Εισαγωγή
Και ξεκινάμε…
Αυτό είναι το πρώτο άρθρο ανάλυσης στην ιστοσελίδα μου! Προσωπικά, δεν επιθυμούσα να ξεκινήσω με μία έτοιμη βάση δεδομένων και να εφαρμόσω ένα απλό μοντέλο μηχανικής μάθησης (ενδεχομένως να το κάνω σε ένα επόμενο άρθρο). Αποφάσισα να παιδευτώ ελαφρώς προκειμένου να εφαρμόσω όλο τον κύκλο της ανάλυσης δεδομένων ξεκινώντας από την εξόρυξη αυτών, στη τακτοποίηση και να καταλήξω στην ανάλυσή τους. Σε αυτό το άρθρο θα ήθελα να ασχοληθώ με την ιστορία των εκπροσώπων του ελληνικού κοινοβουλίου και να απαντηθούν κάποια ενδιαφέροντα ερωτήματα. Για τη διεξαγωγή της έρευνας θα εξάγω τα δεδομένα που έχει δημοσιεύσει η ιστοσελίδα του Ελληνικού Κοινοβουλίου σχετικά με τους εκλεγμένους βουλευτές.
Το ελληνικό πολιτικό σκηνικό έχει κατακτήσει την συζήτηση της κοινούς γνώμης τα τελευταία χρόνια, για τους λάθος λόγους, λόγω της πρόσφατης οικονομικής κρίσης. Ένα σημαντικό μέρος του διαλόγου είναι τα αίτια της κρίσης, όπου αυτά είναι πολλά και αποτελούν σημείο αντιπαράθεσης μέχρι και σήμερα. Σε αυτό το άρθρο θα ασχοληθώ με μόνο ένα σημείο της κριτικής, ότι <> εκπροσώπους. Βέβαια οι εκπρόσωποι μας στη Βουλή δεν ορίστηκαν από κανένα κόμμα, άλλά αντιθέτως έγιναν εκλογές, οπότε η κριτική ρίχνει μεγάλο μέρος να μην εκλέγει άλλο κόμμα ή εκπροσώπους ενδεχομένως λόγω προσωπικών οφελών. Τελικά, τι συνέβη σε αυτή τη περίπτωση; Είναι ένας ισχυρισμός που έχει νόημα; Αυτό θα μελετήσω σε αυτό το άρθρο, όμως παράλληλα θα μελετήσω την εμμονή σε ίδια πρόσωπα σε οπαδούς του ίδιου κόμματος, ενώ παρουσιάζει ενδιαφέρον η μελέτη του ίδιου χαρακτηριστικού σε επίπεδου νομού.
Προαπαιτούμενα
Εισαγωγή πακέτων
Αρχικά θα εισάγουμε τις απαραίτητες βιβλιοθήκες, αναλόγως των εντολών που χρειάζομαι και της ανάλυσης που θα κάνω. Ενδεικτικά θα χρειαστώ το μετα-πακέτο tidyverse για να εισάγω, τροποποιήσω και οπτικοποιήσω τα δεδομένα. Στη συνέχεια, για τη κατασκευή πινάκων θα χρησιμοποιήσω το πακέτο reactable. Τέλος, για να έχω διαγράμματα που να φαίνονται αξιοπρεπώς σε όλους τους τύπους των οθονών προτείνεται η χρήση του πακέτου highcharter.
Εισαγωγή δεδομένων
Για να βρω ποιοι είναι οι περισσότεροι εκλεγμένοι βουλευτές σε εθνικό επίπεδο, κόμματος αλλά και εκλογικής περιφέρειας πρέπει να βρω τα αντίστοιχα δεδομένα. Ευτυχώς, η ιστοσελίδα του Ελληνικού Κοινοβουλίου διατηρεί σχετικό ηλεκτρονικό αρχείο με τους εκλεγμένους βουλευτές από το 1974 μέχρι και το 2019. Τα δεδομένα εξορύχθηκαν με τη βοήθεια του πακέτου RSelenium, ωστόσο δεν θα αναλύσω τον τρόπο αυτού. Σε περίπτωση που κάποιος ενδιαφέρεται για αυτό μπορεί να δει το σχετικό κώδικα στο GitHub. Χρησιμοποιώ έτοιμο το εξορυγμένο σύνολο δεδομένων και το εισάγω με την εντολή read_csv.
Δείξε τον κώδικα
parliament <- arrow::read_parquet("data/greek_parl.parquet")Ορισμός συναρτήσεων
Προκειμένου να αποφύγω την επανάληψη του κώδικά μου θα ορίσω και μερικές συναρτήσεις. Αρχικά, θέλω να έχω πίνακες που βασίζονται στη βιβλιοθήκη reactable με ορισμένες αλλαγές στην εμφάνιση για να φαίνονται ωραία. Για αυτό σε πολλούς πίνακες θα δείτε χρήση της reactable_custom αντί απλώς της reactable εντολής.
Δείξε τον κώδικα
reactable_custom = function(data, head_max = 5){
reactable(
head(data, head_max),
bordered = FALSE, # No borders (booktabs style)
striped = FALSE, # No stripes for a clean look
highlight = FALSE, # No hover highlighting
defaultColDef = colDef(align = "center"),
style = list(fontSize = "14px", border = "none"),
theme = reactableTheme(
borderColor = "transparent", # Remove border
cellStyle = list(
borderBottom = "transparent" # Subtle line between rows
),
headerStyle = list(
borderBottom = "2px solid rgb(117, 117, 117)", # Thick top rule
borderTop = "2px solid rgb(117, 117, 117)",
fontWeight = "bold"
)
)
)
}Αυτό το άρθρο είναι ένα άρθρο ανάλυσης του κοινοβουλίου. Θα ήταν εξαιρετικά ενδιαφέρον μιας και υπάρχουν δεδομένα των βουλευτών και των κοινοβουλευτικών ομάδων που ανήκουν να κατασκευάσω διαγράμματα Βουλής. Με δεδομένο ότι κάνω ιστορική αναδρομή είναι πολύ πιθανό να χρειαστώ παραπάνω από τρία στο συγκεκριμένο άρθρο, γεγονός που δικαιολογεί τη δημιουργία μίας συνάρτησης. Η συνάρτηση μου θα καλείται plot_parliament_term και θα δέχεται ουσιαστικά ως τιμή έναν αριθμό που θα δηλώνει ποιας περιόδου της βουλή θα θέλαμε να διαγραμμαστίσουμε. Τα δεδομένα μου έχουν διαθέσιμα δεδομένα από τη Γ - 3η περίοδο (1981 - 1985) μέχρι και την ΙΗ’ (17) περίοδο (2019Β- ), συνεπώς το όρισμα της συνάρτησης δέχεται τιμές από το 3 μέχρι το 17.
Δείξε τον κώδικα
plot_parliament_term <- function(term_num, parliament_data = clean_dataset, parties_data = parties) {
# Filter the parliament data for the selected term and summarize by party
term_data <- parliament_data |>
dplyr::filter(Term == term_num) |>
group_by(partyAbbrNamesGR) |>
summarise(n = n()) |>
ungroup()
# Perform fuzzy join with parties data based on party name similarity
term_data_joined <- fuzzyjoin::stringdist_inner_join(term_data, parties_data, by = "partyAbbrNamesGR",
max_dist = 2, distance_col = "distance") |>
group_by(partyAbbrNamesGR.x) |>
slice_min(distance) |> # Ensure only the closest match is selected
rename(Party = partyAbbrNamesGR.x) |>
distinct() %>%
ungroup() %>%
select(Party, partyFullNamesGR, n, Color) |>
distinct()
title_text = "Κατανομή θέσεων"
subtitle_text = "Τελική μορφή Ελληνικού Κοινοβουλίου"
caption_text = '<b>Πηγή:</b> Ελληνικό Κοινοβούλιο | <b>Γράφημα:</b> <a href="https://stesiam.com/" target="_blank">stesiam.com</a> '
hover_text = "Βουλευτές"
# Conditionally adjust the data based on language
# if (lang == "en") {
# term_data_joined <- select(term_data_joined, names, Party, n, Color)
# title_text = "Distribution of seats"
# subtitle_text = "Final formation of Hellenic Parliament"
# caption_text = '<b>Source:</b> Hellenic Parliament | <b>Graphic:</b> <a href="https://stesiam.com/" target="_blank">stesiam.com</a>'
# hover_text = "Representatives"
# } else {
# term_data_joined <- select(term_data_joined, names_el, Party_el, n, Color)
# title_text = "Κατανομή θέσεων"
# subtitle_text = "Τελική μορφή Ελληνικού Κοινοβουλίου"
# caption_text = '<b>Πηγή:</b> Ελληνικό Κοινοβούλιο | <b>Γράφημα:</b> <a href="https://stesiam.com/" target="_blank">stesiam.com</a> '
# hover_text = "Βουλευτές"
# }
# Create the highcharter plot for the specific term
highchart() %>%
hc_chart(type = 'item') %>%
hc_title(text = title_text) %>%
hc_subtitle(text = subtitle_text) %>%
hc_caption(
text = caption_text,
align = 'center',
verticalAlign = 'bottom',
y = 10
) %>%
hc_legend(labelFormat = '{name} <span style="opacity: 0.4">{y}</span>') %>%
hc_add_series(
name = hover_text,
data = purrr::pmap(
list(term_data_joined$partyFullNamesGR, term_data_joined$n, term_data_joined$Color, term_data_joined$Party),
list
),
keys = c("name", "y", "color", "label"),
dataLabels = list(
enabled = TRUE,
format = "{point.label}",
style = list(textOutline = "5px contrast")
),
center = list("50%", "50%"),
size = "100%",
startAngle = -150,
endAngle = 150
) %>%
hc_responsive(
rules = list(
list(
condition = list(maxWidth = 600),
chartOptions = list(
series = list(
list(dataLabels = list(distance = -30))
)
)
)
)
)
}Δομή δεδομένων
Με βάση τον παραπάνω πίνακα τα συλλεγμένα δεδομένα αποτελούνται από 5 μεταβλητές (στήλες), εκ των οποίων καμία δεν είναι ποσοτική και οι υπόλοιπες τέσσερις. Από αυτές τις τέσσερις, οι τρεις είναι κατηγορικές και άλλη μία που είναι μία διατάξιμη μεταβλητή.
