Agregar uma métrica por período de tempo

ac_temporal() agrega qualquer métrica por documento (sentimento, frequência de um termo, legibilidade, confiança de classificação...) em janelas de tempo, para análise diacrônica: a pergunta "isso mudou ao longo do tempo?" aparece em quase todo estudo de conteúdo com timestamp: cobertura de imprensa sobre um tema, reclamações de clientes por mês, evolução do tom de comunicados de uma empresa, posts de redes sociais durante uma crise.

A função é deliberadamente genérica: não importa se o valor vem de ac_sentiment(), ac_readability(), ac_count() filtrado para um termo específico, ou da saída de ac_qual_code(): qualquer tibble com uma coluna de data e uma coluna numérica serve de entrada.

Usage

ac_temporal(
  data,
  date_col,
  value_col,
  unit = c("month", "day", "week", "year"),
  stat = c("mean", "sum", "n")
)

Arguments

data

Tibble (ou data.frame) com, no mínimo, uma coluna de data e uma coluna numérica a agregar: tipicamente o resultado de uma das funções de análise do pacote, unido aos metadados do corpus (ex.: dplyr::left_join() de ac_sentiment() com a data de cada documento).

date_col

Nome da coluna de data em data. Convertida com as.Date() se ainda não for Date.

value_col

Nome da coluna numérica a agregar por período.

unit

Unidade temporal da agregação: "day", "week", "month" (padrão) ou "year".

stat

Estatística de agregação dentro de cada período: "mean" (padrão), "sum" ou "n" (contagem de documentos, ignorando value_col).

Value

Tibble com colunas period (Date, início do período), value (estatística agregada) e n_docs (documentos naquele período).

References

Welbers, K.; Van Atteveldt, W.; Benoit, K. (2017). Text Analysis in R. Communication Methods and Measures, 11(4), 245-265.

See also

ac_plot_temporal(), ac_sentiment()

Examples

# Reclamacoes de clientes ao longo de alguns meses, com score de
# sentimento já calculado por documento (ex.: saida de ac_sentiment())
df <- data.frame(
  doc_id = paste0("d", 1:6),
  data   = as.Date(c("2024-01-05", "2024-01-20", "2024-02-02",
                     "2024-02-15", "2024-03-01", "2024-03-10")),
  score  = c(-2, -1, 0, 1, 2, 1)
)

ac_temporal(df, date_col = "data", value_col = "score", unit = "month")
#> # A tibble: 3 × 3
#>   period     value n_docs
#>   <date>     <dbl>  <int>
#> 1 2024-01-01  -1.5      2
#> 2 2024-02-01   0.5      2
#> 3 2024-03-01   1.5      2