데이터 과학자가 바라본 20대 총선
대선후보 정책평가(Radar Chart)
대선후보별 정책 공약 평가결과 시각화
경향신문과 경제정의실천시민연합에서 대선후보별 5개분야에 대한 공약평가결과를 레이더 챠트(Radar Chart)를 통해 시각화할 경우 시각적으로 쉽게 표현하면 후보에 대한 정책, 정책별로 후보가 강조하는 것을 파악한는데 도움이 된다.
3.1. 환경설정 3
다양한 레이더 챠트가 존재해서 늘 선택이 쉽지 않다. 그래프문법을 활용하여 작성하는 것도 가능하지만, radarchart: Radar Chart from ‘Chart.js’을 사용하면 레이터 챠트 뿐만 아니라 인터랙티브하게 후보별 정책, 정책별 후보의 차이점에 대해 파악하는데 도움이 된다.
# 0. 환경설정 ----------------------------------------------------------
devtools::install_github("MangoTheCat/radarchart")
library(tidyverse)
library(radarchart)3.2. 데이터 가져오기와 각 후보별 색상
경향신문과 경실련에서 발표한 표를 R 데이터프레임으로 변환시킨다. 그리고, 각 후보별 색상을 레이터 챠트에 사용하기 위해 정리한다. HEX 색상코드를 RGB 숫자로 변환하는데 col2rgb 함수를 활용한다.
# 1. 데이터 가져오기 ----------------------------------------------------------
# policy_by_candidate <- read_excel("data/policy.xlsx", sheet="Sheet1")
policy_by_candidate <- structure(list(분야 = c("일자리노동", "안전", "복지", "교육", "청년"),
안철수 = c(3, 3.33, 3.62, 3.13, 3.25),
문재인 = c(2.77, 3.4, 3.58, 3.3, 3.1),
홍준표 = c(2.46, 1.93, 2.75, 2.28, 2.45),
유승민 = c(2.83, 1.73, 3.49, 2.78, 2.23),
심상정 = c(3.38, 3.37, 3.67, 3.44, 3.37)),
class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"),
row.names = c(NA, -5L),
.Names = c("분야", "안철수", "문재인", "홍준표", "유승민", "심상정"))
# 2. 각 후보별 색상 ----------------------------------------------------------
party_colMatrix <- c(col2rgb("#07f91f"),
col2rgb("#065ce8"),
col2rgb("#f70202"),
col2rgb("#01f7f2"),
col2rgb("#f2ee09"))
party_colMatrix <- matrix(party_colMatrix, nrow=3)
DT::datatable(policy_by_candidate)chartJSRadar 함수에 대해서 적절히 환경을 설정한 후에 시각화한다. 이를 통해 각 정책별로 후보가 취하는 정책평가결과에 대한 비교가 각 분야별로 가능하다.
# 3. 정책별 레이더 챠트 ----------------------------------------------------------
chartJSRadar(scores = policy_by_candidate, maxScale = 5, scaleLineWidth=5, scaleStepWidth = 1,
main="대선후보 분야별 공약평가 결과",
polyAlpha=0.01,
colMatrix=party_colMatrix)3.4. 후보별 정책에 대한 우선순위에 대한 정책평가 결과 시각화
이번에는 후보별로 정책에 대한 우선순위와 그에 대한 정책평가 결과를 비교할 수 있다.
이를 위해서, 정책과 후보로 되어 있던 자료구조를 후보와 정책으로 전치시켜야 하는데, tidyverse의 깔끔한 데이터 처리 개념을 반영하여 gather, spread 함수를 사용한다.
candidate_by_policy <- policy_by_candidate %>% gather(`후보`, `점수`, -`분야`) %>%
spread(`분야`, `점수`)
DT::datatable(candidate_by_policy)chartJSRadar(scores = candidate_by_policy, maxScale = 5, scaleLineWidth=5, scaleStepWidth = 1,
main="분야별 대선후보 공약평가 결과",
polyAlpha=0.01,
colMatrix=party_colMatrix)