Сравнить тексты нескольких датасетов

Описание	У нас есть несколько датасетов с библиографическими данными. Мы хотим провести сравнительный анализ по столбцу названий публикаций, чтобы понять различия между научными школами
Область знаний	Психология, Статистика
Область использования (ISTE)
Возрастная категория	20
Поясняющее видео
Близкие рецепту понятия
Среды и средства для приготовления рецепта:	R, GitHub, VOYANT Tools, Lens

Перечень данных к сравнению (получены из Lens) см. Особенности самопрезентации психолога в цифровой среде

• Академия Наук - https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/lens-acad-sci-psych.csv
• МГПУ https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/lens-mgpu-psychol.csv
• МГУ https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/lens-mgu-psychol.csv

Все данные содержат одинаковые столбцы: Lens ID,Title,Date Published,Publication Year,Publication Type,Source Title,ISSNs,Publisher,Source Country,Author/s,Abstract,Volume,Issue Number,Start Page,End Page,Fields of Study,Keywords,MeSH Terms,Chemicals,Funding,Source URLs,External URL,PMID,DOI,Microsoft Academic ID,PMCID,Citing Patents Count,References,Citing Works Count,Is Open Access,Open Access License,Open Access Colour

Считать данные в R

Полезные библиотеки

library(tidyverse)
library(tidytext)
library(ggplot2)
library(wordcloud)
library(patchwork)

Загрузка, выделение столбца Title и объединение данных

########## Загрузка, выделение столбца Title и объединение данных в общую таблицу
data_AS <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/lens-acad-sci-psych.csv")

data_MGPU <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/lens-mgpu-psychol.csv")

data_MGU <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/patarakin/stat-data/refs/heads/main/datasets/csv/lens-mgu-psychol.csv")


titles_AS <- data_AS %>%
  select(Title) %>%
  filter(!is.na(Title), Title != "") %>%
  mutate(School = "AS")

titles_MGPU <- data_MGPU %>%
  select(Title) %>%
  filter(!is.na(Title), Title != "") %>%
  mutate(School = "MGPU")

titles_MGU <- data_MGU %>%
  select(Title) %>%
  filter(!is.na(Title), Title != "") %>%
  mutate(School = "MGU")

all_titles <- bind_rows(titles_AS, titles_MGPU, titles_MGU)

table(all_titles$School)

Добавление свойств в столбцы (mutate)

all_titles <- all_titles %>%
  mutate(
    # Количество символов в названии
    char_count = nchar(Title),
    
    # Количество слов 
    word_count = str_count(Title, "\\b\\w+\\b"),
    
    # Количество чисел в названии
    number_count = str_count(Title, "\\d+"),
    
    # Есть ли специальные символы (-, (, ), :, /)
    has_special = str_detect(Title, "[\\-():/]")
  )

Описательная статистика

stats_table <- all_titles %>%
  group_by(School) %>%
  summarise(
    N = n(),  # количество названий
    Mean_Words = round(mean(word_count), 2),  # среднее количество слов
    Median_Words = median(word_count),  # медиана
    SD_Words = round(sd(word_count), 2),  # стандартное отклонение
    Min_Words = min(word_count),  # минимум
    Max_Words = max(word_count)   # максимум
  )

#################
# Боксплот показывает медиану, квартили и выбросы
ggplot(all_titles, aes(x = School, y = word_count, fill = School)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7, width = 0.5) +
  geom_jitter(width = 0.15, alpha = 0.2, size = 1) +
  labs(
    title = "Распределение количества слов",
    subtitle = "Boxplot
    ",
    x = "Научная школа",
    y = "Количество слов"
  ) +
  theme_minimal() +
  theme(
    plot.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
    legend.position = "none" 
  )

############# (heatmap)
    ggplot(stats_for_plot, aes(x = Metric, y = School, fill = Value)) +
      geom_tile(color = "white", size = 1) +
      geom_text(aes(label = round(Value, 2)), color = "black", size = 5) +
      scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "darkblue") +
      labs(
        title = "Описательная статистика по школам",
        x = "Показатель",
        y = "Школа"
      ) +
      theme_minimal() +
      theme(
        plot.title = element_text(size = 14, face = "bold"),
        axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)
      )

Объединение графиков

p1 <- ggplot(stats_table, aes(x = School, y = Mean_Words, fill = School)) +
  geom_col(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Среднее", y = "Слов") +
  theme_minimal() + theme(legend.position = "none")

p2 <- ggplot(stats_table, aes(x = School, y = SD_Words, fill = School)) +
  geom_col(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Стандартное отклонение", y = "SD") +
  theme_minimal() + theme(legend.position = "none")

p3 <- ggplot(all_titles, aes(x = School, y = word_count, fill = School)) +
  geom_boxplot(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Распределение", y = "Слов") +
  theme_minimal() + theme(legend.position = "none")

p4 <- ggplot(all_titles, aes(x = word_count, fill = School)) +
  geom_density(alpha = 0.5) +
  labs(title = "Плотность", x = "Слов") +
  theme_minimal()

# Объединяем в одно изображение
combined <- (p1 + p2) / (p3 + p4)
ggsave("10_combined_statistics.png", combined, width = 12, height = 10)