2e:null 2f:["$","title",null,{"children":"Análisis algorítmico del libro \"Hallazgos y recomendaciones\" del Informe Final de la Comisión de la verdad | Sergio Rodríguez Gómez | Observable"}] 34:Tc47,## Instrucciones A continuación encontrará múltiples visualizaciones de datos basadas en procesos de análisis textual algorítmico del libro "Hallazgos y recomendaciones" del Informe final publicado por la Comisión de la Verdad en el año 2022. En primer lugar, encontrará una serie de gráficos de barras que muestran los lugares, organizaciones y nombres propios más frecuentes en el libro de acuerdo con un algoritmo de Reconocimiento de Entidades Nombradas. En segundo lugar, encontrará una visualización de los adjetivos y verbos presentes en el libro de acuerdo con su espacio semántico. Es decir, en la visualización, cada uno de los verbos y adjetivos, en su versión lematizada, está posicionado en un espacio bidimensional que se determinó usando un algoritmo de vectores de palabras llamado Word2Vec y una reducción de dimensionalidad con el algoritmo t-SNE. Estos procesos algorítmicos disponen más cerca en el espacio vectorial las palabras que suelen aparecer en los mismos contextos. Siguiendo la premisa de la semántica distribucional, las palabras que están más cerca en este espacio tienen sentidos o relaciones significativas comunes. Adicionalmente, se usó el algoritmo de agrupado de medias K (K-means clustering) para crear agrupaciones de palabras cercanas (10 en total) que permite hacer interpretaciones sobre grupos temáticos en el corpus extraído del libro. Puede hacer zoom en esta visualización con la rueda del ratón o con gestos del trackpad, y puede arrastrar la visualización con el cursor. Adicionalmente, puede buscar escribiendo un término en el campo de en entrada de texto "Buscar un término". Haga clic en los enlaces si quiere saber más acerca de los algoritmos usados. Explore las visualizaciones y hágase las siguientes preguntas: - ¿Qué podría interpretarse de las frecuencias de lugares, organizaciones y personas detectadas por el algoritmo? - ¿Parece ser preciso el resultado del algoritmo o contiene errores? - ¿Qué tienen en común las palabras que están agrupadas con el mismo color en el espacio semántico? - ¿Qué nombres le pondría a esos grupos? - ¿Qué podría decirnos esta visualización acerca de los contenidos del Informe de la Comisión de la verdad? - ¿Es suficiente lo que muestra la visualización para hacerse una idea del Informe? Si sí, ¿por qué?, Si no, ¿qué otra información haría falta? - ¿Qué tanto conocimiento habría que tener acerca del informe para que esta visualización sea útil? - ¿Qué cree que se vería si, en vez de representar los verbos y adjetivos se usaran otros elementos sintáticos, como sustantivos o adverbios?35:T68b,makeChart = (data) => { const zoom = d3.zoom() .scaleExtent([1, 32]) .on("zoom", zoomed); const svg = d3.create("svg") .attr("viewBox", [0, 0, width, height]) .style("border", "solid 1px lightgray") .style("cursor", "grab") const gGrid = svg.append("g"); const gDot = svg.append("g") .attr("fill", "none") .attr("stroke-linecap", "round"); gDot.selectAll("path") .data(data) .join("path") .attr("d", d => `M${x(d.x)},${y(d.y)}h0`) .attr("stroke", d => z(d.cluster)); gDot.selectAll("text") .data(data) .join("text") .attr("x", d => x(d.x)) .attr("y", d => y(d.y)) .style("fill", "black") .style("font-size", 1) .text(d => d.word) const gx = svg.append("g"); const gy = svg.append("g"); svg.call(zoom).call(zoom.transform, d3.zoomIdentity); function zoomed({transform}) { const zx = transform.rescaleX(x).interpolate(d3.interpolateRound); const zy = transform.rescaleY(y).interpolate(d3.interpolateRound); gDot.attr("transform", transform).attr("stroke-width", 5 / transform.k); gx.call(xAxis, zx); gy.call(yAxis, zy); } return Object.assign(svg.node(), { zoomTo(coord,k) { if (coord === undefined) return; const { x: xv, y:yv} = coord; const xpos = (width/2) + x(k * x.domain()[0]) - x(k * xv); const ypos = (height/2) + y(k * y.domain()[1]) - y(k * yv); const transform = d3.zoomIdentity.translate(xpos, ypos).scale(k); svg.transition() .duration(1000) .call(zoom.transform, transform); return d3.zoomTransform(svg.node()) } }); 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