데이터 과학

1. 국회의원 출석부
2. 정당별 국회의원 출석부 시각화
- 2.1. 환경설정
- 2.2. 데이터 정제
3. 국회의원 출석현황 시각화

1. 국회의원 출석부 ¹ ² ³

열려라국회 - 19대 국회 본회의 출석부가 공개된지 얼마 되지 않았지만, 아직 20대 절반도 지나지 않은 상태에서 의정활동 기본인 본회의 출석률이 공개되어 기사화되고 있다.

2. 정당별 국회의원 출석부 시각화

다양한 방법이 가능하지만, 최근 많은 관심을 받고 있는 joyplot은 Jenny Bryan 교수가 2017년 4월 “Joy Plot”이라고 명명하면서 이름지어졌지만 1979년 Joy Division이 시초로 볼 수 있다. ggjoy에서 관련된 자세한 정보를 얻을 수 있다.

2.1. 환경설정

참여연대 열려라국회 - 19대 국회 본회의 출석부 데이터가 구글시트(googlesheets)로 작성되어 있어, 바로 데이터를 불러오기 위해서 팩키지를 설치한다. 그리고 ggjoy 팩키지를 설치하여 joyplot을 작성할 수 있도록 한다.

# install.packages("googlesheets")
library(googlesheets)
library(tidyverse)
library(stringr)
library(forcats)
# devtools::install_github("clauswilke/ggjoy")
library(ggplot2)
library(ggjoy)
library(ggthemes)
library(extrafont)
loadfonts()

2.2. 데이터 정제

구글시트 중 참여연대에서 작성하여 공개한 19대 국회 본회의 출석부 데이터를 불러온다. 그리고 엑셀과 마찬가지로 관련있는 시트만 뽑아서 데이터프레임으로 저장한다. 민주당명을 갖는 국회의원이 2명 있어 이를 더불어민주당에 합쳐 데이터를 깔끔히 처리한다.

glist <- gs_ls()

gs_19 <- gs_title("[열려라국회] 19대 국회 본회의 출석부")


parli_gs <- gs_read(ss=gs_19, ws = "출석부", skip=7)

parli_gs <- parli_gs %>% filter(정당 !="비고") %>% 
    mutate(출석률 = as.numeric(str_replace(`출석률\n(출석/전체)`, "%", ""))/100) %>% 
    mutate(정당 = case_when(
        정당 %in% c("민주당", "민주당\n(현 더불어민주당)") ~ "더불어민주당",
        TRUE ~ 정당
    )) %>% 
    mutate(정당 = fct_rev(factor(정당, levels=c("새누리당", "더불어민주당", "국민의당", "정의당", "통합진보당", "무소속"))))

parli_gs %>% select(-출석률) %>% 
    DT::datatable()

3. 국회의원 출석현황 시각화

각 당의대표 색상을 찾아 변수로 저장한 후에, 출석건수를 각 정당별로 시각화한다.

party_colors <- c("#a8a8a8", "#7b00ff", "#ffee00", "#26ff00", "#0000ff", "#ff0000")

ggplot(parli_gs, aes(x = 출석, y = 정당, fill=정당)) +
    geom_joy(scale = 3, alpha=0.7) + 
    theme_minimal(base_size = 14, base_family = "NanumGothic") + 
    theme(axis.text.y = element_text(vjust = 0),
          legend.position = "top",
          legend.box = "horizontal",
          legend.direction = "horizontal") +
    labs(x="본회의 출석횟수", y="", title="19대 국회 본회의 출석부") +
    scale_y_discrete(expand = c(0.01, 0)) +   
    scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) +
    scale_fill_manual(values= party_colors) +
    guides(fill = guide_legend(nrow = 1))

상기 시각화 결과를 보면 통합진보당이 해산되어 출석횟수가 현저히 줄어들게 되어 이를 출석률을 비교하는 것이 더 의미가 있을 수 있다.

ggplot(parli_gs, aes(x = 출석률, y = 정당, fill=정당)) +
    geom_joy(scale = 3, alpha=0.7) + 
    theme_tufte(base_family = "NanumGothic") + 
    theme(axis.text.y = element_text(vjust = 0),
          legend.position = "top",
          legend.box = "horizontal",
          legend.direction = "horizontal") +
    labs(x="본회의 출석횟수", y="", title="19대 국회 본회의 출석부") +
    scale_y_discrete(expand = c(0.01, 0)) +   
    scale_x_continuous(labels = scales::percent, expand = c(0, 0)) +
    scale_fill_manual(values= party_colors) +
    guides(fill = guide_legend(nrow = 1))