniques
Join me as we take a ride through the story of R, the ultimate data wizard! I'll walk you through how R became a hero in data science. From its early days to now, I'll show you how R's tools have evolved to tackle modern data challenges. Learn how we can use R from start to finish, from cleaning your dataset to getting a project up and running. Let's discuss practical tips to help you make the most of R in your data adventures!