Radardiagram

Weet je Plutchiks emotiewiel nog? Het NRC-lexicon bevat de 8 emoties die overeenkomen met de eerste ring van het wiel. Eerder maakte je een [comparison.cloud()] volgens de 8 primaire emoties. Nu ga je in deze oefening een radardiagram maken dat lijkt op het wiel.

Een [radarchart] is een tweedimensionale weergave van multidimensionale gegevens (minstens 3). In dit geval worden de tellingen van de verschillende emoties voor een boek in het diagram weergegeven. Met een radardiagram kun je alle 8 emoties tegelijk bekijken.

Net als eerder hebben we het "nrc"-lexicon als nrc geladen en moby_huck, een gecombineerde tidy-versie van zowel Moby Dick als Huck Finn.

In deze oefening gebruik je opnieuw een genegerde grepl() om de emotieklassen "positive|negative" uit het diagram te verwijderen. Ter opfrissing een voorbeeld:

object <- tibble %>%
  filter(!grepl("positive|negative", column_name))

Deze oefening introduceert [pivot_wider()] opnieuw, waarmee de getelde emotiewoorden worden herschikt. Ter herinnering, bekijk deze ruwe gegevens datacamp.

people	food	like
Nicole	bread	78
Nicole	salad	66
Ted	bread	99
Ted	salad	21

Als je [pivot_wider()] toepast zoals in datacamp %>% pivot_wider(names_from = people, values_from = like), zien de gegevens er zo uit.

food	Nicole	Ted
bread	78	99
salad	66	21

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Sentimentanalyse in R

Cursus bekijken

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Review tail of moby_huck
moby_huck[___:___,]

# Perform join
scores <- moby_huck %>% 
  # Inner join to lexicon
  ___(___, by = c("___" = "___"))

# Filter, count and spread the data 
scores %>% 
  # Drop positive or negative sentiments
  ___(!___("___|___", ___)) %>% 
  # Count by book and sentiment
  count(___, ___) %>% 
  # Pivot book, using n as values
  pivot_wider(names_from = ___, values_from = ___, values_fill = ___)

Code bewerken en uitvoeren