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title: "Votaciones de Eurovisión"
author: Nosotros 
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## Intro

Estamos en el cuarto día del [curso de Introducción a R](https://perezp44.github.io/intro.to.quarto/) y estamos practicando cómo escribir con Quarto. Para ello usamos un [gist de Julia Silge](https://gist.github.com/juliasilge/c5e76731e8dc4e2b709f5afd4ebf9b61)


## Marco teórico

-   Los países tienen afinidades/intereses etc... que **pueden condicionar las votaciones de Eurovisión**.

-   El *prestigioso* diario Marca 🫠 se hace eco [aquí](https://www.marca.com/tiramillas/musica/2023/05/11/645c8fd1268e3e48528b45c2.html) de esta hipótesis.

-   En el artículo se cita a `@picanumeros` que ha trabajado el tema. Puedes ver su análisis en este [hilo de twitter](https://twitter.com/Picanumeros/status/1525422610179293184).

-   En la Wikipedia tenemos un largo [artículo sobre Eurovisión](https://es.wikipedia.org/wiki/Festival_de_la_Canci%C3%B3n_de_Eurovisi%C3%B3n) lleno de datos, tablas y mapas.

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-   Una imagen de WikiCommons de la 3ª edición del festival en la que aparece **Domenico Modugno**

![](https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fa/Domenico_Modugno_%281958%29%2C_Bestanddeelnr_909-4001.jpg/800px-Domenico_Modugno_%281958%29%2C_Bestanddeelnr_909-4001.jpg){fig-align="center" width="45%"}

## Datos

-   Necesitamos datos. Afortunadamente el proyecto `tidytuesday` en su edición del 17 de mayo de 2022 utilizó [datos sobre votaciones en Eurovision](https://github.com/rfordatascience/tidytuesday/tree/master/data/2022/2022-05-17#eurovision).

```{r}
#| label: setup     #- se ejecutará siempre
#| include: false   #- para que se ejecute pero no se muestre nada en el output
library(tidyverse)
library(widyr) #- (irlba, widyr)
library(maps)
```

-   Descargamos datos de Eurovision con este chunk de código:

```{r}
eurovision_votes <- read_csv('https://raw.githubusercontent.com/rfordatascience/tidytuesday/master/data/2022/2022-05-17/eurovision-votes.csv')
```

## Análisis

-   Vamos a utilizar técnicas de clustering implementadas en el paquete `widyr`.

-   **Supondremos que hay 4 clusters**.

```{r}
#- clustering -----
set.seed(234)
eurovision_clusters <-  eurovision_votes %>%
  # dimensionality reduction with SVD: https://www.youtube.com/watch?v=UyAfmAZU_WI
  widyr::widely_svd(from_country, to_country, points, nv = 24) %>%
  #- combination of SVD and k-means: https://www.researchgate.net/publication/284617182_Combination_of_Singular_Value_Decomposition_and_K-means_Clustering_Methods_for_Topic_Detection_on_Twitter
  widyr::widely_kmeans(from_country, dimension, value, k = 4)
```

## Resultados

-   Los resultados parecen good

### Tabla

```{r}
#- tabla -----
table <- eurovision_clusters %>% 
  group_by(cluster) %>% 
  summarise(from_country = paste(from_country, collapse = ", ")) 
gt::gt(table)
```

------------------------------------------------------------------------

### Mapa

```{r}
#- mapa -----
map_data("world") %>%
  filter(region %in% eurovision_clusters$from_country) %>%
  left_join(eurovision_clusters, by = c("region" = "from_country")) %>%
  ggplot(aes(long, lat, group = group, fill = cluster)) +
  geom_polygon(alpha = 0.8) +
  coord_map() +
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
  labs(title = "Which countries vote similarly for Eurovision?",
       subtitle = "Clusters identified with SVD and K-means",
       caption = "Big thanks to @juliasilge@fosstodon.org") +
  pjpv.curso.R.2022::theme_pjp_maps() +
  theme(panel.background = ggplot2::element_rect(fill = "white",  color = NA)) +
  theme(plot.background = ggplot2::element_rect(colour = "white",fill = "white"))
```
