## ── Attaching packages ────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──
## ✓ ggplot2 3.3.0 ✓ purrr 0.3.3
## ✓ tibble 2.1.3 ✓ dplyr 0.8.5
## ✓ tidyr 1.0.2 ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr 1.3.1 ✓ forcats 0.5.0
## ── Conflicts ───────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
## Parsed with column specification:
## cols(
## id_parlamentar = col_double(),
## casa = col_character(),
## nome_eleitoral = col_character(),
## partido = col_character(),
## UF = col_character(),
## twitter = col_character(),
## seguidores = col_double(),
## segue = col_double(),
## n_proprio = col_double(),
## n_retweet = col_double(),
## engaj_total = col_double(),
## engaj_total_proprio = col_double(),
## engaj_total_retweet = col_double(),
## engaj_mediano = col_double(),
## engaj_mediano_proprio = col_double(),
## engaj_mediano_retweet = col_double(),
## engaj_max = col_double(),
## engaj_max_proprio = col_double(),
## engaj_max_retweet = col_double()
## )
Parlamentares ativos no twitter: considerei um parlamentar ativo apenas se ele já fez algum tweet ou retweet.
## # A tibble: 1 x 1
## n
## <int>
## 1 370
Parlamentares inativos: possuem twitter, mas nunca tweetaram ou retweetaram.
## # A tibble: 1 x 1
## n
## <int>
## 1 179
Parlamentares sem dados: twitter é NA
## # A tibble: 1 x 1
## n
## <int>
## 1 59
Os partidos mais influentes são PSOL e PSL, respectivamente. Optei por utilizar a escala logarítmica na visualização a fim de ter uma melhor noção comparativa entre os partidos. Essa análise foi feita apenas com os parlamentares ativos.
## Warning: Transformation introduced infinite values in continuous x-axis
## Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
O partido mais influente (PSOL) possue uma quantidade expressivamente menor de parlamentares ativos, em comparação com o segundo mais influente (PSL), por exemplo. O partido com mais parlamentares ativos (PT) é o quarto mais influente, atrás do PCdoB que, por sua vez, também possui uma quantidade bem pequena de parlamentares ativos.
## # A tibble: 28 x 2
## partido ativos
## <chr> <int>
## 1 PT 49
## 2 PSL 33
## 3 MDB 28
## 4 PSD 26
## 5 PSDB 26
## 6 PSB 23
## 7 PRB 22
## 8 PP 21
## 9 DEM 18
## 10 PDT 17
## # … with 18 more rows
Com tweets próprios, o PSOL se destaca por continuar sendo o mais influente, abrindo vantagem sobre o segundo colocado que, diferentemente da avaliação anterior, desta vez é o partido NOVO.
## Warning: Transformation introduced infinite values in continuous x-axis
## Warning: Removed 5 rows containing non-finite values (stat_boxplot).
O PSL que apareceu em segundo lugar no engajamento total aparece aqui em quarto lugar. Em termor proporcionais, esse é um dado não muito preciso, visto que o PSL possui a segunda mais bancada dos parlamentares. Em contrapartida, o PSOL, que apareceu em primeiro lugar nas duas medidas de engajamento, aqui aparece com apenas um parlamentar inativo. O NOVO, que roubou o segundo lugar do PSL, em engajamentos próprios não chega a aparecer nessa observação.
## # A tibble: 26 x 2
## partido inativos
## <chr> <int>
## 1 PR 22
## 2 PP 19
## 3 MDB 16
## 4 PSL 15
## 5 PSD 13
## 6 PT 13
## 7 PDT 12
## 8 DEM 11
## 9 PSDB 11
## 10 PRB 9
## # … with 16 more rows