| Μεταβλητή | Τύπος μεταβλητής | Περιγραφή |
|---|---|---|
Full Name |
Ποιοτική (κατηγορική) |
Επώνυμο / Όνομα / Όνομα πατέρα |
Party |
Ποιοτική (κατηγορική) |
Κοινοβουλευτική όμάδα - Κόμμα που εκπροσωπεί |
Constituency |
Ποιοτική (κατηγορική) |
Εκλογική περιφέρεια |
Term |
Ποιοτική (διατάξιμη) |
Περίοδος θητείας |
gender |
Ποιοτική (διατάξιμη) |
Εκτίμηση κοινωνικού φύλου με βάση το όνομα |
Αυτή η σύνοψη των δεδομένων είναι σημαντική, αλλά τις περισσότερες φορές είναι ωφέλιμη η προεπισκόπηση αυτών. Έτσι λοιπόν θα επιλέξω να εκτυπώσω και τις πρώτες γραμμές του συνόλου δεδομένων μου.
Δείξε τον κώδικα
| FullName | Party | Constituency | Term | .classify |
|---|---|---|---|---|
| Agorastis Vasileios | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Larissa | 3 | man |
| Akrita Sylva - Kaiti | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Athens B | 3 | man |
| Akritidis Nikolaos | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Thessaloniki A | 3 | man |
| Akrivakis Alexandros | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Viotia | 3 | man |
| Alevras Ioannis | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Athens A | 3 | man |
| Alexandris Efstathios (Stathis) | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Athens B | 3 | man |
| Alexiadis Konstantinos | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Trikala | 3 | man |
| Alexiou Thomas | NEA DIMOKRATIA | Xanthi | 3 | man |
| Allamanis Stylianos | NEA DIMOKRATIA | Karditsa | 3 | man |
| Amanatidis Konstantinos | PA.SO.K. (Panhellenic Socialist Movement) | Thessaloniki B | 3 | man |
Τακτοποίηση δεδομένων
Αφότου εισάγω τα δεδομένα καλό θα ήταν να γίνει κάποια βασική τακτοποίηση αυτών ή μία εκτεταμένη μορφή αυτής σε περίπτωση που διαπιστώσω ότι τα δεδομένα μου δεν έχουν οργανωμένη ή μία συνεπή δομή. Θα μελετήσουμε σταδιακά τη κάθε μεταβλητή, ξεκινώντας από τα ονόματα των κομμάτων (μεταβλητή Party). Αρχικά, ας συλλέξουμε όλα τις πιθανές τιμές, δηλαδή όλες τις κοινοβουλευτικές ομάδες στην ιστορία του κοινοβουλίου που δεν διαλύθηκαν προτού γίνουν νέες εκλογές. Τα ονόματα των κομμάτων είναι στα αγγλικά και οι εκτάσεις των ονομάτων εξαιρετικά μεγάλες, ενώ αναμιγνύονται τα ονόματα με τις συντμήσεις των ονομάτων τους.
Δείξε τον κώδικα
data.frame(
"Κόμμα"= unique(parliament$Party),
"Σύνολο χαρακτήρων" = str_length(unique(parliament$Party)),check.names = FALSE
) %>%
arrange(-`Σύνολο χαρακτήρων`) %>%
reactable(.,
bordered = FALSE, # No borders (booktabs style)
striped = FALSE, # No stripes for a clean look
highlight = FALSE, # No hover highlighting
defaultColDef = colDef(align = "center"),
defaultPageSize = 7,
style = list(fontSize = "14px", border = "none"),
theme = reactableTheme(
borderColor = "transparent", # Remove border
cellStyle = list(
borderBottom = "transparent" # Subtle line between rows
),
headerStyle = list(
borderBottom = "2px solid rgb(117, 117, 117)", # Thick top rule
borderTop = "2px solid rgb(117, 117, 117)",
fontWeight = "bold"
)
)
) Σαν να μην έφτανε αυτό παρατηρώ ότι υπάρχουν πολλαπλές καταχωρήσεις για το ίδιο κόμμα που ενδεχομένως κατά τη πάροδο των ετών έκανε ένα μικρό rebranding (Ανεξάρτητοι Έλληνες) ή ακόμα και πιο μεγάλες αλλαγές που κατά βάση αναφέρονται και είναι πρόγονοι ή απόγονοι ως επί το πλείστον του ίδιου κόμματος (Συνασπισμός -> ΣΥΡΙΖΑ ή ΠΑΣΟΚ -> Ελιά -> Δημοκρατική Συμπαράταξη -> Κίνημα Αλλαγής -> ΠΑΣΟΚ). Μιας και αυτές οι αλλαγές δεν μπορούν να κατανοηθούν εύκολα, κρίνεται απαραίτητη η δημιουργία ενός νέου πίνακα ώστε να ομαδοποιήσω αυτή τη πληροφορία και να την συγχωνεύσω στο βασικό μου σύνολο δεδομένων.
Δείξε τον κώδικα
parties = data.frame(
partyNamesEN_source = unique(parliament$Party),
partyFullNamesEn = c("Panhellenic Socialistic Movement", "New Democracy", "Communist Party of Greece", "Communist Party οf Greece (interior)",
"Independent", "Coalition of the Radical Left", "Democratic Renewal", "Alternative Ecologists", "Political Spring",
"Democratic Social Movement","Coalition of the Radical Left", "Popular Orthodox Rally", "Democratic Left", "Independent Greeks", "Golden Dawn", "Independent Democratic MPs", "Popular Unity", "The River", "Independent Greeks", "Panhellenic Socialistic Movement"),
partyAbbrNamesEn = c("PASOK", "ND", "KKE", "KKE int.", "Independent", "SYRIZA", "DIANA", "EO", "POLAN", "DHKKI", "SYRIZA",
"LAOS", "DHMAR", "ANEL", "XA", "ADB", "LAE", "RIVER", "ANEL", "PASOK"),
partyFullNamesGR = c("Πανελλήνιο Σοσιαλιστικό Κίνημα", "Νέα Δημοκρατία", "Κομμουνιστικό Κόμμα Ελλάδας",
"ΚΚΕ (εσωτερικού)","Ανεξάρτητοι", "Συνασπισμός Ριζοσπαστικής Αριστεράς", "Δημοκρατική Ανανέωση",
"Εναλλακτικοί Οικολόγοι", "Πολιτική Άνοιξη", "Δημοκρατικό Κοινωνικό Κίνημα","Συνασπισμός Ριζοσπαστικής Αριστεράς", "Λαϊκός Ορθόδοξος Συναγερμός", "Δημοκρατική Αριστερά", "Ανεξάρτητοι Έλληνες", "Χρυσή Αυγή", "Ανεξ Δημ. Βουλευτές", "Λαϊκή Ενότητα", "Το Ποτάμι", "Ανεξάρτητοι Έλληνες", "Πανελλήνιο Σοσιαλιστικό Κίνημα"),
partyAbbrNamesGR = c("ΠΑΣΟΚ", "ΝΔ", "ΚΚΕ", "ΚΚΕ (εσωτερικού)", "Ανεξάρτητοι", "ΣΥΡΙΖΑ", "ΔΗΑΝΑ", "ΕΟ", "ΠΟΛΑΝ", "ΔΗΚΚΙ", "ΣΥΡΙΖΑ", "ΛΑΟΣ", "ΔΗΜΑΡ", "ΑΝΕΛ", "ΧΑ", "ΑΔΒ", "ΛΑΕ", "ΠΟΤΑΜΙ", "ΑΝΕΛ", "ΠΑΣΟΚ")) |>
mutate(Color = case_when(
partyAbbrNamesEn == "PASOK" ~ "#95bb72",
partyAbbrNamesEn == "ND" ~ "#0492c2",
partyAbbrNamesEn == "KKE" ~ "#FF6666",
partyAbbrNamesEn == "SYRIZA" ~ "#e27bb1",
partyAbbrNamesEn == "KKE (interior)" ~ "#FF3366",
partyAbbrNamesEn == "INDEPENDENT" ~ "#ffffff",
partyAbbrNamesEn == "DIANA" ~ "orange",
partyAbbrNamesEn == "DHMAR" ~ "#FF4466",
partyAbbrNamesEn == "RIVER" ~ "#5592aa",
TRUE ~ "#808080"
))
parties %>% reactable_custom()Πλέον είμαι σε θέση να χρησιμοποιήσω την ελληνική ή την αγγλική έκδοση των ονομάτων των κομμάτων, ενώ σε περίπτωση δημιουργίας ενός γραφήματος έχω αντιστοιχίσει την πιο κοινά αποδεκτή συντομογραφία τους. Τέλος, ο διαχωρισμός του πλήρους ονόματος και μιας συντομογραφίας είναι αρκετά σημαντική για τη δημιουργία γραφημάτων μιας και συνήθως ο διαθέσιμος χώρος είναι περιορισμένος και δίνουμε στον αναγνώστη τη πληροφορία που χρειάζεται δίχως να κουράζουμε, βελτιώνοντας την αναγνωσιμότητα και τη κατανόηση του. Όπως είδαμε και παραπάνω υπάρχουν ονόματα - σιδηρόδρομοι, όπως των Ανεξαρτήτων Ελλήνων, όπου αριθμεί 81 χαρακτήρες και της Δημοκρατικής Συμπαράταξης (στην ουσία ΠΑΣΟΚ, σε συνεργασία με μικρά κόμματα όπως η ΔΗΜΑΡ, ΚΙΔΗΣΟ κ.α.) με 70. Σε αντιπαραβολή αυτών των ονομάτων και για λόγους πληρότητας το ΠΟΛ.Α. ήταν το όνομα με τους λιγότερους χαρακτήρες (6) και αναφέρεται στο κόμμα Πολιτική Άνοιξη. Πριν κλείσω τη συγκεκριμένη ενότητα θα ήθελα να κάνω αναφορά στη τελευταία στήλη του πίνακα. Με τόσα κόμματα είναι εμφανές ότι θα χρειαστεί να θέσω χρώματα κατάλληλα για το καθένα, αλλά το πλήθος τους ίσως προκαλέσει σύγχυση σε ποιο αναφέρομαι. Έκρινα λοιπόν απαραίτητη αυτή τη προσθήκη με βάση τα χρώματα στο έμβλημα του κάθε κόμματος να επιλέξω το πιο αντιπροσωπευτικό, τουλάχιστον για τα πιο γνωστά.
