Es gibt noch einen Schritt bei der Datenbereinigung, damit alles besser interpretierbar wird. Aktuell sind die Themen durch zweibuchstabige Codes dargestellt:

me: Palästinakonflikt
nu: Nuklearwaffen und nukleares Material
di: Rüstungskontrolle und Abrüstung
hr: Menschenrechte
co: Kolonialismus
ec: Wirtschaftliche Entwicklung

Damit du die Daten leichter interpretieren kannst, kodiere die Daten um und ersetze diese Codes durch die vollständigen Bezeichnungen. Das geht mit der recode()-Funktion aus dplyr, die Werte durch von dir angegebene ersetzt:

example <- c("apple", "banana", "apple", "orange")
recode(example,
       apple = "plum",
       banana = "grape")

Aufgeräumtes Modellieren nach Thema und Land

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