En una nueva fecha electoral en Chile, apliqué el código que he usado en elecciones pasadas para obtener los datos del Servicio Electoral en tiempo real para así ir generando gráficos, tablas y mapas con los resultados preliminares.
Éste es un mini ejemplo de automatización de tareas con R: los resultados del Censo 2024 vienen en 20 archivos, en 20 enlaces distintos! En un script de R, con {rvest} extraemos todos los enlaces del sitio, y con {purrr} descargamos todos los archivos de una.
Taller online que impartí para el Congreso Estudiantil de Sociología Interdisciplinaria. En este taller introduje a estudiantes de sociología al lenguaje de programación R, explicando los beneficios del análisis de datos desarrollado en flujos de trabajo basados en la programación, y las posibilidades que se abren para producir estudios y obtener resultados usando código. Puse énfasis en el uso de tecnologías y datos abiertos, y en el principal beneficio de la programación (en mi opinión): el poder actualizar resultados, aplicaciones y visualizaciones automáticamente.
El paquete {chromote} permite utilizar desde R Chrome DevTools para controlar navegadores Chromium, como Google Chrome, entre otros. Esto significa que podremos usar Chrome para conectarnos a los sitios web e interpretarlos usando su propio motor para cargar sitios web dinámicos y complejos.
Se trata del conjunto de técnicas que permiten extraer datos e información alojada en páginas web, usualmente en formatos que no son fácilmente convertibles a tablas de datos. En este post vemos tres formas de extraer datos desde páginas web con R, cada una con ventajas y desventajas, y su propio tutorial para aprender desde cero a usarlas.
Selenium es una herramienta que permite realizar web scraping avanzado por medio del control programático de un navegador web, lo cual abre infinitas posibilidades al momento de automatizar la obtención de datos e información desde sitios web dinámicos y/o complejos. En este tutorial aprenderemos a usar {RSelenium} para programar scripts de R que automaticen el control de un navegador para interactuar con sitios web y así scrapear datos mas difíciles de obtener.
Tuve el privilegio de exponer en la Universidad Internacional de la Municipalidad de Rancagua, un espacio de diálogo, aprendizaje y colaboración, organizado por el Programa de Gobierno Local Abierto (GOBLA) de la Municipalidad de Rancagua.
Presenté un taller dirigido a funcionarios y funcionarias municipales sobre Aplicación de la ciencia de datos en la Gestión Municipal, donde comuniqué la importancia de manejar herramientas de progamación para le análisis de datos, favoreciendo el desarrollo de herramientas reutilizables, reproducibles, transparentes y abiertas.
Nuevo gráfico de análisis de sentimiento: elige un tema y revisa si las noticias recientes fueron mayormente positivas o negativas. Compara cómo distintos medios abordan las temáticas. Para agregar esta funcionalidad a la app tuve que desarrollar un proceso automatizado de análisis de datos usando modelos extensos de lenguaje (LLM). Luego de que se obtienen las noticias por web scraping, se deja ejecutando el modelo de lenguaje sobre las noticias recientes para analizar el sentimiento del texto, clasificar la noticia en temáticas, y producir un resumen de su contenido.
A largo de todo el año 2024 he estado realizando web scraping de distintas fuentes de noticias digitales de Chile. Casi todos los días ejecuto un script que a su vez se ejecuta decenas de otros scripts, que realizan el scraping diario de noticias. El resultado de estos procesos, día tras día, va aumentando la cantidad total de noticias que he ido recolectando. De vez en cuando, algún sitio cambia, o algo falla, y tengo que corregir manualmente los scripts. Cada cierto tiempo ejecuto versiones alternativas de los scripts para hacer una extracción de datos desde fechas anteriores, aumentando la cantidad total de noticias de fechas pasadas, lo que me permite rellenar vacíos en las obtenciones anteriores de noticias diarias, como también aumentar la cantidad total de noticias con datos desde años antes de que empezara este proyecto.
Se denomina web scraping a un conjunto de técnicas usadas para obtener datos desde páginas web. Esto significa poder transformar la información que vemos en distintos sitios de internet en datos que podamos utilizar.
Se usa el web scraping cuando un sitio web presenta información, cifras, datos, números, o cualquier otro elemento que nos pueda servir, pero sin facilitar acceso a los datos, como sería un enlace de descarga, una API para obtener los datos, o alguna forma de exportar la información. En estos casos tenemos que recurrir al scraping para transformar lo que vemos en la web en datos analizables.
El paquete de R {gt} genera tablas para presentar tus datos. Produce tablas atractivas con muy pocas líneas de código, y al mismo tiempo ofrece una alta capacidad de personalización de las tablas. En este artículo te mostraré tres ejemplos de creación de distintas tablas basadas en datos reales.
Repositorio de código para obtener todos los datos de SIMEL de manera automática mediante web scraping, usando {RSelenium}.
Con motivo de las elecciones municipales, estuve generando algunas visualizaciones ”en tiempo real” de los resultados de las elecciones de alcaldías. Los datos de conteo de votos los fui obteniendo minuto a minuto mediante web scraping con {RSelenium}, que permite programar un navegador web para que interactúe con un sitio como si fuera humano. Finalmente desarrollé un sistema que, con un solo comando, ejecutaba el scraping, la limpieza y procesamiento de los datos, y retornaba tablas y gráficos listos para compartir.
Aplicación de análisis de texto de prensa escrita chilena. Contiene varios gráficos que cuantifican el contenido de las noticias de Chile, semana por semana. Los gráficos permiten identificar qué palabras son las más usadas a través del tiempo, lo cual a su vez revela cómo va variando el acontecer nacional. Los datos de esta aplicación son obtenidos mediante web scraping de forma diaria, pero la app se actualiza semanalmente. La base de datos comprende más de 600 mil noticias, que suman más de 100 millones de palabras, abarcando más de 21 fuentes periodísticas distintas.
Tablero que presenta +8 indicadores económicos del Banco Central de Chile, cuya presentación resumida permite analizar la situación económica del país. Los datos de esta aplicación son obtenidos de forma automática dos veces al día, garantizando que se encuentren actualizados. Además, la arquitectura de esta app facilita el proceso de añadir nuevos indicadores.
En este script detallaré cómo descargar datos de estadísticas delictuales del Centro de Estudios y Análisis del Delito (CEAD) de Chile utilizando técnicas de web scraping en R. Las estadísticas disponibles en el sitio web de CEAD corresponden a los siguientes datos oficiales: Estadísticas Oficiales de Delitos de Mayor Connotación Social (DMCS), Violencia Intrafamiliar (VIF), Incivilidades y otros hechos informados por Carabineros y la Policía de Investigaciones de Chile al Ministerio del Interior y Seguridad Pública.