Κάπου εδώ έκλεισε η ενότητα των κομμάτων και ανοίγει μία τελευταία πρόκληση. Αυτή των ονομάτων των βουλευτών. Στη προεπισκόπηση των δεδομένων τα ονόματα δίνονται με σχετικά συνεπή δομή. Συνήθως αποτελούνται από Επώνυμο Όνομα Πατρώνυμο. Βέβαια πολλές φορές υπάρχουν βουλευτές που έχουν δύο ονόματα ή δύο επίθετα. Σε αυτές τις περιπτώσεις διαχωρίζονται τα διπλά επώνυμα ή ονόματα με μία παύλα.
Θα αναρωτηθεί κάποιος και το πρόβλημα που είναι; Αφού είναι απλά μία μεταβλητή με τα ονόματά τους.
Ναι! Αλλά μπορούμε να κάνουμε καλύτερη δουλειά επειδή σε αυτή τη μεταβλητή εσωκλείεται περισσότερη πληροφορία. Με λίγη προσπάθεια από μέρους μας μπορούμε να χωρίσουμε το όνομα σε άλλες τρεις μεταβλητές, όπου θα δηλώνουν το επίθετο του βουλευτή, το όνομά του και το πατρώνυμό του ξεχωριστά. Αυτό ενδέχεται να μας φανεί χρήσιμο σε τυχόν διαγράμματα όπου θα μπορούμε να αναφερόμαστε αποκλειστικά στο επίθετο και στο αρχικό του ονόματός του, αντί στο πλήρες όνομά του συμπεριλαμβανομένου και του πατρώνυμου.
Δείξε τον κώδικα
pattern <- "^([^-\\s]+)(?:\\s*-\\s*([^-\\s]+))?\\s+([^-\\s]+)(?:\\s*-\\s*([^-\\s]+))?(?:\\s+([^-\\s]+))?$"
mps_clean_names = parliament %>%
mutate(FullName = str_trim(str_replace(FullName, "\\(.*", ""))) %>%
extract(FullName, into = c("surname1", "surname2", "name1", "name2", "father_name"),
regex = pattern, remove = FALSE) |>
rename("partyNamesEN_source" = "Party")
clean_dataset = mps_clean_names %>%
left_join(parties, by = "partyNamesEN_source") %>%
select(-c(partyNamesEN_source))
clean_dataset_preview = head(clean_dataset)
clean_dataset_preview |>
reactable(
bordered = FALSE, # No borders (booktabs style)
striped = FALSE, # No stripes for a clean look
highlight = FALSE, # No hover highlighting
defaultColDef = colDef(align = "center"),
style = list(fontSize = "14px", border = "none"),
theme = reactableTheme(
borderColor = "transparent", # Remove border
cellStyle = list(
borderBottom = "transparent" # Subtle line between rows
),
headerStyle = list(
borderBottom = "2px solid rgb(117, 117, 117)", # Thick top rule
borderTop = "2px solid rgb(117, 117, 117)",
fontWeight = "bold"
)
)
) Αριθμός κομμάτων
Έχοντας τακτοποιήσει τα δεδομένα μου, θα ξεκινήσω την ανάλυσή μου με μία ιστορική αναδρομή στον αριθμό των κομμάτων που έχουν εκπροσωπήσει το Ελληνικό κοινοβούλιο και έχουν ολοκληρώσει τη θητεία τους ως κοινοβουλευτική ομάδα. Από τη πτώση της χούντας τα κόμματα που εκπροσωπούσαν το κοινοβούλιο ήταν αρκετά λίγα, και είναι τα πλέον ιστορικά, το ΚΚΕ, η Νέα Δημοκρατία και το ΠΑΣΟΚ. Έτσι λοιπόν η βουλή του 1981, εκπροσωπούνταν μόλις από τρία κόμματα.
Η πρόσοψη του Ελληνικού Κοινοβουλίου που βρίσκεται στη πλατεία Συντάγματος. Η κατασκευή του κτιρίου ξεκίνησε το 1836 και ολοκληρώθηκε το 1843. Ο αρχικός σκοπός του κτιρίου να είναι ανάκτορο για τον βασιλιά Όθωνα για αυτό το λόγο το κτίριο είναι γνωστό και με το όνομα Παλαιά Ανάκτορα. Από το 1935 μέχρι και σήμερα χρησιμοποιείται ως έδρα του κοινοβουλίου.
Πηγή φωτογραφίας: Pixabay, 2022 από το χρήστη Leonhard_Niederwimmer - Άδεια χρήσης: Pixabay Licence
Δείξε τον κώδικα
plot_parliament_term(3, clean_dataset, parties)Η ωρίμανση των συνθηκών της Μεταπολίτευσης έδωσε τη δυνατότητα σε εκφραστούν και άλλες απόψεις οι οποίες μετουσιώθηκαν σε νέα κόμματα. Μετά τη θητεία του ’81-’85, στη Βουλή αρχίζουν να εμφανίζονται νέες δυνάμεις με μικρά ποσοστά. Πιο σημαντική σε αριθμό εδρών είναι αυτή του Συνασπισμού (Σύριζα), όπου είχε και μακρά παρουσία στη Βουλή, ωστόσο αρκετά μικρή και επισφαλή εκπροσώπηση.
Δείξε τον κώδικα
plot_parliament_term(5, clean_dataset, parties)Γενικότερα, η Βουλή από τη περίοδο του ’85 μέχρι και την τελευταία Βουλή πριν την οικονομική κρίση στη χώρα μας, είχε μία σταθερότητα ως προς τον αριθμό των κομμάτων στη Βουλή. Μπορούμε αυτές τις περιόδους να τις χωρίσουμε σε τρία στάδια. Το πρώτο στάδιο είναι τα πρώτα χρόνια της Μεταπολίτευσης, όπου η εκπροσώπηση περιορίζεται σε τρία κόμματα. Στο επόμενο στάδιο, από το 1985 - 2009, έχουμε εκπροσώπους από 4 με 5 κοινοβουλευτικές ομάδες και μία χαρακτηριστική σταθερότητα ως προς αυτό το εύρος το σχετικό διάστημα (25ετία). Τέλος, με το ξέσπασμα της κρίσης παρατηρώ μία αυξημένη ένταση των κοινοβουλευτικών ομάδων
Δείξε τον κώδικα
plot_parliament_term(13, clean_dataset, parties)Ενώ η όλη αποσταθεροποίηση τεκμαίρεται και από
Δείξε τον κώδικα
plot_parliament_term(15, clean_dataset, parties)Στο παρακάτω διάγραμμα υπάρχουν αρκετοί ανεξάρτητοι βουλευτές οι οποίοι ανήκουν στις κατηγορίες των ανεξάρτητων βουλευτών, σύμφωνα με την ιστοσελίδα του Ελληνικού Κοινοβουλίου. Γενικότερα εκείνη η περίοδος χαρακτηρίζεται από έντονη κυβερνητική αστάθεια, αλλά πολλοί από αυτούς προέκυψαν από τα κόμματα των Ανεξαρτήτων Ελλήνων και της Ένωσης Κεντρωών. Ένα μεγάλο κύμα αποχωρήσεων - ανεξαρτητοποιήσεων από τα προαναφερόμενα κόμματα οδήγησε στο να μην πληρούν τα κριτήρια ώστε να αποτελούν κοινοβουλευτικές ομάδες. Αυτός είναι ο λόγος που ακόμα και βουλευτές που δεν αποχώρησαν από αυτά τα κόμματα λόγω της διάλυσης της κοινοβουλευτικής ομάδας χαρακτηρίζονται ως ανεξάρτητοι.
