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Encuesta a los argentinos en Paris

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En mayo de 2018 llevé a cabo un pequeño censo y una breve encuesta ambiental entre argentinos que viven en Paris. La idea era describir de manera sencilla a esta población y conocer algunas tendencias de pensamiento en materia de sustentabilidad. La encuesta está lejos de ser perfecta, y la cantidad de participantes no es enorme (65), pero creo que va en camino de cumplir su objetivo. En el futuro habrá una versión mejorada. (1) La encuesta sigue abierta . Es para los argentinos que vivan en París. Aquellos que estén sólo de visita o que ya hayan vuelto a Argentina hace más de 2 años, por favor abstenerse. (2) Los resultados parciales se encuentran acá . Usé el servicio gratuito de SurveyMonkey. Aunque la disponibilidad plena de datos se obtiene solo mediante un pago, con algo de esfuerzo es posible armar la lista de respuestas por participante. Por el modo que elegí para el registro de la edad tuve que confeccionar el histograma de edades aparte. Por otro lado quise visualizar l
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Ozono y una introducción a ggplot2

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El ozono atmosférico se encuentra más que nada en la estratósfera, y su concentración varía a lo largo del año. Su presencia es clave porque absorbe radiación ultravioleta dañina. En los años '80 se hizo evidente que las concentraciones de ozono estaban en baja, y que la causa eran los CFC producidos por la industria. En consecuencia, se acordó terminar con su uso y reemplazarlos con productos más amigables. Se cree que los niveles de ozono se van a recuperar en 2030-2040. Este hecho es uno de los hitos más importantes en la historia ambiental moderna, y representa un antecedente clave para otro tipo de cambios que tenemos que hacer ya, vinculados al cambio climático y pérdida masiva de biodiversidad. El paquete de R {ggplot2} es enorme y versátil. A continuación, apenas algunas de sus virtudes con un ejemplo sencillo de series temporales. Los datos corresponden a mediciones de ozono atmosférico tomadas en Perth, Australia, entre los años 1984 y 2016. Los obtuve de un laborator
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Gráficos dinámicos en formato GIF

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Los que todavía discuten el cambio climático lo hacen más por sus razones que por el hecho en sí. El calentamiento global es un hecho. Los datos que presento hoy los encontré en una base de datos vinculada al Banco Mundial, y son registros históricos de temperatura por país, entre 1901 y 2015. Están bien organizados y su procesamiento es rápido. Los elegí porque son un ejemplo posible para crear una sucesión de imágenes que representen una dinámica temporal. En este caso, la idea es simple: ensamblar una animación de gráficos que muestren la temperatura promedio mensual, año tras año. Usé las funciones básicas de R (lo que se conoce como {base}) y un programa que es parte del sistema operativo Ubuntu, llamado ImageMagick, con su función 'convert'. Lo más probable es que existan programas similares para otros sistemas operativos. El aumento de la temperatura en el último siglo es más que una sensación: la media pasó de 14.25°C a 14.53°C. Sin embargo, la interpretación del resu
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Gráficos XYZ dinámicos e interactivos

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En ciertas ocasiones no alcanza con dos dimensiones, y menos en estos días de realidad virtual y visualizaciones cada vez más atractivas. En el entorno R, la opción con la que me crucé recientemente es {plotly}, “visualización moderna para la era de los datos”. Su uso no es trivial, ya que la idea es interactuar con una cuenta online en la que se pueden guardar datos y gráficos. Esta vez quise ser más global, por lo que exploré la base de datos de la ONU, que consiste en una larga lista parámetros por país. Me la jugué por tres dentro los Indicadores de Desarrollo: (1) Uso de energía [kg petróleo equivalente per cápita], (2) GNI per cápita [US$], y (3) Emisiones de CO2 [toneladas cúbicas per cápita]. Supuse que las primeras dos podrían ser consideradas como razones para tener altas emisiones de dióxido de carbono por persona. Veamos qué nos dicen los datos. El gráfico parece mostrar una tendencia clara. Detrás de estos patrones se encuentra la disyuntiva entre crecer eco
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Proyección de datos en mapas II

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El mundo natural se está viniendo abajo. Es por eso que como sociedad estamos intentado virar hacia modos ambientalmente responsables. Como más de la mitad de la población mundial se encuentra en ciudades, es justamente ahí donde se tienen que dar muchos de los cambios. Un problema mayor es la basura. ¿Por qué generamos tanto? Vivimos encerrados en junglas urbanas a las que casi todo lo que consumimos llega empaquetado, embalado. Por otro lado, no todos tenemos acceso a un jardín en el que podamos procesar la fracción orgánica por compostaje. De todas formas, un paso básico es la recolección e, idealmente, correcto procesamiento y disposición. Otro punto clave es el transporte público. Además de brindarle movilidad a todos, reducimos las emisiones que contaminan a corto y largo plazo, y que afectan la salud. Por otro lado, disminuímos el ruido y liberamos espacio para peatones, bicicletas y parques. A continuación les comparto información de mi país, Argentina, sobre dos práctica
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Proyección de datos en mapas I

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Hay quienes consideran que mirar mapas es entretenido (ver el grupo 'I Fucking Love Maps' en las redes sociales). Yo siempre fui uno de ellos. De chico disfrutaba con los ríos y las fronteras de los países. Ya de adulto, con la proyección de cualquier tipo de datos. Acá voy a enfocarme en mi ciudad de orígen, Buenos Aires, y en su espacio verde público por comuna (uno de los más bajos de la región). Voy a trabajar en R, en particular con el paquete {rgdal} que a su vez requiere del paquete {sp}, y lo voy a hacer con datos que encontré disponibles en la página del gobierno de la ciudad (los cuales pre-procesé y convertí en archivo de texto separado por tabs). No te dejes engañar por el color. En Buenos Aires hay poco espacio verde por habitante y se puede ver que está distribuido en forma desigual. Con los datos que encontré uno se podría preguntar si hubo cambios por comuna en los últimos diez años.   Los datos de origen aclaran que el año 2016 tiene
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