Librerías

library(dplyr)
library(tidyverse)
library(stopwords)
library(ggplot2)
library(tidytext)
library(tidyr)
library(wordcloud2)
library(widyr)

Lectura de datos

data_uv <- read.csv("BASE DE DATOS UV - BD UV.csv", sep = ",", header = TRUE)

Limpieza de datos

Cambiaremos los nombres de algunas columnas para mejor comprensión de las variables y evitar así confusión al momento de manejar los datos. Además, separamos las keywords en filas, ignorando los punto y coma que las separan.

autores_uv <- data_uv$Nombre
keywords_uv <- as.character(tolower(data_uv$Index.keywords))

valpo_df <-tibble(autores_uv, keywords_uv)
keywords_df_uv <- valpo_df %>%
  mutate(keywords_uv = strsplit(as.character(keywords_uv),";"))%>%
  unnest(keywords_uv)

Nube de palabras

Ahora, con la ayuda de la librería wordcloud2 generaremos una nube de palabras las keywords de la Universidad de Valparaíso

keywords_df_uv %>%
  count(keywords_uv, sort=T)%>%
  top_n(200)%>%
  wordcloud2(size=0.5)
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