και τελικά τη πλήρη ανατροπή του πολιτικού σκηνικού, με ένα κόμμα που πάλευε να μπει στη Βουλή, να είναι αυτό που τελικά κατέλαβε τις περισσότερες θέσεις.
Δείξε τον κώδικα
plot_parliament_term(17, clean_dataset, parties)Όλα αυτά συνοψίζονται με έναν απλό τρόπο στη παρακάτω χρονοσειρά, όπου μετράει τον αριθμό των διάφορων κοινοβουλετικών ομάδων ανά κοινοβουλευτική περίοδο. Εδώ φαίνεται πολύ πιο ξεκάθαρα και όλα τα στάδια που περιγράψαμε προηγουμένως, της πρώιμης εκπροσωπούσης, της σταθερότητας και της απότομης αύξησης των ομάδων - διάσπασης των δυνάμεων.
Δείξε τον κώδικα
r = clean_dataset |> select(Term, partyAbbrNamesGR) |> unique() |> count(Term)
# Prepare data for highcharter with custom tooltip text
series <- lapply(1:nrow(r), function(i) {
list(
x = r$Term[i],
y = r$n[i]
)
})
# Chart
hc <- highchart() %>%
hc_chart(type = "spline") %>%
hc_title(text = "Αριθμός κοινοβουλευτικών ομάδων") %>%
hc_subtitle(text = "Πόσες κοινοβουλευτικές ομάδες συμμετέχουν την αντίστοιχη περίοδο στο Ελληνικό Κοινοβούλιο;") %>%
hc_xAxis(title = list(text = "Θητεία"), allowDecimals = FALSE, tickInterval = 1) %>%
hc_yAxis(title = list(text = "(Αριθμός κοινοβουλευτικών κομμάτων")) %>%
hc_add_series(
name = "Parties",
data = series,
color = "#556EFF",
marker = list(radius = 6, symbol = "circle",
fillColor = "#fff", lineColor = "#556EFF", lineWidth = 2)
) %>%
hc_tooltip(
useHTML = TRUE,
formatter = JS(
"function() {
return '<b>Term ' + this.point.x + '</b><br/>' +
'Total: <b>' + this.point.y + '</b>';
}"
)
) %>%
hc_exporting(enabled = TRUE) %>%
hc_credits(enabled = FALSE) %>%
hc_legend(enabled = FALSE)
hcArguments like term and custom_title are vital to create reproducible plots for all the terms. Although a main problem is the colors. On the aforementioned post it was about only one term. We knew how many parties we had, so we knew what colors to set and how many. If we try that on many terms (on which the number of parties can vary from 3 to 8) an error will come up which will say “Hey, you have set 3 colors but I see that you have 8 values (parties)”. This was a real obstacle for me. After some tries and misses I came up with the concept of dynamic arguments.
Δείξε τον κώδικα
make_parliament_plot <- function(term, custom_title, ...){
custom = parliament %>% filter(Term == term) %>% select(Party) %>% table() %>% t() %>% as.data.frame() %>% `colnames<-`(c("","Party", "Seats"))
colors<-c(...)
custom$legend <- paste0(custom$Party," (", custom$Seats,")")
#draw a parliament diagram
p<-ggplot(custom) +
geom_parliament(aes(seats =Seats, fill = Party), color = "white") +
scale_fill_manual(values = colors , labels = custom$legend) +
coord_fixed() +
theme_void()+
labs(title = custom_title,
caption = "Source: stesiam | stesiam.github.io, 2022")+
theme(title = element_text(size = 18),
plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 14,face = 'bold'),
plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5),
plot.caption = element_text(vjust = -3,hjust = 0.9, size = 8),
legend.position = 'bottom',
legend.direction = "horizontal",
legend.spacing.y = unit(0.1,"cm"),
legend.spacing.x = unit(0.1,"cm"),
legend.key.size = unit(0.8, 'lines'),
legend.text = element_text(margin = margin(r = 1, unit = 'cm')),
legend.text.align = 0)+
guides(fill=guide_legend(nrow=3,byrow=TRUE,reverse = TRUE,title=NULL))
return(p)
}Λάβετε υπόψη σας ότι μέχρι αυτή τη στιγμή δεν έχω καταφέρει να θέσω - αλλάξω τη θέση των κομμάτων στα διαγράμματα του κοινοβουλίου. Αυτό θα ήταν χρήσιμο για να δηλώνεται εκτός από τον αριθμό των βουλευτών και η ευρύτερη πολιτική θέση ενός κόμματος. Συνεπώς, τα παρακάτω διαγράμματα της Βουλής, πρέπει να διαβαστούν μόνο ως προς το αριθμό βουλευτών και όχι ταυτόχρονη πολιτική θέση.
Εκλεξιμότητα
Το πόσοι βγήκαν και τα αποτελέσματα των εκλογών ήταν λίγο-πολύ γνωστά, απλώς έχει πάντα ενδιαφέρον να δοκιμάζεις τις γνώσεις σου και με την R. Όμως θα ήθελα να ξεκινήσω να απαντήσω σε ποιο ουσιαστικά ερωτήματα. Μία βασική κριτική στο πολιτικό σύστημα είναι ότι βγαίνουν συνεχώς οι ίδιοι. Βέβαια αυτή η κριτική δεν μπορεί να έχει ως αποδέκτες μόνο τους πολιτικούς, αλλά και μερίδα πολιτών που αποφασίζει να στηρίξει τους ίδιους. Δεν μπορείς να περιμένεις να δεις μία αλλαγή στο πολιτικό σύστημα αν αποφασίζεις την εξουσία μεταξύ δύο τριών κομμάτων, πόσο δε μάλλον όταν επιμένεις και στους ίδιους εκπροσώπους. Τελικά τι συνέβη στην Ελλάδα; Οι βουλευτές μας αλλάζουν ανά τακτά χρονικά διαστήματα ή εκλέγονται συνεχώς οι ίδιοι; Σε αυτή την ενότητα θα βρω ποιοι είναι οι βουλευτές που έχουν εκλεχτεί περισσότερες φορές.
Ο υπολογισμός μου απαιτεί τη γνώση της συχνότητας εκλογής ενώ ταυτόχρονα
Δείξε τον κώδικα
u = clean_dataset |>
select(surname1, name1, partyFullNamesGR, partyAbbrNamesGR, Color) |>
count(surname1, name1, partyAbbrNamesGR, partyFullNamesGR, Color) |>
dplyr::filter(n >=9) |>
arrange(-n) |>
mutate(
#surname1 = deeplr::translate2(surname1, target_lang = "EL", source_lang = "EN",auth_key = #key_get("deepl")),
# name1 = deeplr::translate2(name1, target_lang = "EL", source_lang = "EN",auth_key = key_get("deepl")),
name1 = str_sub(name1,start = 1, end=1),
surnameAndInitial = paste0(surname1, " ", name1, "."))Δείξε τον κώδικα
u1 = u %>% arrange(desc(n))
highchart() %>%
hc_chart(type = "bar") %>%
hc_title(text = "Βουλευτές που εκλέχτηκαν πιο πολλές φορές") %>%
hc_subtitle(text = "Πόσες φορές εκπροσώπησαν το συγκεκριμένο κόμμα στο Ελληνικό Κοινοβούλιο") %>%
hc_xAxis(categories = u1$surnameAndInitial) %>%
hc_yAxis(title = list(text = "Value")) %>%
hc_series(
list(
name = "# Αριθμός εκλέχτηκε",
data = lapply(1:nrow(u1), function(i) {
list(
y = u1$n[i],
affiliate = u1$partyAbbrNamesGR[i],
color = u1$Color[i]
)
}),
dataLabels = list(
enabled = TRUE,
format = "{y}",
style = list(fontSize = "12px", textOutline = "none", color = "#FFFFFF")
)
)
) %>%
hc_plotOptions(
bar = list(
borderRadius = 3,
pointPadding = 0.2,
groupPadding = 0.1
)
) %>%
hc_tooltip(
headerFormat = "",
pointFormat = "<b>{point.category}</b><br/>
Κόμμα: <b>{point.affiliate}</b><br/>
Εκλέχτηκε: <b>{point.y}</b> φορές"
) %>%
hc_legend(enabled = FALSE) %>%
hc_caption(
text = "Colors represent different affiliations",
style = list(fontSize = "12px", color = "#666666")
)Έτσι λοιπόν, φιλτράροντας τους βουλευτές με 11 εκπροσωπήσεις ή παραπάνω προκύπτει ότι σε αυτή την ομάδα ανήκουν 8 βουλευτές. Όλοι τους ανήκουν στα δύο μεγάλα κόμματα της Ελλάδας, τη Νέα Δημοκρατία και το ΠΑΣΟΚ, με τον κ. Κακλαμάνη και κ. Παπανδρέου να είναι οι βουλευτές που έχουν εκπροπσωπήσει πιο πολλές φορές το ΠΑΣΟΚ, και . Για να βρούμε βουλευτές άλλων κομμάτων θα πρέπει να χαλαρώσουμε αρκετά τον δείκτη φορών εκλογής, στις 9 ή 10 εκπροσωπήσεις, αφού η κ. Παραρήγα έχει εκλεγέι 10 φορές με το ΚΚΕ και ο κ. Δραγασάκης 9 φορές με τον ΣΥΡΙΖΑ.
