Infovis 2: Demo

In Infovis 1: Übung habt ihr die Grafiken aus dem Beitrag von Kovic (2014) rekonstruiert. Stellt euch nun vor, ihr wärt Marco Kovic und würdet den Bericht schreiben. Der klassische Weg wäre hier:

  1. Grafik in R erstellen
  2. Grafik exportieren
  3. In Word importieren
  4. Grafik in Word mit Prosa ergänzen

So weit, so gut. Allerdings gibt es auch die Möglichkeit, Grafiken innerhalb von R mit Prosa zu versehen und so die Schritte 2-4 zu vermeiden. Diese Herangehensweise ist unter dem Begriff Computational Notebook bekannt und wird in R mit dem Tool Quarto (Nachfolger von RMarkdown) umgesetzt.

Basics

In einem Quarto-Dokument kann Computer Code (z.B. R-Code) mit menschlicher Sprache (Fliesstext) verbunden werden. Am Beispiel von Kovic (2014) sieht das folgendermassen aus:


Als erste Annäherung bietet sich ein Blick auf das Verhältnis von Ausländer- 
und Ja-Anteil auf Ebene der Kantone an:

```{r}
ggplot(kanton, aes(auslanderanteil, ja_anteil)) +
  geom_point() +
  coord_fixed(1) +
  labs(y = "Anteil Ja-Stimmen", x = "Ausländeranteil")

```

Zu beachten gilt:

  • R-Code muss sich innerhalb von einem sogenannten Chunk befinden…
    • …, welcher durch jeweils drei Backticks (vor und nach dem Chunk) begrenzt wird und…
    • … wo die Programmiersprache innerhalb von geschweiften Klammern festgehalten wird.
  • Fliesstext wird ausserhalb des Code-Chunks platziert und muss nicht speziell gekennzeichnet werden.

Sobald das Quarto-Dokument kompiliert wird, wird der Text und der Code-Output beispielsweise in einem PDF zusammengeführt.

Sehr, sehr wichtig!

R-Scripts bilden die Basis von Programmieren mit R. Diese werden meist iterativ entwickelt und nach Abschluss der Entwicklung sollten diese von der ersten bis zur letzten Zeile ohne Fehler ausführbar sein.

Das Kompilieren von einem Quarto-Dokument funktioniert genau so: Der Code wird von der ersten bis zur letzten Zeile in einer neuen Session (Libraries müssen in einem Quarto-Dokument also explizit geladen werden!) ausgeführt. Dies bildet den perfekten Test für die Lauffähigkeit des Codes.

Wir setzen Quarto an der Prüfung ein, damit wir nachvollziehen können, wie der Code in eurer Umgebung ausgeführt wurde. Das Beherrschen von Quarto ist somit prüfungsrelevant.

YAML Header

Ein Quarto-Dokument verfügt meistens über einen sogenannten YAML header, wo Metadaten über das Script gespeichert werden. Dieser Header ist fakultativ, aber sehr sinnvoll. Im Blogbeitrag Kovic (2014) könnte der Header folgendermassen ausgesehen haben:

---
title: "Je weniger Ausländer, desto mehr Ja-Stimmen? Wirklich?"
format: html
execute: 
  echo: false
---

Hier eine Erklärung zu den YAML-Einträgen:

  • title: Der Titel des Dokuments
  • format: Das Output Format. html produziert eine Website. Es sind viele verschiedene Outputs möglich, wie beispielsweise PDF, docx oder Powerpoint.
  • execute: Hier werden Optionen zum Code festgehalten
    • echo: Soll der R-Code im Output dargestellt werden?

RStudio Einstellungen

Wir empfehlen folgende Einstellungen, um die Verwendung von Quarto zu vereinfachen:

Unter Tools → Global Options → Abschnitt RMarkdown

  • Show Output Preview in: Viewer Pane
  • Show equation and image previews: Never