Gráfico de densidad kernel
Ahora que has aprendido qué es un gráfico de densidad kernel, ¡puedes crear uno! Recuerda que es como un histograma suavizado pero no depende del ancho de los intervalos (binwidth). Este ejercicio te ayudará a construir un gráfico de densidad kernel a partir de valores de sentimiento.
En este ejercicio trazarás 2 densidades kernel: una para Agamenón y otra para El mago de Oz. Para ambas harás un inner_join() con el léxico "afinn". Recuerda que el léxico "afinn" puntúa términos de -5 a 5. Una vez en formato ordenado (tidy), ambos libros conservarán las palabras y las puntuaciones correspondientes del léxico.
Después, necesitas unir las filas de los resultados en un data frame más grande usando bind_rows() y crear un gráfico con ggplot2.
Con la visualización podrás entender qué libro usa más lenguaje positivo frente a negativo. Evidentemente hay solapamiento, porque a Dorothy le suceden cosas negativas, pero podrías inferir que la densidad kernel muestra una mayor probabilidad de lenguaje positivo en El mago de Oz en comparación con Agamenón.
Hemos cargado ag y oz como versiones ordenadas de Agamenón y El mago de Oz, respectivamente, y creado afinn como un subconjunto del léxico "afinn" de tidytext.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de sentimiento en R
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
ag_afinn <- ag %>%
# Inner join to afinn lexicon
___(___, by = c("term" = "word"))
oz_afinn <- oz %>%
# Inner join to afinn lexicon
___
# Combine
all_df <- ___(agamemnon = ___, oz = ___, .id = "___")