Δείξε τον κώδικα
# #total_times_elected_freqs <- function(input_constituency, min_times_elected){
# total_times_elected_freqs_df = parliament %>% count(FullName, Party) %>% filter(n >= 9) %>% as.data.frame()
#
# #df = table(parliament$FullName)%>% sort(decreasing = T) %>% as.data.frame() %>% filter(Freq>=11)
#
# ggplot(data = total_times_elected_freqs_df, aes(x = reorder(FullName, n), y = n, fill = Party ))+
# geom_bar(stat = "identity",width = 0.88) +
# geom_text(aes(label=n), hjust = 1.5, vjust=0.5, color="white", size=4)+
# theme_minimal() +
# scale_fill_manual(values = c("KKE" = kke_color,"ND" = nd_color, "PASOK" = pasok_color, "SYRIZA" = syriza_color)) +
# labs(title = "Most elected MPs on Greek Parliament (1981 - 2019) <br>
# <span style = 'font-size:10pt'> A list that shows the most elected members of parliament (elected 11 times or more). <br> The following ones are members of <span style = 'color:blue;'>ND</span>, or <span style = 'color:darkgreen;'>PASOK</span></span>.",
# caption = "Source: **stesiam** | stesiam.github.io, 2022",
# x = "Times elected",
# y = "Members of Parliament") +
# theme(
# plot.title.position = "plot",
# plot.title = element_textbox_simple(
# size = 14,
# lineheight = 1,
# padding = margin(5.5, 5.5, 5.5, 5.5),
# margin = margin(0, 0, 5.5, 0),
# fill = "cornsilk"
# ))+
# coord_flip()Εκλεξιμότητα κόμματος
Μέχρι στιγμής είδαμε τα μέλη του κοινοβουλίου, από το 1981 μέχρι και το 2019 που έχουν εκλεχτεί περισσότρες φορές με βάση το κόμμα που εκπροσωπούν. Θα ήταν ιδιαιτέρως χρήσιμο να μελετήσουμε όχι απλώς τη δημοφιλία ως προς τη βουλή, αλλά η μέτρηση του ίδιου χαρακτηριστικού και σε κάθε κόμμα. Βέβαια αυτή η μέτρηση έχει κάποιους περιορισμούς μιας και υπάρχουν κόμματα τα οποία έχουν αρκετά μικρή εκπροσώπηση στη Βουλή είτε δεν μακροημέρευσε και δεν είχε αρκετές θητείες εντός Βουλής. Για αυτό το λόγο θα αναλυθούν μόνο τα πιο ιστορικά κόμματα του κοινοβουλίου, δηλαδή το ΚΚΕ, η ΝΔ, το ΠΑΣΟΚ και ο ΣΥΡΙΖΑ.
Επίσης, όσον αφορά το κομμάτι της υλοποίησης του σχετικού γραφήματος η χρήση συναρτήσεων είναι ενδεδειγμένη. Θα έχω ίδιο τύπο γραφήματος και απλώς θα πρέπει να φιλτράρω τα δεδομένα μου (ανά κόμμα), και στη συνέχεια να στοιχίσω τις τιμές μου σε φθίνουσα σειρά ανά φορές εκλογής για κάθε βουλευτή. Δηλαδή το μόνο που θα αλλάξει θα είναι το κόμμα. Έτσι θα αποφύγω την επανάληψη του κώδικά μου που είναι μία από τις βασικές αρχές του προγραμματισμού. Στην συγκεκριμένη συνάρτηση θα θέσω 3 μεταβλητές:
-
Party: Τα δεδομένα ποιου κόμματος πρέπει να κρατήσω -
color: Το χρώμα, έτσι ώστε να συμπίπτει το χρώμα των ράβδων με το κόμμα το οποίο εκπροσωπούν -
times_elected_min: Μία μεταβλητή που έθεσα αργότερα. Το πρόβλημα που προέκυψε με την αρχική συνάρτηση είναι ότι υπήρχαν σημαντικές διαφορές στου ς εκλεγμένους βουλευτές μεταξύ των κομμάτων που εκλέγουν σταθερά μεγάλο αριθμό βουλευτών. Αν θέσω έναν γενικό αριθμό and some others just 10. If I set a universal number of elections to visualize I will have diagrams with many problems. Let’s suppose that I set a big value (e.g., 10). Then I would visualize my data for ND and PASOK, although parties with relatively low number of MPs would have only one or noone to show (KKE & SYRIZA, respectively). On the other hand if I set a low value I create a new problem as there will be many MPs of and it creates the need to edit many more things (like width of bars). An argument liketimes_elected_mincan adapt the specific characteristics of each party.
Δείξε τον κώδικα
party_plot <- function(party, party_color, times_elected_min){
party_df = parliament %>% filter(Party == party) %>%
select(FullName) %>% table() %>% sort(decreasing = TRUE) %>% as.data.frame() %>% filter(Freq >= times_elected_min) %>% `colnames<-`(c("Full_Name", "Freq"))
ggplot(data = party_df, aes(x = reorder(Full_Name , Freq), y = Freq))+
geom_bar(stat = "identity",width = 0.88, fill = party_color) +
geom_text(aes(label=Freq), hjust = 1.5, vjust=0.5, color="white", size=4)+
theme_minimal() +
labs(title = "Most elected MPs",
subtitle = "",
caption = "Source: stesiam | stesiam.github.io, 2022",
x = "Times elected",
y = "Members of Parliament") +
coord_flip()
}Δείξε τον κώδικα
party_plot <- function(party, party_color, times_elected_min, title_text = NULL, subtitle_text = NULL) {
party_df <- clean_dataset %>%
dplyr::filter(partyAbbrNamesGR == party) %>%
count(surname1, name1) %>%
arrange(-n) %>%
drop_na() %>%
as.data.frame() %>%
dplyr::filter(n >= times_elected_min) %>%
mutate(fullname = paste0(surname1, " ", name1)) %>%
# mutate(fullname = deeplr::translate2(fullname, target_lang = "EL", source_lang = "EN", auth_key =
# keyring::key_get("deepl"))) %>%
separate(., col = c(fullname), into = c("lastNameGR", "firstNameGR"), sep = " ") %>%
mutate(
fullNameGR = paste0(lastNameGR, " ", firstNameGR),
lastNameAndInitialGR = paste0(lastNameGR, " ", str_sub(firstNameGR, start = 1, end = 1), ".")
)
highchart() %>%
hc_chart(type = "bar", inverted = TRUE) %>%
hc_title(text = title_text) %>%
hc_subtitle(text = subtitle_text) %>%
hc_xAxis(
categories = party_df$lastNameAndInitialGR,
title = list(text = NULL),
labels = list(
style = list(fontSize = "11px", whiteSpace = "nowrap"),
useHTML = TRUE
)
) %>%
hc_yAxis(title = list(text = "(#) Φορές εκλέχτηκε")) %>%
hc_add_series(
name = "Times elected",
data = party_df$n,
color = party_color
) %>%
hc_plotOptions(bar = list(dataLabels = list(enabled = TRUE))) %>%
hc_tooltip(
headerFormat = "",
pointFormat = "<b>{point.category}</b><br/>
Κόμμα: <b>{party}</b><br/>
Εκλέχτηκε: <b>{point.y}</b> φορές"
) %>%
hc_legend(enabled = FALSE) # Hides the legend
}Τα αποτελέσματα παρουσιάζονται με αλφαβητική σειρά με βάση το όνομα του εκάστοτε κόμματος.
ΚΚΕ
Η Αλέκα Παπαρήγα (Αθήνα, 1945 - ) είναι η πιο εκλεγμένη γυναίκα βουλευτής του Ελληνικού Κοινοβουλίου (1981-2019). Υπήρξε επικεφαλής του Κομμουνιστικού Κόμματος Ελλάδας (ΚΚΕ).
Πηγή φωτογραφίας: Wikimedia Commons, 2015 - Άδεια χρήσης: CC BY-SA 2.0. Για τη πρωτότυπη φωτογραφία μπορείτε να πατήσετε τον σύνδεσμο
.jpg&oldid=788372285){kind=link}
Δείξε τον κώδικα
party_plot("ΚΚΕ", "#FF6666", times_elected_min = 5,
title_text = "Περισσότερο εκλεγμένοι βουλευτές του ΚΚΕ",
subtitle_text = "Οι κυρίες Παπαρήγα και Κανέλλη είναι οι βουλεύτριες του κόμματος με τις περισσότερες εκπροσωπήσεις του κόμματος και ακολουθεί ο κύριος Σκυλλάκος.")ΝΔ
Δείξε τον κώδικα
party_plot("ΝΔ", "#0492c2", times_elected_min = 10,
title_text = "Περισσότερο εκλεγμένοι βουλετές της ΝΔ",
subtitle_text = "")ΠΑΣΟΚ
Δείξε τον κώδικα
party_plot("ΠΑΣΟΚ", "#95bb72", times_elected_min = 10)ΣΥΡΙΖΑ
Δείξε τον κώδικα
party_plot("ΣΥΡΙΖΑ", "#e27bb1", times_elected_min = 5)Δικομματισμός στην Ελλάδα
Η διαχρονική επιμονή τόσο σε κόμματα, όσο και σε ίδια πρόσωπα είναι ξεκάθαρη. Ένα ενδιαφέρον στοιχείο θα ήταν το ποσοστό του δικομματισμού, δηλαδή το ποσοστό το οποίο συγκεντρώνουν τα δύο μεγαλύτερα κόμματα. Αυτή η τάση γνωρίζουμε ειδικά στα πρώτα χρόνια της μεταπολίτευσης ήταν αρκετά υψηλή. Σε αυτή την ενότητα δεν θα αναλύσω απευθείας τα δεδομένα των εκλογών, αλλά των εκλεγμένων βουλευτών και θα συγκρίνω τι ποσοστό αυτών ανήκουν στα πρώτα δύο κόμματα. Εδώ βέβαια θα πρέπει να διευκρινιστεί ότι υπάρχει μεγάλη απόκλιση μεταξύ των εκλογικών ποσοστών και των ποσοστών εδρών στη Βουλή κυρίως λόγω του μπόνους εδρών στο πρώτο κόμμα και των εξωκοινοβουλευτικών κομμάτων. Έχει ενδιαφέρον να εξετάσουμε τη πόλωση διαχρονικά και αν δούμε μειωμένα ποσοστά αυτό ενδεχομένως να σημαίνει μία κάποια αντίδραση στο πολιτικό σύστημα. Στο συγκεκριμένο διάγραμμα παρατηρώ εξαιρετικά υψηλά ποσοστά εκπροσώπησης στη Βουλή για τα πρώτα δύο κόμματα. Τα χρόνια της κρίσης τα ποσοστά των δύο πρώτων έχουν πέσει σημαντικά και από εκεί που εκπροσωπούσαν το 80%, πλέον αντιστοιχούν στο 60%. Από προηγούμενες παραγράφους γνωρίζουμε ότι το Ελληνικό Κοινοβούλιο τα χρόνια της κρίσης αύξησε κατά πολύ τις κοινοβουλευτικές ομάδες που είχε. Συνδυάζοντας τα παραπάνω τεκμαίρετε ότι υπήρχε μία αντίδραση του κόσμου η οποία ξεκίνησε με το ξεκίνημα της οικονομικής κρίσης η οποία μεν δεν άλλαξε το πολιτικό σκηνικό από θέμα κομμάτων, αλλά έσπασε το δίπολο και η αντίδραση του κόσμου διαχύθηκε σε διάφορα μικρότερα κόμματα.
Δείξε τον κώδικα
f = clean_dataset %>% dplyr::group_by(Term, partyAbbrNamesGR) %>% count() %>% ungroup(partyAbbrNamesGR) %>% top_n(., n =2, wt = n) %>% tidyr::pivot_wider(., names_from = partyAbbrNamesGR, values_from = n) %>%
mutate(seatsTopTwoParties = rowSums(across(c(ΝΔ, ΠΑΣΟΚ, ΣΥΡΙΖΑ)), na.rm = TRUE)) %>%
mutate(pctSeatsTopTwoParties = round( (seatsTopTwoParties/ 300) * 100, digits = 1) )
highchart() %>%
hc_chart(type = "spline") %>%
hc_title(text = "Εκπροσώπηση δικομματισμού", style = list(fontSize = "20px", fontWeight = "bold")) %>%
hc_subtitle(text = "Ποσοστό (%) εκπροσώπησης δικομματισμού στην Ελληνική Βουλή") %>%
hc_xAxis(categories = f$Term , title = list(text = "Θητείες"), gridLineWidth = 0) %>%
hc_yAxis(title = list(text = "Ποσοστό θέσεων δύο πρώτων κομμάτων (%)"), gridLineWidth = 0) %>%
hc_add_series(
data = f$pctSeatsTopTwoParties,
name = "Ποσοστό",
color = "#6366F1",
marker = list(enabled = TRUE, radius = 4, symbol = "circle")
) %>%
hc_tooltip(
useHTML = TRUE,
headerFormat = '<span style="font-size:14px;">Θητεία<b>: {point.x}</b></span><br/>',
pointFormat = '<span style="color:{series.color};">●</span> <b>{series.name}</b>: {point.y}<br/>',
backgroundColor = "#ffffff",
borderColor = "#e5e7eb",
style = list(color = "#111827", fontSize = "14px")
) %>%
hc_plotOptions(
spline = list(
lineWidth = 4,
marker = list(symbol = "circle", radius = 5)
)
) %>%
hc_legend(enabled = FALSE)Εκλογιμότητα γυναικών
Μία σημαντική ένδειξη υγείας του κοινοβουλίου και συνεπακόλουθα της κοινωνίας είναι η αντιπροσωπευτικότητα αυτού. Να μπορούν να ακουστούν όλες οι φωνές και όλα τα κοινωνικά ζητήματα. Μία από τις πιο προφανείς είναι κατά πόσο η κοινωνία εξελίσσεται και αποδέχεται ως εξίσου ικανές τις γυναίκες για αντιπροσώπους της νομοθετικής εξουσίας. Ιστορικά, η χώρα μας πάσχει σε αυτό το τομέα, με τις γυναίκες να υποεκπροσωπούνται στην αγορά εργασίας. Τα ίδια κοινωνικά στερεότυπα δείχνουν να κυριαρχούν ακόμα με χαλητότατη εκλογή γυναικών βουλευτών. Μέχρι και τις πρώτες 10 περιόδους του Ελληνικού Κοινοβουλίου οι γυναίκες αντιπροσώπευαν λιγότερο από το 10% των συνολικών βουλευτών. Αξίζει να σημειώσουμε ότι οι γυναίκες στην Ελλάδα έλαβαν δικαίωμα ψήφου το 1952Τα τελευταία χρόνια η κατάσταση έχει βελτιωθεί και έχει κατά κάποιο τρόπο κανο
Η Ελένη Σκούρα (Bόλος, 1896 - 1991) ήταν η πρώτη Ελληνίδα βουλευτής, η οποία εκλέχτηκε το 1953, ένα χρόνο αφού ψηφίστηκε το δικαίωμα ψήφου και εκλογής στις γυναίκες.
Πηγή φωτογραφίας: Ελληνικό Λογοτεχνικό και Ιστορικό Αρχείο - Μορφωτικό Ίδρυμα Εθνικής Τραπέζης, 1940 - Άδεια χρήσης: CC BY. Η φωτογραφία έχει υποστεί βασική επεξεργασία (περικοπή και μετατροπή σε σκίτσο). Η πρωτότυπη εικόνα βρέθηκε στο Europeana.
Δείξε τον κώδικα
test = clean_dataset |> select(Term, .classify)
test1 = test |>
group_by(Term, .classify) |>
count() |>
pivot_wider(names_from = .classify, values_from = n)
colors <- c(
"#90C3FF",
"#FF9090"
)
highchart() %>%
hc_chart(type = "areaspline") %>% # smooth stacked lines hc_title(text = "Stacked Line Chart Example") %>%
hc_xAxis(categories = test1$Term) %>%
hc_yAxis(title = list(text = "Ποσοστό (%) φοιτητών")) %>%
hc_title(text = "Κατηγορίες βαθμών αποφοίτησης φοιτητών Στατιστικής") %>%
hc_subtitle(text = "Οι βαθμοί που κυριαρχούν είναι κάτω του 7, προσεγγίζοντας ακόμα και το 90%. Οι απόφοιτοι με βαθμό πτυχίου από 6 μέχρι και 7 είναι οι πιο συχνοί και καταλαμβάνουν το 55% με 70% των συνολικών αποφοίτων") %>%
hc_colors(colors) %>% # apply custom colors
hc_plotOptions(
areaspline = list(
stacking = "percent",
marker = list(enabled = FALSE),
lineWidth = 2, # thicker smooth line
fillOpacity = 0.6 # subtle transparency
)) %>%
hc_add_series(name = "Βουλευτές", data = test1$man) %>%
hc_add_series(name = "Βουλεύτριες", data = test1$woman) %>%
hc_tooltip(shared = TRUE)Βέβαια, το να ρίξουμε όλο το βάρος στη κοινωνία είναι λίγο άδικο υπό το έρεισμα ότι. Μήπως και τα κόμματα δεν προβάλλουν τόσο μιας και η ανάλυση επεκτάθηκε και σε επίπεδο κομμάτων. Εδώ φαίνεται ότι η Νέα Δημοκρατία ως πιο συντηρητικό κόμμα είναι αυτό που έχει σταθερά πολύ χαμηλή εκπροσώπηση των γυναικων. Από την άλλη μεριά παρατηρούμε αρκετά μεγάλη διαφορά στα αριστερά κόμματα με σταθερή παρουσία γυναικών και σε σημαντικά υψηλότερα ποσοστά. Από τα κόμματα με διαχρονική παρουσία στη Βουλή το ΚΚΕ υπήρξε αυτό με την υψηλότερη συμμετοχή γυναικών στην 11η περίοδο της Βουλής, ακολουθούμενη από τον ΣΥΡΙΖΑ, την 15η περίοδο με 38% η οποία ήταν αρκετά σημαντική καθώς εκτός από ποσοστιαία σημαντική ήταν και σε απόλυτους αριθμούς μιας και εκείνο το καιρό ο ΣΥΡΙΖΑ είχε αρκετά μεγάλα ποσοστά και σημαντική εκπροσώπηση στη Βουλή.
Η Βασιλική Θάνου είναι η πρώτη γυναίκα που έχει διατελέσει πρωθυπουργός. Ήταν υπηρεσιακή πρωθυπουργός όταν έπεσε η κυβέρνηση του ΣΥΡΙΖΑ και προκηρύχθηκαν εκλογές. Μέχρι και σήμερα αποτελεί τη μοναδική γυναίκα που έχει υπάρξει σε αυτό το αξίωμα.
Πηγή φωτογραφίας: Wikimedia Commons, 2015 - Άδεια χρήσης: CC BY-SA 2.0. Η φωτογραφία έχει υποστεί βασική επεξεργασία.
Δείξε τον κώδικα
test = clean_dataset |> select(Term, .classify, partyAbbrNamesGR)
test1 = test |>
group_by(Term, partyAbbrNamesGR, .classify) |>
count() |>
pivot_wider(names_from = .classify, values_from = n) %>%
mutate(across(c(man, woman), ~ replace_na(., 0))) %>%
mutate(
sum = woman + man,
pct = round( 100 * (woman / sum), 1) ) %>%
ungroup() %>%
select(Term, partyAbbrNamesGR, pct) %>%
dplyr::filter(partyAbbrNamesGR %in% c("ΣΥΡΙΖΑ", "ΝΔ", "ΠΑΣΟΚ", "ΚΚΕ")) %>%
group_by(Term) %>%
pivot_wider(names_from = partyAbbrNamesGR, values_from = pct) %>%
dplyr::filter(Term > 9)
highchart() %>%
hc_chart(type = "spline") %>%
hc_title(text = "Συμμετοχή γυναικών ανά κόμμα") %>%
hc_subtitle(text = "Η Νέα Δημοκρατία ποτέ στην ιστορία της δεν εκπροσωπήθηκε από γυναίκες σε υψηλότερο του 17%, σε αντίθεση με άλλα ιστορικά κόμματα, όπως ο ΣΥΡΙΖΑ, το ΚΚΕ και το ΠΑΣΟΚ.") %>%
hc_xAxis(
categories = test1$Term,
title = list(text = "Κοινοβουλευτικές θητείες")
) %>%
hc_yAxis(reverse = TRUE,
title = list(text = "Ποσοστό (%) γυναικών")
) %>%
hc_add_series(name = "ΚΚΕ", data = test1$ΚΚΕ, color = "#ff6666") %>%
hc_add_series(name = "ΝΔ", data = test1$ΝΔ, color = "#0492c2") %>%
hc_add_series(name = "ΠΑΣΟΚ", data = test1$ΠΑΣΟΚ, color = "#95bb72") %>%
hc_add_series(name = "ΣΥΡΙΖΑ", data = test1$ΣΥΡΙΖΑ, color = "#e27bb1") %>%
hc_tooltip(shared = TRUE)Εκλεξιμότητα νομού
Αυτή τη στιγμή έχω υπολογίσει
- τη σύνθεση των κοινοβουλίων ανά θητεία
- τους βουλευτές με τις περισσότερες θητείες σε εθνικό επίπεδο
- τους βουλευτές με τις περισσότερες θητείες σε επίπεδο κόμματος
Τώρα, θα υπολογίσω τους πιο δημοφιλείς βουλευτές, ανά νομό. Προφανώς, σε αυτή τη περίπτωση εφαρμόζεται γ ίδια λογική με αυτή της προηγούμενης ενότητας (με μικρές μετατροπές). Εγώ προσωπικά θα χαρακτήριζα τη χρήση συναρτήσεων σε αυτή τη περίπτωση σχεδόν υποχρεωτική, μιας και όλοι οι νομοί είναι 50! Για την εύρεση των συχνοτήτων θα χρησιμοποιήσω τη εντολή count.
Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs <- function(input_constituency, min_times_elected){
cont_df = clean_dataset %>% dplyr::filter(Constituency == input_constituency) %>%
count(surname1, name1, partyFullNamesGR, partyAbbrNamesGR, Color) %>%
arrange(-n) |>
dplyr::filter(n >= min_times_elected) %>%
mutate(FullNameInitial = paste0(surname1, " ", str_sub(name1, 1, 1), "."))
highchart() %>%
hc_chart(type = "bar") %>%
hc_title(text = "Βουλευτές που εκλέχτηκαν πιο πολλές φορές") %>%
hc_subtitle(text = "Πόσες φορές εκπροσώπησαν το συγκεκριμένο κόμμα στο Ελληνικό Κοινοβούλιο") %>%
hc_xAxis(categories = cont_df$FullNameInitial) %>%
hc_yAxis(title = list(text = "Value")) %>%
hc_series(
list(
name = "# Αριθμός εκλέχτηκε",
data = lapply(1:nrow(cont_df), function(i) {
list(
y = cont_df$n[i],
affiliate = cont_df$partyAbbrNamesGR[i],
color = cont_df$Color[i]
)
}),
dataLabels = list(
enabled = TRUE,
format = "{y}",
style = list(fontSize = "12px", textOutline = "none", color = "#FFFFFF")
)
)
) %>%
hc_plotOptions(
bar = list(
borderRadius = 3,
pointPadding = 0.2,
groupPadding = 0.1
)
) %>%
hc_tooltip(
headerFormat = "",
pointFormat = "<b>{point.category}</b><br/>
Κόμμα: <b>{point.affiliate}</b><br/>
Εκλέχτηκε: <b>{point.y}</b> φορές"
) %>%
hc_legend(enabled = FALSE) %>%
hc_caption(
text = "Colors represent different affiliations",
style = list(fontSize = "12px", color = "#666666")
)
# ggplot(data = cont_df, aes(x = reorder(FullName, n), y = n, fill = Party ))+
# geom_bar(stat = "identity",width = 0.88) +
# scale_fill_manual(values = c("ANEL" = "#bcd2e8", "INDEPENDENT" = "#cccccc","KKE"=kke_color,"ND" = nd_color, "PASOK" = pasok_color, "SYRIZA" = syriza_color,"XA" = "#000000")) +
# geom_text(aes(label=n), hjust = 1.5, vjust=0.5, color="white", size=4)+
# theme_minimal() +
# labs(title = "Most elected MPs",
# subtitle = "",
# caption = "Source: stesiam | stesiam.github.io, 2022") +
# coord_flip()
}Now I have frequencies and the party for every MP. That will be useful on my diagrams.
Δείξε τον κώδικα
#unique(parliament$Constituency) %>% sort()Επικρατείας
Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("State", 3)Αττικής
Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Athens A",5)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Athens B",7)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Piraeus A",5)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Piraeus B",5)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Of Attica (rest)",5)Κεντρική Ελλάδα
Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Viotia",5)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Evrytania",2)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Fokida",2)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Fthiotida",3)Κεντρική Μακεδονία
Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Thessaloniki A",6)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Thessaloniki B",6)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Kilkis",3)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Pella",3)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Pieria",3)Δείξε τον κώδικα
constituency_freqs("Serres",3)Κοινοβουλευτική ανανέωση
Παρατηρούμε ότι λίγα είναι τα κόμματα που κυριαρχούν στο ελληνικό πολιτικό σκηνικό και είναι κάπως ανθεκτικά στο πέρασμα του χρόνου. Παρά τη πολιτική αναταραχή και ανακτατάξεις του πολιτικού σκηνικού με το ξέσπασμα της οικονομικής κρίσης, υπήρξαν αρκετά εφήμερα κόμματα και στην ουσία είχαμε μία ανακατάταξη και μετακινήσεις ψηφοφόρων μεταξύ των ιστορικών κομμάτων. Η μη σημαντική πολιτική ανατροπή από νέα κόμματα μας οδηγεί στη πλειοψηφία της σε επιλογές προσώπων από τα κόμματα. Έτσι λοιπόν προκύπτει το απολύτως λογικό ερώτημα. Οκ, ψηφίζουμε στη συντριπτική πλειοψηφία μεταξύ τεσσάρων κομμάτων, μήπως όμως οι επιλογές μας είναι προσανατολισμένες στο να αλλάξουν τουλάχιστον τα πρόσωπα που μας εκπροσωπούν. Με απλά λόγια θα ήθελα να μελετήσω κατά πόσο κάθε νέα κοινοβουλευτική θητεία αποτελείται από βουλευτές που δεν έχουν ξαναεκλεγεί και ανανεώνεται η σύνθεση της.
Για την υλοποίηση θα χρησιμοποιήσω το τακτοποιημένο σύνολο δεδομένων και θα εξάγω δύο υποσύνολα που θα αντιστοιχούν στη n βουλευτική θητεία και το άλλο στη n+1. Στη συνέχεια θα συγκρίνω τις τις αντίστοιχες στήλες των ονομάτων για να διαπιστώσω πόσες αντιστοιχίσεις υπάρχουν, δηλαδή επανεκλογή βουλευτών. Επίσης, λαμβάνω υπόψιν στη πρόσφατη εκλογή με όλες τις παλαιότερες περιόδους ώστε να εντοπίσω και παλαιότερες εκλογές ίδιων προσώπων που μπορεί να μην εκλέχτηκαν στις προηγούμενες εκλογές.
Σε αυτή τη περίπτωση μελετάμε τη περίοδο 1981 - 2019 (Γ’ περίοδος - ΙΖ´ περίοδος), επομένως η σύγκριση έχει νόημα να ξεκινήσει από τη περίοδο Δ’ (1985), ώστε να να έχω προηγούμενη περίοδο σύγκρισης. Στο διάγραμμα υπάρχουν τάσεις που υποδεικνύουν ισχυρές τάσεις διατήρησης όμοιων προσώπων με
Τέλος, μόνο δύο εκλογικές αναμετρήσεις οδήγησαν σε σημαντική ανανέωση του κοινοβουλίου αντικαθιστώντας ουσιαστικά τα μισά μέλη με νεοεκλεγέντες,
Δείξε τον κώδικα
get_new_members = function(term){
previous_parls = clean_dataset |>
select(FullName, Term) |>
dplyr::filter(Term < term)
current_parl = clean_dataset |>
select(FullName, Term) |>
dplyr::filter(Term == term)
how_many_current_term = length(current_parl$FullName)
established_members = sum(current_parl$FullName %in% previous_parls$FullName)
new_members = how_many_current_term - established_members
output = list(established_members, new_members)
return(output)
}Δείξε τον κώδικα
results <- lapply(4:17, get_new_members)
df <- data.frame(
num = 4:17,
output1 = sapply(results, `[[`, 1),
output2 = sapply(results, `[[`, 2)
)
highchart() %>%
hc_chart(type = "areaspline") %>% # smooth stacked lines hc_title(text = "Stacked Line Chart Example") %>%
hc_xAxis(categories = df$num) %>%
hc_yAxis(title = list(text = "Ποσοστό νέων βουλευτών")) %>%
hc_title(text = "Βουλευτές που εκλέγονται πρώτη φορά") %>%
hc_subtitle(text = "Οι βαθμοί που κυριαρχούν είναι κάτω του 7, προσεγγίζοντας ακόμα και το 90%. Οι απόφοιτοι με βαθμό πτυχίου από 6 μέχρι και 7 είναι οι πιο συχνοί και καταλαμβάνουν το 55% με 70% των συνολικών αποφοίτων") %>%
hc_colors(c("#1f77b4", "#ff7f0e")) %>%
hc_plotOptions(
areaspline = list(
stacking = "percent",
marker = list(enabled = FALSE),
lineWidth = 2, # thicker smooth line
fillOpacity = 0.6 # subtle transparency
)) %>%
hc_add_series(name = "Παλιοί βουλευτές", data = df$output1) %>%
hc_add_series(name = "Πρώτη θητεία", data = df$output2) %>%
hc_tooltip(shared = TRUE)Σωρευτικός αριθμός βουλευτών
Σε όλη τη έκταση του άρθρου μελέτησα την ένταση της εκλογής των κομμάτων ή των βουλευτών ανά κοινοβουλευτική περίοδο. Έκρινα χρήσιμη να υπάρχει και μία συνολική ανασκόπηση των αποτελεσμάτων των εκλογών. Η κριτική της μη πραγματικής πολιτικής αλλαγής εκφράζεται μέσα και από την διαχρονική επιμονή σε εκπροσώπους από συγκεκριμένα κόμματα. Υπολογίζουμε λοιπόν το συνολικό αριθμό - ποσοστό των βουλευτών με βάση το κόμμα που εκπροσωπούσαν στο τέλος της κάθε θητείας. Το ΠΑΣΟΚ και η Νέα Δημοκρατία αποτελούν τα κόμματα που η εκπροσώπησή τους ξεπέρασε τα 3/4 των συνολικών βουλευτών στην ιστορία του κοινοβουλίου. Αν συμπεριλάβω το ΚΚΕ και το ΣΥΡΙΖΑ, τότε το συνολικό ποσοστό από όλα τα προαναφερθέντα κόμματα αγγίζει το 90%. Όλα τα υπόλοιπα αποτελούν ανεξάρτητους βουλευτές ή βουλευτές μικρότερων κομμάτων, στοιχείο που συνηγορεί ότι είμαστε αρκετά μακριά από τη λογική της πολιτικής αλλαγής.
Δείξε τον κώδικα
gh = clean_dataset |>
count(partyAbbrNamesGR) |>
arrange(-n) |>
mutate(partyAbbrNamesGR = ifelse(n > 70, partyAbbrNamesGR, "Άλλο")) |>
group_by(partyAbbrNamesGR) |>
mutate(n = sum(n)) |>
distinct() |>
ungroup() |>
mutate(pct = round( (n / sum(n))*100 , 1))
highchart() %>%
hc_chart(type = "pie", backgroundColor = NULL) %>%
hc_title(text = "Σύνολο εκπροσώπησης βουλευτών ανά κόμμα (1981 - 2019)", align = "center") %>%
hc_subtitle(text = "Το ΠΑΣΟΚ και η Νέα Δημοκρατία αριθμούν το 76% των βουλευτών της ιστορίας του κοινοβουλίου") %>%
hc_plotOptions(pie = list(
# key settings to make it a semicircle donut
startAngle = -90, # start at left-bottom
endAngle = 90, # end at right-bottom -> forms a half circle
center = c("50%", "75%"), # vertically lower so the semi-circle sits nicely
size = "110%", # overall size of the pie
innerSize = "60%", # makes it a donut (adjust for thicker/thinner ring)
showInLegend = TRUE,
dataLabels = list(
enabled = TRUE,
distance = -30, # place labels inside the ring; tweak as needed
style = list(fontSize = "12px"),
formatter = JS("function() { return '<b>'+ this.point.name +'</b>: '+ this.percentage.toFixed(1) +'%'; }")
)
)) %>%
hc_add_series(
name = "Share",
data = list_parse2(gh)
) %>%
hc_tooltip(pointFormat = '{series.name}: <b>{point.percentage:.1f}%</b>') %>%
hc_legend(layout = "horizontal", align = "center", verticalAlign = "bottom") Τέλος, έχει αντίστοιχο ενδιαφέρον να μελετήσουμε το σωρευτικό ποσοστό συμμετοχής των γυναικών στο Ελληνικό Κοινοβούλιο. Για τα αποτελέσματα δεν είμαστε ιδιαίτερα αισιόδοξοι μιας και σε προηγούμενη ενότητα διαπιστώσαμε ότι είναι ιστορικά χαμηλή με την υψηλότερη να κυμαίνεται τα τελευταία χρόνια στο 25%. Η εικόνα δεν είναι καθόλου καλή όταν αναλύσουμε το φύλο σε βάθος 40ετίας μιας και το ποσοστό των βουλευτριών περιορίζεται στο 12.8%. Σε απόλυτους αριθμούς αυτό αντιστοιχεί σε 576 γυναίκες, έναντι 3927 ανδρών συναδέλφων τους.
Δείξε τον κώδικα
gh = clean_dataset |>
count(.classify) |>
arrange(-n) |>
mutate(pct = round( 100* (n/sum(n)), digits = 1) ) |>
mutate(.classify =
fct_recode( .classify,
"Άνδρες" = "man",
"Γυναίκες" = "woman"
)
)
colors <- c(
"#90C3FF",
"#FF9090"
)
highchart() %>%
hc_chart(type = "pie") %>%
hc_title(text = "Σύνολο εκπροσώπησης βουλευτών ανά φύλο (1981 - 2019)", align = "center") %>%
hc_subtitle(text = "Οι γυναίκες υποεκπροσωπούνται ιστορικά. Σε όλη την πρόσφατη ιστορία του Ελληνικού Κοινοβουλίου οι γυναίκες αποτελούν μόλις το 13% των συνολικά εκλεγμένων βουλευτών") %>%
hc_plotOptions(pie = list(
# key settings to make it a semicircle donut
startAngle = -90, # start at left-bottom
endAngle = 90, # end at right-bottom -> forms a half circle
center = c("50%", "75%"), # vertically lower so the semi-circle sits nicely
size = "110%", # overall size of the pie
innerSize = "60%", # makes it a donut (adjust for thicker/thinner ring)
showInLegend = TRUE,
dataLabels = list(
enabled = TRUE,
distance = -30, # place labels inside the ring; tweak as needed
style = list(fontSize = "12px"),
formatter = JS("function() { return '<b>'+ this.point.name +'</b>: '+ this.percentage.toFixed(1) +'%'; }")
)
)) %>%
hc_add_series(
name = "Share",
data = list_parse2(gh)
) %>%
hc_colors(colors) %>%
hc_tooltip(pointFormat = '{series.name}: <b>{point.percentage:.1f}%</b>') %>%
hc_legend(layout = "horizontal", align = "center", verticalAlign = "bottom") Ευχαριστίες - Τελικές σημειώσεις
Εικόνα του/της Leonhard Niederwimmer από την ιστοσελίδα Pixabay
Τα εξορυγμένα δεδομένα που χρησιμοποιώ στο άρθρο παρέχονται και είναι ελεύθερα προσβάσιμα από το σχετικό αποθετήριο μου στο GitHub. Τα περισσότερα δεδομένα προέρχονται από την ιστοσελίδα του ελληνικού κοινοβουλίου
Δείξε τον κώδικα
get_new_members = function(term, party){
previous_parls = clean_dataset |>
select(FullName, Term, partyAbbrNamesGR) |>
dplyr::filter(Term < term)
current_parl = clean_dataset |>
select(FullName, Term, partyAbbrNamesGR) |>
dplyr::filter(Term == term)
how_many_current_term = length(current_parl$FullName)
established_members = sum(current_parl$FullName %in% previous_parls$FullName)
new_members = how_many_current_term - established_members
output = list(established_members, new_members)
return(output)
}Αναφορές
Αναφορά
@online{2022,
author = {, stesiam},
title = {Περιγραφική Ανάλυση Ελληνικού Κοινοβουλίου},
date = {2022-10-10},
url = {https://stesiam.com/el/posts/eda-greek-parliament/},
langid = {el}
}